昆明理工大学国土资源工程学院，云南昆明 650093
分量替换是遥感图像融合中的一种经典方法，其具有良好的空间保真度，但容易产生光谱失真，为此本文提出一种结合结构与能量信息的全色与多光谱图像融合方法。方法首先通过超球面颜色空间变换分解多光谱图像的空间和光谱信息。其次，通过联合双边滤波引入了两层分解方案。然后，将全色图像和强度分量分解为结构层和能量层。最后，提出结构层通过邻域空间频率策略融合，强度分量的纯能量层用作预融合图像的能量层。强度分量定义颜色的强度，通过将预融合结构层与强度分量的能量层结合，可以有效地结合源图像的空间和光谱信息，从而减少全色锐化图像的光谱失真。本文在 Pléiades和 QuickBird数据集上进行大量实验，并对实验结果进行定性和定量分析，结果表明所提方法与现有先进方法相比具备一定优越性。
全色锐化 超球面色彩空间 联合双边滤波 空间频率 全色图像 多光谱图像 pansharpening hypersphere color space joint bilateral filter spatial frequency panchromatic image multispectral image
1 湖北工业大学机械工程学院, 武汉 430000
2 现代制造质量工程湖北省重点实验室, 武汉 430000
针对图像去雾算法效果不佳、处理效率低的问题, 提出图像融合快速去雾算法。首先对原图降采样处理, 减小图像尺寸, 拷贝两份图像, 然后分别转换到HSV色彩空间。针对转换后的第一份图像, 降低v分量, 提高透射率准确度；针对转换后的第二份图像, 对v分量进行自适应处理、对s分量线性拉伸, 提高图像色彩饱和度；接着将处理后的图像转回到RGB色彩空间, 对转换后的第一份图像进行改进的暗通道算法去雾、直方图拉伸。最后对融合后的两份图像重采样。实验结果表明, 去雾后的图像主观上视觉效果好,客观上算法复杂度降低, 峰值信噪比、结构相似性、信息熵、标准差显著提高, 证明算法有效。
图像融合 高斯滤波 图像增强 色彩空间 下采样 暗通道去雾 image fusion Gaussian filtering image enhancement color space down-sampling dark channel defogging
1 合肥工业大学仪器科学与光电工程学院，安徽 合肥 230009
2 安徽建筑大学机械与电气工程学院，安徽 合肥 230022
多曝光图像融合是一种有效的高动态范围成像方法，融合得到的高动态范围图像包含更多细节和信息量。目前，大多数经典的多曝光图像融合算法存在细节丢失和色彩失真的问题，影响了图像的进一步观察和处理。为了提高融合后图像的清晰度、细节信息和色彩真实程度，提出了一种基于YCbCr空间融合的高动态范围成像方法。将RGB图像转换到YCbCr色彩空间，提出一种改进的适度曝光量指标对亮度分量进行多分辨率加权融合，并采用基于阈值的加权方法融合色度分量。实验结果表明，使用所提方法得到的融合图像视觉效果更加真实，具有较好的色彩表现力，清晰度得到显著提升，可以很好地改善传统基于RGB色彩空间的高动态范围成像方法中出现的色彩失真和信息丢失问题。
成像系统 高动态范围成像 图像融合 YCbCr色彩空间 图像金字塔 激光与光电子学进展
2022, 59(14): 1415029
昆明物理研究所夜视技术研究院，云南 昆明 650223
当前主流的中长波彩色融合算法中，除少数色彩映射算法以源图像差异特征为切入点，其他如色彩传递等融合算法往往损失较多差异及细节特征。主流色彩映射算法还存在偏色、色域较窄和难以适应各类应用场景等问题。针对上述问题，在以色调饱和度色彩平面为基础的色彩空间中，建立了基于差异特征的螺旋线映射理论模型，并基于此提出融合算法。对实际采集到的中长波双波段图像进行仿真验证，结果表明该算法适用于大多数复杂场景且能充分突出红外中波图像差异成分，具有更广的色域分布、更好的视觉效果和较好的客观指标评价，且计算复杂度低、实时性好。最终在嵌入式平台上完成算法嵌入，结果表明算法已具备工程应用前提。
图像处理 图像融合 红外双波段 色彩映射 色彩空间 激光与光电子学进展
2022, 59(8): 0810009
1 湖北工业大学机械工程学院，湖北武汉 4130068
2 现代制造质量工程湖北省重点实验室，湖北武汉 430068
