像素预测误差耦合似然映射的图像伪造检测算法

为了解决当前图像伪造定位技术因使用了CFA 插值,易形成颜色插值噪声而降低分辨率,导致其难以检测微小篡改区域,使其伪造检测精度较低等不足,本文提出了像素预测误差耦合似然映射的图像伪造检测算法。首先,分析颜色滤波阵列CFA插值模型,并从图像中提取绿色分量;随后,嵌入权重因子,构造预测误差及其权重方差计算模型;根据预测误差与贝叶斯理论,定义伪造特征统计模型,识别出趋于零的特征值;最后,根据特征统计模型,建立其似然率模型,输出伪造映射,完成检测。仿真结果表明：与当前图像伪造定位机制相比,本文算法拥有更强的鲁棒性,能识别定位出微小伪造像素;且拥有更高的AUC值与理想的ROC曲线。     

跨媒体复制中的色域映射

色域映射是ICC色彩管理中的一项关键技术,能够解决不同类型设备的色域差异造成的色彩失真问题,实现颜色复制的真实再现。介绍了色域映射色空间的选择、色域边界的描述、色域映射的类型和映射算法,并比较分析了两种典型算法的优缺点和色域映射的效果。     

跨媒体复制中的色域映射

色域映射是ICC色彩管理中的一项关键技术,能够解决不同类型设备的色域差异造成的色彩失真问题,实现颜色复制的真实再现。介绍了色域映射色空间的选择、色域边界的描述、色域映射的类型和映射算法,并比较分析了两种典型算法的优缺点和色域映射的效果。     

基于无色差表面识别的高清电子内窥镜自动白平衡算法

在不同色温的光源下,CMOS图像传感器采集到的图像颜色会有所不同,可能偏离真实色彩,导致成像质量下降,严重时将影响高清电子内窥镜的诊断结果。提出了一种基于无色差表面识别的自动白平衡算法,使用像素点的RGB 三通道之和识别图像中的无色差表面,根据得到的无色差像素集估计光照色度,并用光照色度估计值通过对角变换进行颜色校正,以此对内窥镜图像进行了实时的自动白平衡算法,修正偏色现象。该算法实时、有效地消除了由于光源色温引起的颜色失真现象,使得高清电子内窥镜获得的图像更加接近标准白光照射下人眼所看到的情况。     

基于独立成分分析的图像颜色特征提取研究

结合独立成分分析（Independent Components Analysis,ICA）和最大相似度分类器（Maximum Likelihood）的特点,本文提出了一种基于ICA的多频谱遥感图像色彩分类的算法.该算法提取图像的色彩的独立成分,去除了图像的R、G、B之间的相关性,光谱独立成份用来聚集像素,使用Maximum Likelihood对像素进行颜色分类.实验结果表明,该方法识别性能好,准确度高,是对多频谱遥感图像的颜色特征提取的一种有效方法.     

多参数亮度值重映射的颜色传递方法

为了提高灰度图像中人眼视觉的情景感知和目标的识别率,提出了多参数亮度值重映射的颜色传递方法,将灰度图像赋予色彩。该方法首先将灰度目标图像和彩色参考图像由RGB颜色空间转换到亮度与色彩分离的YCbCr颜色空间。然后,引入由彩色参考图像和灰度目标图像的列数和亮度共同决定的参数,对彩色参考图像的亮度值进行运算,使彩色参考图像与灰度目标图像具有相同的亮度值动态范围。最后,根据目标像素和它周围的像素存在相关性,进行灰度目标图像与彩色参考图像的像素匹配后,将得到的结果再逆变至可以表示出各种色彩的RGB颜色空间。该颜色传递方法降低了色彩误传现象,提高了颜色传递的准确度并缩短了程序的运行时间。     

基于邻域优先搜索的快速图像色彩转移算法

提出了一种基于邻域优先搜索和纹理相似度匹配的色彩转移算法。首先设计了邻域搜索方案在彩色图像中寻找目标灰度像素的候选匹配像素,然后基于纹理相似度计算候选像素与目标像素之间的匹配误差,并据此确定最终匹配像素。对于不满足邻域匹配条件的目标像素,通过对彩色参考图像进行边缘保持平滑滤波并设置采样间隔的手段,提高其全图搜索和匹配速度。针对全局匹配后图像中出现的失真区域,在彩色图像中设置对应的样窗与其进行单独匹配,以进一步提升色彩转移效果。主观评价结果显示:在4个测试案例中,本文算法与经典Welsh算法具有相似的色彩转移效果,但在计算效率上,本文算法比Welsh算法具有较大优势。借助一个色彩构成较为复杂的灰度图像彩色化案例,验证了样窗匹配在色彩转移和色域再现方面的改进效果。     

