介绍 |
| 大气湍流显然是发生现象,可以残酷的羞辱视频信号在成功的视觉质量。有许多令人印象深刻的扭曲如雾、霾造成差异和动荡由于温度变化或气溶胶。视频等公共区域是受大气扭曲导致模糊,犹豫不决和扭曲的场景中物体的形象。在强湍流,模糊影响附近的视频图像,闪烁小规模生产现场以及剪切强度波动效果观察。由于剪切作用,不同部分的对象是肤浅的朝着不同的方向。这些影响主要是发现地点如热道路和沙漠。这是一个明显的问题接近地球在热环境中也在远程监视应用程序图像可以获得超过20公里的距离。发现很难解释背后的信息扭曲层由于湍流效应。这将导致更快和更大的微尺度的空气折射率的变化。的情况下当温度比地面上方的空气,空气被加热,形成水平层。 Due to this addition in the temperature, the difference of ground and air is observed, so thickness of layer shrinks and air layer move upwards leading to change in the air’s refractive index. Hence, there has been significant research activity attempting to faithfully reconstruct this useful information using various methods. |
预计缓解计划 |
| 这里提出了一个新的合成方法沉没大气湍流的特性描述。先合成、应用的一个子集选择图像或roi必须相关。这里的新设计方法介绍了扭曲的图像。因为意外扭曲的图像不提供匹配特性,所以不能用传统的方法来找到相同的特性。相反,应用形态学图像处理技术,即侵蚀,ROI(或整幅图像)仅基于最暴露的帧。 |
| 这些都是优先使用质量度量基于清晰度,强度、相似性和ROI的大小。然后非刚性的图像配准是有用的。因此可以采用基于区域的融合。 |
答:ROI协会 |
| 投资回报(ROI)在第一帧手动标记。然后从选定的ROI生成的直方图以及周边地区,是用来找到一个大津阈值用于将图像转换成一个二进制映射。然后一个侵蚀过程应用和连接到子图像的边缘地区。执行这一步迭代,直到附近的ROI是孤立的。相同的大津阈值与相同数量的迭代是受雇于其他框架。然后计算每个面具的中心位置。如果有超过一个孤立的区域,该地区最近的大小和位置的ROI第一帧。最后,面具的中心在每一帧利用将ROI并使它在组帧(图1)。请注意,错误的帧检测到ROI将被删除的帧选择过程(II-B节)。这些帧通常明显与众不同。图2演示了ROI对齐由于提出了一些改进的方法。 The left side image represents the average frame of the whole Number Plate sequence and it reveals high variation due to camera movement which significantly impacts on image quality more than the turbulence. |
b帧分类 |
| 在清楚,并不是所有的帧的进展是用来恢复图像由于低质量的框架(如非常模糊的)可能腐败的融合结果。 |
| 1)清晰度:Gn是一个重要的图像质量因素,因为它描述了图像清晰度,清晰度等等…… |
| 2)强度相似之处:Sn是用来消除异常值。这下运作假设大部分帧序列中含有相当类似的区域。帧与其他显著不同的内容可能会极大地扭曲了。 |
| 3)检测ROI大小:一个像素的总数控制在ROI。 |
| c .图像集合召集非刚性的身体使用DT-CWT的相移特性,提出采用。该算法是基于分阶段多维体积登记,这是健壮的噪声强度和时间变化。 |
| d图像合成 |
| 由于其移不变性方向选择性和多尺度特性,DT-CWT广泛应用于图像融合,有用的信息从多个源图像选择并组合成一个新的形象。 |
| e .岗位分配 |
| 1)差异增强:在许多情况下,气压上退化图像也受到对比差由于严重的烟雾或雾。在这种情况下,前或后处理需要改善图像质量。许多技术已经提出了使用单一的图像去雾。因此,可以使用一个简单的和快速的方法使用对比度自适应直方图均衡化方法(CLAHE)有限。 |
| 2)其他可能的改进:通常嵌入约束Ag)在这种方法产生尖锐的结果;然而,在这种情况下,失焦或缺乏一个“幸运的地区”,后处理可能需要进一步锐化图像。的锐化方法存在。 |
该方法 |
| 双密度小波变换 |
