光照条件变化下的图像生成方法
低光照增强算法
低光照增强算法【实用版】目录一、引言二、低光照增强算法的原理与应用1.算法原理2.应用领域三、低光照增强算法存在的问题及改进方向1.存在的问题2.改进方向四、未来发展趋势五、结论正文一、引言在计算机视觉领域，低光照增强算法一直是研究的热点问题。
在夜间或者光线不足的场景下，由于光照强度较低，摄像头采集的图像往往会出现亮度不足、细节丢失、颜色失真等问题。
低光照增强算法的目的就是提高图像的亮度、对比度和清晰度，使图像在低光照条件下也能呈现出良好的视觉效果。
二、低光照增强算法的原理与应用（1）算法原理低光照增强算法主要基于 Retinex 理论，该理论认为一幅图像可以分为反射分量和照射分量。
在低光照条件下，由于光照不足，反射分量和照射分量之间的比例失衡，导致图像质量下降。
增强算法的主要目的是通过调整反射分量和照射分量的比例关系，使图像在低光照条件下也能呈现出良好的视觉效果。
（2）应用领域低光照增强算法在许多领域都有广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、医学影像等。
在这些领域中，图像的质量往往受到光照条件的影响，低光照增强算法可以有效地提高图像质量，从而为后续的图像处理和分析提供更为准确的依据。
三、低光照增强算法存在的问题及改进方向（1）存在的问题目前，低光照增强算法在实际应用中仍然存在一些问题，如过曝光或欠曝光、噪声增强、颜色失真等。
这些问题严重影响了图像的质量和视觉效果，限制了低光照增强算法的广泛应用。
（2）改进方向为了解决上述问题，研究者们提出了许多改进方向，如基于深度学习的低光照增强算法、融合多尺度 Retinex 算法、基于遗传算法的多域值分块低光照图像增强算法等。
这些方法在一定程度上都取得了较好的效果，但仍然有待进一步研究和改进。
四、未来发展趋势随着计算机视觉技术的不断发展，低光照增强算法在未来仍具有较大的研究价值和发展空间。
未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：1.深度学习算法的进一步研究和应用，如卷积神经网络、生成对抗网络等。
低光照增强算法
低光照增强算法一、低光照增强算法简介低光照增强算法是一种图像处理技术，旨在改善低光照环境下拍摄的图像质量。
这类算法通过调整图像的亮度、对比度和色彩平衡等参数，提高图像的视觉舒适度，使其在低光照条件下更易于观察和分析。
随着计算机视觉、数字图像处理等技术的发展，低光照增强算法在各个领域得到了广泛应用，如安防监控、自动驾驶、医疗影像等。
二、常见低光照增强算法概述1.基于直方图均衡化的方法直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，其主要思想是调整图像的像素级分布，使得图像的直方图更加均匀。
这种方法可以有效提高图像的对比度，但可能会导致过度增强和细节丢失。
2.基于Retinex的方法Retinex算法是一种基于局部滤波的图像增强方法，其核心思想是利用图像的局部信息对低光照区域进行亮度提升。
Retinex算法在一定程度上可以保留图像的细节信息，但计算复杂度较高，且容易受到噪声的影响。
3.基于深度学习的方法随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的低光照增强算法逐渐成为研究热点。
这类算法通过训练大量带有标签的图像数据，学习图像增强的映射关系，从而实现对低光照图像的增强。
目前主流的基于深度学习的低光照增强算法有自编码器、生成对抗网络（GAN）等。
三、各类算法优缺点分析1.基于直方图均衡化的方法：优点是计算简便、实时性好；缺点是容易出现过增强和细节丢失现象。
2.基于Retinex的方法：优点是能较好地保留图像细节；缺点是计算复杂度高、容易受噪声影响。
3.基于深度学习的方法：优点是增强效果较好，具有很强的学习能力；缺点是训练过程耗时较长，对硬件设备要求较高。
四、我国在低光照增强领域的研究进展近年来，我国在低光照增强领域的研究取得了显著成果。
研究人员在传统算法改进、深度学习方法应用等方面进行了深入探讨，不断优化和改进现有算法，提高低光照增强算法的性能和实用性。
同时，我国还积极参与国际学术交流，与世界各国的研究人员进行合作与交流，共同推动低光照增强技术的发展。
视角和光照显著变化时的变化检测方法研究
第35卷第5期自动化学报Vol.35,No.5 2009年5月ACTA AUTOMATICA SINICA May,2009视角和光照显著变化时的变化检测方法研究李炜明1吴毅红1胡占义1摘要探讨使用计算机视觉的最新方法来解决基于两幅高空间分辨率光学遥感图像的城市变化检测问题.基本原理是通过提取聚类出现的变化直线段群来提取城市变化,重点研究了拍摄视角和光照条件显著变化时的几个主要问题.提出了一种基于多种类型图像特征的匹配方法来提取无变化建筑的顶部区域,结合几何约束引入了变化盲区的概念以处理高层建筑在不同视角和光照下的图像不同现象.使用真实遥感图像进行实验,在视角和光照显著变化时仍可取得满意的变化检测结果.关键词变化检测,高空间分辨率遥感图像,城市变化,变化盲区,视角变化,光照变化中图分类号TP75Urban Change Detection under Large View and Illumination VariationsLI Wei-Ming1WU Yi-Hong1HU Zhan-Yi1Abstract This paper intends to explore the state of the art computer vision techniques to detect urban changes from bi-temporal very high resolution(VHR)remote sensing images.The underlying principle of this work is that most real urban changes usually involve clustered line segment changes.Several major problems are investigated when the view angle and illumination condition undergo large variations.In particular,a method is proposed to extract roof regions of unchanged tall buildings by matching both image point groups and image regions.In addition,by considering the geometrical constraints,the concept of change blindness region is introduced to remove the image changes related to unchanged tall buildings.Experiments with real remote sensing images show that the proposed approach still performs well though the image pairs undergo significant variations of viewing angles and illumination conditions.Key words Change detection,very high resolution remote sensing images,urban changes,change blindness regions, view variations,illumination variations从大范围城市中快速、自动地检测出发生了变化的区域,成为城市地图更新、土地利用监控、城市执法管理、紧急灾害救援等应用问题的迫切需求[1−3].