无色恒常性原理与CLC白平衡方法

由于光在水中的吸收和散射，以及不同波长的光传播距离上的差异，水下图像严重受到对比度降低和颜色偏色的影响，因此色彩的白平衡校正是水下图像处理的一个关键技术。本文提出了一种新的无色恒常性原理（CLC:ColorLess Constancy）及白平衡方法。方法 首先将彩色图像转换到YCbCr颜色空间实现亮色分离，然后通过非线性方法检测色度分量,计算每个像素对应的色度权重，然后根据新的线性加权算法重新计算每个像素的色度，实现对图像中无色区域的保护，以及对偏色区域的色彩校正。与几种经典白平衡方法进行比较，CLC方法克服了传统方法易对无色区域产生不良偏色的缺点，取得了较好的视觉感知效果。 实验表明该算法复杂性低，鲁棒性好，说明了CLC白平衡算法的实用性，以及无色恒常性原理的科学性。      

基于颜色与线段的图像轮廓提取算法

传统二维图像轮廓识别算法通常是在图像中找到边缘,根据设定的条件将边缘像素组合起来形成轮廓。针对边缘检测算法通常需要对不同的图像设定不同的阈值,对不同类型的图像很难找出统一的阈值的问题,文中提出了一种同时利用图像中颜色与线段信息的彩色图像轮廓提取算法,算法采用自顶向下的颜色空间融合和自底向上的线段检测的方法,在初步获取边缘信息之后,综合利用检测结果生成目标的轮廓。算法的优点在于不需要进行阈值调整,实验表明:该方法可以有效地提取彩色图像中的目标轮廓。     

柱面全景图像视图合成中的关键问题研究

图像校正和插值是基于柱面全景图像视图合成中的关键问题。首先分析了极线采样方法在柱面图像校正像素保持率和像素有效率上的优势,通过计算极线的数量、范围及起止位置,有效保留了源图像的信息,减少了以往算法中由于使用单应性映射而导致的弱采样和过采样效应;其次,在新视点插值上,根据柱面全景图像的成像模型,推导了合成视图上像素点的位置和颜色计算公式。最后给出了基于仿真图像和实际图像的视图合成结果。      

基于图像质量评价的显示器色域映射

针对显示器图像颜色复现问题,提出了一种基于图像质量评价和图像分割-融合策略的色域映射算法。详细分析了各类色域映射算法的特点并选取4种算法作为基本色域映射算法。提出了一种色域映射图像质量评价算法,并选用SLIC超像素算法对源图像分割。使用基本色域映射算法对源图像进行映射处理,并计算每个分块内各映射图像与源图像的相似度。根据每个图像分块的相似度,对基本色域映射图像进行选择综合处理并融合成最终图像。最后以LED显示屏和LCD显示器为例,对本文提出的算法和其他基本色域映射算法进行主观评价对比实验。实验结果证明本文算法在图像颜色保真效果上要明显优于其他算法,但是在计算速度上仍有待优化。     

基于微粒群的颜色量化算法

将微粒群算法应用于彩色图像的颜色量化.根据种群的进化原理,在RGB彩色空间中对图像像素的颜色值进行聚类,通过迭代寻优确定最优调色板,然后进行像素的颜色映射,从而完成量化工作.仿真实验表明,该算法具有颜色失真小,收敛性好,鲁棒性强和受初始条件影响小等特点,是一种有效的颜色量化算法.     

颜色特征和超像素特征融合的人体目标再识别

在非重叠视域的多摄像机监控系统中,人体目标再识别有着重要的应用。针对再识别过程中面临的光照变化、视角变化、姿态变化、遮挡等问题,提出了融合全局颜色特征和超像素特征的方法,对颜色特征和超像素特征分配不同的权重,进行人体目标间的相似性度量。超像素特征是将前景图像分割成多个超像素,采用密集采样SIFT特征结合单词包(Bag-of-Words)框架对每个超像素进行描述。将得到的超像素特征和全局颜色特征结合建立人体目标模型,分别使用EMD(Earth Mover’s Distance)距离和巴氏距离度量目标间的相似性。对多个数据库进行实验,结果证明,该算法具有较高的识别率。      

图像再现中合理运用色彩管理的方法探析

随着科技的发展,图像色彩再现过程的一致性成为一个行业产品质量的评价标准之一。实现图像再现过程中的色彩管理的准确性成为当前印刷行业竞争的技术性难点。图像的再现还原效果取决于各设备转换、传输过程中色彩的有效管理。为了保证图像再现过程中前后色彩的一致性,合理运用色彩管理具有重要意义。因而文章从图像再现中色彩管理运用的实际和理论意义入手,重点阐述色彩管理系统、图像再现中色彩管理关键步骤的相关知识,从而实现在图像再现中合理运用色彩管理相关原理,提高图像再现的质量、图像处理的技巧和色彩管理的有效性。     

