实例剖析Photoshop通道

通道在PhotoShop中被认为是一个较难理解的概念,通过实例分析可知通道的本质就是灰度。由于图像的不同区域其像素灰度不同,因此所拥有的基色浓度也不相同,从而使图像呈现出斑斓的景色。也正是由于灰度明暗反映了图像的颜色信息,人们就能充分利用通道对图像实施多种特殊效果的处理。     

实例剖析Photoshop通道

通道在PhotoShop中被认为是一个较难理解的概念，通过实例分析可知通道的本质就是灰度。由于图像的不同区域其像素灰度不同．因此所拥有的基色浓度也不相同，从而使图像呈现出斑斓的景色。也正是由于灰度明暗反映了图像的颜色信息，人们就能充分利用通道对图像实施多种特殊效果的处理。     

基于四像素共生矩阵的图像检索

传统的灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法,它在图像理解和计算机视觉研究领域已得到了广泛的应用。为了更有效地进行图像检索,提出了一种新型的共生矩阵描述子,它是通过描述4个像素的空间相关性来进行图像检索。利用该共生矩阵描述子进行图像检索时,首先在RGB颜色空间中计算彩色梯度,然后利用四像素共生矩阵来描述图像特征,并用于基于内容的图像检索。实验结果表明,四像素共生矩阵描述子能够结合颜色、纹理和形状特征,因此检索性能优于灰度共生矩阵和颜色相关图。     

基于形态学与梯度域导向滤波的图像去雾算法

目前的多数图像去雾方法不适用于浓雾场景,存在去雾后图像亮度偏暗及光晕伪影等问题,提出一种利用图像形态学和梯度域导向滤波的去雾算法。通过暗通道先验算法得到初始透射率,并根据图像形态学闭、开运算细化和平滑初始透射率。运用梯度域导向滤波优化透射率图,以平滑透射率图的边缘和消除矩形块状效应。为更好地估计出大气光值,对雾图的最小强度图进行形态学灰度腐蚀,并经过导向滤波处理,以此结果作为暗通道图,选取其最亮的前0.1%像素点对应到原图中,最高的像素值作为大气光值,得到大气光值后利用大气散射模型求出去雾后的图像。将除雾后的RGB图像转换到HSI颜色空间,利用多曝光融合框架对I通道进行无雾图像整体亮度提高,最终转到RGB颜色空间。实验结果表明,该算法能够恢复更多的细节信息,保证图像具有合适亮度,且颜色自然,无光晕伪影,优于暗通道先验和颜色衰减先验等去雾算法。     

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。     

基于SOFM的灰度图像彩色化算法

提出一种基于自组织特征映射(SOFM)的灰度图像彩色化算法。将彩色样本图像和灰度图像均转换到lαβ颜色空间,在 通道构造像素邻域的多维特征向量,将彩色样本图像的像素亮度特征向量作为网络的输入进行训练,利用SOFM的自组织特性建立像素特征向量与彩色信息值的对应关系,应用训练好的网络实现灰度图像的彩色化。实验结果表明,该算法的彩色化效果较已有算法有较大改善。     

巧妙给黑白相片着色

Photoshop图像文件都有自己不同的通道,而每个通道都储存不同类型信息的灰度图像。当每次打开新图像时都会自动创建颜色信息的通道,因此通过改变不同通道上的信息就等于改变了图像的颜色。实例通过调整图像模式下的CMYK颜色来改变图像中通道的信息,并利用历史记录中的快照给黑白照片上色,从而达到黑白图像变彩色的效果,如图1及图2为相片着色前后效果。     

基于邻域灰度值聚类的图像色彩量化

在将图像中的多种颜色或灰度量化成数目较少的颜色或灰度的过程中,存在着计算过于复杂、量化后图像偏差较大等问题,鉴于此,提出基于邻域灰度值聚类的图像色彩量化方法.首先结合邻域像素的灰度和空间信息对像素进行一维灰度化;然后采用基于像素灰度加权系数的改进模糊 均值聚类算法对像素进行聚类.分析和实验表明,该方法可以减少量化计算的复杂度,保持图像的整体层次,量化后图像偏差较小,对图像处理具有一定的实用价值.     

