光照补偿

摘要： 在CT图像采集过程中受到多种因素的影响,会使得图像边缘区域模糊程度加剧,因此,提出一种基于光照补偿的CT图像模糊增强方法。利用一组正交且光滑的基函数构成线性组合,定义为干扰因素的场效应,根据能量极小化函数获取最佳参数,滤除归一化处理后的场效应,得到补偿图像。设计光照补偿方法并将其融入模糊增强过程中,通过形态学处理获得锐化图像,完成模糊域转移,经平滑处理与双阈值策略识别出轮廓特征,同时实现补偿图像实现反模糊化处理,获取最终模糊增强图像。模拟实验结果表明,所提方法CT图像模糊增强优势显著,可以大幅度提升图像品质,使图像更加清晰、丰富,验证了该方法的有效性。

摘要： 针对停车场乱停乱摆导致停车场管理难、效率低和人工成本高等问题,该文设计了以XC7S50为主控器的小区停车场巡视机器人。该机器人利用摄像头采集车牌信息后进行车牌识别,并将识别结果发送给上位机;通过霍尔编码器接收到的距离值对机器人底盘PID进行调整;该机器人针对复杂环境进行自适应光照补偿,并对车牌识别算法进行改进,提出M×N维算法,有效降低字符维数,提高了车牌识别精度与速度。经过实验验证了该机器人能够灵活地对停车场车辆进行识别追踪,从而真正实现对停车场的无人管理。

摘要： 针对传统的农机视觉导航基准线易受光照环境影响和路径提取效率低下的问题,提出了一种基于垂直投影法的农机视觉导航方法。基于YCrCb颜色空间对农作物进行亮度矫正;对处理后的图像采用OTSU方法分割出初步的农作物区域,考虑到农作物区域可能出现空洞、毛刺等问题,采用形态学方法对农作物区域进行精细处理;在得到较为准确的农作物分割图像后,依据农作物按列种植特征,采用垂直投影提取农作物特征,并选用随机抽样的方式计算导航路径。将新算法与目前主流的农机视觉导航算法进行实验对比,结果表明新算法具有明显优势。

摘要： 跨摄像头下的目标跟踪极富挑战性,其原因是由于不同摄像头所涵盖区域存在差异性以及运动目标行为轨迹具有随机性,从而导致干扰误差的积累,影响匹配准确度,致使跟踪失败.针对此问题,提出一种结合稀疏表示理论的跟踪模型.该模型首先通过不同摄像头间的背景亮度值,对待测目标进行光照补偿处理,以获取稳定的模板矩阵.在模型求解阶段,针对传统贪婪算法原子匹配模式单一、易忽略原子内在联系、重构精度低的问题,利用带宽排除局部优化正交匹配追踪算法中的带排除方法降低原子间相干性的影响;将局部优化技术与新的相干性判别机制结合,以此获得更为紧凑的相关带来更新支撑集,从而提高重构精度.在模板更新阶段,采用一种以相关带为单位,并根据不同的权重系数进行判断的模板替换机制,以加强模板矩阵的抗干扰性.仿真结果表明,所提方法相较于传统算法在室内及室外场景中均能稳定、鲁棒地跟踪到感兴趣的目标.

摘要： 传统AKAZE算法主要以图像的灰度信息作为输入,忽略了颜色与光照信息,且存在过多的冗余特征点.提出一种融合颜色与光照信息的改进图像匹配算法.在图像原始灰度信息中增加颜色补偿量和光照补偿量,克服传统AKAZE算法未利用颜色和光照信息来区分同名点的缺点.在特征点邻域内计算欧式距离和区域重复率以确定重叠程度较高的相邻特征点,比较相邻特征点的响应强度,将响应强度值较小的特征点作为冗余点并删除.在图像匹配后利用随机一致性算法剔除误匹配点对,通过并行运算对算法进行加速.实验结果表明,该算法可以有效识别同名点并剔除图像中的冗余点,运行效率优于SIFT和SURF等算法.

摘要： 为解决芯片工业生产过程的瑕疵检测问题,提出了一种快速准确的瑕疵检测方法.针对图像采集过程中光照不均匀问题,给出了一种基于均值切块的快速光照补偿方法;另外,为了进行气泡瑕疵的特征提取,给出了一种简单的线性图像融合方法;最后,利用最大熵分割方法分割融合图像,并对瑕疵点进行分割和标记.实验结果表明,在小幅度改变原图像的基础上,所提方法检测速度快,准确率较高,能够满足工业生产需求.