基于改进Retinex算法增强夜视融合图像的颜色传递

颜色传递是获得夜视图像自然彩色的一种方法。 本文利用颜色传递技术得到红外与微光融合 图像的自然彩色,在采用匹配邻域亮度均值和标准差颜色传递算法的基础上,提出了通过增 强夜视融合图 像的亮度-对比度来提高匹配精度,减小传统算法中由于亮度接近导致在颜色传递过程中的 误传现象。首先 利用像素平均法将红外和微光图像进行灰度融合;然后采用提出的改进多尺度Retinex增强 算法将融合图像 进行增强;最后在YCbCr颜色空间匹配灰度融合图像与参考彩色 图像亮度的均值和标准差,应用颜色传递 技术得到彩色夜视图像。实验结果表明,本文采用改进的多尺度Retinex算法使融合图像的 亮度-对比度得 到显著的提升,经过颜色传递后得到的彩色图像纹理细节清晰,目标背景对比度高,具有和 参考图像相近的真彩色。     

DDN前景提取结合映射模型学习的行人再识别

随着视频监控设备的广泛应用,行人再识别成为智能视频监控中的关键任务,具有广阔的应用前景。该文提出一种基于深度分解网络前景提取和映射模型学习的行人再识别算法。首先利用DDN模型对行人图像进行前景分割,然后提取前景图像的颜色直方图特征和原图像的Gabor纹理特征,利用提取的行人特征,学习不同摄像机之间的交叉映射模型,最后通过学习的映射模型将查寻集和候选集中的行人特征变换到一个特征分布较为一致的空间中,进行距离度量和排序。实验证明该算法能够提取较为鲁棒的行人特征,可克服背景干扰问题,行人再识别匹配率得到有效的提高。      

一种基于区域的图像检索方法的研究

针对目前基于全局特征的图像检索系统存在的局限性,提出了一种基于区域的检索方案.首先应用K均值聚类算法将图像中的像素按颜色进行聚类,每一类近似对应于图像中的一个一致性区域,在区域上提取颜色和纹理特征.这种方式将检索过程深入到图像内部的物体中去,在一定程度上体现了图像的语义特性;在相似性匹配阶段,提出了一种基于区域的相似性匹配算法,并在实验中证明了其有效性.     

非局部相似性去马赛克算法

单传感器数码相机得到的色彩图像在每一个像素点处只有一种色彩值,为了得到一幅全彩色图像,需要在每一个像素位置上估计出另外两个缺失的色彩值。现有主要算法都是利用像素的相关性进行估计和插值,在那些边缘色彩跳变处和色彩高饱和度处容易估计失误,出现所谓的马赛克失真。为了克服这类马赛克现象,本文提出了一种利用图像的非局部相似性,即利用处于图像中不同位置处的像素点往往表现出很强的相关性这一特点,结合图像内容的局部平坦度自适应去马赛克的插值算法。该算法,首先根据相似度函数搜索与被插像素最相似的像素,然后利用区域水平和垂直方向的梯度组算子来计算区域的平坦度,从而根据相似程度和平坦度自适应地选择图像块进行插值。实验结果表明,相对于传统插值算法,该算法提高了图像的峰值信噪比,锐化了图像的纹理和边缘,减少了虚假色和锯齿现象,改善了图像的视觉效果。      

一种基于红外对比度提升的高动态范围压缩技术

如何将红外探测器采集的高动态范围的数据压缩为低动态范围图像数据的同时,能尽可能地保留图像的信息,提高图像的对比度一直是一个技术难点。针对这一问题,本文提出了一种新的红外图像压缩方法。该方法引入了直方图信息,通过对直方图进行分割,区分背景区域像素和目标区域像素; 然后计算压缩映射模型; 最后结合分割后的直方图对图像的像素采用不同强度的对比度增强。本文算法利用直方图区分背景区域像素与目标区域像素,在增强图像对比度时,能有效抑制背景噪声。通过实验对比,结果表明,本文所提出的算法更能较好地突出图像的细节,增强图像对比度。     

一种基于构造三角形的可逆二维映射图像加密算法

利用构造三角形的思想,提出了一种新的可逆二维映射,能够加密任意形状图像.映射过程是:首先利用原图像构造等腰三角形.三角形的第1行有1个像素,第2行有2个像素,其他行像素数目依次增加.接着,将三角形奇数行的像素依次插入到偶数行像素间.然后,将这些像素连接起来.再对照原图像的特征,将行折叠,得到和原图大小一样的图像.映射过程置乱了像素的位置,是可逆的,可用于加密图像.按起点不同,映射分为左映射和右映射.加密时,2种映射的次数可作为密钥.推导出映射的数学表达式,设计了密钥产生的方法,分析了图像加密算法的安全性问题.仿真验证了算法的有效性.分析表明,该映射可加密压缩文件甚至任意长度的数据集.