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1变差函数和形态学滤波的图像去雾算法显示文摘目的为解决户外视觉系统在恶劣环境下捕捉图像存在细节模糊、对比度较低等问题,提出一种基于变差函数和形态学滤波的图像去雾算法(简称IDA_VAM)。方法该算法首先利用变差函数获取较准确的全局环境光值,然后对最小通道图采用多结构元形态学开闭滤波器获取粗略的大气散射图,进而估计大气透射率并进行修正,接着采用双边滤波对其进行平滑操作,最后通过物理模型得到复原图像并进行色调调整,获取明亮、清晰无雾的图像。结果本文算法与多种图像去雾算法进行对比,在含有雾气的近景图像、远景图像以及有明亮区域的图像均能很好地去除雾气,图像的信息熵值相对提高了38.0%,对比度值相对提高了34.1%,清晰度值相对提高了134.5%,得到较好的复原效果,获取一幅自然明亮的无雾图像。结论大量仿真实验结果证实,IDA_VAM能够很好地恢复非复杂场景下的近景图像、远景图像以及含有明亮区域图像的色彩和清晰度,获得清晰明亮的无雾图像,细节可见度较高,且算法的时间复杂度与图像像素点个数呈线性关系,具有较好的实时性。刘万军 赵庆国 曲海成 2016中国图象图形学报2016,21,12:12
2相对颜色空间下梯度分层重构的分水岭分割显示文摘为了改善传统分水岭算法中的过分割现象,考虑到反射亮光对图像的干扰,提出了一种相对颜色空间下的梯度分层重构的分水岭分割算法。首先将彩色图像由RGB空间转换到与反射亮光无关的相对颜色空间;其次结合图像信息熵获得彩色图像的梯度图像;然后根据梯度直方图的分布信息,对梯度图像进行分层重构;随后采用形态学极小值标定技术对合并后的梯度图像进行强制标定;最后对修正后的图像进行分水岭分割。对不同类型的图像进行分割实验,实验结果显示该算法相比其他3种典型的分水岭算法在分割区域个数、运行时间及区域间差异性指标(DIR)上的表现都较为突出。该算法更符合人眼对图像的感知,分割效果和性能较好,具有较高的鲁棒性和实用性。贾新宇 江朝晖 魏雅鹛 刘连忠 2018计算机科学2018,45,B11:3
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