空间应用图像传感器系统及其应用

星载可见光硅CCD、CMOS图像传感器阵列器件和短波红外、中波红外和长波红外焦平面阵列固体电子自扫描空间传感器的迅速发展和应用引起了全世界的密切关注,本文评述星载可见光和红外焦平面阵列传感器技术的发展现状与趋势,典型的应用实例和前景。     

空间应用的图像传感器系统及其应用

星载可见光硅CCD、CMOS图像传感器阵列器件和短波红外、中波红外和长波红外焦平面阵列固体电子自扫描空间传感器的迅速发展和应用引起了全世界的密切关注,本文评述星载可见光和红外焦平面阵列传感器技术的发展现状与趋势,典型的应用实例和前景.     

基于超像素的图像语义区域引导的色彩迁移

针对图像色彩处理技术,提出基于超像素的图像色彩迁移方法,其以图像语义区域进行引导,以LAB色彩空间进行映射。首先,采用K-means和SLIC算法对输入图像进行分割;其次,对每一子区域块进行区域协方差处理,获得其二阶语义特征并生成超像素,并利用相似度测量函数构造相似矩阵,对区域块聚类可生成图像超像素;最后,再对图像内语义信息相似的像素基于LAB空间映射,完成色彩迁移。结果显示,该方法具有处理复杂图像能力较高及颜色迁移效果准确的优点。     

基于色调映射的快速低照度图像增强

在弱光条件下,图像通常具有低能见度。为了增强低照度图像,提出一种基于全局自适应色调映射的快速增强方法。将图像从RGB颜色空间变换到YUV颜色空间,对亮度通道进行双边滤波,得到基本层和细节层;对基本层图像进行自适应全局色调映射,再叠加细节层的图像信息;恢复图像色彩饱和度,并重新变换到RGB空间。该算法能快速实现增强,且增强效果更显著,尤其对有大面积低像素的图像处理得更好。     

基于Lab色彩空间和色调映射的彩色图像增强算法

针对低照度图像对比度增强处理中的细节保留和色彩恒常问题,提出一种新颖的基于Lab色彩空间和色调映射的Retinex图像对比增强算法。首先,在Lab色彩空间中将一个低对比度的输入图像分解成亮度和色度分量,并使用自适应双边滤波估计照明的强度,以便根据亮度和颜色值来考虑合适的相邻像素。然后利用基于抛物线的色调映射函数来提高估计光照图像的对比度。最后,将加强的亮度和原始的色度结合在一起以产生一个增强的彩色输出图像。实验结果表明,所提算法通过减弱图像伪影增强了图像的细节和边缘结构,同时通过避免色彩偏移较好地保留了图像的自然度。     

结合高色彩相似度预处理的压缩域隐写算法

为提高图像隐写算法的载荷能力,增强载体的嵌入容量,提出一种结合高色彩相似度预处理的压缩域隐写算法。对图像进行预处理,利用超像素分割(SLIC)将图像根据内容进行分块,该分块方式具有空间接近度低、色彩相似度高的特点,增强图像的载荷能力;利用改进后的AMBTC压缩编码算法对形状和大小不规则的超像素块进行重新编码并嵌入秘密信息。通过设计率失真实验和有效性实验,验证了该预处理算法对提高嵌入容量的有效性。     

基于色彩空间分解的低照度图像增强方法

针对低照度图像增强问题,提出一种基于色彩空间分解的图像增强算法.为了实现图像亮度和色彩的解耦合,将图像进行空间转换;利用中值滤波算法与Retinex算法融合以及基于OTSU处理的自适应局部直方图均衡化,分别实现了亮度分量的增强和饱和度分量的校正.分层图像合成、图像降噪处理和色彩空间的转换,确保增强图像色彩的均匀和清晰度的提高.实验结果与其他几种经典算法相比较,算法获得的增强图像细节方面更为丰富,图像的清晰度更高.     