本文主要探讨如何使用计算机视觉的最新方法来解决从两幅高空间分辨率光学遥感图像中自动检测城市变化的问题.在实际的城市场景中,感兴趣的城市变化在图像上通常表现为聚类出现的变化图像特征群,因此可以通过提取这样的变化图像特征群来提取城市变化.本文将讨论基于上述原理的变化检测方法,并重点研究在两幅图像的拍摄视角和光照条件发生显著变化情况下的城市变化检测问题.近年来,空间分辨率优于1m的高空间分辨率光学遥感图像开始大量进入市场,如Ikonos卫星图像、Quickbird卫星图像以及航拍图像等.这些图像可以清晰分辨出单个建筑物的形状、结构和大小.本文研究的目标是使用两幅同一城市地区在不同时收稿日期2008-04-02收修改稿日期2008-10-22Received April2,2008;in revised form October22,2008国家自然科学基金(60673104,60675020)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (60673104,60675020)1.中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 1.National Laboratory of Pattern Recognition,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing100190 DOI:10.3724/SP.J.1004.2009.00449刻拍摄的这类图像,自动检测面积相当于或大于单个建筑物(如15m×15m)的城市变化区域,这些变化由城市基础设施的变化造成,如建筑物的新建和拆除、道路的改变、城市场地使用类型的改变等.变化检测是遥感图像处理领域中的经典问题,但传统的遥感图像变化检测方法[2−3]大都只适用于中、低空间分辨率的多光谱(或高光谱、超光谱)遥感图像,很难用于本文的问题.近年来针对高空间分辨率遥感图像的变化检测问题,国内外的研究者先后开展了一些相关研究[1−5].其中的一些方法借助于使用两幅光学图像以外的其他类型数据,如基于场景模型的方法[6]需要预先建立场景中物体的三维线框模型;基于数字高程模型(Digital elevation model,DEM)的方法[7]需要使用场景的DEM数据.通过使用这些辅助数据可以使得问题大大简化,但在实际应用中这些辅助数据可能难以获得.本文主要研究仅使用两幅图像作为主要输入数据的变化检测方法.基于两幅图像的方法主要通过分析比较两幅图像之间某种类型图像特征的变化情况来检测物理场景的变化,如基于点特征的方法[4,8−9]、基于图像区块的方法[10−11]、基于线特征的方法[12−15]、基于图像对象特征的方法[16−21]等,这些方法在两幅图像的拍摄视角基本不变或变化不大时可以取得450自动化学报35卷良好的效果.但是对于包含大量高层三维建筑物的城市场景,当两个时刻的拍摄视角和场景光照情况发生显著变化时,单个建筑大小的图像特征受图像拍摄条件的影响严重,同一建筑在两个时刻的图像特征可能产生明显不同,这些拍摄条件导致的图像变化和真实城市变化导致的图像变化同时出现,给上述基于图像特征的变化检测方法造成了很大困难.在包含大量高层建筑物、场景内容复杂的城市区域,当视角和光照变化显著时,仅使用两幅光学图像作为主要输入数据来检测单个建筑物大小的城市变化仍然是一个尚未得到很好解决的问题.城市变化通常体现为聚集出现并占据一定面积的变化图像特征群.本文选择直线段作为检测变化的图像特征,因此可以将检测城市变化的问题转变为在两幅图像之间检测聚类出现的变化直线段群,这是本文的基本原理.然而实际中变化直线段的成因比较复杂,可将其大致分为两类:1)由场景中真实的城市物体变化造成的;2)由两幅图像之间拍摄视角变化、场景光照变化以及其他的噪声干扰造成的.在检测聚类的变化直线段群之前必须首先设法排除第2类变化直线段.文献[12]中提出了一种遵循上述思路的城市变化检测方法.由于考虑了第2类变化直线段的影响,此方法对视角和光照的变化不敏感,可以在众多的图像变化中分辨出真实的城市变化.但是对其进行测试时发现,当视角变化和光照变化的幅度显著时,此方法的性能将下降,出现大量的错误检测.正如原文实验部分所指出,对于一些高层建筑物附近复杂的视差和阴影情况,这种方法尚不能很好地进行处理.本文对文献[12]中的方法进行了改进,主要的贡献在于:1)分析并归纳了在视角、光照显著变化的情况下进行城市变化检测的新问题,提出了针对这些问题的改进思路和实现算法;2)研究了问题中的几何约束,提出使用基于多种类型图像特征的匹配方法来提取没有发生变化的建筑物屋顶区域;3)针对高层建筑在视角和光照显著变化下出现的大视差、自遮挡、互遮挡和地面阴影变化的问题,提出了“变化盲区”的概念以及相应的检测方法.通过检测变化盲区可以有效地去除没有变化的高层建筑物导致的虚假图像变化.使用真实图像对本文方法进行初步验证,当两幅图像的拍摄视角和光照条件存在显著变化时,本文方法仍然可以取得满意的检测结果.本文的组织结构如下:第1节介绍视角和光照显著变化时的特殊问题,并提出相应的解决思路和方法;第2节结合一个真实遥感图像的例子介绍了基于这种解决方法的算法实现,并给出了中间结果;第3节使用Ikonos卫星图像、Quickbird卫星图像和航空图像对上述方法进行了实验,并对算法中的问题进行了分析;第4节对本文进行了总结;附录部分给出了第2.1节一个命题的证明过程.1视角和光照显著变化情况下的问题及其解决思路和方法文献[12]介绍了一种城市变化检测方法.在包含大量高层建筑的城市场景中,这种方法在视角和光照变化显著时会遇到新的问题,这些问题主要包括:问题1.无变化高层建筑物顶部的显著视差.当拍摄视角不同时,场景中同一个三维点在两幅图像上的像点位置不同(通常称之为视差现象).建筑物的高度越高,拍摄的视角变化越大,则视差越大.当拍摄视角变化十分显著时,同一座高层建筑物的顶部区域在两幅图像之间位置偏移的幅度甚至可能超过单个建筑物的尺度.问题2.无变化建筑物侧面的变形和建筑物的自身遮挡.由于遥感图像的拍摄视角是朝向地面,因此建筑物侧面区域在竖直方向被大幅度压缩变形.在视角变化显著时,同一建筑物的侧面区域在两幅图像中的变形情况很不相同,在实际中很难进行正确匹配.另一方面,由于建筑物本身不透明(本文暂不考虑透明的建筑),建筑的某些侧面区域可能只出现在一幅图像中,而在另一幅图像的视角下由于被建筑物自身遮挡而不可见.问题3.建筑物之间以及建筑物与其周围地面之间的互相遮挡.尤其是高层建筑会遮挡其周围的地面或高度较低的建筑.当视角发生显著变化时,两幅图像上的遮挡情况可能很不相同,某些物体在一幅图像中可见,而在另一幅图像中由于被高层建筑遮挡而不可见.