1 北京理工大学光电学院,北京 100081
2 北京理工大学集成电路与电子学院,北京 100081
为了解决水下图像在复杂水体中表现的画面模糊和颜色失真的问题,提出了一种基于HSV分类、CIELAB均衡与最小卷积区域暗通道先验(DCP)的水下图像恢复算法。基于H与S阈值将水下图像分为高饱和度失真图像、低饱和度失真图像及浅水图像等3类。分类后的水下图像分别经CIELAB均衡及自适应图像增强恢复,其中水下成像系统参数通过最小卷积区域DCP估计。实验结果表明,所提算法在图像恢复效果、评价质量和实时性指标上均优于对比算法,其中峰值信噪比和结构相似指数值分别平均提升了26.88%和17.3%,水下彩色图像质量评价值提升了4.3%。
海洋光学 图像阈值分类 颜色均衡 光学模型参数估计 峰值信噪比 水下彩色图像质量评价 激光与光电子学进展
2023, 60(4): 0401003
贵州大学大数据与信息工程学院, 贵州 贵阳 550025
针对暗通道先验去雾算法中存在的块效应、算法复杂度高等问题,提出了一种改进的基于暗通道先验的去雾算法。首先,通过暗通道先验去雾算法得到粗略透射率,再通过峰值信噪比自适应调节雾气参数,以获取最优透射率。然后,将上述结果分别作为多层感知器的输入向量和目标向量进行训练,以建立粗略透射率到最优透射率之间的映射并得到最优透射率。最后,结合大气光值复原无雾图像。实验结果表明,本算法能有效改善块效应,提高复原效率,且能在一定程度上提升图像细节的清晰度。
图像处理 暗通道先验 多层感知器 峰值信噪比 透射率 激光与光电子学进展
2021, 58(20): 2010011
1 华南师范大学物理与电信工程学院, 广东 广州 510006
2 广东省量子调控工程与材料重点实验室, 广东 广州 510006
水下探测作业过程中,水体因外界环境而产生扰动,从而使水下的折射率发生变化,增强水体对光的散射作用,导致水下光学目标成像模糊,成像质量降低。鉴于此,采用鬼成像方式克服水下扰动,利用参考光场和测量光场的二阶相干性分别测量某一时刻参考光束在采集平面上的光场分布与测量光束的在采集平面上的总光强,根据总光强重建鬼成像。实验过程中,利用超声波对水体进行扰动,对比鬼成像方式与经典成像方式的成像结果并比较两种成像结果的峰值信噪比,研究鬼成像系统在水下抗扰动能力。实验结果表明,在水下扰动的环境中,鬼成像方式的图像质量高于经典成像方式。
成像系统 鬼成像 抗干扰 超声波 峰值信噪比 激光与光电子学进展
2021, 58(10): 1011031
1 华南师范大学物理与电信工程学院, 广东 广州 510006
2 广东省量子调控工程与材料重点实验室, 广东 广州 510006
水下探测作业过程中,水体因外界环境而产生扰动,从而使水下的折射率发生变化,增强水体对光的散射作用,导致水下光学目标成像模糊,成像质量降低。鉴于此,采用鬼成像方式克服水下扰动,利用参考光场和测量光场的二阶相干性分别测量某一时刻参考光束在采集平面上的光场分布与测量光束的在采集平面上的总光强,根据总光强重建鬼成像。实验过程中,利用超声波对水体进行扰动,对比鬼成像方式与经典成像方式的成像结果并比较两种成像结果的峰值信噪比,研究鬼成像系统在水下抗扰动能力。实验结果表明,在水下扰动的环境中,鬼成像方式的图像质量高于经典成像方式。
成像系统 鬼成像 抗干扰 超声波 峰值信噪比 激光与光电子学进展
2021, 58(6): 0611002
王绍恩 1,2,3杨秀彬 1,3,*徐婷婷 1,2,3韩金良 1,2,3[ ... ]岳炜 1,2,3
1 中国科学院天基动态快速光学成像技术重点实验室, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
为定量分析动态漂移时的像旋对成像质量影响的程度,基于动态环扫成像理论,建立一种静态影像与动态漂移间的融合模型。然后结合面阵CMOS相机成像特点与动态运动特性,提出对像旋矢量进行分解处理再融合的仿真模拟方法,设计了一种动态环扫画幅影像像旋仿真分析方法,获取了不同动态成像参数下的模拟影像。最后利用成像幅宽、地面分辨率、成像系统信噪比、峰值信噪比及结构相似性等指标对模拟影像进行定量评估分析。仿真结果表明,相机曝光时间越长,成像系统信噪比越高,像旋越大,成像质量越差,结构相似性越小。研究结果可为未来多种动态成像模式设计中减小像旋影响、提高相机成像质量提供有效的参考。
成像系统 空间光学 动态成像 像旋 峰值信噪比 结构相似性 曝光时间 光学学报
2020, 40(21): 2111003
西安航空学院电子工程学院, 陕西 西安 710077
利用正交匹配追踪算法对高光谱图像进行压缩感知重构,是通过寻找最优原子对原始信号进行线性表示,使残差不断减小以获取重构信号。在处理基于冗余字典的重构问题时,其耗时主要存在于原子匹配过程和残差更新过程,导致算法的计算复杂度较高、难以实现实时处理。针对此缺陷,提出一种用于高光谱图像的埃尔米特压缩感知重构算法,主要思想是:利用埃尔米特求逆引理,对正交匹配追踪算法残差更新的迭代过程进行优化;进一步地,采用人工鱼群算法寻找最优原子,对匹配过程进行加速,以提高执行效率。利用所提算法对高光谱图像进行压缩感知重构处理,合理设置算法参数,在保证重构精度的条件下,与正交匹配追踪算法相比,所提算法能将计算速度提高10倍左右。
图像处理 高光谱图像 埃尔米特压缩感知重构 人工鱼群算法 重构效率 重构峰值信噪比 激光与光电子学进展
2020, 57(14): 141032