局部颜色映射的彩色夜视算法

针对现有基于全局统计信息的彩色夜视算法不能较好保持图像目标色彩恒常性的不足,提出一种简单有效的局部自然彩色夜视算法。首先依据人类视觉系统的中心-环绕对抗结构生成伪彩色融合图像;按照不同颜色特征对伪彩色融合图像进行聚类,分割成不同颜色域,参考自然彩色图像中对应域为与融合图像对应位置像素集合;最后在简化Lab空间实现对应域间的局部颜色映射,将参考图像颜色特征传输至融合图像。实验结果表明,本文方法使得夜视图像获得如白天参考图像般自然、真实的效果,有利于提高场景辨识能力;方法执行速度快,便于实时处理。     

红外与可见光图像快速融合算法

为了增强融合效果,提高融合速度,提出一种快速有效的红外与可见光图像融合算法.首先采用局部直方图均衡和中值滤波对红外与可见光图像进行对比度增强和去噪处理;然后对增强后图像进行线性融合,生成伪彩色融合图像;最后简化Lab颜色空间与RGB颜色空间之间的转换模型,并在简化的Lab空间实现全局颜色迁移,将可见光参考图像的一阶统计信息融合进伪彩色图像,获得自然感的真彩色图像.对比实验结果表明,采用文中算法生成的融合图像更加清晰、自然,速度更快、更简单.     

基于颜色传递的数字视频融合方法

针对伪彩色融合方法的融合图像色彩单一、颜色传递算法计算复杂等问题,提出一种新的红外与可见光数字视频融合方法。该方法在Toet算法的基础上,利用图像统计信息进行颜色查找表映射运算,对融合图像进行快速颜色传递,使融合结果具有与参考图像相同的色彩信息。实验结果表明,该方法的融合结果接近自然景物的颜色,效果优于伪彩色融合方法,且运算速度较颜色传递算法有较大提高。     

利用NSCT实现夜视图像的彩色化增强

针对夜视融合图像通常存在细节不够丰富、目标对比度低的问题,为了获得更为理想的图像增强效果,提出一种新颖的基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的夜视图像彩色融合方法.构建了基于S函数与子图局部方差信息的可变加权融合策略,在NSCT域内实现可见光及红外源图像的自适应融合;将得到的融合图像与源图像进行组合并映射至YUV颜色空间,生成伪彩色融合图像;再运用颜色传递技术获得重染色的彩色融合图像.实验结果表明,该方法既能丰富彩色融合图像的细节,又能提高其亮度对比度和目标的可探测性,增强了观察者对场景的理解.     

基于小波分析和伪彩色处理的轮毂图像增强

针对轮毂X射线图像随机噪声大、对比度低、分辨率较低、不利于对缺陷进行检测的问题,该文充分利用小波降噪增强技术和伪彩色增强技术的优点,提出基于小波分析和伪彩色处理的轮毂X射线图像增强方法。首先将轮毂X射线图像用改进的小波增强方法进行降噪增强处理,提高图像的对比度及细节可见度,然后进行基于HSI颜色空间的伪彩色处理进一步提高图像分辨率,最后得到增强后的轮毂图像。实验结果表明,该文提出的方法提高了轮毂X射线图像的分辨率,在降噪的同时产生更好的视觉效果,方便进行轮毂缺陷的检测。     

竞争选择多彩色图像自适应颜色迁移算法

提出一种基于相似性竞争选择的多彩色图像自适应颜色混合迁移算法。首先将彩色图像的颜色空间转换为l?琢?茁空间,然后利用亮度图像信息熵检索选择与灰度图像内容最匹配的多幅彩色图像作为彩色参照图像;然后利用相似性竞争选择进行局部和整体相结合的自适应采样分析,采用像素点对应原则,选择参考图像中最佳颜色信息迁移到灰度图像中,合成一幅崭新的彩色图像。该方法将自动图像检索技术与颜色迁移相结合,达到充分利用多幅彩色图像中彩色信息的目的。最后给出实验结果表明,该算法相对于经典算法具有更好的颜色迁移效果和更加广泛的适用范围。     