上述三种情况产生的变化直线段都不是由场景中的真实城市变化引起的,因此必须设法去除.对于问题1,文献[12]通过结合极线几何约束匹配尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)[22]来提取没有变化的城市建筑,从而去除视差导致的错误变化直线段.这种方法在视角变化不大的情况下效果良好.但当视角变化显著时,实验发现SIFT特征无法提取足够多的匹配图像特征.其中的原因之一在于视角的显著变化引起同一高层建筑物顶部在两幅图像上对应的图像区域产生明显平移,经平移后对应图像区域周围的图像内容发生了显著变化,使用SIFT特征无法匹配这些图像特征.为此,本文提出了一种结合多种类型图像特征的方法来提取两幅图像中的无变化区域,具体的特征提取和匹配方法将在第2.3节中介绍.5期李炜明等:视角和光照显著变化时的变化检测方法研究451对于问题2和问题3,文献[12]都没有考虑,因此将在这些区域中产生错误的城市变化检测.为了解决这些问题,本文引入“变化盲区”的概念.变化盲区定义为两幅图像中的一些特殊图像区域,由于两幅图像的成像过程不同,这些区域对应的物体表面仅仅在两幅不同时刻图像中的一幅图像中可以有效地得以呈现.由于不同时具备两个时刻的有效信息,没有足够的依据对这些区域中的变化情况作出判断,因而称之为变化盲区.产生变化盲区的本质原因在于成像过程中的信息丢失.从三维物理世界到二维图像平面的成像过程伴随着多种信息丢失过程,包括由三维到二维的几何投影过程、不透明物体表面间的遮挡、物体对光线的遮挡以及相机传感器能力的限制等.当两个时刻的成像过程不同时,两次信息丢失的情况也不同,某些物体表面的信息只在一幅图像中出现而在另一幅图像中丢失,因而这些表面成为变化盲区.根据成因,变化盲区有多种不同类型.按照城市变化检测的需要,本文将检测三种变化盲区,其中前两种分别针对问题2和问题3,第三种用来解决阴影检测的问题.检测三种变化盲区的具体方法将在第2.4节中详细介绍,这里首先给出其定义和基本的检测思路:变化盲区1.无变化建筑物侧面对应的图像区域.由于俯视拍摄导致这些区域在竖直方向被剧烈压缩变形,其中的图像特征很难有效提取和利用,因此将其作为变化盲区处理.同时,当视角显著变化时,这些区域往往被建筑物自身遮挡成为变化盲区.检测这部分变化盲区并将其中的变化直线段去除可以解决问题2导致的错误变化检测.上文提到的图像特征匹配步骤在提取出无变化建筑物屋顶区域的同时也得到这些区域的视差大小.在某屋顶区域视差已知的情况下,利用视差和建筑物高度之间的比例关系,结合城市场景结构的几何约束可以计算出该屋顶区域对应的建筑侧面在图像上的区域范围.变化盲区2.无变化建筑物产生的互遮挡区域.这些区域由于周围高层建筑物的遮挡而仅仅在一幅图像的视角下可见.检测这部分变化盲区主要针对问题3.利用上述无变化建筑物顶部的提取结果以及建筑物侧面的计算结果,可以检测出互遮挡区域.变化盲区3.无变化建筑物产生的地面阴影区域.在阴影区域中,由于直射阳光被遮挡,物体只能接受环境光线的照射.由于环境光线比较微弱,阴影区域图像的信噪比很低,物体的图像特征很难可靠提取.对于这种光线不足引起的信息丢失情况,这里也作为一种变化盲区处理.利用上文提到的无变化高层建筑物顶部区域的位置形状和视差的大小,结合光照模型、可以解析地预测图像中阴影区域的分布情况.将上述计算得到的阴影区域和实际图像中的灰度属性结合起来,可以更加准确地分割出图像中的阴影区域.在上述这些变化盲区中,即使实际场景中的物体没有发生任何变化,也可能会发生图像特征的变化,对于这些变化盲区中检测到的图像特征变化应该予以去除.综上所述,为了解决视角和光照显著变化给变化检测带来的特殊问题,本文使用更加有效的方法提取没有变化的建筑物区域,并结合问题的几何约束定义和提取变化盲区.将与这些匹配区域和变化盲区有关的变化直线段去除,可以有效地减少算法的错误检测.需要说明的是,本文定义的变化盲区中也可能包含真实的城市变化.按照上述方法将这些变化盲区去除可能造成算法的“漏检测”.这种漏检测的原因在于两幅图像中的数据缺失,即场景中的某些局部不能在两幅图像中都得以有效呈现.本文明确地定义并提取了这些两幅图像中由于数据缺失而无法进行变化检测的“变化盲区”.在实际应用中可以根据需要进一步对变化盲区进行处理.例如,可以借助于其他视角或光照条件下拍摄的补充图像数据进一步对变化盲区中的变化情况进行确认.2变化检测的算法实现基于上述方法的算法流程图如图1(见下页)所示.算法首先对两幅输入图像进行几何配准并标定算法中需要用到的几何参数.在一些特殊性质的图像区域中,变化检测问题可以有特殊的先验知识约束使得问题得以简化,因此算法接下来提取三种特殊区域并单独处理其中的变化检测问题(三种特殊区域是大面积植被区域、大面积水体区域以及大面积地面区域).在这些特殊区域以外的城市建筑用地区域中,使用上文提到的基于变化直线段群的变化检测方法来检测城市变化.下面将结合一个真实图像的例子来说明算法每一步的计算过程和结果.在这个例子中,我们使用由Ikonos卫星分别于2000年和2002年对纽约曼哈顿城区拍摄的遥感图像,原始图像的空间分辨率为1m.作为美国空间成像(Space Imaging)公司提供的样例图像,原始图像被压缩为24位标准JPEG格式.2.1图像配准和几何标定首先按照地面特征通过一个全局变换将两幅原始图像进行几何配准.对于修建在平坦地区的城市,可以认为城市场景由两类物体组成:地平面和分布在地平面上具有一定高度的三维建筑物.通过一个全局坐标变换可以将两幅图像按照地平面上的特征进行配准.在一般情况下,将两幅图像中同一个平面物体对应的区域配准需要一个单应变换(Homogra-452自动化学报35卷图1变化检测算法流程图Fig.1Flowchart of the change detection algorithmphy),对于本文使用的Quickbird 和Ikonos 图像,单应变换退化为相似变换.对于航空图像的局部子图像,这种退化仍然成立.我们使用RANSAC 方法[23]估计两幅图像之间的相似变换,从而将两幅图像按照地面配准到相同的图像坐标下.当成像过程可以用弱透视投影模型表达时,使用全局相似变换配准的两幅图像具有以下几个性质:性质1.地平面上的物体在两个时刻图像上对应的像素对齐到相同的图像坐标下.性质2.两幅图像之间的对极线平行.性质3.场景中的平行直线段在每幅经过配准图像中的投影直线段仍然平行.配准后并截取公共部分得到的两幅图像I t 1和I t 2如图2(a)和图2(b)所示.由性质1,可见地面物体对齐到相同的图像坐标系下,可以观察到地面物体的配准误差一般在两个像素以内.图像的大小为858像素×766像素,覆盖实际面积约为0.6km 2.例子中两幅图像之间的拍摄视角和光照方向都存在显著不同.尤其是视角不同引起的图像变化在这两幅图像之间表现得十分明显.图3是I t 1和I t 2的右下角局部,图中标出了三对对应点的位置(A 1,A 2)、(B 1,B 2)和(C 1,C 2).从对应点在两幅图像上位置的差异可以看出视差现象十分明显(注意两幅图像中的地面物体对齐到相同的图像坐标下).高层建筑物由于视角变化而产生的遮挡现象也很明显,不妨记图像中的方位为上北下南、左西右东,则可见左图中的高层建筑物呈现出向东的侧面,而右图中的高层建筑物呈现出向西和向南的侧面.按照性质2,两幅图像中的对极线平行,本文通过手工选取一双对应点来确定两幅图像之间的对极线方向.