作者单位
摘要
兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070
针对雾霾天气下获取的图像细节丢失、颜色偏移、视觉质量退化等问题,提出一种基于对数-S型函数分段估计的大气光幕估计快速去雾算法。首先,在大气散射模型上深入推导,得到了大气光幕与有雾图像最小通道的正相关关系;然后,根据有雾图像不同区域具有不同的雾浓度,构造了分区域约束模型用以估计有雾图像的大气光幕;最后,提出基于中值滤波优化的中通道局部大气光估计方法,并结合大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法复原图像的新增可见边、平均梯度,信息熵分别提升了17.4%、50.5%、30%,运行时间比传统快速去雾算法降低了17.5%。本文算法具有去雾彻底、颜色自然、细节明显的优点。
图像去雾 大气光幕 对数-S型函数 分段估计 中通道大气光 image dehazing atmospheric light veil log-S type function segmentation estimation mid-channel atmospheric light 
液晶与显示
2023, 38(8): 1084
作者单位
摘要
兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070
由于雾霾天气下空气中介质粒子的影响,成像设备所捕获的图像通常会存在对比度低、色彩丢失等问题。针对这些问题,本文提出一种基于雾气分布的大气光幕估计去雾算法。首先,将Fade方法提取的初始雾气分布图像进行阈值分割与细化处理得到较为准确的雾气分布信息。其次,通过分析景深、雾浓度、大气光幕之间的关系建立大气光幕估计模型。最后,通过亮度权重图与自适应大气光阈值选取大气光区域,获取较为准确的大气光,进而恢复退化场景。实验与结果表明,本文算法恢复的图像清晰自然,去雾效果彻底,并且能够保留图像中的细节信息。
图像去雾 雾气分布 大气光幕估计模型 亮度偏差 自适应大气光阈值 image dehazing haze distribution estimation model of atmospheric veil luminance deviation adaptive atmospheric light threshold 
液晶与显示
2023, 38(4): 534
作者单位
摘要
兰州交通大学 电子与信息工程学院,兰州 730070
针对卷积神经网络类图像去雾方法存在的细节丢失、颜色失真、去雾不彻底等问题,提出一种基于阶梯网络与注意力交叉融合的端到端图像去雾算法。整体网络模型包含特征提取、特征融合、图像重建三个模块,其中特征提取包括有雾图像细节和轮廓特征的提取,由阶梯网络的不同阶梯层提取实现;特征融合模块以注意力机制的交叉融合实现,并结合自适应残差处理获得最终的融合特征;最后在图像重建模块,通过非线性映射的方式获得去雾图像。实验结果表明,所提方法去雾彻底,去雾图像细节丰富,有效地解决了颜色失真和细节丢失问题,同时阶梯网络在很大程度上克服了深度网络的训练耗时问题。
图像去雾 阶梯网络 特征融合 注意力机制 细节恢复 Image dehazing Ladder network Feature fusion Attention mechanism Detail restoration 
光子学报
2022, 51(2): 0210004
作者单位
摘要
兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070
现有图像去雾算法在复原含明亮区域的雾天图像时,存在色彩失真、偏色、亮度低等问题。针对现有算法的不足,提出一种基于指数映射与自适应权重能量函数的单幅图像去雾算法。首先结合图像暗通道值的统计规律,利用指数函数衰减特性,构建清晰图像暗通道与有雾图像暗通道的指数映射模型,并根据所获得的暗通道估计值求解出透射率估计值;其次,根据图像的马尔可夫性,构建基于马尔可夫网的自适应权重能量函数,对透射率进行优化,并使用降采样方法降低算法复杂度;最后,利用优化后的透射率估计值与局部大气光值复原出无雾图像。实验对比结果表明,该算法复原结果视觉效果清晰、色彩保真度高,并且多项客观评价参数在实验对比中取得了最高值,其中直方图相关系数达到了0.4521,高出对比算法的平均表现67.3%。综上所述,该算法较好地解决了包含明亮区域的有雾图像复原问题。
图像处理 图像去雾 暗通道 指数映射 自适应权重能量函数 
激光与光电子学进展
2022, 59(10): 1015004
作者单位
摘要
北京航空航天大学 电子信息工程学院, 北京100083
铌酸锂晶体材料具有较高的电光系数和稳定的物理、化学性质,广泛应用在各种电场传感器中。但是,铌酸锂晶体折射率对温度较为敏感,在使用最大电光效应方向时,由于自然双折射的存在,晶体工作点随温度漂移,一方面导致传感器无法稳定工作,另一方面也影响了传感器的灵敏度和动态范围。为了消除这一影响,探头中将使用长度相等、主轴正交的两块铌酸锂晶体,一块作为传感晶体,一块作为补偿晶体。由于补偿晶体的存在,传感器的自然双折射得到很大程度的抑制,温度稳定性也得到了改善。经实验对比,补偿之后的传感器工作状态稳定性比未补偿的传感器得到大幅提升。
