针对暗通道先验算法在天空区域透射率估计不准确的问题, 利用三个不同尺度的高斯函数分别作用于有雾图像的RGB通道来获得“伪”去雾图像; 其次, 利用有雾图像的混合通道得到自适应参数, 将该参数和最小值滤波共同作用于“伪”去雾图像, 接着用联合双边滤波消除纹理效应得到透射率的精确估计; 最后, 采用局部大气光估计方法, 结合大气散射模型复原出无雾图像.实验结果表明, 该方法不仅降低了时间复杂度, 且复原出的图像细节明显, 明亮度适宜, 对于大面积天空区域有良好的去雾效果, 改善了天空区域的颜色失真.

传统的生物特征识别方法直接将用户的生物特征模板存储于数据库中。由于生物特征具有唯一性和稳定性,一旦被窃取,用户的生物特征将终身不可再用。针对此问题提出了一种存储伪生物特征图像的手掌静脉识别算法,该算法不从外部输入密钥,不存储原始掌脉生物特征模板。在注册阶段,于近红外光下采集用户手掌静脉图像,对图像进行加密形成伪图像,将伪图像存储于数据库中;在认证阶段,将数据库中的伪图像解密后提取特征,与认证阶段采集图像提取的特征进行匹配,给出认证结果。在PolyU图库、CASIA图库和自建图库上进行测试,结果表明:在样本数量为300时,该算法在上述3种图库中的等误率分别为0.4135%、0.5576%、0.4744%,识别时间分别为325.0740,316.0800,322.6530 ms。在小范围样本内,所提算法适用于安防、考勤等场合,具有一定的实用价值。