实际中,这个方向可以通过传感器记录的拍摄角度计算出来,也可以通过图像特征匹配方法自动求取.两幅配准图像中的几个关键的方向为变化检测提供了重要的约束,包括太阳光线在两幅图像中的方(a)t 1时刻图像I t 1(a)Image I t 1for time t 1(b)t 2时刻图像I t 2(b)Image I t 2for time t 2图2按照地面配准后的两幅Ikonos 图像Fig.2Ikonos images after ground registration(a)图像I t 1局部(a)Sub-image of I t 1(b)图像I t 2局部(b)Sub-image of I t 2图3两幅图像之间的对应点示例Fig.3Corresponding points between the image pair5期李炜明等:视角和光照显著变化时的变化检测方法研究453向、场景中地平面垂线在两幅图像中的方向、场景中地面垂线的阴影方向在两幅图像中的方向.对于场景中某个高于地平面的点在一幅图像中的像点,可以按照上述三个方向在这幅图像中确定一个三角形,我们称之为这个图像点的城市变化检测几何特征约束三角形,简称几何特征三角形(Geometricalfeature triangle,GFT).例如,图像I t1中某点P1对应的几何特征三角形P1R1S1和图像I t2中某点P2对应的几何特征三角形P2R2S2如图4所示.由图4可见,点P1对应于某高层建筑物矩形屋顶的一个顶点,直线段P1R1是这座高层建筑某侧面上的竖直边缘在图像中的成像,点S1是阳光经过点P1对应的物点投在地平面上的阴影点在图像中的像,点R1是经过点P1对应的物点的竖直直线与地平面的交点在图像上的像(这个交点一般位于建筑物的底部),直线段R1S1的方向代表了场景中地平面垂线在地平面上阴影的方向.三角形P2R2S2的定义与此相似.实际上,场景中每一个高于地平面的点都可以在每幅图像上对应一个几何特征三角形.由于三维物体的遮挡,这个三角形中的一条边或多条边未必在图像中全部可见.这里需要说明的是,图中的P1和P2并不是对应点,但由于P1和P2对应的物点位于同一个平顶建筑的屋顶,它们的视差相同,这个结论可以由性质3直接推出.(a)图I t1中的几何特征三角形(a)An example of GFT in I t1(b)图I t2中的几何特征三角形(b)An example of GFT in I t2图4几何特征三角形示例Fig.4Examples of geometrical feature triangles需要说明的是,在一些特殊的情况下,几何特征三角形将退化为一条直线段或一个点.按照定义,几何特征三角形的形状受到下列三个方向的影响:相机拍摄方向、场景中的地平面垂线方向和太阳光线入射方向.当这三个方向中的任意两个方向平行时,几何特征三角形将退化为一条直线段.当这三个方向全部平行时,几何特征三角形退化成一个点.以几何特征三角形P1R1S1举例说明:当拍摄方向平行于地面垂线方向时,点P1和点R1重合,高层建筑物侧面区域在图像上不出现;当光照方向平行于地面垂线方向时,点R1和点S1重合,建筑物地面阴影区域在图像上不出现;当拍摄方向平行于光照方向时,点P1和点S1重合,建筑物地面阴影区域被建筑物本体遮挡而在图像上不可见.当三个方向都重合时,点P1、点R1和点S1重合,建筑物侧面区域和建筑物地面阴影区域在图像上都不出现.当几何特征三角形发生退化的情况时,本文只处理余下来的一条边或者一个点,相应的定义作适当调整,受篇幅所限后文各处不再重复说明.几何特征三角形具有下列有用的性质:同一幅图像中两个不同图像点对应的两个几何特征三角形相似,且它们对应边长度的比例等于这两个点在两幅配准图像中像点视差大小的比例.该性质的证明见本文的附录.由此,只需在每幅图像中指定一个点的几何特征三角形并确定这个点的视差,就可以得知这幅图像中任意一点的几何特征三角形的形状,并可以由该点的视差计算出这个几何特征三角形的大小.本文通过手工的方式完成上述几何标定,即在两幅图像中各选择三个点确定一个特征三角形并找出其对应点的视差.实际工程中的遥感传感器往往可以提供拍摄图像时的相机姿态参数,在未来的工作中将结合这些数据设计算法自动完成这部分工作.图4中所示的两个几何特征三角形视差相同,在两幅图像中的三条边均为可见,且来自场景中最高的建筑物之一.我们使用像这样的一对几何特征三角形来定量估计拍摄视角变化和光照方向变化对变化检测问题的影响程度.通过平移两个几何特征三角形可以将R1和R2对齐,将平移后的两个几何特征三角形仍然记为三角形P1R1S1和三角形P2R2S2,则P1和P2的欧氏距离|P1P2|反映了拍摄视角变化造成的视差大小,S1和S2的欧氏距离|S1S2|反映了光照方向变化造成的阴影变化的大小.这个例子中,|P1P2|=93像素,|S1S2|=21像素.对于空间分辨率为1m的Iknonos图像,这意味着场景中同一物点在两幅图像上的视差位移可能达到实际距离中的93m,阴影点的位移可能达到21m.当算法意图在单个建筑的尺度上检测城市变化时(如15m×15m的方形建筑),上述视角和光照的变化情况都会产生严重的干扰.2.2特殊图像区域的单独处理图2中的纽约曼哈顿城区是一个典型的复杂城市场景,其中包括多种类型的城市基础设施,如大型高层建筑、密集建筑群、机动车道路、停车坪等,在这个例子中还包括大片公园绿地形成的植被区域、临近海港的大片水体区域以及码头设施.城市中类型相近的设施经常聚集在一起形成大片的城市区域.在不同类型的城市区域中,城市建筑用地区域是经常出现的城市区域.由于这些区域包含大量的三维高层建筑物,因此视角和光照变化对这类区域图像特征的影响尤为显著,本文将在下文。
低光照图像增强技术的最新发展
低光照图像增强技术的最新发展低光照图像增强技术的最新发展低光照图像增强技术是一种用于改善在光线不足条件下拍摄的图像质量的技术。
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，越来越多的方法和算法被提出来提高低光照图像的视觉效果。
接下来，我们将按照步骤来讨论最新的低光照图像增强技术。
第一步：图像增强前的预处理在进行图像增强之前，通常需要对低光照图像进行一些预处理。
这些预处理包括噪声去除、白平衡校正和曝光校正等。
噪声去除可以通过使用滤波器来减少图像中的噪声，白平衡校正可以通过调整图像的色温和色彩平衡来消除由于光线条件不足引起的颜色偏差，曝光校正可以提高图像的亮度和对比度。
第二步：图像增强的算法选择在图像增强的过程中，有多种算法可供选择。
最常用的算法之一是直方图均衡化。
直方图均衡化通过重新分配图像的像素值来增强图像的对比度。
然而，直方图均衡化可能会导致图像过度增强和细节丢失的问题。
为了解决这个问题，一些改进的直方图均衡化算法被提出来，如自适应直方图均衡化和限制对比度自适应直方图均衡化。
第三步：深度学习方法的应用近年来，深度学习方法在图像增强领域取得了巨大的突破。
深度学习模型可以通过学习大量的图像数据来自动学习图像的特征，并生成高质量的增强图像。
其中，对抗生成网络（GAN）是一种常用的深度学习模型，它由生成器和判别器组成。
生成器负责生成增强图像，而判别器则负责判断生成的图像是否真实。
通过迭代训练生成器和判别器，可以得到更好的低光照图像增强效果。
第四步：多图像融合技术除了单一图像的增强方法，多图像融合也是一种常用的低光照图像增强技术。
