基于单片DMD的无透镜式彩色全息投影技术

通过调整R,G,B三色激光入射DMD的角度来解决彩色全息光电再现时各颜色分量的再现像中心无法重合这个问题。以彩色图的一单色分量为基准,对原始图中的物体进行倍率色差的消除;通过调整三色分量在全息图中的位置以及调节三色激光器入射角度来消除横向位置色差;设计一套基于单片DMD的无透镜式彩色全息投影系统,并通过光电再现实验,得到彩色全息再现图像。所提出的方法不仅再现光路简洁,而且不需要引入时序控制装置,仅需单片DMD就可以直接再现出彩色物体。     

彩色全息显示方法与系统概述

彩色全息显示是全息视频显示技术发展的重要目标。概述了基于空间光调制器实现彩色全息显示的方法与系统构建问题。首先,介绍了彩色全息显示中三个单色全息像叠加生成彩色全息再现像的基本原理。分析了全息图生成的方法,比较了光全息图、数字全息图、计算机生成全息图的不同。其次,讨论了彩色全息显示系统构建时空间光调制器的选择以及多波长照明下的相位调制特性问题。在实际系统中,红、绿、蓝三色激光或者发光二极管都可以用作系统照明光源。然后,描述了基于时分复用、空间复用、空间划分、空间叠加方法构建的彩色全息显示系统架构,指出彩色全息重构结果受到空间光调制器像素结构和色差等问题的影响。最后,展望了彩色全息显示技术的发展方向。     

基于超快液晶薄膜的实时动态全息三维视频显示

介绍了在超快液晶薄膜中的实时动态全息视频显示成果,此薄膜不需任何外加电场,而且全息响应在毫秒量级,全息图建立和自擦除时间最快都可达到1ms。利用红绿蓝(RGB)三色激光作为读出光获得了无串扰噪声红绿蓝三色实时动态全息显示视频。基于全息复用技术,在此材料中实现RGB模式彩色全息视频显示。由于此材料易于制成大尺寸显示屏,而且无需任何外加电场,所以由其制成的空间光调制器或其他全息显示器件无需进行像素化,这样就能有效地克服现有空间光调制器的缺陷,其有望在未来被开发成高分辨率、大尺寸、彩色实时动态全息三维视频显示器。     

时空复用法实现傅里叶计算全息图的彩色显示

为实现傅里叶计算全息图的真彩色显示,本文提出了一种时空复用方法。首先对一幅彩色场景进行红绿蓝分色,并按照一定的比例对三色场景进行缩放处理,实现真彩色再现像的色差补偿;然后制作3幅具有特定结构的全息图,将3幅全息图轮流加载到空间光调制器上,通过时空复用保证了彩色再现像信息的完整性;最后通过使用滤光片,实现以白光LED作为再现光源的真彩色全息显示。结果验证了所提出方法的可行性。     

真彩色边缘照明全息图

利用三维漫反射物体的激光色编码技术，并结合边缘照明全息的特点，制造真彩色全息。采用这方法可使彩色全息再现做到方便、严密、整体。具有很大的开发应用前景。     

计算合成全息与全彩色3维显示技术的研究

为了实现彩色真实物体的全彩色3维显示,研究了基于计算合成全息技术的全彩色3维显示技术.通过计算机获取彩色3维物体的坐标、亮度、颜色等信息,用计算机模拟物光波和参考光波,在计算程序中进行参量设置,计算对应于红、绿、蓝三色光波的3幅菲涅耳计算全息图.根据全息物像关系控制3幅菲涅耳计算全息图的位置,用单波长激光同时再现3幅计算全息图,将3幅菲涅耳计算全息图合成为彩色彩虹全息图.在白光下获得3维立体图像,进行了理论分析和实验验证.结果表明,利用计算合成全息技术可以实现彩色真实物体的全彩色3维显示.     

