改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低以及误匹配率高的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法;该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中,并对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;其次,结合单向匹配和双向匹配的比值,提出了一种最优化阈值选择准则,如果欧氏距离比率小于最优化阈值,完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵得到配准图像;实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比于原SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。     

分享精彩体验 共迎彩色商务——柯尼卡美能达色彩体验分享会在沪举行

2008年12月13日,全球彩色商务领导厂商柯尼卡美能达办公系统(中国)有限公司在上海举办了针对白领人群的色彩体验分享会,并邀请来自同济大学的色彩专家分享了色彩文档搭配技巧,白领们在分享会上也分享了自己应用色彩的心得体会. 柯尼卡美能达色彩体验分享会聚集了来自各行各业的白领人群,旨在通过相互交流彩色文档的制作方法,色彩的搭配技巧,帮助白领们能够制作有效的彩色文档,掌握色彩运用的知识和技巧.并且,通过色彩体验分享会的分享,提供一个给白领们学习和了解提升办公效率方法的平台,了解柯尼卡美能达在彩色文挡输出方面的解决方案.     

一种基于彩色分割的改进DSM视差匹配算法

提出了一种改进的视差匹配算法.采用基于图像彩色分割的自适应权重方法,提高了DSM算法中像素点显著性估计的准确度,降低了视差匹配的误匹配率;并利用同一彩色区域的像素视差的相关性,缩小了视差匹配的搜索范围,减少了视差匹配的运算量.使用Middlebury网站的标准测试图像对文中的视差匹配算法进行了评估,实验结果表明,提出的视差匹配算法与DSM算法相比,降低了误匹配率,并且提高了运算速度.     

基于UML的彩色建模技术的研究与应用

建模技术是进行业务系统设计的关键技术.彩色建模技术是在UML建模的基础上,运用色彩进行的可视化建模技术.文中对彩色建模技术进行了介绍和研究,并针对专家在线咨询系统的设计过程,运用彩色建模技术进行了建模的研究工作.介绍了彩色建模的4种常用的模型原型及相应的色彩着色方案,给出了在实践中运用彩色建模技术的实现策略.对于在实践中运用彩色建模技术进行业务系统建模工作具有指导意义.     

谈谈色彩运用

色彩的运用在网页中的作用真是太重要了,有些网页看上去十分典雅、有品位,令人赏心悦目,但是页面结构却很简单、图像也不复杂,这主要是色彩运用得当.1、色彩基本概念自然界中的颜色可以分为非彩色和彩色两大类.非彩色指黑色、白色和各种深浅不一的灰色,而其它所有颜色均属于彩色.任何一种彩色都具有三个属性:     

DJ810平衡多指标

惠普公司面向小型办公市场的HP DeskJet 810C彩色喷墨打印机将打印质量、打印速度、打印成本和易用性融合,运用了ColorSmart Ⅱ(智能色彩二代)技术和PhotoREt Ⅱ(富丽图技术)。 ColorSmart Ⅱ技术包括了与微软共同开发的色彩匹配标准sRGB、对多媒体MMX指令的支持     

基于彩色纹理匹配的色彩传递方法研究

目前,点匹配和高阶矩的色彩匹配算法,主要是利用Lαβ空间中的亮度信息,在源图与目标图之间进行像素颜色匹配传递。但是,对于一些彩色图像间的传递来说,仅凭亮度信息有时并不能找到最匹配的点,而且,这些方法往往都需要检索整个源图才能找到最匹配的点,相同亮度的点经常都会重复进行匹配,导致上色的速度过慢。本文在亮度匹配的基础上,结合了彩色通道信息进行匹配,并在源图检索过程中,采用了亮度分级的匹配方法,减少了匹配的次数,改进了传递的效果和速度。     

彩色扫描地图的自动分色算法研究及实现

对彩色扫描地图图像的色彩误差进行了分析，运用特征向量匹配法对地图上黑版要素进行分层，然后对地图的色彩空间进行转换，并提出了基于二维直方图模糊约束的模糊C－均值（FCM）聚类方法，较好地解决了地图的自动分色问题。该方法已编程实现，效果比较理想。     

