基于纹理特征库的微光图像色彩纹理传递

对微光夜视图像进行了色彩和纹理的传递.在多次实验的基础上,从拍摄的大量微光图像里,提取不同模式的纹理块,构建了天空,道路、草地、树木四类景物的微光图像库,并结合灰度共生矩阵和Gabor滤波器提取图像纹理特征,建立其对应的纹理特征库.然后通过比对目标图像像素点纹理特征与特征库中各向量的相似性,来判定该像素所属类别,实现了...     

基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征叶片泵装配质量检测

本文提出一种Gabor和灰度共生矩阵相结合的特征来检测叶片泵中叶片装配质量的方法。首先构建叶片图像数据集,用5种尺度的和4种方向的Gabor滤波器对图像滤波,根据滤波后的图像计算得到幅值特征图,然后提取幅值特征图的灰度共生矩阵特征,最后融合归一化各个幅值特征图提取到的特征,利用主成分分析法降维,并用这些特征向量训练支持向量机(SVM)分类器,实现对叶片装配质量的评估。将本文提出的混合特征与LBP特征、灰度共生矩阵分别进行了比较得到的分类效果约提高了约10%。基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征的叶片装配质量检测准确率提升到了93%。实验结果表明Gabor特征和灰度共生矩阵结合后能够很好从多尺度、多方向上提取图像的纹理特征,并应用于图像分类取得了良好的效果,在一些图像识别上有很宽广的应用前景。     

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。     

一种基于Wedgelet变换的遥感图像分类算法

介绍了一种基于Wedgelel(楔波)变换的遥感图像分类算法.该算法将多尺度Wedgelet变换应用于遥感图像区域分割,在此基础上提取各分割区域的Gabor纹理特征实现对遥感图像的分类.为了检验该算法的可行性,将其应用于向海和查干湖遥感图像,并与灰度共生矩阵、高斯马尔科夫随机场等纹理分类算法进行了比较.结果表明,该算法要优于灰度共生矩阵及高斯马尔科夫随机场分类算法,能够得到较高的分类精度和Kappa系数.     

基于多尺度多方向Gabor模板的光学/SAR景象匹配

合成孔径雷达(SAR)成像制导通常采用光学基准图和SAR实时图进行特征提取和景象匹配.提出了一种光学/SAR异类影像匹配方法,利用多尺度多方向Gabor模板提取图像的Gabor特征后进行特征匹配,首先对SAR图像进行方向Frost滤波预处理,然后分别计算光学图像和SAR图像的高斯梯度图像,再利用多尺度多方向二维Gabor滤波器模板分别对两幅高斯梯度图像进行特征提取,最后对两组特征矩阵进行归一化互相关匹配.该方法直接利用光学图像和SAR实时图进行景象匹配,实验表明,该异类影像匹配方法较其他传统方法具有较高的鲁棒性和准确性.     

基于小波和色彩传递夜视图像彩色融合算法研究

针对传统彩色图像融合存在色彩不自然和运算复杂的缺点,提出了基于小波和色彩传递夜视图像彩色融合算法。该算法的核心思想是把源图像RGB空间转换到YUV空间,然后利用小波变换把源图像和参考图像分别进行分解,并对结果中的一阶统计量和二阶统计量进行计算,最后把参考图像的统计量传递给源图像,此时参考图像和源图像的统计量是相同的,把经过处理过的源图像通过小波逆变换传递到RGB空间,测试结果表明,此算法具有图像细节更加丰富,边缘突出的优点。     

基于改进颜色传递策略与NSCT的红外与可见光图像伪彩色融合

提出一种基于改进颜色传递策略与非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像伪彩色融合算法。首先,利用NSCT与基于清晰区域的Canny边缘检测算法获得灰度融合图。其次,将融合灰度图像插入Y通道,源图像与融合灰度图像之间的残差图像分别插入Cb、Cr通道以生成YCbCr源彩色图像。最后,利用本文设计的颜色传递模型对源彩色图像和目标图像进行色彩颜色统计匹配,同时,通过自适应颜色传递参数模型调整颜色传递参数。实验结果表明,本文提出的融合算法使得伪彩色融合图像不仅对比度高、传递色彩自然、可以较好地抑制色彩渗入图像目标,而且对目标图像质量要求不严格。     