用全息分色法制作彩色全息图

通过使用三张编码全息片和三种滤光片,用白光将彩色正片的红、绿、兰三色信息记录在一张或两张全息片上。用单色激光同时再现出记录的三种颜色信息的光强分布,并将它们记录在同一张全息片上作成彩色全息图。本方法的显著优点是消除了影响彩色全息图质量的激光斑纹及提高了彩色全息图制作中的光功率利用率。     

基于数字透镜区域采样的计算全息色差补偿方法

针对计算全息彩色光电再现过程中,由成像区域中心点不重合引起的色差问题,提出一种基于数字透镜区域采样的补偿方法。通过改变数字透镜的采样区域,实现再现像位置的移动,再现像的偏移量与数字透镜采样区域的偏移量在水平和竖直方向等大反向。实验使用单个空间光调制器的空分复用法,以蓝色再现像为基准,调节红色和绿色再现像的位置,实现了计算全息色差的补偿,结果证明了所述方法的可行性。     

无狭缝计算全息图的白光再现

利用彩虹全息是实现白光全息的常用方法,由于记录过程中引入狭缝使得再现像的视场非常狭小,且只有水平视差。在计算全息中模拟无狭缝记录,通过博奇编码获得菲涅耳全息图,以视频信号输入液晶板(LCD)显示,在白色发光二极管(LED)照明下获得同时具有水平和垂直视差的彩色全息再现像,大小为15 mm×15 mm。调整物面采样间距和滤波小孔孔径以减小色模糊、提高再现光的空间相干性,获得的白光再现像与彩虹全息图的再现像相比,前者虽然牺牲了一定的像质,但垂直视场角远大于后者,且整个系统简单紧凑、操作方便,再现像视场范围大,利于观察和接收,另外宽光谱光源和空间光调制器的使用为实现实时三维彩色全息打下了基础。     

计算彩色彩虹全息术颜色复现机理分析

基于颜色传递和匹配原理,讨论了彩色计算全息色系和计算机显示色系下颜色量的一般转换关系,同时研究了计算全息物光波振幅和其对应的颜色量之间的等色传递问题,建立了计算全息物光波振幅与计算机显示色系下颜色量之间所应满足的关系。在此基础上对计算彩色彩虹全息术颜色复现机理进行了详细的讨论,给出了计算彩色彩虹全息术颜色复现时的三原色。     

Color quantization and processing by Fibonacci lattices

Color quantization is sampling of three-dimensional (3-D) color spaces (such as RGB or Lab) which results in a discrete subset of colors known as a color codebook or palette. It is extensively used for display, transfer, and storage of natural images in Internet-based applications, computer graphics, and animation. We propose a sampling scheme which provides a uniform quantization of the Lab space. The idea is based on several results from number theory and phyllotaxy. The sampling algorithm is very much systematic and allows easy design of universal (image-independent) color codebooks for a given set of parameters. The codebook structure allows fast quantization and ordered dither of color images. The display quality of images quantized by the proposed color codebooks is comparable with that of image-dependent quantizers. Most importantly, the quantized images are more amenable to the type of processing used for grayscale ones. Methods for processing grayscale images cannot be simply extended to color images because they rely on the fact that each gray-level is described by a single number and the fact that a relation of full order can be easily established on the set of those numbers. Color spaces (such as RGB or Lab) are, on the other hand, 3-D. The proposed color quantization, i.e., color space sampling and numbering of sampled points, makes methods for processing grayscale images extendible to color images. We illustrate possible processing of color images by first introducing the basic average and difference operations and then implementing edge detection and compression of color quantized images.     

UIEC^2-Net: CNN-based underwater image enhancement using two color space

Underwater image enhancement has attracted much attention due to the rise of marine resource development in recent years. Benefit from the powerful representation capabilities of Convolution Neural Networks(CNNs), multiple underwater image enhancement algorithms based on CNNs have been proposed in the past few years. However, almost all of these algorithms employ RGB color space setting, which is insensitive to image properties such as luminance and saturation. To address this problem, we proposed Underwater Image Enhancement Convolution Neural Network using 2 Color Space (UICE^2-Net) that efficiently and effectively integrate both RGB Color Space and HSV Color Space in one single CNN. To our best knowledge, this method is the first one to use HSV color space for underwater image enhancement based on deep learning. UIEC^2-Net is an end-to-end trainable network, consisting of three blocks as follow: a RGB pixel-level block implements fundamental operations such as denoising and removing color cast, a HSV global-adjust block for globally adjusting underwater image luminance, color and saturation by adopting a novel neural curve layer, and an attention map block for combining the advantages of RGB and HSV block output images by distributing weight to each pixel. Experimental results on synthetic and real-world underwater images show that the proposed method has good performance in both subjective comparisons and objective metrics. The code is available at https://github.com/BIGWangYuDong/UWEnhancement.     

