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公开(公告)号：CN108537760A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810582601.6
申请日：2018-06-07
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明提供了一种基于大气散射模型的红外图像增强方法，步骤包括：利用反转红外图像和有雾图像之间的相似性，对红外图像进行反转操作将其转化为虚拟的雾天图像；利用四叉树分解技术将反转红外图像分割为一系列子块，并在各子块内进行独立的去雾处理；将去雾处理后的反转红外图像再次反转，得到增强后的红外图像；基于导向全变分模型对增强后的红外图像进行边缘修复；基于Retinex模型对对增强后的红外图像进行亮度调节，从而获得最终的增强后的红外图像。该红外图像增强方法能够恢复出红外图像中原本隐藏的大量的场景细节，且不会引入负面效应。
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公开(公告)号：CN108765355A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810582602.0
申请日：2018-06-07
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法，步骤包括：获取雾天图像；对雾天图像进行反转操作获得虚拟暗图像；基于变分Retinex模型，对虚拟暗图像的入射分量进行求解；利用天空识别方法识别出雾天图像中的天空区域及非天空区域；基于雾天图像的天空区域及非天空区域的识别结果对入射分量图进行修正；利用修正后的入射分量图获得经过天空区域修正后的、消除雾气后的清晰图像；对图像的像素强度进行全局调整，获得增强的后雾天图像。该雾天图像增强方法有效降低了增强方法的复杂度，通过利用天空识别算法，确保了所提方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107203981A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710458620.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明提出一种基于雾气浓度特征的图像去雾方法，包括：求取有雾图像中每个像素的雾气浓度特征值；基于雾气浓度特征值，利用图像分割方法将有雾图像分割获得子场景集；在子场景集中筛选出类天空区域；选择类天空区域中饱和度分量最低的前1％的像素组成候选像素集，选择候选像素集中亮度分量最大的前10％的像素作为大气光区域，求取大气光区域中所有像素的强度均值作为全局大气光值；求取有雾图像中每个像素的透射率；根据全局大气光值和透射率得到去雾图像。本发明方法在去雾处理过程中能准确定位大气光区域，不易受有雾图像中高亮噪声点或干扰物的影响，从而得到准确的全局大气光值，获得更好的去雾效果，用于各种有雾图像的去雾，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN108765355B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201810582602.0
申请日：2018-06-07
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法，步骤包括：获取雾天图像；对雾天图像进行反转操作获得虚拟暗图像；基于变分Retinex模型，对虚拟暗图像的入射分量进行求解；利用天空识别方法识别出雾天图像中的天空区域及非天空区域；基于雾天图像的天空区域及非天空区域的识别结果对入射分量图进行修正；利用修正后的入射分量图获得经过天空区域修正后的、消除雾气后的清晰图像；对图像的像素强度进行全局调整，获得增强的后雾天图像。该雾天图像增强方法有效降低了增强方法的复杂度，通过利用天空识别算法，确保了所提方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108182671B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201810072673.6
申请日：2018-01-25
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于天空区域识别的单幅图像去雾方法，本发明方法通过识别出有雾彩色图像中的天空区域和非天空区域，在天空区域中估算全局大气光值，根据全局大气光值对非天空区域进行去雾处理，结合有雾彩色图像中的天空区域与非天空区域的去雾图，获得总去雾图像；本发明方法在识别出的天空区域中估计大气光，可以有效提高大气光估计的准确率，从而改善去雾处理后图像的视觉效果；本发明方法仅对非天空区域进行去雾处理，避免天空区域出现色偏、过增强或光晕等负面效应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107274369A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710458571.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于频域分解的单幅图像去雾加速方法，具体包括以下步骤：第一步，获取有雾图像；第二步，对有雾图像进行k层小波分解，获得1个低频分量Il和k个高频分量第三步，使用图像去雾方法对低频分量Il进行去雾处理，得到去雾低频分量；第四步，利用尺寸调节模型分别对k个高频分量进行处理，获得k个新高频分量；第五步，将获得的去雾低频分量和k个新高频分量进行小波重构，获得去雾后的图像。与现有图像去雾方法相比，本发明方法计算时间短，计算效率高，适合用于实时图像去雾处理。
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公开(公告)号：CN108182671A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201810072673.6
申请日：2018-01-25
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于天空区域识别的单幅图像去雾方法，本发明方法通过识别出有雾彩色图像中的天空区域和非天空区域，在天空区域中估算全局大气光值，根据全局大气光值对非天空区域进行去雾处理，结合有雾彩色图像中的天空区域与非天空区域的去雾图，获得总去雾图像；本发明方法在识别出的天空区域中估计大气光，可以有效提高大气光估计的准确率，从而改善去雾处理后图像的视觉效果；本发明方法仅对非天空区域进行去雾处理，避免天空区域出现色偏、过增强或光晕等负面效应。
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公开(公告)号：CN107451986A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710678831.8
申请日：2017-08-10
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供了一种基于融合技术的单幅红外图像增强方法，步骤包括：基于单幅红外图像构建出多个富含不同有效分量的融合源；对各融合源中的有效分量进行逐像素识别并分别构建融合权重图；为各融合源及相应融合权重图分别构建拉普拉斯金字塔模型并以分层融合的形式合成出增强后的图像。本文所提方法不仅可以凸显高热辐射区域，同时也有效恢复出了低热辐射区域的场景细节，且通过构建信息量权重图和显著性权重图，可以在有效保持图像结构的同时有效勾勒出重要场景细节的边缘特征。
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公开(公告)号：CN108537760B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810582601.6
申请日：2018-06-07
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明提供了一种基于大气散射模型的红外图像增强方法，步骤包括：利用反转红外图像和有雾图像之间的相似性，对红外图像进行反转操作将其转化为虚拟的雾天图像；利用四叉树分解技术将反转红外图像分割为一系列子块，并在各子块内进行独立的去雾处理；将去雾处理后的反转红外图像再次反转，得到增强后的红外图像；基于导向全变分模型对增强后的红外图像进行边缘修复；基于Retinex模型对对增强后的红外图像进行亮度调节，从而获得最终的增强后的红外图像。该红外图像增强方法能够恢复出红外图像中原本隐藏的大量的场景细节，且不会引入负面效应。
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公开(公告)号：CN107451986B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710678831.8
申请日：2017-08-10
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供了一种基于融合技术的单幅红外图像增强方法，步骤包括：基于单幅红外图像构建出多个富含不同有效分量的融合源；对各融合源中的有效分量进行逐像素识别并分别构建融合权重图；为各融合源及相应融合权重图分别构建拉普拉斯金字塔模型并以分层融合的形式合成出增强后的图像。本文所提方法不仅可以凸显高热辐射区域，同时也有效恢复出了低热辐射区域的场景细节，且通过构建信息量权重图和显著性权重图，可以在有效保持图像结构的同时有效勾勒出重要场景细节的边缘特征。
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