纹理特征提取方法

纹理作为图像重要特征,广泛存在于各种图像中。文中主要介绍了基于分形维数提取法、小波提取法、Gabor滤波器提取法、灰度共生矩阵提取法等纹理特征提取的原理和步骤等,并对各个方法的优、缺点进行了归纳总结。     

一种多尺度灰度共生矩阵的纹理特征提取算法

纹理特征作为图像的一个重要特征,在国画分类识别中的地位十分重要,但现有的纹理提取算法大多基于灰度信息而忽略了颜色信息。针对国画分类识别中纹理提取算法存在的问题,本文提出了一种多尺度、多色域的纹理特征提取算法,该算法结合了轮廓波变换和灰度共生矩阵的优点。为了对国画进行特征提取,该算法首先将国画图像转变到HSI色彩空间。然后,提取色调、饱和度、强度这三个色彩分量进行分区域操作,即提取每一个色彩分量的纹理特征。最后,将提取的3个特征向量融合并进行主成分分析降维。实验证明,与灰度共生矩阵相比,本文算法在国画分类识别方面查准率提高了7.5%,查全率提高了8.7%。实验表明多尺度灰度共生矩阵算法优于传统的灰度共生矩阵算法。     

激光雷达中基于组合纹理的低空风切变识别算法

针对不同的风切变在激光雷达图像上所呈现的不同纹理特性,提出了一种组合局部纹理特征和全局纹理特征的识别方法。先分别从激光雷达风切变图像中提取LBP特征和灰度-梯度共生矩阵特征,LBP特征反应图像的局部纹理,代表风场局部风速的变化,灰度-梯度共生矩阵特征反应图像的全局纹理,代表风场全局的风速变化,再通过典型相关分析对两种特征进行融合,最后采用最近邻分类器对三种风切变进行匹配识别。实验结果表明,该算法对三种低空风切变的平均识别率达到99.02%,与三种单一的纹理特征分类识别相比,分别提高了18.86%,5.88%和7.01%。     

彩色图像置乱方法研究

这里主要研究彩色图像的置乱方法,目的是提高置乱效果及置乱效率。分别研究了基于像素灰度变换的彩色图像置乱方法及基于像素位置变换的彩色图像置乱方法,仿真分析了2种置乱方法的不足,提出了一种新的基于Arnold变换的彩色图像置乱方法。采用同时改变像素位置及灰度值的方法,兼顾了置乱图像在视觉上及理论上的置乱效果。仿真实验表明该置乱算法提高了置乱度,节约了恢复时间,是一种简单、高效的彩色图像置乱方法。     

夜视图像局部颜色传递算法

针对基于全局统计信息颜色传递过程中存在的染色效果不能很好保持图像色彩的自然性,局部区域颜色与真实场景的颜色不符、目标变淡的问题,提出一种夜视图像局部颜色传递算法。首先,采用稀疏表示的方法对红外与微光图像融合;其次,对得到的融合图像进行非线性扩散,扩散结果采用核模糊均值聚类算法进行图像分割;然后,在YCbCr颜色空间对红外与微光图像块进行颜色传递;最后,把得到的彩色图像块组合成一幅图像,随后用得到的灰度融合图像来表征YCbCr空间的Y通道。实验结果表明,文中算法得到的彩色图像更加自然、真实。     

分割双纹理图像的最佳Gabor滤波器设计方法

本文提出了一种用单Gabor滤波器分割双纹理图像时最佳Gabor滤波器的设计方法.该方法根据纹理图像能量在频域上的分布相对集中但并不局限于单一频率的特性,通过比较两类纹理之间的Fourier功率谱密度来设计最佳Gabor滤波器.与现有的方法相比,它具有计算量小、分割效果好的特点.另外它还提供了一种根据Gabor滤波器的频率带宽参数来指导搜索最佳滤波器的新策略,这与人类视觉系统的特性是相吻合的,具有很强的可操作性.     