摘要： 针对混合曝光成像算法过程中会出现低曝光处细节丢失且颜色失真饱和度不佳导致视觉观感下降的问题,提出一种多尺度权重评估的MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,MSRCR)混合曝光融合算法.基于Retinex模型将待融合图像分解为亮度分量与反射光分量,对亮度分量结合ACES函数构造光照补偿归一化函数进行处理,对反射光分量加入颜色恢复函数提升色彩细节;分别从曝光量、饱和度、对比度、色域四个尺度设计图像融合权重值,通过多尺度评估优化融合比例;利用Laplacian金字塔融合算法进行多尺度权重融合获得最终图像.实验结果表明,与传统的图像融合算法相比,该算法处理效果较好,有效降低了暗处失真率,提升了视觉信息保真度.

摘要： 为以较好的效果、较高的鲁棒性解决一些图片中存在的光照相关问题,对图片进行光照补偿,设计基于循环生成对抗网络的光照补偿方法.使用循环生成对抗网络对光照条件不佳的图片进行光照补偿,以分别处在正常光照和复杂光照下的同类事物或场景的图片作为对抗训练集训练CycleGAN,使用Switchable Normalization代替原CycleGAN使用的Instance Normalization,解决光照问题.通过实验中的图片对比和亮度、对比度、峰值信噪比的比较,该方法在过暗图片和强反光图片上的光照补偿效果均高于传统算法和未经更改的CycleGAN网络,验证了算法的有效性和鲁棒性.

摘要： 针对人脸识别中,人脸图像光照补偿问题进行研究.将人脸图像通过对数边缘图变换和Gamma灰度变换两种方法进行预处理,再结合Retinex光照补偿算法,得到两种改进的光照补偿算法.通过在YaleB人脸识别库上的实验结果来看,改进的算法在一定程度上提高了人脸图像的识别率.

摘要： 光照变化是影响人脸识别准确率的关键因素之一。本文提出了一种新的基于轮廓波变换的方法进行人脸图像的光照补偿。该方法用轮廓波变换估计光照，再应用Retinex理论获得光照不变的反射图像。实验结果验证了该方法的有效性。

摘要： 为了改善复杂光照条件下人脸识别的性能,提出结合小波变换和LBP(Local Binary Pattern,LBP)提取复杂光照下人脸图像的对数域特征来进行人脸识别.本文首先将人脸图像由空域变换到对数域,再做两级离散小波分解,并利用高频分量重构原图,也即对人脸图像进行高通滤波,滤除低频光照成分,以达到复杂光照补偿的目的,最后利用分块LBP提取光照补偿后图像的局部纹理特征,并将这些特征应用于人脸识别.基于Yale-B和CMU-PIE人脸库上的实验结果显示本文算法对复杂光照具有较强鲁棒性,具备提取复杂光照条件下人脸图像有效特征的能力.

摘要： 针对不同人种和光线变化对肤色像素在颜色空间上分布的影响,提出一种基于H-CrCb颜色空间的肤色检测模型.该模型综合了肤色像素在YCrCb和HSV颜色空间上的分布特征,结合强光下使用“友度世界假设”彩色均衡法进行光照补偿辨别肤色与非肤色像素点.实验表明,该方法能有效检测人体肤色,提高肤色检测的准确率.

摘要： 针对彩色图像人脸检测问题，提出了一种基于连续Adaboost和肤色分割相结合的算法。先通过连续Adaboost构造的瀑布型分类器检测出候选人脸区域，再对可能的人脸区域进行光照补偿后采用r-g颜色模型进行肤色分割，最终精确定位人脸。实验证明，该算法可以有效的降低连续Adaboost检测彩色人脸图像时的虚警率，达到较好的检测效果，具有一定的应用价值。

摘要： 本文在YCbCr空间运用高斯滤波及自适应的光照补偿对图象进行预处理，运用最佳阀值法找出人脸区域，并运用形态学运算进行处理，正确定位了人脸的位置，应用不同光照情况下监控视频截取的200幅彩色图像进行了对比实验研究。结果表明：该方法有效可行，检测率达96%。

摘要： 针对摄像机运动和场景光照突变的情况,本文提出了一种基于分块运动估计的对象跟踪算法.首先,对图像进行分块角点匹配,得到各块运动参数,然后对各块进行分块运动补偿和光照补偿;对补偿后的图像进行相邻帧差分得到目标的近似质心位置;跟踪过程则融合运动目标加权颜色直方图和梯度直方图作为目标特征,以所得质心为初始搜索点,采用螺旋搜索算法,进行目标模板和候选目标相似性检测,搜索最佳匹配点得到目标对象在当前帧的准确位置.实验结果表明,该算法能够有效克服光照剧烈变化,在动态背景下能达到对对象的准确跟踪.

