一种水下图像真彩色复原的方法和采集装置.pdf
一只****爱敏
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一种水下图像真彩色复原的方法和采集装置.pdf
本发明提供了一种水下图像真彩色复原的方法和采集装置,其中复原的方法包括:首先,获取水下目标物图像、水上测量灯图像和水下测量灯图像,并确定拍摄距离;然后根据水上测量灯和水下测量灯图像的像素值得到两者的能量值;计算水体的RGB衰减系数;根据目标物图像的像素值得到其能量值;根据水体RGB衰减系数,运用比尔定律对水下目标物图像进行能力补偿;得到目标物图像色彩复原的图像像素值;本发明提出的草莓识别计数模型具有良好的检测性能和计数能力,可为草莓自动采摘和产量估算提供理论依据和技术支持。本方法通过分析图像RGB通道的数
一种水下扭曲图像复原方法.pdf
本发明公开了一种水下扭曲图像复原方法,包括以下步骤,S1、扭曲图像的读取;S2、显著特征点的选取;S3、显著特征点的跟踪;S4、运动矢量场的估计;S5周期性畸变初步复原;S6、幸运块融合;S7、盲反卷积去模糊;S8、非刚性的图像迭代配准。本发明具有如下优点:提出水面波动类型的假设并提出相应的双阶段复原算法,从而对扭曲的水下图像实现有效的复原。
图像复原模型训练方法、装置及图像复原方法和装置.pdf
本申请提供了一种图像复原模型训练方法、装置及图像复原方法和装置,其中,图像复原模型训练方法包括:将具有像素损失区域的待处理图像输入图像生成神经网络,对所述待处理图像进行复原,得到所述待处理图像的伪造图像;将所述待处理图像的原始图像以及所述伪造图像输入图像判别神经网络,使用所述图像判别神经网络为所述原始图像和所述伪造图像进行分类;基于所述伪造图像和所述原始图像的比对结果,对所述图像生成神经网络进行本轮训练,以及基于分类结果对所述图像判别神经网络进行本轮训练;经过对所述图像生成神经网络、图像判别神经网络的多轮
一种水下暗图像复原方法及系统.pdf
本发明提出了一种水下暗图像复原方法及系统,涉及图像处理技术领域,具体方案包括:根据水下暗图像的先验信息,计算背景光值和场景深度;基于背景光值和场景深度,结合水下场景分解模型,构建目标函数并求解,计算出反射率图像、照度图像和噪声项;通过对比度拉伸与亮度增强,对反射率图像和照度图像进行矫正,得到复原后的水下暗图像;本发明基于静态参数优化与场景分解模型,对不同程度的水下暗图像具有较好的复原效果,且在图像亮度提升过程中还能有效地平滑图像噪声,复原图像色彩。
基于分层复原方法的水下图像复原.doc
(完整word版)基于分层复原方法的水下图像复原(完整word版)基于分层复原方法的水下图像复原PAGE\*MERGEFORMAT25(完整word版)基于分层复原方法的水下图像复原目录TOC\o"1-3"\h\z\uHYPERLINK\l"_Toc357780103"1绪论HYPERLINK\l”_Toc357780104”1。1引言PAGEREF_Toc357780104\h1HYPERLINK\l”_Toc357780105”1。2数字图像复原概述PAGEREF_T