局部自适应的灰度图像彩色化

目的 现有的灰度图像彩色化方法为了保证彩色化结果在颜色空间上的一致性,往往采用全局优化的算法,使得图像边界区域易产生过渡平滑现象。为此提出一种局部自适应的灰度图像彩色化方法,在迁移过程中考虑局部邻域像素信息,同时自动调节邻域像素权重,在颜色正确迁移的同时保证清晰的边界信息。方法 首先结合SVM（support vector machine）和ISLIC（improved simple linear iterative clustering）算法获取彩色图像和灰度图像分类结果图;然后在分类基础上,确定灰度图像高置信度像素点,并根据图像纹理特征,在彩色图像中寻找灰度图像的像素匹配点;最后利用自适应权重均值滤波实现高置信度匹配像素点的颜色迁移,并利用迁移结果对低置信度像素点进行颜色扩散,以完成灰度图像彩色化。结果 实验结果显示,本文方法获得的彩色化迁移结果评分均高于3.5分,特别是局部放大区域评价结果均接近或高于4.0分,高于其他现有彩色化方法评价分数。表明本文方法不仅能够保证颜色迁移的准确性和颜色空间的一致性,同时也能获取颜色区分度高的边界细节信息。与现有的典型灰度图像彩色化方法相比,彩色化结果图在颜色迁移的正确性和抑制边界区域颜色的过渡平滑上都有更优的表现。结论 本文算法为灰度图像彩色化过程中抑制颜色越界问题提供了新的指导方法,能有效地应用于遥感、黑白图像/视频处理、医学图像着色等领域。     

勾画式局部颜色迁移

图像之间的颜色传输有效地利用了图像的基本统计信息.提出一种基于图像的简单统计信息和梯度域信息的局部颜色迁移算法,其中提供了简单易用的操作界面,在迁移过程中能够保持源图像的颜色细节;将其推广到灰度图上色问题,可有效地提高上色速度.实验结果表明,该箅法较好地实现了源图像和目标图像的局部区域颜色对应,生成具有较好视觉效果的真实自然的新图像.     

改进颜色融合的医学图像彩色化技术

彩色化后的医学图像能清晰体现患者病灶信息有利于医患沟通。提出改进颜色融合的医学图像彩色化方法,首先利用基于KNN的图像前背景区分算法,强化病灶区域的边界信息;然后以此为约束条件,只需提供简单的着色输入;最后将边界能量引入颜色融合方法,得到较好的着色结果。着色图像保持了原图的灰度信息不变,增加了彩色标记图像的颜色和真实感。实验结果表明,该算法具有较高的精确度,可有效的应用于医学图像彩色化处理。     

结合快速融合与颜色传递的双波段夜视图像染色

总结了近15年来的多传感器图像染色技术研究成果,给出了染色算法的一般模型。在此基础上,将图像融合技术与颜色传递技术结合,设计了基于YCbCr颜色空间的夜视微光与红外图像染色算法。使用互调制快速融合充分提取源图像的空间信息,将得到的融合图像指派给Y分量;借鉴Toet提取图像共同分量的思路,构造Cb、Cr分量;最后应用颜色传递技术,获得了细节丰富、目标背景对比度高,符合场景自然颜色分布的彩色图像。因使用了互调制快速融合方法并直接构造颜色分量,染色过程效率高且参数自适应,可满足实时系统应用需求。     

双波段彩色融合图像色彩和谐性客观评价

针对现有的图像质量评价方法较少利用人眼视网膜和视觉皮层的颜色编码机制,并且未能充分考虑图像色彩信息对图像质量的影响,提出了一种基于多视觉特征的可见光(微光)与红外彩色融合图像色彩和谐性客观评价模型.该模型在图像质量评估中融入了更多的颜色信息,综合考虑多种人眼视觉特征包括视觉对立色彩特征、色彩信息波动特征和高级视觉内容特征,经过特征融合和支持向量回归训练,实现彩色融合图像的色彩和谐性客观评价.采用3种典型场景融合图像数据库进行实验比较与分析.实验结果表明,与现有的8种图像质量客观评价方法相比,所提出的方法与人眼主观感受更加一致,具有较高的预测准确度.     

基于图像融合的自适应水下图像增强

针对水下图像对比度低及细节模糊的问题,提出一种基于图像融合的自适应水下图像增强方法,实现不同类型水下图像的增强效果。基于颜色校正方法对水下图像进行颜色均衡化预处理;对亮度分量L进行Gamma校正,获得对比度提升的亮度图像;对两个亮度分量进行三层小波分解,提出对分解所得的低频分量及高频分量分别采用线性融合和自适应融合策略进行融合。多尺度融合保证了增强图像细节的丰富性,自适应融合策略体现了融合过程的可控性。实验结果表明,增强的水下图像呈现出高对比度和清晰的细节。     

小波变换在医学图像融合中的应用研究

对不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息.针对V. Petrovic提出的灰度图像融合方法,给出了一种改进的多尺度图像融合算法.首先对源图像按照V.Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔表示,然后对金字塔中的两个低通分量加权平均后,再进行反变换,即得灰度融合图像.然后以此灰度融合图像作为两幅源图像的公共部分,利用Toet的伪彩色融合方法,得到最终的彩色融合图像.由于该算法兼容了灰度融合和彩色融合的优点,用不同彩色来显示灰度差,使得融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节.将其应用于CT和MRI图像融合,仿真结果得到了证明.     

