针对雾天图像存在信息丢失、区域不清晰以及雾气遮挡等问题,提出了一种基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法,以提高雾天图像的对比度。首先,基于空间域核函数和像素差,建立了改进的双边滤波函数数学模型。然后,将输入图像转换为HSI(Hue,Saturation,Intensity)图像,用改进的双边滤波函数代替原算法中的高斯函数,从亮度图像(I色彩空间)中提取反射分量,以获得保持边缘且不受亮度影响的反射图像。最后,通过高斯金字塔降采样,获取不同尺度的彩色图像,用改进的Retinex算法对多种尺度的图像进行增强,并基于高斯-拉普拉斯算法进行降采样重构,以提高图像的对比度。实验结果表明,本算法能有效增强图像的对比度,且处理后的图像色彩符合人眼观测效果。

针对传统视觉注意机制在室内三原色(RGB)图像视觉显著物体检测中存在的运算复杂、检测精度低等缺点，提出了一种融合深度信息的室内RGB图像视觉显著物体快速检测方法。对室内RGB图像进行降采样和金字塔量化处理，从而降低图片的空间分辨率和计算复杂度。利用亮度、红绿以及黄蓝三通道的多特征视觉注意机制显著性检测模型以获得室内RGB图像的显著图。在显著图分析中提出显著区域生长策略，从而获得视觉显著区域的精确轮廓。融合深度信息获取视觉显著区域内显著物体数目以及显著物体相互之间的位置关系。通过室内场景实验，验证了方法的可行性和有效性。