摘要： 肤色人脸检测在人脸检测与识别、手势识别、人机交互界面等领域中占有重要的地位。提出一种改进的肤色人脸检测算法,在YCbCr色彩空间建立肤色模型,使用一种光照补偿的方法消除光照引起的色彩偏差。实验证明该方法的有效性。

摘要： 提出了一种基于肤色和纹理特征模板相结合的人脸检测方法,该方法首先对彩色图像进行光照补偿,利用肤色模型提取人脸候选区域,然后用纹理特征模扳匹配的方法验证人脸候选区域,实验结果表明:该方法可以检测不同大小,不同旋转角度的人脸,达到较好的检测效果。

摘要： 人脸识别是当今模式识别和人工智能领域的一个活跃的研究方向。在人脸识别中光照变化会引起识别率的下降，针对这一问题，该文将基于形态学商图像的方法引入到人脸识别中，去除人脸图像中的光照影响。对处理后的人脸图像进行分块，采用统一模式的局部二值模式(LBP)算子对每块图像进行特征提取，计算每块区域的特征直方图，再对特征直方图采用Chi距离测度进行相似性比较，识别人脸。实验表明，这种方法可以有效提高人脸识别率，并在光照条件恶劣的情况下显示出了良好的鲁棒性。

摘要： 人脸识别是当今模式识别和人工智能领域的一个活跃的研究方向。在人脸识别中光照变化会引起识别率的下降，针对这一问题，该文将基于形态学商图像的方法引入到人脸识别中，去除人脸图像中的光照影响。对处理后的人脸图像进行分块，采用统一模式的局部二值模式(LBP)算子对每块图像进行特征提取，计算每块区域的特征直方图，再对特征直方图采用Chi距离测度进行相似性比较，识别人脸。实验表明，这种方法可以有效提高人脸识别率，并在光照条件恶劣的情况下显示出了良好的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种溶液电导率测量中温度和光照度的联合补偿方法与系统。首先获取不同温度tm和照度ln下溶液电导率测量的样本集然后依据经温度照度联合补偿后的溶液电导率测量公式基于样本集数据求解最优的温度和照度的补偿系数kt、kl，以最小化的误差平方和；在获得补偿系数之后，由测量值gt，l即可预测在标准温度t0和标准照度l0下的电导率测量值本发明同时考虑了温度和照度对溶液电导率的影响，既可消除温度和照度所带来的系统误差，也可消除热噪声和量化噪声等因素造成的随机误差，并且具有算法鲁棒性强，运算复杂度低的优点。

摘要： 本申请实施例公开了一种拍摄光照补偿方法及装置，所述方法包括：获取一拍摄视野中一对象被拍摄侧的表面形状特征；获取所述对象相对于与所述拍摄视野相关的一拍摄位置的第一相对方向信息；获取所述对象相对于一照明阵列的第二相对方向信息，其中，所述照明阵列包括多个照明单元；至少根据所述表面形状特征、所述第一相对方向信息、所述第二相对方向信息以及至少一设定的光照补偿标准调节所述照明阵列上至少一照明单元的至少一照明参数。本申请实施例结合拍摄视野中被拍摄对象的表面形状特征来确定所述照明阵列中至少一照明单元的照明参数，以更好的对拍摄视野中所述被拍摄对象进行光照补偿，使得获得的图像达到需要的光照补偿效果。

摘要： 本发明提供一种视频编码器，其被配置成通过以下操作来确定是启用还是停用整数运动向量精度限制以及是启用还是停用光照补偿IC工具：对于参考图片中的大搜索范围，执行第一运动估计测试，其中执行所述第一运动估计测试包括仅在停用所述IC工具且停用所述整数运动向量精度限制以及在启用所述IC工具且停用所述整数运动向量精度限制的情况下执行运动估计测试；基于所述第一运动估计测试，确定小搜索范围，其中所述小搜索范围小于所述大搜索范围；对于所述小搜索范围，执行第二运动估计测试；和基于所述第二运动估计测试，确定是启用还是停用所述整数运动向量精度限制以及是启用还是停用所述IC工具。

摘要： 本申请公开了一种局部光照补偿预测方法、终端设备及计算机存储介质，该局部光照补偿预测方法包括：将当前块划分为多个子块，所述子块分为第一子块和第二子块，第一子块与当前块的参考像素相邻，第二子块与参考像素不相邻；利用与第一子块相邻的参考像素为第一子块构建局部光照补偿预测模型，并利用至少部分参考像素为第二子块构建局部光照补偿预测模型；分别利用每个子块的局部光照补偿预测模型进行预测。通过上述局部光照补偿预测方法，本申请能够提高帧间预测的准确性，降低预测像素值与原始像素值之间的残差，进而降低编码残差的码流大小。

