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公开(公告)号：CN110232666A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910520930.2
申请日：2019-06-17
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明提出了一种基于暗原色先验的快速地下管道图像去雾方法。通过对带雾地下管道图像进行预处理，得到有雾图像对应的暗原色图像；对获取的暗原色图像进行均值滤波以估计图像透射率；对均值滤波的结果弥补一个偏移值，得出透射率的粗估计值；使用原图像与均值滤波后的图像的像素值来估计全局大气光；利用物理恢复模型恢复出去雾后图像。本发明的有益效果是，该方法在保证一定去雾效果的同时，兼顾了算法的快速性，能够实现实时去雾，适用于地下管道环境的视频监控、地下管道病害识别等科学领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862721B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110207398.6
申请日：2021-02-24
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及的是一种基于暗通道与Retinex的地下管道图像去雾方法。通过对带雾地下管道图像进行预处理，得到有雾图像对应的暗原色图像；对获取的暗原色图进行均值滤波以近似估计图像透射率；对均值滤波的结果弥补一个偏移值，得出透射率的粗估计值；运算出估计透射率的表达式；使用原图像与均值滤波后的图像的像素值来估计全局大气光；利用物理恢复模型恢复出初步去雾图像；利用多尺度Retinex算法对初步去雾图像进行增强；添加一个色彩恢复因子弥补色彩的局部失真；加入动态范围调节参数控制图像的色偏；本发明能有效实现地下管道场景图像的去雾，并对图像的细节与颜色恢复等方面进行增强。可用于地下管道环境的视频监控、地下管道病害识别等科学领域。
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公开(公告)号：CN110232666B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201910520930.2
申请日：2019-06-17
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明提出了一种基于暗原色先验的快速地下管道图像去雾方法。通过对带雾地下管道图像进行预处理，得到有雾图像对应的暗原色图像；对获取的暗原色图像进行均值滤波以估计图像透射率；对均值滤波的结果弥补一个偏移值，得出透射率的粗估计值；使用原图像与均值滤波后的图像的像素值来估计全局大气光；利用物理恢复模型恢复出去雾后图像。本发明的有益效果是，该方法在保证一定去雾效果的同时，兼顾了算法的快速性，能够实现实时去雾，适用于地下管道环境的视频监控、地下管道病害识别等科学领域。
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公开(公告)号：CN109087270A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811026306.9
申请日：2018-09-04
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明涉及基于改进的卷积匹配追踪管道视频图像去雾增强方法。通过对管道内视频帧中中心圆经处理获得雾层模型，根据雾层作为卷积字典的来源进行字典训练；根据前几帧视频低秩矩阵分解训练获取背景图像与前景图像，根据前景图像初始化残差图像并通过残差图像计算特征响应，初始化前景重构图像，计算噪声能量；对特征响应进行极大值搜索；利用极大值和当前最大特征响应进行前景图像重构并利用极大值更新特征响应；更新残差图像，计算残差图像能量，若小于噪声能量，计算最终去雾图像。本发明能有效获取雾层模型，并通过雾层模型作为卷积字典，找到与视频帧中相符合的雾层并将其去除。可用于管道视频图像增强等科学领域。
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公开(公告)号：CN112862721A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110207398.6
申请日：2021-02-24
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及的是一种基于暗通道与Retinex的地下管道图像去雾方法。通过对带雾地下管道图像进行预处理，得到有雾图像对应的暗原色图像；对获取的暗原色图进行均值滤波以近似估计图像透射率；对均值滤波的结果弥补一个偏移值，得出透射率的粗估计值；运算出估计透射率的表达式；使用原图像与均值滤波后的图像的像素值来估计全局大气光；利用物理恢复模型恢复出初步去雾图像；利用多尺度Retinex算法对初步去雾图像进行增强；添加一个色彩恢复因子弥补色彩的局部失真；加入动态范围调节参数控制图像的色偏；本发明能有效实现地下管道场景图像的去雾，并对图像的细节与颜色恢复等方面进行增强。可用于地下管道环境的视频监控、地下管道病害识别等科学领域。
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公开(公告)号：CN109087270B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811026306.9
申请日：2018-09-04
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明涉及基于改进的卷积匹配追踪管道视频图像去雾增强方法。通过对管道内视频帧中中心圆经处理获得雾层模型，根据雾层作为卷积字典的来源进行字典训练；根据前几帧视频低秩矩阵分解训练获取背景图像与前景图像，根据前景图像初始化残差图像并通过残差图像计算特征响应，初始化前景重构图像，计算噪声能量；对特征响应进行极大值搜索；利用极大值和当前最大特征响应进行前景图像重构并利用极大值更新特征响应；更新残差图像，计算残差图像能量，若小于噪声能量，计算最终去雾图像。本发明能有效获取雾层模型，并通过雾层模型作为卷积字典，找到与视频帧中相符合的雾层并将其去除。可用于管道视频图像增强等科学领域。
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