通道中有些什么

在photoshop软件中时常会用到通道,可是一直不明白通道的用途和使用方法,还请专家简单介绍一下。Photoshop软件中的通道是用于存储不同类型信息的灰度图像．主要包括了颜色信息通道,复合通道、Alpha通道和专色通道这几种．如图1。当我们打开一个图像时．Photoshop软件会根据图像的颜色模式自动创建相应数目的颜色通道．例如一个RGB模式的图像有红。     

一种快速灰度图像彩色化算法

灰度图像的彩色化是将一幅彩色图像的颜色特征传递给另一幅灰度图像,使灰度目标图像具有与源彩色图像相似的颜色。提出了一种快速灰度图像彩色化算法,将图像像素邻域相关特性引入到匹配像素的搜索过程中。搜索匹配像素时,先在当前像素的邻域范围内进行搜索,只在邻域搜索失效时才进行全图范围的搜索,由于像素邻域相关特性,大部分像素可以在邻域搜索中找到匹配像素,只有极少像素需要进行全图搜索,从而较大地降低了搜索代价,在取得较好的彩色化效果的同时,显著地提高了彩色化速度。     

基于小波域HMT模型的彩色图像超分辨率复原

提出了一种基于小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的RGB彩色图像超分辨率算法。由于彩色图像3个通道之间具有的相关性，对3个通道分别进行独立的超分辨率重构会导致严重的色彩失真。为解决这个问题，首先通过自适应图像变换由彩色图像得到一幅能反映人类视觉感受的灰度图像；然后对此灰度图像进行超分辨率重构获得一幅高分辨率灰度图像；最后按照这一高分辨率灰度图像确定的小波系数后验状态概率对彩色图像的3个通道分别进行超分辨率重构从而获得一幅高分辨率彩色图像。由于该算法协调了彩色图像3个通道的超分辨率，因此重构出的高分辨率彩色图像避免了色彩失真。实验结果证明该算法重构出的高分辨率彩色图像具有较高的信噪比和非常好的视觉效果。     

侧抑制网络在彩色图像边缘增强中的应用

论文根据双色反射模型推导了三个颜色通道的相互关系,提出了一种彩色图像边缘增强算法,该算法先增强一个颜色通道,然后构造一个比例矩阵来处理其余两个通道,即可以实现彩色图像增强。结合侧抑制网络能突出边缘的特点,论文给出了具体的算法。仿真结果显示该方法很有效。     

一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法

针对暗通道先验去雾算法在图像灰白色或天空区域会产生颜色畸变及图像比较暗淡的问题,提出一种基于暗通道先验改进的算法。该算法通过修正导致颜色畸变的透射率计算问题,从而提高图像的视觉效果。同时,通过降低3个颜色通道的高亮度值,并采用均值方法来得到增强的无雾图像。实验结果表明,本文方法在很大程度上消除了去雾图像明亮区域的颜色畸变现象且有更好的颜色恢复度。     

快速几何可变形彩色昆虫图像分割算法

为了解决大部分现有几何可变形方法无法用于彩色图像分割的问题,给出了快速几何可变形彩色图像分割算法,并应用于昆虫图像。实验结果表明：该算法能够很好地分割出昆虫对象,而基于通道-通道的几何可变形算法在不同通道上得到不同的昆虫对象边缘。     

基于多通道的彩色图像水印方案

空域水印算法的特点是鲁棒性较差．针对这个问题，该文提出了一个基于多通道的彩色图像水印方案：利用发送分集技术的思想，把相同的水印信息经过伪随机调制、交织编码后嵌入到彩色图像的红、绿、蓝三个颜色通道，然后使用两种简单方案提取水印信息，降低了误码率．该文从理论上定性地分析了算法的有效性，同时用大量实验结果表明，该算法在提高水印容量的前提下，改善了彩色图像中传统空域水印方案的鲁棒性，并且水印提取算法的计算量较小，可应用于实时视频水印方案中．     

