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公开(公告)号：CN103914820B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410127722.3
申请日：2014-03-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统，方法包括以下步骤：S1、估测原始图像的大气光值A；S2、结合所述大气光值构造两层半逆图像，对两层半逆图像进行线性对比度增强；S3、计算原始图像和增强后的半逆图像在CIE LCH空间H通道的绝对差值，根据所述绝对差值确定增强后的半逆图像的权值分布，根据所述权值分布将两层增强后的半逆图像进行融合；S4、对融合后的图像进一步线性增强，获得最终的对比度增强的去雾图像。实施本发明可有效克服以往图像增强算法中出现的增强不足或颜色失真等情况，获得清晰的去雾图像，且计算简单，适用性强，能满足实时处理应用的需求。
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公开(公告)号：CN101594533B
公开(公告)日：2010-12-29
申请号：CN200910062929.6
申请日：2009-06-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于无人机序列图像的压缩方法，具体为：依据机载辅助数据，对无人机序列图像作智能动态编码帧组划分；在帧组内，分别对首帧和尾帧作各自到当前帧的高精度快速运动估计，获取数对匹配点，根据相应匹配关系，求得首帧与尾帧各自到当前帧的投影变换矩阵，进而获得预测图像及残差；同一帧组的首帧与其余帧的残差图像合并成单幅图像后，应用JPEG2000压缩，利用其全局优化截断算法获得高性能压缩结果。本发明综合考虑无人机序列图像特点，充分利用机载辅助信息和JPEG2000压缩算法的特性，具有算法复杂度低、压缩性能好、压缩码率可严格控制、硬件易于实现等特点。
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公开(公告)号：CN101594533A
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200910062929.6
申请日：2009-06-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于无人机序列图像的压缩方法，具体为：依据机载辅助数据，对无人机序列图像作智能动态编码帧组划分；在帧组内，分别对首帧和尾帧作各自到当前帧的高精度快速运动估计，获取数对匹配点，根据相应匹配关系，求得首帧与尾帧各自到当前帧的投影变换矩阵，进而获得预测图像及残差；同一帧组的首帧与其余帧的残差图像合并成单幅图像后，应用JPEG2000压缩，利用其全局优化截断算法获得高性能压缩结果。本发明综合考虑无人机序列图像特点，充分利用机载辅助信息和JPEG2000压缩算法的特性，具有算法复杂度低、压缩性能好、压缩码率可严格控制、硬件易于实现等特点。
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公开(公告)号：CN103914820A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410127722.3
申请日：2014-03-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统，方法包括以下步骤：S1、估测原始图像的大气光值A；S2、结合所述大气光值构造两层半逆图像，对两层半逆图像进行线性对比度增强；S3、计算原始图像和增强后的半逆图像在CIE？LCH空间H通道的绝对差值，根据所述绝对差值确定增强后的半逆图像的权值分布，根据所述权值分布将两层增强后的半逆图像进行融合；S4、对融合后的图像进一步线性增强，获得最终的对比度增强的去雾图像。实施本发明可有效克服以往图像增强算法中出现的增强不足或颜色失真等情况，获得清晰的去雾图像，且计算简单，适用性强，能满足实时处理应用的需求。
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