该技术利用多个在不同曝光条件下拍摄的图像，通过融合这些图像来提高图像的质量。
常见的多图像融合技术包括平均融合和权重融合。
平均融合方法将多个低光照图像的像素值进行平均，以增加图像的亮度和对比度；权重融合方法根据不同图像的质量和亮度信息，为每个像素分配一个权重值，然后将权重值应用于融合过程。
基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法
基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法目录1. 内容概览 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (5)1.3 文献综述 (6)1.4 本文结构 (7)2. Retinex理论概述 (8)2.1 Retinex理论起源 (8)2.2 Retinex理论核心 (9)2.3 Retinex与其他图像增强算法的区别 (10)3. 低照度图像增强问题分析 (12)3.1 低照度图像的特点 (13)3.2 图像增强的目的与挑战 (13)3.3 现有方法存在的问题 (14)4. 基于Retinex的理论低照度图像自适应增强算法 (15)4.1 算法原理 (16)4.1.1 Retinex与自适应增强的理论联系 (18)4.1.2 算法自适应性的实现手段 (19)4.2 算法关键步骤 (20)4.2.1 光照映射的获取 (21)4.2.2 局部对比度的计算 (22)4.2.3 光照校正和对比度增强 (23)4.3 算法实现细节 (24)4.3.1 光照映射的精确计算 (25)4.3.2 对比度增强的策略 (27)4.3.3 自适应参数的确定 (28)4.4 算法有效性验证 (29)4.4.1 算法精度分析 (30)4.4.2 算法性能测试 (31)5. 实验验证与结果分析 (32)5.1 数据集与实验设置 (34)5.2 对比算法与方法 (35)5.3 实验结果与分析 (36)5.3.1 增强效果 (37)5.3.2 对比算法的比较 (39)5.4 算法存在的问题与改进建议 (40)6. 结论与展望 (42)6.1 研究总结 (43)6.2 未来工作方向 (44)1. 内容概览本文档详细介绍了一种基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法。
该算法旨在解决低照度条件下图像对比度低、细节不清晰等问题，通过自适应地增强图像的亮度和对比度，提高图像的视觉效果。
介绍了Retinex理论的基本原理，该理论认为图像是由光照和反射率两个部分组成的，通过分别处理这两个部分可以实现图像的增强。
如何解决图像识别中的光照不均匀问题(三)
图像识别技术的快速发展与广泛应用已经改变了人们的生活方式和工作方式。
然而，在实际应用中，不均匀光照条件下的图像识别问题成为制约算法性能和应用效果的一大难题。
本文将探讨如何解决图像识别中的光照不均匀问题，并提供一些有效的解决方案。
一、光照不均匀问题的影响及原因在实际拍摄过程中，光照条件的不均匀性会导致图像中存在明暗差异、细节模糊以及颜色失真等问题，从而影响到图像识别的准确性和鲁棒性。
光照不均匀问题的主要原因包括：自然光照条件的变化、摄像设备的限制以及拍摄角度和距离的不同。
二、基于图像增强的方法图像增强是解决光照不均匀问题的一种常用方法。
首先，可以采用直方图均衡化方法来增强图像的对比度，使得图像中的细节更加清晰。
其次，对于大范围的亮暗差异可以使用自适应直方图均衡化算法进行处理，这种方法能够根据图像的局部区域光照条件的变化来调整图像的对比度。
另外，基于Retinex理论的图像增强方法也被广泛应用于解决光照不均匀问题，该方法通过模拟人眼感知机制对图像进行增强，能够有效提升图像的亮度和色彩表现力。
三、基于深度学习的方法深度学习在图像识别领域取得了巨大的突破，也为解决光照不均匀问题提供了新的思路。
一种常见的深度学习方法是使用卷积神经网络（CNN）进行图像增强。
通过预训练好的CNN模型对输入图像进行特征提取，然后利用这些特征进行图像重建和增强，可以较好地解决光照不均匀问题。
此外，生成对抗网络（GAN）也在光照不均匀问题的解决中发挥了重要作用。
GAN模型通过从训练数据中学习生成真实图像的能力，能够根据输入图像的光照不均匀情况生成对应的光照均匀的图像，从而提高图像识别的准确性和稳定性。
四、基于多尺度融合的方法由于光照不均匀问题往往会造成图像中局部区域亮度差异的明显变化，因此，将多个尺度的图像信息进行融合是一种有效的解决方案。
这种方法可以通过将图像分成多个局部区域，并对每个区域进行光照均衡化处理，然后将处理后的图像重新组合成最终的结果。
语义分割数据增强 生成不同光照 夜间的数据
语义分割是计算机视觉领域的一项重要技术，它可以将图像中的不同物体进行像素级别的分割和识别。
在语义分割任务中，光照和环境条件是影响算法性能的重要因素之一。
夜间的光照条件与白天明显不同，这给语义分割算法的训练和测试带来了挑战。
对夜间光照条件下的语义分割数据进行增强和生成，对提升算法的性能具有重要意义。
为了解决夜间光照条件下语义分割的问题，我们可以采取以下措施：1. 数据增强技术：数据增强是指在原始数据的基础上，通过一定的方式增加一些新的数据，以扩充数据规模和丰富数据样本。
在语义分割任务中，针对夜间光照条件，可以对原始图像进行亮度、对比度、色彩等方面的调整，生成不同光照条件下的数据。
通过数据增强，可以使语义分割模型更好地适应夜间光照条件，提高模型的泛化能力。
2. 图像合成技术：除了对原始数据进行增强外，还可以利用图像合成技术生成夜间光照条件下的语义分割数据。
图像合成技术利用计算机图形学和计算机视觉技术，将不同图像元素进行组合，生成符合需求的新图像。
可以通过在原始图像上叠加夜间光照效果、模拟夜间城市街景等方式，生成夜间光照条件下的语义分割数据，丰富训练集，提高模型的鲁棒性。
3. 多模态融合：对于语义分割任务来说，不同传感器采集到的数据可能存在差异，如可见光图像和红外图像。
可以将两种不同光照条件下的数据进行融合，生成新的多模态数据。
这样的数据能够更好地覆盖不同光照条件下的场景，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
在进行语义分割数据增强和生成时，需要注意以下几点：1. 数据真实性：增强和生成的数据应尽可能符合真实场景，避免引入过多的人工合成因素和噪声，以保证数据的真实性和可用性。
2. 多样性：生成的夜间光照条件下的数据应具有一定的多样性，覆盖不同场景和环境，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
3. 标注准确性：生成的新数据需要进行准确的标注，包括物体的类别和像素级别的分割标注，以保证数据的可用性和有效性。
通过对夜间光照条件下的语义分割数据进行增强和生成，可以提高语义分割算法在复杂光照条件下的性能，拓展算法在夜间场景的应用，促进计算机视觉技术在智能交通、智能安防等领域的发展。
低光照图像增强算法综述
低光照图像增强算法综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，图像增强技术成为了研究的重要领域之一。
其中，低光照图像增强算法是处理低质量、低亮度图像的关键技术，对于提高图像质量、增强图像细节、提升图像识别精度等方面具有重要的应用价值。