一种基于HIS模型的彩色图像背景减除快速算法

提出了一种彩色图像背景减除的快速算法。首先对当前待处理的彩色图像进行矢量滤波，并在HIS颜色模型下，利用彩色通道和亮度通道相互独立的特点，选取某一分量与背景图像进行差分运算，消除当前图像背景，最后填充空洞而得到较为精确的前景对象。该算法摒弃了传统上处理多维彩色向量繁杂的矢量运算，而采用优化后的线性运算加快了运算速度。而且不需要复杂的背景建模。实验表明该算法快速、有效。     

基于主分量分析和大气散射模型的彩色图像雾霾快速去除算法

为去除彩色图像中的雾霾,提出了一种基于主分量分析(PCA)和大气散射模型的快速去除彩色图像雾霾的算法。首先,提取彩色图像三个颜色通道的主分量,并用最大主分量重构三个颜色通道,并在重构后的三个颜色通道中取最小灰度值构成最小重构映射(MRM);然后,用中值滤波器对MRM滤波,以提高估计全局大气光的准确性,接着在MRM中估计全局大气光;最后,根据大气散射模型求解介质透过率和场景辐射度(去除雾霾后的图像)。实验结果表明,所提算法在视觉效果上取得了较好的复原结果,与暗原色去雾算法和对比度受限自适应直方图均衡算法相比,所提算法运算效率更高,同时该算法简单、易于实现,能较快去除彩色图像中的雾霾。     

电视频道品牌形象战略中的色彩设计

随着中国电视事业的迅速发展,电视频道空前繁荣,电视频道之间的竞争也愈演愈烈。国内各个电视台为了能在竞争中求得生存和发展,都逐渐展开频道品牌形象战略,突出自身个性与特点,强化频道的识别性。品牌形象战略是电视频道竞争强有力的手段,而色彩作为品牌形象战略重要的识别元素,直接承载着电视频道的品牌理念和风格主张,色彩的设计必须与频道理念必须高度吻合,提高频道画面质量,使其与观众审美达成一线,建立统一的品牌形象。     

多摄像机图像拼接自动色彩均衡算法

针对多摄像机视频图像,分析了图像拼接技术中存在的问题,讨论了目前图像处理中常用的图像色彩均衡算法,提出了一种基于图像像素均值统计的亮度和色彩均衡处理算法。首先提取相邻两摄像机同步帧图像的重叠区域并对重叠区图像进行通道分离（RGB）,把其中一幅作为参考图像,另一幅作为目标图像,分别统计两幅图像各颜色通道像素均值差,用差值强制修正整幅目标图像。然后对修正后的图像和参考图像（整幅图像）进行颜色空间转换（RGB到HSV）,再次统计两幅图像亮度通道（V通道）均值差,用差值强制修正整幅目标图像亮度。实验结果证明,该算法能有效校正相邻摄像机图像的亮度和色差,对后期的拼接融合处理起到了很好的改善效果。     

A Novel Hybrid Model Framework to Blind Color Image Deconvolution

This paper presents a new hybrid model framework to address blind color image deconvolution. Blind color image deconvolution is a challenging problem due to the limited information on the blurring function. Conventional methods based on the single-input single-output (SISO) model experience suboptimal results as each color channel is processed independently. On the other hand, there are limitations on the practicality of using a multiinput multioutput (MIMO) model in solving this problem as the color channels are usually highly correlated. In view of these constraints, this paper proposes a novel framework to solve blind color image deconvolution by first decomposing the color channels into wavelet subbands, and performing image deconvolution using a hybrid of SISO and single-input multioutput models. The proposed method utilizes the correlation information among different color channels to alleviate the constraints imposed by the MIMO systems. Experimental results show that the method is able to achieve satisfactory restored images under different noise and blurring environments.