为了解决低照度图像在图像增强过程中图像质量不佳、对比度不高等问题，本文提出改进 Retinex与多图像融合算法用于低照度图像增强。首先将待处理图像转换到 HSV色彩空间，并设定阈值对其 V通道分量进行亮度调节，然后转换到 RGB色彩空间，将其拷贝 3份，对第一份进行直方图均衡化，中值滤波处理；对第 2份进行自动亮度调节，双边滤波处理；对第 3份进行改进的 Retinex算法处理，采用高斯滤波、双边滤波作为其环绕函数，估计图像照明分量，最后输出反射图。将处理后的 3份图像转到 HSV色彩空间，对其 V分量进行多图像融合，H、S分量沿用第 2份图像分量值，最后将融合后的图像由 HSV转为 RGB色彩空间，输出处理后的图像。实验结果表明，本文提出的算法在增强低照度图像的同时，还可抑制图像噪声，同时具有良好的保边性，且细节明显。
低照度 图像增强 双边滤波 图像分量融合 HSV色彩空间 low illumination, image enhancement, Retinex, bila Retinex
上海工程技术大学电子电气工程学院, 上海 201620
目前,大量低照度图像中存在不同程度的饱和区域,这些图像主要是由前后背景亮度差异较大而形成的。对于该类低照度图像,如何在增强低照度区域的同时,尽量保留饱和区域细节纹理成为研究的难点。提出了一种基于光照重映射的低照度图像增强算法,该算法从相机成像原理出发,利用相机响应模型,通过区域化处理和非线性变换对亮度信息进行重新调整。实验结果表明,所提算法具有增强区域广、纹理保真度高、速度快等优点,在主观视觉评价和客观指标上均取得了较好的结果。
图像处理 图像增强 HSV色彩空间 光照重映射 相机响应模型 激光与光电子学进展
2021, 58(22): 2210014
1 南京邮电大学 电子与光学工程学院、微电子学院，江苏南京20023
2 南京邮电大学 自动化院，江苏南京1003
为恢复低照度场景图像的原有色彩信息和细节信息，本研究提出自适应亮度调节的低照度彩色图像增强方法。该方法首先对低照度场景连续拍摄多帧图像，并对其进行自适应伽马亮度校正；然后将多帧亮度校正后图像转换到YUV色彩空间并行两种处理，一种是提取Y通道分量分组进行基于权值调整二阶盲辨识的盲源分离降噪，一种是进行帧平均后提取Y通道分量与多个盲源分离降噪的Y通道分量依次进行结构匹配，并选出匹配最佳Y通道分量；再将最佳Y通道分量进行基于皮尔生长曲线的亮度调整后与经帧平均处理的U、V通道分量重新组合；最后将重组图像转换回RGB空间，即可得到视觉效果显著提升的彩色图像。本文提出的图像增强方法满足实时处理要求，可将原彩色图像的极低亮度提高54.4倍、中等亮度提高3.5倍；并将图像信息熵提高1.3~2.9倍。与典型的图像增强算法相比，本文提出的方法对低照度彩色图像在降低噪声、均衡光照和恢复细节方面有较大改善。
低照度 伽马校正 色彩空间 盲源分离 皮尔生长曲线 dim-lightening gamma correction color space blind source separation peel growth curve
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院, 辽宁 葫芦岛 125105
为了提高低照度遥感图像的可视性,提出一种基于条件生成对抗网络的低照度遥感图像增强方法。首先,为克服样本数据不足,利用正常清晰光照的图像合成低照度图像作为训练样本;然后,将原始低照度遥感图像由RGB色彩空间转换到HSI色彩空间,进行通道拆分,有效分离H、S、I分量,在保持色调分量H不变的前提下,利用条件生成对抗网络和改进的对数变换方法分别处理亮度分量I和饱和度分量S;最后,执行通道合并将处理后的图像从HSI色彩空间转换到RGB色彩空间。在损失函数中引入焦点损失函数,解决样本比例高度不平衡的问题。实验结果表明:所提方法有效地提升了低照度遥感图像的亮度和对比度,为低照度遥感图像增强方法的研究提供了新的思路。
图像处理 条件生成对抗网络 遥感图像增强 色彩空间 对数变换 损失函数 激光与光电子学进展
2020, 57(14): 141015
针对道路场景中数字字符高噪声、多视角和难以定位识别的问题,提出了一种稳健的道路场景数字字符定位识别算法。采用基于色彩空间和边缘增强的最大稳定极值区域(MSER)算法来提取候选区域,设计了几何约束滤波器,并与笔画宽度变换(SWT)联合滤除非字符区域,得到字符定位结果。对Lenet-5中的收敛函数和池化窗进行改进,将定位后的字符区域归一化输入网络中,得到最终的字符识别结果。实验结果表明,本文算法的字符召回率达到90.0%,综合性能值达到0.89,字符识别率达到88.6%,优于同类算法性能。
机器视觉 数字字符识别 色彩空间 最大稳定极值区域 笔画宽度变换 卷积神经网络 激光与光电子学进展
2019, 56(19): 191506