本文旨在对低光照图像增强算法进行全面的综述，介绍其研究背景、发展历程、主要算法及其优缺点，并探讨未来的发展趋势。
本文将对低光照图像增强的研究背景进行介绍，阐述低光照图像增强技术在视频监控、医学影像分析、军事侦察、航空航天等领域的应用需求。
本文将回顾低光照图像增强技术的发展历程，分析不同算法在不同历史阶段的发展特点和主要贡献。
接着，本文将重点介绍当前主流的低光照图像增强算法，包括基于直方图均衡化的算法、基于Retinex理论的算法、基于深度学习的算法等，并详细阐述其原理、实现方法、优缺点等。
本文将展望低光照图像增强技术的未来发展趋势，探讨新技术、新算法在提升图像质量、提高识别精度等方面的潜在应用。
通过本文的综述，读者可以全面了解低光照图像增强算法的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、低光照图像增强的基本原理低光照图像增强算法的核心目标是在保持图像细节和色彩信息的提高图像的亮度和对比度，从而改善图像的视觉效果。
这通常涉及到对图像像素值的调整，以及对图像局部或全局特性的分析和优化。
基本的低光照图像增强算法可以分为两类：直方图均衡化和伽马校正。
直方图均衡化是一种通过拉伸像素强度分布来增强图像对比度的方法。
这种方法假设图像的可用数据跨度大，即图像包含从暗到亮的所有像素值。
然而，对于低光照图像，由于大部分像素值集中在较低的亮度范围内，直方图均衡化可能会过度增强噪声，导致图像质量下降。
伽马校正则是一种更为柔和的增强方法，它通过调整图像的伽马曲线来改变图像的亮度。
伽马曲线描述了输入像素值与输出像素值之间的关系，通过调整这个关系，可以改变图像的亮度分布。
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第!"卷第#期$%%!年#月上海交通大学学报&’()*+,’-./+*0/+1&1+’2’*0(*134).1253678!"*68#.9:8$%%!收稿日期;$%%$<%#<=>基金项目;国家自然科学基金资助项目?!%="%$"@A作者简介;杨杰?=#B @<A C 男C 河北青县人C 教授C 博士生导师C =##@年毕业于德国汉堡大学计算机系获工学博士学位C 现主要从事目标检测和识别D 数据融合和数据挖掘D 医学图像处理研究8电话?297A ;%$=<B $#!!"!#E 4<F G H 7;I H 9J G K L M N I O P 89Q P 8R K文章编号;=%%B <$@B "?$%%!A %#<=@=B <%S光照条件变化下的图像生成方法杨杰=C 许丽敏$C 郭英凯=C 李国正==8上海交通大学图像处理与模式识别研究所C 上海$%%%!%E$8上海交通大学T 1’<U 中心A 摘要;提出了两种图像生成的方法;?=A 由图像分割D三维重建和投影生成构成8该方法考虑了图像中各部分表面发射模型的差异C 通过将图像各区域划分成朗伯表面和镜面反射C 分别进行三维重建C 然后融合两结果C 改变光照方向和强度C 投影生成新的图像E ?$A 将.V G :9W X 6F N V G Q H K L 和.V G :9W X 6F O 9Y O P X 9技术融合起来8采用0G Z 6X 滤波器将图像中的纹理成分和阴影成分区分开来C 再用两种方法各自生成三维立体图像C 依据它们的特性在频域融合两个三维图像C 然后再改变视角和光照的强度D方向C 生成仿真的二维图像8实验表明C 由该两种方法恢复出的形状优于传统的估计方法C 生成的图像真实感强8关键词;计算机视觉E 图像生成E 纹理中图分类号;2[!#=文献标识码;+1\]^_‘_a _b ]c d e ae a1f f g \d a ]c d e ah i ]a ^d a ^j k lmn o p =C q r s o <t o u $C m r vj o u w <x y o =C s z m {|<}~p u w==81K N O 86W 1F G L 9[X 6R 9N N H K L !)9R 6L K H O H 6K C .V G K L V G H &H G 6O 6K L(K H "8C .V G K L 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.式中%3为一个综合反射率!它包括光照强度和表面反射率两个因素’78为物体表面法线和太阳直射方向的夹角’<为在表面+,!-!G +,!-..的单位法线向量’>为太阳光线直射方向的单位向量’A 为太阳的高度角!是>与,H G 平面的夹角+倾斜角.’?为>与G 轴正方向的夹角!通常称为方位角+歪斜角.’:;为亮度修正函数!它依赖于背景光照等因素!即依赖于天空光#然而!自然景物并不总是纯朗伯模型!也不是纯镜面模型!它们通常是两种情况的混合!也就是说它们是混合表面#I J 5C K 提出了一个明暗处理模型!该模型考虑了多方面的因素!其公式为*/L M *M 9L N *N 45679L 6*O456PQ +E .式中%L M "L N 和*M "*N 分别是与物体表面性质有关的漫反射常数和光强’L 6为物体表面镜面反射系数!它与入射角和波长有关!实际使用中通常取常数’*O 为光源的光强’7为入射角’Q 为视线与表面法向量的夹角!456P Q近似地描述了镜面发射光的空间分布#自然景物是复杂的!为了更好的描述自然表面!也为更好地处理图像!需要对所处理图像的地形"地貌做一些合理的假设%+D .地形变化缓慢没有尖端边缘处’+E .地形可以分为凹面"凸面"平面等类型’+R .同一表面区域中!法线向量的分布是各向同性的!并且该区域内各点的反射特性是一致的’+S .地形表面是分块镶嵌!即由符合朗伯表面和镜面反射的小块构成#为简化图像的区域类型!假定图像地形表面只由R 类表面构成!即凹面"凸面和平面!根据L D "L E的大小可以判别曲面的类型%&平面#L D !L E /;’(凹面#L D !L E T;’)凸面#L D !L EU;#I K C V O M C N W D X证明了可以用图像的亮度和一阶"二阶导数信息计算L D "L E!从而得到表面的类型#基于图像分割的图像生成方法的详细流程如图D 所示#对于自然光照下的光照方向!本文采用加权平均法W E X!对于自然光照下图像的表面参数估计!采用Y J K C Z 等W R X 提出的参数估计方法#图D 光照改变情况下图像生成流程图[B Z #D [O 5\4J M ]V 5^B _M Z K Z K C K ]M V B 5C5CB O O ‘_BC M V B 5C4J M C Z B C Z对于图像的区域分割!本文所处理的图像主要为自然景物#假设地形的变化是缓慢的!地形中的凹"凸面都比较完整!可以认为可见凹"凸面上存在法向量与光照方向相反的点#假定地形表面是朗伯表面!由*/a b cd 可知!该点的灰度值在该区域内是最大的+即为a b .!可以认为每个可见凹面或凸面都存在一个奇点+即最亮点.!并满足*+,;!-;./_M e f *+,;9,!-;9-.!+,@,;.E 9+-@-;.E g 0Eh N *i +,;!-;.j ;+i 为任意方向.通过寻找奇点可以找到进行区域分割的种子点!从种子点开始采用区域生长法就能将图像分为凹"凸面和平面区域#对于三维重建!为提高重建表面形状的稳定性!本文采用k 6M B W S X提出的线性形状重建方法!该方法对朗伯表面和镜面反射都提供了可靠的恢复方法#该方法归结为以下的迭代%l P+,!