拓扑信息区域匹配的室内设计色彩转移算法

针对室内场景区域之间色彩区别度大、色彩相对丰富的特点,提出一种基于拓扑综合信息指导区域匹配的室内设计色彩转移算法.首先对室内设计图像进行区域分割,计算每个区域的拓扑综合信息,根据拓扑结构信息确定区域匹配关系,提高色彩转移的准确性;其次在已匹配的区域之间进行色彩转移,并对没有对应输入色彩的区域进行色彩调整,提高色彩转移的完整性;最后采用色彩和谐算法来降低色彩转移中产生的杂色对色彩转移结果的影响,提升转移后的色彩和谐度.实验结果表明,该算法在全局上能较好地保留图像色彩的丰富性,在局部上能获得较好的匹配关系和色彩调整结果,从而获得较好的色彩转移结果.     

基于色彩传递与扩展的图像着色算法

色彩的不均匀一直是色彩传递算法中没有解决的问题。一些传统的算法只是单独依靠像素点的匹配来进行色彩传递,难以保证处理后图像色彩在空间上的连续性,即某些像素点的色彩和它周围的色彩反差较大。针对此问题,提出了一种基于色彩传递与扩展的图像着色算法,先利用传统的色彩传递方法,在lαβ空间对灰度目标图像进行局部上色,然后再利用色彩扩展的算法,对其他未经过上色的区域进行色彩扩展,完成整幅灰度目标图像的自动彩色化过程。实验得到了色彩细腻均匀的结果图像,验证了算法的实用性。     

基于网络的彩报印刷墨色预置分布式控制系统

针对我国绝大多数彩报印刷企业,在墨色预置方面仍然采用人工目测、手动调节和单印刷机操作等落后方法,提出一种基于网络的彩报印刷墨色预置分布式控制系统,该系统采用现场总线和PLC对多台彩报印刷机进行集中管理和墨色预置分布式控制,从而实现了印刷过程的高效自动控制。     

四色打印的灰度平衡方法研究

基于色彩学理论，提出两种灰度平衡算法用于从三色到四色打印的转换，通过对样本数据的学习自动获取四色打印所需的灰度平衡关系，然后将这两种方法与传统的等量代替法进行了比较，最后，基于GCR思想，提出一种改进的颜色分离模型用于四色打印的底色去除处理，实验结果表明，与传统方法相比，该方法具有逼近精度高，学习能力强和所需测试的样本工作量少的优点，算法对不同的打印条件（墨水，纸张等）均具有较强的适应能力。     

The nature of unsupervised learning in deep neural networks: A new understanding and novel approach

Over the last decade, the deep neural networks are a hot topic in machine learning. It is breakthrough technology in processing images, video, speech, text and audio. Deep neural network permits us to overcome some limitations of a shallow neural network due to its deep architecture. In this paper we investigate the nature of unsupervised learning in restricted Boltzmann machine. We have proved that maximization of the log-likelihood input data distribution of restricted Boltzmann machine is equivalent to minimizing the cross-entropy and to special case of minimizing the mean squared error. Thus the nature of unsupervised learning is invariant to different training criteria. As a result we propose a new technique called “REBA” for the unsupervised training of deep neural networks. In contrast to Hinton’s conventional approach to the learning of restricted Boltzmann machine, which is based on linear nature of training rule, the proposed technique is founded on nonlinear training rule. We have shown that the classical equations for RBM learning are a special case of the proposed technique. As a result the proposed approach is more universal in contrast to the traditional energy-based model. We demonstrate the performance of the REBA technique using wellknown benchmark problem. The main contribution of this paper is a novel view and new understanding of an unsupervised learning in deep neural networks.     