电场传感器 电光效应 铌酸锂 双晶体 温度稳定性 optic E-field sensor electro-optical effect LiNbO3 dual crystal temperature stability 
强激光与粒子束
2021, 33(12): 123024
作者单位
摘要
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
针对去雾过程中的偏色及去雾不彻底等问题,提出了一种基于雾度分布与自适应线性衰减的图像去雾算法。从雾天图像退化本质以及雾度与透射率呈负相关的特性出发,提出了一种自适应线性衰减模型以完成清晰图像暗通道的估计,并得到了透射率。根据大气光仅能反映亮度信息的特性,利用雾度分布对局部大气光进行改进,并结合大气散射模型得到了去雾结果。实验表明,所提算法去雾彻底、颜色自然、亮度适宜,在主客观评价中均取得了令人满意的结果。
图像处理 图像去雾 雾度分布 纹理特征 场景深度 线性衰减 大气光改进 
激光与光电子学进展
2021, 58(22): 2210012
作者单位
摘要
兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃兰州730070
针对去雾领域中传统方法受手动设置特征的限制,以及现有网络去雾不彻底和细节保持不佳等问题,提出一种分离特征和协同网络下的端到端图像去雾模型。首先对传统的大气散射模型进行变形,分离出乘性特征和加性特征。其次,根据两个特征对最终去雾结果的影响程度,设计基于乘性特征和加性特征提取框架并行驱动的去雾网络。其中,乘性特征提取网络充分考虑了不同深度的空间信息及细节特征,通过各层之间密集级联达到特征重用和信息补偿的目的,以获取精密丰富的目标特征。另外,利用残差跨连结构搭建加性特征提取网络,用于训练偏置加性特征。最后,将分离特征代入复原模型得到无雾图像。实验表明:所提网络去雾效果显著,复原图像颜色自然,细节保持良好且各项指标占优。
图像去雾 卷积神经网络 大气散射模型 特征分离 图像复原 image dehazing convolutional neural network atmospheric scattering model feature separation image restoration 
光学 精密工程
2021, 29(8): 1931
作者单位
摘要
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
针对雾霾和沙尘天气下的场景退化问题,提出一种基于高斯模型凸优化与光幕双约束的退化场景复原算法。首先根据景深与场景亮度和饱和度之间的相关关系,利用高斯模型和凸优化估计景深;其次通过对大气光幕与场景关系作深入分析,结合最小通道平滑和景深衰减双约束获得退化场景的大气光幕;然后通过亮通道先验以及局部大气光的改进求解获得大气光值;最后基于复原模型对退化场景进行复原处理,并对沙尘场景进行颜色修正,进而实现场景复原。实验结果表明,所提算法的复原场景亮度适宜,颜色自然,细节信息丰富,在定量指标中也可以取得理想的评分,有效解决退化场景出现的偏色和细节丢失等问题。
图像处理 退化场景复原 凸优化 场景深度 大气光幕 大气光优化 颜色修正 
光学学报
2021, 41(19): 1910001
作者单位
摘要
兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃兰州730070
针对暗通道先验在天空区域出现轮廓效应和色彩失真等问题,提出天空区域分割和不同区域透射率映射的去雾算法。首先,利用自适应阈值法粗略分割图像天空区域,在天空区域中完成大气光值的估计。其次,结合超像素分割方法改进暗通道,获得初始透射率,利用导向滤波的方法得到细化透射率,对细化透射率进行自适应阈值分割,并保留最大连通域实现天空区域的精细分割。最后,针对天空和非天空区域提出不同的透射率映射方法,得到最终透射率,并利用大气散射模型复原图像。实验结果表明,恢复图像在主观视觉和客观指标方面均表现出色。算法有效地解决了暗通道先验算法容易在天空区域失效的缺陷,可以恢复比较自然的天空,减弱了边缘区域的halo效应。
图像去雾 超像素分割 天空分割 透射率映射 改进暗通道 image dehazing superpixels segmentation sky segmentation transmission mapping improve dark channel 
光学 精密工程
2021, 29(2): 400
作者单位
摘要
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
针对传统暗通道去雾算法对天空区域处理能力不足,复原效果常伴有色彩失真及光晕现象等问题,提出了一种结合天空区域分割和加权融合的去雾算法。利用天空区域的亮度特性设置众数约束阈值,将雾图分割为天空和非天空区域;结合不同滤波尺寸暗通道优势,构造融合暗通道;在天空区域分割的基础上采用加权技术获得更可靠的大气光值;设置过渡区域对天空和非天空区域的透射率进行结合。实验结果表明,针对含有天空区域的雾图,本文算法的去雾效果明显,改善了天空区域颜色失真的问题,并抑制了边缘区域的光晕效应。
图像处理 图像去雾 暗通道先验 天空区域分割 透射率 图像复原 
激光与光电子学进展
2021, 58(16): 1610021

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