-./l P @D+,!-.@m +l P @D+,!-..N N lm +l P @D+,!-..对于朗伯表面反射N m +l P @D+,!-..N l +,!-./+1E 692E 6.1E 92E F 9D 1E 692E 6F 9D@+192.+11692269D.+1E 92E 9D .F R 1E 692E6F 9DnD S D 第o 期杨杰!等%光照条件变化下的图像生成方法万方数据其中!"#$%$&#%’&()*+%’&+,()*-#$%$&#%’&()*+%’&()+,*".#/0.1.234/0.4(-.#.231.234/0.4对于镜面反射56’%7+,’&()**5%’&()*#+89:;<+’=>*+,?’=8>,+’@A B*C 8*D+,’E &F E )F E G *+’"E &F -E )F E G *’"F -*"8F -8HF ,’"8F -8F ,*+,8其中!>#,I /0.’@J B *K B 为光照和视线方向的平均向量K ;为常数K =表示反映表面的粗糙度9对于反射类型判别(本文选择常用的均方差灰度相关法9对于输入图像中的每一个像素点’&()*(取其L ?L 邻域(与生成图像中的对应点及其邻域进行比较9设M N ’&()*和M O ’&()*分别是按照朗伯表面反射和镜面反射生成的投影图像(P N ’&()*和P O ’&()*分别是M N ’&()*和M O ’&()*与输入图像的相关系数(采取如下步骤判断其反射类型!’,*根据公式计算每一点的相关系数P N ’&()*和P O’&()*9’8*比较其大小(如果P N ’&()*Q P O’&()*(则该点初始定为朗伯反射点K P N ’&()*R P O ’&()*(该点定为镜面反射点K 如其相等(则该点属性未定9’S *根据地形类别的分割结果对上述结果进行修正(其原则如下!T 对于一个凹面或凸面地形区域内的所有点(计算其属于朗伯反射点和镜面反射点的个数U N 和U O (如果U O V8U N (则该区域定为镜面反射区域K 否则(该区域为朗伯反射区域9采用上述原则的原因在于大部分的自然景物表面基本都是符合朗伯表面的假设(而只有某些表面较光滑的人工物体表面W 水体W 雪等才呈现镜面反射(而这些表面在凹面或凸面地形区域内是可以用朗伯表面近似的9X 对于可见平面区域内的点(同样计算其U N 和U O (如果U O V U N (则该区域为镜面反射K 否则为朗伯表面9Y 对于阴影区域内的点(对其特性不做修改9投影生成是指根据图像的形成原理(生成图像的过程(在上面的步骤中(已经判别出了图像的类别(得到的是一幅已经区分了反射类型和地形类别的分割图像(对于该图像(其投影生成分为两步!’,*对于输入图像的每一个像素点(如果其反射类型属于朗伯反射(则采用式’,*计算其灰度值K 如果其反射类型为镜面反射(则采用式’8*计算其灰度值9不采用完全的镜面反射而采用混合反射是因为在自然环境中(基本不存在理想的镜面反射区域(采用混合的方法更能反映实质9’8*因为图像分为凹W凸面区域W 可见平面区域和阴影部分(而且光照变化对于不同类型的区域的效果是不同的(因此采用计算机图像学中的标准消隐算法进行修正(最后得到模拟生成的图像9对于不可见表面部分的阴影部分(由于阴影形成非常复杂(当光照方向变化不大时(可以认为图像中的阴影部分不发生变化(对其不进行处理9当改变光照的方向和强度时(采用上述方法就可以生成新的模拟图像9Z 由纹理生成图像及两种方法的融合当人们用单眼观察由纹理覆盖的表面时(表面上的纹理会根据表面的倾斜情况产生明显的尺度变化(因此(这时只用单眼也能观测到表面的倾斜9纹理恢复表面方向首先由[2\.03提出(后来发展为利用纹理恢复表面方向的方法(称为]由纹理恢复形状’O ^_‘<a b 0c d <e f g b <(O a d *h 9O a d 不需要估计光照方向(这在照明光为均匀天空光而无法估计光照方向的情况下恢复表面形状是十分有利的9由纹理恢复三维信息的过程决定于以下因素!表面梯度W 视线与图像平面之间的夹角以及观察点与表面间的距离9为从图像中获得这些值(人们给出了各种约束条件(包括表面线索’如纹理梯度W 收敛线W 正规化纹理属性或表面形变等*W 表面类型’如平面或曲面*W 原始纹理的先验知识W 投影类型’如正交投影W 透视投影或球面投影等*W 纹理分析的类别’统计或结构的*W 纹理分析的单元以及单元属性等9由纹理恢复三维信息的方法很多(而且这些方法都假设表面是平滑的且被]同质h ’i 0c 0j <3<0g .*纹理所覆盖9O g ‘<b 等D L H提出的采用[_\0b滤波器描述纹理恢复形状的方法被证明是一种比较稳定和有效的方法9他采用了k S 个[_\0b滤波器(l 个中心频率和m 个方向(中心频率分别为,8W ,k 9m l W 8n W S S 9m n W n o W k l 9o o 和m k i p (角度从+l :q rm :q (每隔8:q 选一个方向9该方法的步骤如下!’,*用k S 个[_\0b 滤波器分别与图像卷积(采用高斯平滑卷积结果(得到>s ’t (u *(其中s #,(8(v(k S K’8*用k S 个[_\0b滤波器分别对&和)的导o,n ,上海交通大学学报第S l 卷 万方数据数与图像卷积!同样采用高斯平滑卷积结果!得到"#$%!&’!(#$%!&’!其中#)*!+!,!-./$.’对每一点的矩进行归一化/$0’计算图像中每一点的规范矩$1!2!3!4’/$5’在图像中寻找使4$%!&’最小的点/$-’计算图像中每点表面方向的倾斜角6和歪斜角78采用9:;时!需要处理的图像区域是比较单一的纹理区域!自然场景图像不符合这个要求!因此需要图像分割!将不同的纹理区域区分出来8近年来!有关纹理的研究取得了很大的进步<-=!但是目前仍缺乏能够稳定进行纹理图像分割问题的方法8纹理分割过程主要有两个方面>特征抽取和特征划分8实际上!@A B C滤波器的纹理描述就是很好的纹理特征!但是本文不采用此特征进行图像分割!其理由如下>$*’本分割并不需要进行精确到点的分割!只需要将图像大致划分为纹理一致的区域即可!因此采用块分割而不是点分割是可以满足要求的/ $+’采用上述方法分割!数据量庞大!每点都有-.维的数据!会使处理时间大大延长8因此!本文采用分块的马尔可夫分割来解决纹理分割的问题8马尔可夫随机场模型$DE:’是人们用于提取纹理特征的的一种常用方法!它可以用局部的邻域势能$F B G H I G J@K’表示全局统计量!并且所有的计算都可以限制在一个局部窗口中进行8马尔可夫随机场是空间相互作用模型!将该定义应用于图像中!假设输入图像由几种纹理构成!每一种纹理对应DE:的一种实现!每种实现都具有不同的马尔可夫参数8马尔可夫模型的参数估计方法较多<L=!本文采用最小平方估计法8同时采用有监督的纹理分割!由操作者指定纹理的类别数和初始中心!然后采用模糊M N均值聚类进行初分割8对一幅图像!本文可以提取其阴影和纹理部分的成分分别进行处理8由于阴影信息表示的是图像中渐变的信息!与之相对的纹理则表现出空间域急剧的变化8为此!本文采用两种方法融合方向信息> $*’利用上述?@A B C滤波器方法处理图像!分别采用9O@P H:C B Q9O@R J I S$9:9’和9:;技术获得表面信息!简单平均对应点的方向信息!完成融合8 $+’因为由9:9技术得到的信息可以认为是低频信息!而9:;得到的是高频信息!