| DD是由两个阶段组成的滤波器,如图1所示: |
(我)分析 |
| 在分析滤波器,实现三个过滤器和原始信号被2 down-sampled为了将信号分解成三个副环带。低频子频带,c (n)是由低通滤波器h 0 (- n),和两个高频分解d 1 (n),和2 d (n)是由高通滤波器h 1 (- n)和h 2 (- n)。 |
(2)合成 |
| 合成滤波器的逆分析滤波器的三个副环带up-sampled乘以2,高通滤波器过滤的h 0 (n)和两个低通滤波器h 1 (- n)和h 2 (- n)。过滤后的信号被组合起来以形成输出信号x (n)。 |
2)双密度复杂DWT (DDC) |
| 输入数据是由两个平行处理迭代滤波器h我(n)和g (n) = 0, 1, 2。复小波变换的实部是由上层DWT的子频带信号虚部是由DWT越低 |
结果与讨论 |
| 这里研究了NR方法与动荡。测量值与提出FR方法相比(PSNR, PIM和VSNR)。因此选择指标用于估计湍流缓解视觉监测的结果。 |
答:质量指标选择 |
| 图像序列的数量产生扭曲的动荡与各种气体流不同的东西,短信、脸等。每个序列的帧选择和性能检查当前的新方法。 |
b .结果Setatic场景 |
| 另外两个数据集包括真正的动荡在远距离成像的影响。这些真实的数据集已经拍摄没有地面真理(B1-B6)和与地面真理(C1-C3)。 |
c .结果序列包含移动对象 |
| 本节显示了潜在的算法应用于视频包含移动对象。移动物体的一部分是手动选为ROI。 |
结论 |
| 复小波变换增强收缩系数,嘈杂的图像。总是方向性数据显示,缩小系数是混合与non-enhanced,无噪声的图像。然后计算输出图像通过反相双树复小波变换和变换颜色。在某些信号处理应用程序,如de喧哗,在完成DD-DWT广阔的两倍,比严格采样DWT心律失常根据他们从心电信号中提取特征特性。用于PVC击败暴露RR间隔比和计算的力量打败. .本文的其余部分组织如下:介绍了心电信号处理。描述了心律失常的检测。最后,总结了这项工作的结果和结论。 |
数据乍一看 |
|
|
引用 |
- l·c·安德鲁斯r·l·菲利普斯c . y . Hopen和m . a . Al-Habash“光闪烁,理论”j .选择,Soc。阿米尔。一个,16卷,不。1999年6月6日,页。。
- h . s . Rana”向通用军事图像自适应光学,”Proc。学报卷,2008年9月。
- 先进的光电系统。在线(2012)]。可用:
- b·戴维·r·莱恩,r·贝茨“盲嘈杂的复数图像的卷积,选择,Commun。5 - 6号,卷。69年,页1989。
- e . y . Lam和j·w·古德曼,”盲人imageDe卷积迭代统计方法,”j .选择,Soc。阿米尔。一个,17卷,不。7日,页。,Jul. 2000.
- s .马克的m·赫希s Sra, b . Scholkopf“在线盲图像反褶积天文学”Proc。设计。1 - 7页。
- j . Gilles t Dagobert和c·弗兰奇,“大气湍流恢复diffeomorphic图像配准和blinddeconvolution”智能相依放置概念。Vis系统。,2008年,页400 - 409。
- c . s .许”,补偿由于大气湍流退化图像。2009年。
- d·李”,通过轨迹平滑抑制大气turbulentmotion视频,”信号的过程。,。4、649 - 655年,2009页。
- m·赫希S Sra Scholkopf,和S。马克,“spacevariantmultiframe盲反褶积,高效过滤器流”Proc。第一版。粘度Recognit模式。,607 - 614页。
- j . Delport“闪烁为远程监控录像,缓解”Proc。科学。真正的相关会议。,2010年,页1 - 8。
- 朱x和p . Milanfar”,消除大气湍流通过空间不变的反褶积,”IEEE反式。模式肛门。马赫。智能。,35卷,不。1,第170 - 157页,2013年1月。
- n Joshi和m·科恩”看到雷尼尔山:多的幸运成像图像De喧哗,锐化,和烟雾去除,”Proc, IEEE Int。Conf。第一版。摄影2010年3月,页1 - 8。
- r·格雷戈里“技术减少大气扰动的影响照相望远镜,“自然卷。203年,1964年5月,页274 - 295。
- z温、d·弗雷泽和a·兰伯特”后用来预测幸运地区动荡影响监测,”Proc, IEEEInt。相依Surveill为基础的视频信号。,2006年11月,第108页。
|
菜单
