摘要:目的 针对工业环境下水下图像受到水中悬浮物影响,从而导致图像的清晰度过低以及对比度过高等问题,提出一种基于图像熵线性加权的水下图像增强算法。 方法 该算法基于图像熵理论对白平衡算法、直方图均衡算法和暗通道先验算法进行线性加权,继而通过实验环境确定调节系数输出高质量图像。 在深度为 1 m、1. 5 m 和 2 m的不同水下环境拍摄图像,对获得的水下图像使用上述三种算法和该算法作对比处理,处理结果通过 PSNR 和UIQM 作为评价指标进行评判。 结果 实验结果表明:使用 PSNR 指标评判该算法,相较于其他三种算法,水深 1 m的水下图像质量提高了 22. 81%,水深 1. 5 m 的水下图像质量提高了 46. 67%,水深 2 m 的水下图像质量提高了38. 94%,图像质量综合平均提高了 36. 14%;使用 UIQM 指标评判该算法,相较于其他三种算法,水深 1 m 的图像质量提高了 1. 02%,水深 1. 5 m 的水下图像质量提高了 0. 73%,水深 2 m 的水下图像质量提高了 1. 82%,图像质量综合平均提高了 1. 19%。 结论 由此可以证明该算法相对于其他传统算法对图像清晰度有着显著提升,并且能够适应不同深度的水下环境,为工业环境下水下图像增强提供了一种新的解决思路。

摘要:针对传统多尺度几何分析方法在图像融合时易损失清晰度以及融合规则选取复杂的缺点，提出一种改进基于区域分割的多聚焦图像融合方法；首先，根据提升静态小波变换快速获得初始融合图像，并对初始融合后的图像进行Normalized Cut算法处理以获得不同的分割区域，然后分别对原始图像进行NSCT变换并计算每个分割区域内高频分量系数的绝对值之和，最后选取绝对值最大的区域为融合后区域，并通过遍历每个分割区域获得融合后的多聚焦图像；数值试验证明，本算法不但融合规则选取较传统多尺度分析融合算法简单，还能够有效克服清晰度损失的缺点，具有有效性。

摘要:梯度域图像融合通过最小化融合图像的梯度场与融合梯度场之间距离求得融合图像，融合梯度场的准确性直接决定融合图像质量；由于源图像信息之间存在互补性，基于结构张量的梯度融合方法得到的融合梯度场的准确性不高，为保证融合图像质量，重构时需要添加其它感知项进行校正；提出了一种基于边缘图的梯度场融合方法，在边缘像素处以梯度值为权重进行加权融合，在非边缘像素处采用梯度值取大规则进行融合;实验结果表明：梯度场融合方法得到的融合梯度场准确性高，重构的融合图像具有满意的视觉质量和客观评价成绩。

摘要:提出了采用泊松方程的图像融合算法用于实现数字图像的简单修复和无缝拼接；在图像欲修复和融合区域通过解泊松方程在梯度映射下来构建图像；利用MFC和MATLAB进行仿真，比较实际修复和融合的例子与结果，探讨了方法的实际应用效果；实验结果表明：基于泊松的图像编辑方法可以较好地实现图像的简单修复和背景颜色较为单一的彩色图像的融合。

摘要:图像拼接技术就是把若干幅有重叠部分的图像合成一幅大视角幅面的图像；主要对图像拼接技术的应用、国内外发展现状以及面临的问题进行了较为详细的解算；最后对图像拼接技术的为例研究做了展望，提出了一些改进的思路，为进一步深入研究图像拼接技术提供参考。