基于彩色传递的红外与可见光图像融合方法

提出了一种基于小波分解和彩色传递理论的图像融合方法。在小波变换的基础上，采用一种融合方法对红外和可见光图像进行融合处理；基于色空间变换对灰度融合图像进行彩色传递，实现灰度到彩色图像的转变。实验表明彩色传递图像的色彩接近自然景物颜色，优于传统的假彩色方法，更有利于人眼对目标和环境的判断识别。     

图像分解与色彩先验下的多曝光图像融合

目的 多曝光图像融合（multi-exposure fusion，MEF）是利用一组不同曝光度的低动态范围（low dynamic range，LDR）图像进行合成，得到类似高动态范围（high dynamic range，HDR）图像视觉效果图像的过程。传统多曝光图像融合在一定程度上存在图像细节信息受损、边界不清晰以及部分色彩失真等问题。为了充分综合待融合图像的有效信息，提出了一种基于图像分解和色彩先验的双尺度多曝光图像融合方法。方法 使用快速导向滤波进行图像分解，分离出细节层对其进行增强处理，保留更多的细节信息，同时减少融合图像的光晕伪影；根据色彩先验，利用亮度和饱和度之差判断图像曝光程度，并联合亮度与饱和度之差以及图像对比度计算多曝光图像融合权重，同时保障融合图像的亮度和对比度；利用导向滤波对权重图进行优化，抑制噪声，增加像素之间的相关性，提升融合图像的视觉效果。结果 在24组多曝光图像序列上进行实验，从主观评价角度来看，该融合方法能够提升图像整体对比度及色彩饱和度，并兼顾过曝光区域和欠曝光区域的细节提升。从客观评价标准分析，采用两种不同的多曝光图像序列融合结果的质量评估算法，评价结果显示融合性能均有所提高，对应的指标均值分别为0.982和0.970。与其他对比算法的数据结果比较，在两种不同的结构相似性指标上均有所提升，平均提升分别为1.2%和1.1%。结论 通过主观和客观评价，证实了所提方法在图像对比度、色彩饱和度以及细节信息保留的处理效果十分显著，具有良好的融合性能。     

基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法

针对Retinex算法处理低照度彩色图像出现色彩失真,边缘保持性差等问题,提出一种基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法;该算法首先在YIQ颜色空间提取亮度分量Y,对其进行MSR算法增强;然后采用高斯-拉普拉斯算子对彩色图像的RGB三个分量进行边缘检测,将其叠加合成后转换成灰度图;最后使用小波变换将两幅图像融合得到新的亮度分量,将其与I、Q分量融合后转回RGB颜色空间,从而获得色彩保真度高、细节清晰的图像;实验结果表明,该方法有效提高了图像边缘细节信息,避免了色彩失真,具有很好的视觉效果。     

基于近红外和可见光差分特征的图像融合方法

暗光环境拍摄的图像通常存在昏暗、噪声、偏色等退化问题。为此,提出一种基于差分特征的可见光与近红外融合方法。首先,观察到近红外与可见光图像成像不一致性,通过两者结构性差异构造差分特征;其次,利用差分特征映射为融合权重进行权重融合;最后,采用偏色校正方法对融合后易产生偏色区域进行亮度复原,使得融合后偏色区域颜色真实自然。提出的方法能切实有效地利用近红外信息,输出高质量清晰图像。实验结论表明,该方法在主观感受和客观评价上均优于现有算法。     

基于局部线模型的彩色IC图像融合

在集成电路的反向分析中，为了降低复杂度，通常需要将彩色图像变换成灰度图像，即将彩色图像的3个灰度分量图像融合得到一幅新的质量更高的灰度图像后再进行后续处理。由于IC(integrated circuit)线网图像具有局部相似性，因此仅在自动选取的局部孤立线邻域内进行融合以得到适用于全局的最优线性组合系数。为了描述图像中感兴趣的特征，为局部孤立线建立了一种新的线模型，并将基于模型的融合分为特征提取、特征增强和噪声抑制3步来完成。实验结果表明，基于局部线模型的融合方法在增强感兴趣的特征和提高图像质最上优于传统算法。     

基于双树复小波变换彩色多聚焦图像融合方法

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,将双树复数小波变换引入到彩色多聚焦图像融合中。对彩色图像的三个通道分别进行融合处理,并采用基于多测度的融合策略：各通道小波变换后低频子带采用区域清晰度的方法;高频子带采用区域标准差的方法。融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。通过对实验结果的主客观性能分析,验证了该方法得到的融合图像效果较好,优于离散小波变换融合算法。