一种基于假彩色的像素级多传感器图像融合算法

本文给出了一种基于假彩色的像素级多传感器图像融合算法,并将其用于两幅灰度图像的融合中.这种算法将现有的图像融合技术和彩色显示技术相结合,在灰度融合图像的基础上利用色差来表现原图像与灰度融合图像的细节差异.该算法分为三步:首先,用选择与平均相结合的方法得到两幅原图像的灰度融合图像;接着,求出灰度融合图像与两幅原图像的差异图像;最后,将两幅差异图像和灰度融合图像分别送至R、G、B颜色通道进行显示.比起灰度融合图像,最终得到的彩色融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节,直觉上更容易辨认.     

基于边缘特征和亮度的彩色图像质量评价

传统的图像质量评价算法大多针对灰度图像而言,这些算法利用图像中对应的像素灰度误差建立数学模型来评价图像,不能够评价彩色图像的质量。本文提出了一种基于边缘特征和颜色亮度信息的彩色图像质量评价方法。首先,利用Sobel算子提取图像边缘;其次,定义了边缘和亮度相似系数来分析它们对图像的影响。最后,综合考虑这两个因素建立数学模型对彩色图像进行评价。大量实验表明:该方法适合评价彩色图像;同时,该实验结果与人的主观感觉的一致性较好。     

三维矩阵彩色图像WDCT压缩编码

本文深入研究了三维矩阵,首次提出了一种新的基于三维矩阵的宽离散余弦变换(3-D WDCT),并且定义了它的运算准则,证明了它的正反变换和相关性质,将之应用到彩色图像的压缩编码中.我们知道,彩色图像的三帧是同一物理模型的映射,具有相同的纹理,边缘和灰度变化等.本文充分考虑了彩色图像三帧间的结构相似性,把彩色图像的各个分量表示在一个统一的数学模型里,使彩色图像的R,G,B三帧第一次作为一个整体进行压缩编码,同时去除帧间的与帧内的冗余,而不是象其他方法那样把各个分量独立处理.实验结果表明,这种方法的重建图像无论是压缩比,信噪比,还是视觉效果都有明显提高.本文运用并发展了目前较为成熟的离散余弦变换技术,与JPEG和MPEG都有很好的兼容性.     

一种基于彩色图像的运动人体分割方法

图像分割是计算机早期视觉不可缺少的一步。彩色图像由于具有比灰度图像更多的视觉信忠．受到了越来越多的重视。该文运用改进的背景差分方法，结合直方图双阈值分割和数学形态学的算法。在彩色图像序列中获得运动人体。实验结果表明上述算法对噪声抑制和人体图像断裂处填充都是有效的，能够实时从彩色图像序列中分割出运动人体。     

视频处理器中的一种新的彩色图像增强方法

LED显示屏显示图像之前,视频图像通常用视频处理器进行图像增强等操作。本文考虑到视频处理器在RGB彩色图像变换时可能产生的彩色失真情况,提出一种自适应的灰度变换算法,此算法将原始的RGB彩色图像和经过灰度变换后的RGB彩色图像转换到HSB彩色空间,然后将两者的色调与亮度分量进行重组,再对其饱和度进行补偿。这种方法的优点是既保证了原始彩色图像在进行灰度变换后的灰度细节,又能保证其彩色细节,同时提高了原始彩色图像的对比度。另外,此算法计算量小,利于硬件的实时实现。     

夜视图像的彩色融合方法综述

介绍了夜视图像彩色融合的假彩色法、TNO法与MIT法，重点分析了MIT法的发展过程。假彩色融合法计算量很小，容易实现实时处理，但缺点是色彩不太自然；MIT法用前馈型中心－周边分离神经网络模拟生物的彩色视觉特性，融合图像的彩色自然直观，可用于多种传感器的彩色融合；TNO法可看成MIT法的简单形式，计算简单，较易实现实时，采彩也较为自然，但只能融合二种图像。     

基于小波和色彩传递的夜视图像彩色融合技术

提出一种基于小波和色彩传递的夜视图像的彩色融合方法,使观察者更容易获取图像的场景信息。结合红外图像和微光图像各自的特点,利用NRL法把红外图像和微光图像映射到彩色空间形成假彩色图像(源图像),然后通过小波变换对源图像和参考图像进行多分辨率分解,计算不同分辨率下的均值和标准方差,将各分量根据参考图像和源图像的标准方差比进行缩放,把参考图像的色彩分布传递给源图像。实验结果表明,通过与传统方法的比较,本文算法不仅获得真实场景色彩,还可以提高图像的细节信息,改善场景感知。