视觉传达技术的模糊舰船图像加强分析.docx
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1、视觉传达技术的模糊舰船图像加强分析摘要:图像作为海量点的集合反映不同信息,常规方法由于只考虑单一视觉角度,预处理后的图像缺失部分像素点,影响图像加强质量,以模糊舰船图像为目的,研究基于视觉传达技术的加强方法。该方法从运动模糊图像和待去雾模糊图像两方面入手,预处理模糊舰船图像;利用灰度级修正算法加强模糊舰船图像,完善整个图像细节。测试结果表明,与原图像和高频强调滤波加强方法处理后的图像相比,新方法处理后的舰船图像峰值信噪比和图像比照度更高,可见基于视觉传达技术的加强方法,能够获得愈加明晰的舰船图像。关键词:视觉传达;舰船图像;去模糊;图像加强0引言大数据监测背景下,为了获得更多有用信息和关键性数
2、据,舰船出海航行任务中对于大数据监测工作的要求越来越严格,其中对舰船航行环境可视化研究的工作尤为重视,通过最优插值算法处理航行经过中的监测信息,采用LOD动态调度技术,实现对环境要素的可视化处理,通过点、线、面、体相结合以及真实图像实时反应的方式,展现不同航行区域内的环境信息1。但海洋环境是复杂多样的,加之海域中其他过往船只的影响,监测海洋环境信息愈加困难,为进一步加强船体航行安全,根据传感器获得的探测数据,模拟定位舰船所在位置,在Q函数的帮助下设计航行避障策略,规划航行途径2。这一经过由于水流的影响,会使船体本身产生摇摆动作,加上空气中存在较多杂质时,都会导致监测图像内容模糊、不明晰,针对这
3、一问题,研究基于视觉传达技术的模糊舰船图像加强方法。1基于视觉传达技术的模糊舰船图像加强1.1图像去模糊由于图像运动模糊是由于匀速运动和非匀速运动导致的,而非匀速运动的计算复杂,所以研究考虑模糊舰船图像是由于匀速运动造成的,通过下列公式描绘运动模糊图像:T=U+z。(1)zU式中:T和U分别表示模糊图像和待处理的明晰图像;表示模糊核;表示噪声。根据上述计算以输入模糊图像T和模糊核为起始条件,以输出明晰图像为目的,通过傅里叶变换得到:F(T)=H(T)1G(T)|G(T)|2|G(T)|2+。(2)H(T)TFF(x)F(y)U式中:表示退化函数;表示图像与噪声功率谱的比值。设置图的梯度为,模糊
4、核的傅里叶变换共轭为,假设横纵坐标两个方向梯度的傅里叶变换复共轭分别用和表示,则明晰图像通过下列公式获得:U=F1F(T)F()+F(x)F(x)+F(y)F(y)F()F()+F(x)F(x)+F(y)F(y)。(3)F(x)F(y)TUTWW式中:表示常数值,从2开场迭代翻倍;,表示傅里叶变换下的变量。通过上述经过去除图像运动模糊。船体航行经过中,容易受空气中的水汽、尘粒等杂质的影响,一些舰船图像外表看起来雾蒙蒙的一片,遮挡了大量关键数据3。根据式1,以输入待去雾模糊图像为起始条件,以输出去雾图像得到明晰结果为目的,计算模糊图像的暗通道图并进行均值滤波操作,得到暗通道图的像素均值,公式为:
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