基于同态滤波的平面视觉图像色彩增强算法

针对因光照环境导致图像色块像素分布不均、失真以及视觉效果不佳等问题,在同态滤波的基础上提出平面视觉图像色彩增强算法.根据RGB色彩空间的分量变化缺陷,将需要处理的图像色彩空间转换为HSV形式,并分块处理.对所有图像在DCT变换的基础上进行同态滤波计算,并通过图像构成条件创建对应的同态滤波模型.采用压缩低频、提升高频的方法获取清晰图像,构造巴特沃思型的同态滤波器,缓解图像色彩不均匀和视觉效果失真的情况,最后运用基于HSV的可见度函数去除图像中存有的块效应.仿真结果表明,所提算法能够有效地消除图像的块效应,保护图像边缘信息,具有较高的适用性和有效性.     

基于ART2网络的彩色像素分析及其应用

像素分析是图像处理相关领域的其他分析(例如形状、纹理等)的基础,正确而有效地识别图像或视频流中像素的色彩及亮度是顺利进行后续工作的保证。在对RGB颜色空间做合理映射变换的基础上,提出了将ART2网络运用于彩色像素的归类,并通过图像处理的过程和结果演示了警戒值调节和"幼态延续"学习的作用。对处理结果的理论分析表明,这种方法符合人类观察图像的心理和生理过程,对阴影等干扰信息具有较强的适应性。     

基于Zernike矩的新型Retinex图像增强方法研究

针对传统的Retinex算法对雾天和彩色图像增强时,会出现色彩恢复不协调,光照分布不均匀这类缺点,提出了一种新的基于Zernike矩模型的Retinex图像增强方法。通过在HSV空间中求解图像V分量和S分量的Zernike矩来提取图像的背景灰度和阶跃高度,然后调节邻接像素内灰度变化差异和区域饱和度的相关性,进而增强图像的亮度,恢复图像的色彩。实验结果表明,该方法有效地解决了图像色彩恢复和光照恢复不足这一问题,而且对不同特点的图像都有良好的适应能力。     

局部累积直方图在彩色图像检索中的应用

局部累积直方图通过对颜色空间进行相似色区间划分，在每个区间内应用累积直方图法对图像的颜色特征进行提取，使得根据颜色对图像的检索更加合理有效。本文通过在HSI空间对色调和饱和度进行合理划分，并对图像间色调、饱和度和亮度进行匹配、加权求和，给出了根据局部累积直方图计算图片间相似值的一种具体算法。实验证明，该算法实现简单，检索速度、查全率、准确率均高于一般累积直方图法。     

Adaptive fuzzy color segmentation with neural network for road detections

In this paper a new color space, called the RGB color ratio space, is proposed and defined according to a reference color such that an image can be transformed from a conventional color space to the RGB color ratio space. Because a color in the RGB color ratio space is represented as three color ratios and intensity, the chrominance can be completely reserved (three color ratios) and the luminance can be de-correlated with the chrominance. Different from traditional distance measurement, a road color model is determined by an ellipse area in the RGB ratio space enclosed by the estimated boundaries. A proposed adaptive fuzzy logic in which fuzzy membership functions are defined according to estimated boundaries is introduced to implement clustering rules. Therefore, each pixel will have its own fuzzy membership function corresponding to its intensity. A basic neural network is trained and used to achieve parameters optimization. The low computation cost of the proposed segmentation method shows the feasibility for real time application. Experimental results for road detection demonstrate the robustness to intensity variation of the proposed approach.     

Segmentation of chromatic images

When analyzing color pictures one often requires that the image be segmented into meaningful regions based upon the color characteristics of the scene. Such a problem can assume two different forms. The first variation arises when particular color space characteristics are known and the goal is to detect and extract image regions which possess the given color characteristics. The second case arises when there is no a priori knowledge about the color space characteristics of the scene and the goal is to segment the scene into meaningful regions which possess uniform color space characteristics. This paper describes an interactive system which uses a decision surface modeling approach to solve the first case and uses clustering techniques in the three-dimensional color space to solve the second case. A set of examples is presented and the performance of the system is evaluated.     

基于区域特征加权的JPEG改进算法

JPEG标准在对彩色图像编码时,为了提高图像的压缩率,需要将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间并对颜色分量Cb与Cr进行重采样.颜色空间转换与重采样会引起还原图像光谱畸变现象.在研究图像融合技术的基础上,提出一种基于区域特征的动态加权色彩空间变化方法.根据主观目视和客观评价指标,对还原图像进行了比较和分析.仿真试验表明,提出的方法可以提高还原图像的光谱分辨率,同时很好保持了原图像的空间分辨率.     