分别对其进行::;!在频率域相加!然后T::;变换回空间域8U讨论和实验本文采用真实图像对文中提出的.种恢复形状的方法进行分析!假设所有的图像深度已知8选择;V@J提出的方法作为参考!以比较所提方法的性能8定义基于图像分割的图像生成算法为方法*!由纹理生成图像为方法+!两种方法的融合为方法.8图+是实验图像!图.是其高度图8实验中!光照方向已知!对运算时间不做要求8表*是恢复出的高度与实际高度误差的平方和!它定量地反映了算法在恢复高度时的准确性8图+测试图像:J S8+;H V G J Q@S H V图.测试图像的深度图:J S8.;O H O H J S O G J Q@S H B W G O H G H V G J Q@S H V表X真实高度和恢复深度误差的平方和$图像大小X Y Z[X Y Z’\]^8X_‘a b cd e e b e f^d g h d d i e d]jk d l m k g]i n e d o b p d e k d l m k g$q a]m d f l r d X Y Z[X Y Z’;V@J方法*方法+方法.半球*L st*L*-L+.5s0-t u L-5+*圆环+u50t0+t Ls.-*5-+0s*+sL0+洗发香波.t50s u+s u.05*L5.+0*5-L+*国际象棋+5Lu.L+.*+-t*0sL u0*.-5t-鹦鹉.+L0u*.+5s L s+t5L+L*s u+-5由实验结果可以看出!本文提出的.种方法全面优于;V@J提出的方法!大大改进了恢复高度的准确性!但处理时间长8同时!后两种方法还保留了物体的一些表面特性!因此本文方法是有效的8从表*还可以看出!由方法.恢复的形状精确度最高!且性u**第u期杨杰!等>光照条件变化下的图像生成方法 万方数据能在实验中很稳定!因此本文选用此方法进行图像生成"图#是根据估计的高度!改变光照方向和强度产生的结果"图#在光照方向为$%"&!%"&!%"’%’()产生的图像*+,"#-./.012.3+41,.56+7784+/12+9/3+0.:2+9/$%"&!%"&!%"’%’()参考文献;<(=>./271/3?>"@9:17A B 13+/,1/176A +A <C ="D E E EF G H I JK L MD!(N N #!(O $P );(’%Q(R ’"<P =郭英凯"几何和光照条件变化下图像生成与目标识别研究<S ="上海;上海交通大学自动化系!P %%("<T =U B ./,V !W B .771X X 1Y "Z A 2+412+9/9[+7784+/1/23+\0.:2+9/!175.39!1/3A B 1X .[094A B 13+/,<C ="D E E E F G H I J K L MD!(N N (!(T $’);O R %Q’%P "<#=]A 1+>^!^B 1B_"^B 1X .[094A B 13+/,8A +/,7+/.101X X 09‘+412+9/<C ="a b c G I H d b e D f H g h H I ij k J k b Il b f \m c n k I g!(N N #!(P $R );#R ’Q#N R "<&=^8X .0oC !o 9p +q?W "^B 1X .[9042.‘280.8A +/,79:17A X .:2017494./2A <S ="]Y \N T \%%(!W ./2.0[90r +A +9/1/3s 41,.^:+./:.A "?8A 2+/;]B .t /+p .0A +269[].‘1A 12?8A 2+/!(N N T "<O =u A +19C v !^1w :B 8q??"^8X .0p +A .32.‘280.3+41,.A .,4./212+9/8A +/,[.1280.A 4992B +/,1/3X 09515+7+2+\:170.71‘12+9/2.:B /+x 8.A <C ="D E E E F G H I JK L MD !(N R N !(($(P );(P ’N Q(P N P "<’=高文!陈熙霖"计算机视觉yy 算法与系统原理<_="北京;清华大学出版社zzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz!(N N N"下期发表论文摘要预报焊接质量控制的主成分分析人工神经网络杨海澜!吴毅雄$上海交通大学焊接工程研究所!上海P %%%T %)摘要;介绍了主成分分析方法及人工神经网络技术在相关因素分析和质量控制的建模与估计中的应用"以大电流_?-焊熔宽控制为例!通过对O 个焊接过程参数进行主成分分析!提取出影响熔宽的#个主要因素!讨论了提取的主成分与原始过程参数间的关系"以主成分得分作为新的训练样本集!送入神经网络进行计算"结果表明!基于主成分分析的神经网络无论在收敛速度!还是在训练精度上!都远远优于基本o >神经网络">?{视觉传感焊缝跟踪检测系统的设计与实现葛景国!何德孚!倪纯珍!陈立功!刘义彬$上海交通大学材料科学与工程学院!上海P %%%T %)摘要;采用低成本电荷耦合器件制作了焊接过程视觉传感器!实现了一种等离子弧焊焊缝实时跟踪系统"从>?{熔池后方拍摄获取图像!识别出了熔池图像最亮点!以它作为熔池中心得到了焊缝偏差的实时检测曲线"采取双缓冲图像采集和多线程程序设计方法!设计了相应的实时控制软件!其检测周期可达#T 4A !较好地满足了焊缝跟踪的实时性要求"通过分析!找出了系统的瓶颈!并指出该系统实现更高性能的途径在于采用高速摄像头和高速采集卡"%P #(上海交通大学学报第T ’卷万方数据光照条件变化下的图像生成方法作者：杨杰， 许丽敏， 郭英凯， 李国正作者单位：杨杰,郭英凯,李国正(上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海200030)， 许丽敏(上海交通大学,BIO-X中心)刊名：上海交通大学学报英文刊名：JOURNAL OF SHANGHAI JIAOTONG UNIVERSITY年，卷(期)：2003,37(9)被引用次数：1次1.Super B J;Bovik A C Shape form texture using localSpectral moments 19932.Tsai P S;Shah M Shape fromShading using linear approximation 1994(08)3.Zheng Q;Chellappa R Estimation of illuminant direction,albedo,and shape from shading[外文期刊] 1991(07)4.郭英凯几何和光照条件变化下图象生成与目标识别研究[学位论文] 20005.Pentland A P Local shading analysis 1994(02)6.高文;陈熙霖计算机视觉-算法与系统原理 19997.Hsiao J Y;Sawchuk A A Supervised textured imageSegmentation using featureSmoothing and probabilitical relaxation techniques[外文期刊] 1989(12)1.宋丽梅基于单幅实时测量图像三维形貌恢复的研究[学位论文]博士 2004本文链接：/Periodical_shjtdxxb200309022.aspx。