摘要： 本发明公开了一种基于光照补偿的夜间车道线检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1）得到内蕴模式分量图像IMG1和光照补偿后的图像IMG2；2）将IMG1和IMG2进行融合；3）对增强后的图像用高斯滤波去噪、用canny边缘检测算法进行边缘检测、用Hough变换进行线检测；4）利用车道线斜率和截距特征对车道线分类和分步聚类，消除了虚假车道线，最后将聚类后保留的车道线线段利用最小二乘法拟合得到最终的车道线。这种方法能够增强夜间图像的亮度和对比度，同时能够去除因复杂光照产生的非车道线噪声，这种方法在夜间各种天气和光照条件下都能够实现对车道线的良好检测。

摘要： 本公开是关于一种光照补偿方法、光照补偿装置及存储介质。光照补偿方法应用于终端，所述光照补偿方法包括：获取所述终端当前所处环境的光线强度，并在确定光线强度小于预设的光线强度阈值时，获取所述终端的状态参数；若基于所述状态参数确定所述终端当前所处场景符合预设场景，对所述终端进行光线补偿。通过本公开，可实现用户在暗黑环境中的光照需求。通过依次判断终端所处的环境光线强度符合预期，并基于终端的状态参数判断所述终端所处场景符合预设场景后，对所述终端自动进行光线补偿，无需用户手动查找并打开具有光照功能的应用，节约用户操作终端时间，提升用户对终端的使用体验。

摘要： 本申请实施例公开了一种拍摄光照补偿方法及装置，所述方法包括：获取一拍摄视野中一对象被拍摄侧的表面形状特征；获取所述对象相对于与所述拍摄视野相关的一拍摄位置的第一相对方向信息；获取所述对象相对于一照明阵列的第二相对方向信息，其中，所述照明阵列包括多个照明单元；至少根据所述表面形状特征、所述第一相对方向信息、所述第二相对方向信息以及至少一设定的光照补偿标准调节所述照明阵列上至少一照明单元的至少一照明参数。本申请实施例结合拍摄视野中被拍摄对象的表面形状特征来确定所述照明阵列中至少一照明单元的照明参数，以更好的对拍摄视野中所述被拍摄对象进行光照补偿，使得获得的图像达到需要的光照补偿效果。

摘要： 本发明涉及基于灰度的采用光照补偿处理的边坡裂缝监测方法，包括：采集得到边坡裂缝图像；对边坡裂缝图像进行预处理；对边坡裂缝图像进行光照补偿处理；对边坡裂缝图像进行灰度自适应拉伸增强；对边坡裂缝图像进行二值化处理；计算裂缝的方位角，判断方位角变化以及变化方向；对二值化处理后的图像中边坡裂缝宽度进行监测，判断得到边坡裂缝的分类；计算边坡裂缝发育的位移大小，监测边坡裂缝发育程度。本发明还公开了一种边坡裂缝监测系统。本发明对边坡裂缝灰度图像增强后，从中提取特征，计算得到裂缝发育方位角变化以及变化方向，计算比较边坡裂缝的位移大小，实现了边坡的实时监测，并计算得到裂缝发展的速度和加速度，实现滑坡预判、预警。

摘要： 本发明公开了一种基于LabVIEW的弱光照补偿新能源车牌识别系统，硬件部分包括地感线圈、摄像机、I2C VEML7700环境光传感器、照明设备、Arduino UNO电子原型平台和计算机；软件部分包括光照自动补偿模块和车牌识别处理模块。该系统可以实时采集环境光照强度并配合Arduino下位机进行弱光照补偿，应用HSL特征颜色提取和数学形态学实现车牌定位，基于阈值法实现车牌字符分割，并通过全局动态阈值算法自动确定最佳阈值，通过光学字符识别(OCR)函数模块实现车牌字符识别。该系统能够快速准确地实现低环境光强度下新能源汽车车牌识别，可用于智能化交通管理系统、停车场和新能源汽车充电站等场所。

摘要： 本发明涉及一种物品图像识别用的光照补偿方法，属于图像识别领域。本发明的光照补偿硬件平台包括机架、上补光灯、相机、下补光灯、检测平台、待识别物品、相机数据线、上补光灯线缆、下补光灯线缆和补偿控制模块。补偿控制模块包括双路控制单元和数据处理单元。双路控制单元与上补光灯和下补光灯连接，用于控制上下补光的开闭和亮度调节。数据处理单元分别给上补光灯、下补光灯和相机发送控制指令，并获取相机采集的照片，经补偿计算方法计算得到补偿后的图像I