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公开(公告)号：CN107507138B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201710623921.7
申请日：2017-07-27
Applicant: 北京大学深圳研究生院
CPC classification number: G06T5/005 , G06T5/007 , G06T7/90 , G06T2207/20172
Abstract: 本发明公布了一种基于Retinex模型的水下图像增强方法，首先进行水下图像颜色校正，再将图像从RGB颜色空间转化到HSV颜色空间，然后基于Retinex模型，将V颜色通道分解成反射部分和光照部分，对光照部分进行初始化、提纯、校正，得到亮度调整后的V通道，和其他两个通道合并转换为RGB空间，得到最终的增强图像；包括颜色校正和亮度调整过程。相比于现有方法，采用本发明方法处理后的图片拥有更真实的颜色、更自然的表现以及更好的视觉效果；同时，方法计算复杂度较低，处理时间较短。
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公开(公告)号：CN106296666B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610621447.X
申请日：2016-08-01
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种图像去阴影方法和应用。去阴影方法包括无阴影特征分析过程、无阴影变换参数获取过程和无阴影特征成像过程。应用于道路路面检测，检测方法包括先采用无阴影特征提取方法进行感兴趣区域选择和特征提取，再进行图像滤波、分割和路面区域选择，最后进行图像形态学滤波和孔洞填充。本发明方法能够去除彩色图像中存在的阴影，作为预处理步骤应用到多种机器视觉领域，道路路面检测应用可解决强阴影下的道路路面检测问题。本发明技术方案具有低复杂度、处理速度快和高准确度的优势。
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公开(公告)号：CN106296666A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610621447.X
申请日：2016-08-01
Applicant: 北京大学深圳研究生院
CPC classification number: G06T7/00 , G06T7/40 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明公布了一种图像去阴影方法和应用。去阴影方法包括无阴影特征分析过程、无阴影变换参数获取过程和无阴影特征成像过程。应用于道路路面检测，检测方法包括先采用无阴影特征提取方法进行感兴趣区域选择和特征提取，再进行图像滤波、分割和路面区域选择，最后进行图像形态学滤波和孔洞填充。本发明方法能够去除彩色图像中存在的阴影，作为预处理步骤应用到多种机器视觉领域，道路路面检测应用可解决强阴影下的道路路面检测问题。本发明技术方案具有低复杂度、处理速度快和高准确度的优势。
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公开(公告)号：CN105488492A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510989213.6
申请日：2015-12-25
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请提供的彩色图像预处理方法、道路识别方法及相关装置，结合了路面检测和车道标记线检测，通过所述路面检测限定所述车道标记线检测的特征计算范围和拟合直线参数范围，提高了车道标记线检测的准确性和检测效率。特别地，本申请采用了一种新的道路边界特征提取方法，具有很好的抗阴影效果。现有的道路识别方法在道路阴影下往往失效，而所述道路识别方法能够适应各种强度的阴影，具有更好的鲁棒性。本实施例方法能应用于智能辅助驾驶，无人驾驶系统中，降低车辆事故的发生率。
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公开(公告)号：CN107403418A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710623970.0
申请日：2017-07-27
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种水下图像增强方法，基于三通道透射率关系进行去雾和颜色校正，包括先进行四叉树搜索找到图像中最亮的点，基于暗通道先验求出红色通道的光的透射率，再通过比尔定律等求出蓝绿通道的透射率，综合最亮点和三通道的透射率进行去雾，最后基于三通道透射率关系进行颜色校正。本发明方法能够让增强后的图像获得很好地视觉效果并且具有较好的鲁棒性，适用于多种场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106875352A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710031020.9
申请日：2017-01-17
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公布了一种基于相机响应特性的低照度图像增强方法，选用一种曝光模型并得到与之对应的相机响应方程模型；确定相机响应模型的参数；估测所要生成的多曝光图像序列与原始图像的曝光比例，生成多曝光图像序列；将多曝光图像进行图像融合，由此得到一个视觉效果更好、失真更少的增强结果。本发明能够解决现有的低照度图像增强算法在增强图像的同时引入较多人工痕迹的问题，得到一个视觉效果更好、失真更少的增强结果，从而得到一个自然度保持的图像增强结果。
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公开(公告)号：CN105678285A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610091034.5
申请日：2016-02-18
Applicant: 北京大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/00798 , G06K9/38 , G06K9/4604 , G06K9/54
Abstract: 本发明公布了一种自适应的道路鸟瞰图变换方法和道路车道检测方法，包括道路边界特征提取、道路边界分割提取、道路边界点提取、道路边界模型建模和匹配、通过自适应鸟瞰图变换得到鸟瞰图变换矩阵，将道路图像灰度图映射为鸟瞰图。道路车道检测方法还包括先进行车道标记过滤和特征提取和车道标记位置估计，再通过所述车道标记位置，在道路场景图像中提取得到车道标记的位置。本发明方法具备更好的健壮性，能够处理含有大量阴影干扰的路面；避免了现有方法中固定变换参数存在的问题，能够自动地调节系统参数，从而更加准确地提取车道标记线的位置。
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公开(公告)号：CN106875352B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201710031020.9
申请日：2017-01-17
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公布了一种基于相机响应特性的低照度图像增强方法，选用一种曝光模型并得到与之对应的相机响应方程模型；确定相机响应模型的参数；估测所要生成的多曝光图像序列与原始图像的曝光比例，生成多曝光图像序列；将多曝光图像进行图像融合，由此得到一个视觉效果更好、失真更少的增强结果。本发明能够解决现有的低照度图像增强算法在增强图像的同时引入较多人工痕迹的问题，得到一个视觉效果更好、失真更少的增强结果，从而得到一个自然度保持的图像增强结果。
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公开(公告)号：CN105678285B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610091034.5
申请日：2016-02-18
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种自适应的道路鸟瞰图变换方法和道路车道检测方法，包括道路边界特征提取、道路边界分割提取、道路边界点提取、道路边界模型建模和匹配、通过自适应鸟瞰图变换得到鸟瞰图变换矩阵，将道路图像灰度图映射为鸟瞰图。道路车道检测方法还包括先进行车道标记过滤和特征提取和车道标记位置估计，再通过所述车道标记位置，在道路场景图像中提取得到车道标记的位置。本发明方法具备更好的健壮性，能够处理含有大量阴影干扰的路面；避免了现有方法中固定变换参数存在的问题，能够自动地调节系统参数，从而更加准确地提取车道标记线的位置。
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公开(公告)号：CN108305217A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201711454482.8
申请日：2017-12-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种图像阴影消除方法和装置。其中，该方法包括：确定初始图像中不同种类的颜色线；对初始图像进行阴影识别，得到阴影识别结果；根据阴影识别结果，对不同种类的颜色线的阴影区域进行光照恢复，得到阴影消除图像。本发明解决了现有技术中的光照恢复任务中只能对局部区域信息进行信息挖掘补足且不能保留各类材质特性的技术问题。
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