基于参考图像的彩墨画快速渲染法

通过对彩墨画创作过程的模拟,提出一种基于参考图像的彩墨画快速渲染算法,其模拟过程分为铺底模拟和细节刻画两个阶段。在铺底阶段,利用平均曲率流与冲击滤波的组合对图像进行细节简化,并通过对颜色空间的截取和拉伸数字模拟彩墨画的留白特征,同时提供基于PatchMatch算法的颜色学习着色方法;在细节刻画阶段,针对墨水的扩散现象提出一个随机模拟扩散的公式,并给出模拟彩墨画描边手法的边界处理方法,最后进行纸张效果合成。实验结果表明,该算法能够快速地将参考图像渲染成具有彩墨画风格的艺术作品。     

基于BACON系统实现彩色图像黑白打印方法的自动化

基于科学发现中的BACON系统,提出将屏幕上的标准RGB彩色图像转换为黑白灰度图像打印输出的方法,利用学习算法,并根据人眼的视觉特性,发现转换函数,从训练例子中发现转换函数中的能数,无需修改打印程序,在不同的墨水,纸张和抖动模式下可重新通过学习程序发现这些参数,因此,该方法具有一一的通用性,实现了彩色图像黑白打印的自动化。     

基于BP神经网络的颜色补偿模型

针对光源渐变等因素在机器视觉中产生的相关问题,提出了一种基于BP神经网络的图像颜色校正方法.该方法通过合适的训练集对BP神经网络进行大量训练,得到光照变化前后图像像素点之间的映射关系,从而建立了在渐变光照环境下的颜色恒常性模型.该方法不需要内建约束的自适应模型,对于输入的数据不需要对表面属性做特定假设,拥有自适应、自学习的特点.实验结果表明,该模型对室内真实环境中渐变日光下颜色的识别表现出较好的颜色恒常性.     

利用VB6.0实现测色仪的功能扩展

在油墨行业中测色仪已经使用非常广泛，但对套印油墨颜色的综合测试评价方面还不能满足需要。本文就此问题提出了利用VB6．0中MSCOMM控件来扩展测色仪功能从而实现绘制色区图的解决方法。     

Image-based color ink diffusion rendering

This paper proposes an image-based painterly rendering algorithm for automatically synthesizing an image with color ink diffusion. We suggest a mathematical model with a physical base to simulate the phenomenon of color colloidal ink diffusing into absorbent paper. Our algorithm contains three main parts: a feature extraction phase, a Kubelka-Munk (KM) color mixing phase, and a color ink diffusion synthesis phase. In the feature extraction phase, the information of the reference image is simplified by luminance division and color segmentation. In the color mixing phase, the KM theory is employed to approximate the result when one pigment is painted upon another pigment layer. Then, in the color ink diffusion synthesis phase, the physically-based model that we propose is employed to simulate the result of color ink diffusion in absorbent paper using a texture synthesis technique. Our image-based ink diffusing rendering (IBCIDR) algorithm eliminates the drawback of conventional Chinese ink simulations, which are limited to the black ink domain, and our approach demonstrates that, without using any strokes, a color image can be automatically converted to the diffused ink style with a visually pleasing appearance     

贪婪支持向量机的分析及应用

支持向量机推广性能的分析是机器学习中的一项重要内容。依据可通过最小化本性支持向量个数来构造支持向量机的思路,结合稀疏学习,从贪婪方法的角度出发,提出了一种新的支持向量机,称之为贪婪支持向量机。利用UCI数据库中的乳腺癌数据集来测试贪婪支持向量机算法在平衡估计精确性和解的稀疏性方面的性能。针对设计的贪婪支持向量机,利用经验过程中的方法,得到这一类型支持向量机的推广性能。     

机器学习中的核覆盖算法

基于统计学习理论的支持向量机（SVM）方法在样本空间或特征空间构造最优分类超平面解决了分类器的构造问题,但其本质是二分类的,且核函数中的参数难以确定,计算复杂性高．构造性学习算法根据训练样本构造性地设计分类网络,运行效率高,便于处理多分类问题,但存在所得的分界面零乱、测试计算量大的缺点．该文将SVM中的核函数法与构造性学习的覆盖算法相融合,给出一种新的核覆盖算法．新算法克服了以上两种模型的缺点,具有运算速度快、精度高、鲁棒性强的优点．其次．文中给出风险误差上界与覆盖个数的关系．最后给出实验模