基于颜色特征和Sift特征的胶囊内镜图像检索

无线胶囊内镜实现了小肠部位以及整个消化道无痛无创的检测,受到了人们的广泛关注.但其检测过程会产生大量图片,人工判读已成为制约其发展的瓶颈.为提高诊断效率,提出一种基于颜色特征和Sift特征的内镜图像检索方法.首先,将胶囊内镜图像转换到HSI颜色空间,对各颜色分量进行量化和加权融合,提取其颜色特征;然后,提取胶囊内镜图像的Sift特征描述符并进行匹配工作,筛选出好的匹配对;最后,结合颜色特征和Sift特征实现内镜图像检索工作.针对胆汁异常、肿瘤和出血病例图像进行检索实验,本文方法的检索精度和检索稳定性相比较单一颜色特征和Sift特征都得到了明显的提升.实验结果证明了本文方法的良好性能,为胶囊内镜的辅助诊疗提供了一个可参考的方法.     

一种用于数字图象传感器的彩色插值算法

由于物理结构的限制 ,单片 CCD和 CMOS彩色图象传感器在每个像素的位置上只能采集一个颜色分量 ,其余两个颜色分量只能通过插值的办法得到 .鉴于通常的线性插值方法容易使图象的边缘变得模糊 ,并可能出现较为明显的颜色失真 ,而一些新方法尽管可以得到较高质量的插值图象 ,然而运算的复杂性限制了它们的应用 .为此提出了一种在色差空间进行插值的算法 ,以代替普通颜色空间的插值 ,同时用基于有理函数的插值算子来代替普通的线性算子 ,并通过后处理来进一步提高插值图象的质量 .由于色差空间的插值考虑了不同颜色分量间的耦合性 ,并利用了有理函数插值算子固有的边缘自适应特性 ,因而得到了较好的效果 .该方法另外的一个优点是计算速度较快 .实验结果表明 ,该该算法是有效的 .     

多颜色空间上的交互式图像分割

介绍了视觉颜色空间及其在交互式图像分割中的作用,实验分析了它的奇异性,在此基础上,考虑像素的空间和色彩分布,提出了基于区域生长法的多颜色空间、多度量准则的聚类算法和零碎区域的合并算法,颜色空间选取HSL和RGB两种,相似性度量包括了种子点、扩张点和生长区域三个方面,并用于敦煌壁画图像的分割。     

基于3D直方图的彩色图象分割方法

以阈值分割技术为基础，提出了基于3D直方图的生长法和尺度空间聚类方法。分别利用3D空间中同一类目标像素频度的连通性的尺度空间聚类原理，简单而有效地解决了多维阈值分割带来的过度分割问题。该方法对不同类型图象具有很好的适应性，并已成功应用于医学彩色图象处理领域。     

颜色特征在图像检索中的应用研究

在基于内容的图像检索中,颜色作为一种重要的图像视觉信息已得到了广泛的应用,它将图像颜色空间各分量的统计信息用直方图的形式反映了出来,具有简单、明了和抗干扰能力强等特点.提出了一种基于尺度空间理论的直方图定性匹配算法.该算法提取尺度空间中直方图的定性特征,然后根据规定的匹配度量公式得到直方图的匹配度量.实现了由粗到精逐层匹配直方图,逐渐检索到最匹配图像的方法,经实践检验取得了较理想的效果.     

运用视频监控技术检测高速运动目标的新算法

提出了一种新的基于图像块和HVS彩色图像差值技术的高速运动目标检测算法。对分块后的图像进行粗检，辅以经验知识确定出目标的大概区域。在锁定的局部区域内运用HVS彩色图像差值方法检测出运动目标。实验结果表明，该算法克服了传统的差图像法的缺点，能够有效地抑制阴影的影响，具有自适应性强、速度快等优点。在复杂的环境下，运用该算法提取运动目标可以获得满意的效果。