基于RGB空间的彩色图像分层检测方法研究

针对彩色图像具有颜色信息的特殊性,本文利用了背景与目标在不同颜色层亮度的差异性,提出一种对彩色图像进行RGB分层处理的目标检测方法。即通过RGB三原色原理对彩色图像分层处理,获得3幅目标图像,结合数学形态学的非线性应用,设计了自适应的阈值分割法分别对R、G、B空间进行目标检测,得到侧重点不同的检测结果,然后将检测结果进行融合。实验证明,与灰度化处理后进行目标检测方法相比,本算法在完整性和准确性方面有所提高。     

一种YUV颜色空间下的多视差图偏色校正方法

在多幅视差图中选取一副颜色接近真实的图像作为标准图,然后将该标准视差图和偏色视差图分别进行从RGB到YUV的颜色空间转换,计算偏色视差图在YUV颜色空间下的3个颜色校正系数K,得到YUV颜色空间下待校正偏色图像的真实颜色灰度值,最后将得到的颜色灰度值从YUV转换到RGB颜色空间,从而实现任意多幅偏色视差图的校正。实验研究表明,本方法可以实现任意多路偏色程度在15%以内的偏色校正,校正效果较好,从而能改善自由立体显示器的显示质量。     

YUV到RGB颜色空间转换算法研究

图像的显示质量在计算机视觉系统中起着关键性的作用。在此根据YuV到RGB颜色空间的转换理论、图像数据格式以及转换公式,并在精简的图像采集平台上,获取图像的YUV数据,并分别基于VC＋＋和Matlab提出了一种颜色空间转换算法。通过实验验证表明该算法可以有效地提高图像的显示质量。     

基于FPGA的可变规模多格式YCbCr到RGB快速转换模块设计

文章介绍了YCbCr色彩空间和RGB色彩空间之间的转换的方法,实现了不同规模以及不同数据结构的YCbCr到RGB的快速硬件转换。采用数据重排列和数据分离等方法,不仅支持QCIF到HDTV多种分辨率的视频转换,而且支持YCbCr444、YCbCr422和YCbCr420等多种打包或平面YCbCr格式。本设计方案已用VerilogHDL语言实现,并在FPGA平台验证通过,转换后的RGB视频可直接输出到显示器显示,并能实现视频控制,存储,回放等功能。     

一种基于视觉的手指与全息影像交互研究

利用全息技术进行真三维显示是显示技术研究领域中的一个亮点。为了探讨人与三维全息影像的交互问题,提出了基于视觉的手指与全息影像的交互方法。结合背景差分和色度差分检测图像中的人手区域,然后分析手部轮廓曲率定位指尖位置,并通过指尖位置引导人头三维全息实影像的显示,实现了人与全息实影像的动态交互。最后,通过对比指尖坐标的程序检测值与人工标定值,验证了指尖定位的准确性;通过分析指尖位置与人头影像的对应关系,验证了交互的正确性。     

组合数字彩色动感全息图的研究

提出了一种基于傅里叶变换全息原理制作数字彩色动感全息图的方法。该方法通过获取待记录对象同一时刻不同位置状态和同一位置不同时间状态的多幅图像,将每幅图像分解为RGB三基色灰度图,利用计算机软件编程进行全息编码、记录与模拟再现,再将三基色灰度图合成为彩色图像。将不同位置和不同时刻的再现像按预定方式排列,当人眼移动时由于视觉暂留效应,会看到随着空间状态变化和时间状态变化的彩色动感全息图。实验结果表明,通过该方法制作的全息图能够产生丰富的动感效果,且随着排列规则、角度间隔、时间间隔的变化,动感效果也发生相应变化。     

人工神经网络在CRT色空间变换的应用

提出一种基于人工神经网络的色空间变换方法。该方法利用神经网络的非线性变换的特点，他既解决了RGB色彩空间到CIELAB色彩空间的非线性变换，又可用于其他的色彩空间转换。并对网络的学习，变换的色差进行了分析。如果采用硬件的神经网络，有望实现实时变换。     

失真代价动态更新的自适应彩色图像隐写算法

基于灰度图像隐写算法直接应用于彩色图像引起的安全性问题,该文针对彩色分量提出一种动态更新失真代价的空域隐写算法。首先,分析了彩色分量内容特性与通道间相关性的关系,提出中心元素的失真更新准则。随后,考虑到隐写过程中邻域分量嵌入修改产生的交互影响,得到维持邻域相关性的最优修改方式。最后,提出彩色分量的失真代价动态更新策略(CCMS),并应用该策略设计实现了一种彩色图像的空域自适应隐写算法。实验表明,在5种嵌入率下HILL-CCMS,WOW-CCMS算法对彩色隐写特征CRM,SCCRM的抗检测能力明显高于HILL和WOW算法。