自动采集样本的图像颜色传递算法

图像的颜色传递是将一幅图像的颜色特征传递给另一幅图像,使目标图像具有与源图像相似的色彩。提出了一种自动采集样本的图像颜色传递方法,利用无监督学习聚类把目标图像和源图像分别分成一定数量的色彩相近的子块,通过计算各子块的纹理特征和亮度统计值,建立样本块之间的对应关系。从各子块中取出数据点密度较大的像素组成样本块。进而利用最佳匹配算法,查找目标样本块的像素在源图像对应样本块中的最佳匹配像素,将其颜色值传给目标像素。以目标图像中已完成颜色传递的样本块作为参考样本,使用纹理对比方式完成样本块以外其它像素的颜色传递。该自动采集样本算法既可用于彩色图像间颜色传递,也适用于灰度图像与彩色图像间颜色传递。在目标图像和源图像的各子块有明显纹理和亮度特征时,该算法可方便地用于批处理和视频中。     

结合区域特性和非子采样SPT的图像融合方法

针对基于方向可控金字塔变换的图像融合方法中存在的缺点与不足,提出了一种基于区域特性和非子采样方向可控金字塔变换(NSSPT)的图像融合方法.首先采用NSSPT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带、高频子带以及各方向带通子带系数;然后,针对高频和带通子带系数的选择,结合各子带图像的区域特性,给出了一种基于区域均值能量匹配的"加权平均"与选择相结合的系数融合策略;而对于低频子带系数则给出一种基于灰度均值偏差的选择与加权平均的系数选择方案,得到了融合图像的NSSPT系数.最后,经过NSSPT逆变换得到融合图像.对多组不同的源图像进行融合实验仿真,实验结果表明该方法可以避免"人为"效应或高频噪声的引入,能够获得视觉效果更佳、细节更为丰富的融合图像,其融合效果要优于基于传统的金字塔变换、小波变换以及方向可控金字塔变换的图像融合方法.     

基于混合统计建模的图像融合

针对目前在多尺度图像变换域概貌子带和细节子带采用的融合规则不统一的问题,提出一种基于金字塔双树方向滤波器组变换域混合统计建模的图像融合方法.首先将概貌子带系数、高频子带系数和各带通方向子带系数分别建模为混合高斯分布;然后根据期望最大化算法估计参数,并利用新的基于后验概率加权平均的规则进行融合;最后通过逆变换实现有效的图像融合.实验结果表明,与传统的多尺度图像融合方法相比,该方法中各子带采用的融合规则统一,融合性能更佳,并能够适合于各种类型图像的融合.     

高阶矩在颜色传输中的应用

图像之间的颜色传输有效地利用了图像的基本统计信息，是一类较新的改变图像颜色的方法．文中实现了这种方法并引入了更高的矩：斜度和峰度．利用幂变换和模变换对源图像数据的斜度和峰度等高阶矩进行了调整，使之更加类似于目标图像的分布，使图像之间颜色传输的效果更好。     

小波域颜色和纹理特征提取及图像检索方法研究

对小波域图像颜色和纹理特征的提取方法进行研究,在图像颜色特征提取方面,提出一种基于分块的HSI分量低频子带颜色特征提取方法,该方法首先根据人眼对图像的关注度对图像进行分块,对每一块的HSI分量的小波分解低频子带的颜色特征进行提取,并通过加权获得图像的颜色特征;在图像纹理特征提取方面,提出一种基于高频子带灰度-差分基元共生矩阵的二阶统计量和各子带方向特征的纹理特征提取方法,增加了方向特性的纹理特征对图像纹理的刻画更加精细;在此基础上,提出一种综合利用所提出图像颜色和纹理特性的图像检索算法,提高了图像的检索精度.实验结果验证了所提出方法的有效性.     

一种基于小波与概率估计的医学图像配准方法

为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法.以小波变换对源图像进行二级分解,并在每个分解层对其子带分量分别进行贝叶斯最大验后概率估计,求概率估计的回归参数,得到配准图像的各小波子带分量,再进行小波逆变换,实现对源医学图像的配准.     

基于NSCT和自适应PCNN的遥感图像融合方法

以全色和多光谱遥感图像为研究对象,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和自适应脉冲耦合神经网络(PC-NN)的遥感图像融合方法;该方法首先对全色图像和进行过IHS变换的多光谱图像的亮度分量进行NSCT变换,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;然后采用以各带通子带系数的梯度作为PCNN的链接强度β的PCNN图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换和IHS逆变换得到融合图像;实验结果表明,此方法更好地保留了原遥感图像中的有用信息,并提高了融合图像的质量。     

基于汉字连通分量的印刷图像版面分割方法

针对彩色印刷图像背景色彩丰富和汉字存在多个连通分量,连通域文字分割算法不能精确提取文字,提出基于汉字连通分量的彩色印刷图像版面分割方法。利用金字塔变换逆半调算法对图像进行预处理,通过颜色采样和均值偏移分割图像颜色,标记文字连通分量,根据汉字结构和连通分量特性重建汉字连通分量,分析文字连通分量连接关系确定文字排列方向实现文字分割。实验结果表明,该方法能够有效地重建汉字连通分量,在彩色印刷图像中实现对不同字体、字号、颜色的文字分割。     

基于NSCT和PCNN的彩色图像增强方法

根据人类对颜色的感知特性,本文在彩色图像的HSV空间,提出一种基于非下采样Contourlet变换（Non-subsampled Contourlet Transform, NSCT）和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks, PCNN)模型相结合的彩色图像增强算法。首先对HSV空间亮度分量V做NSCT分解,得到低频子带系数和高频方向子带系数,对低频子带系数做PCNN增强,并对处理后的系数做修正,再对高频子带系数做线性变换处理,将处理后的V分量做逆NSCT以重构;然后对饱和度分量S做幂次微调。最后,将HSV颜色空间变换到RGB空间得到增强后的图像。实验结果表明,本增强方法在视觉效果和客观评价指标上都优于比较算法,不仅增加了彩色图像的亮度,而且颜色保持较好,边缘更清晰。     

基于直方图映射和分层的图像迁移算法研究

本文提出了一种基于直方图映射和分层迁移的灰度图像上色HisT算法.对于给定的颜色图像和需要迁移的灰度形状图像,先从RGB色彩空间转换到一个正交空间lαβ,消除空间各分量之间的强相关性.然后分别统计两幅图像的灰度直方图,对于灰度图像中的象素点,保留其灰度值,而利用颜色图像中与之对应或相邻灰度等级的颜色信息为灰度图像进行粗糙上色,得到一幅过渡图像.参照灰度直方图,将颜色图像和过渡图像进行分层处理,并利用统计学方法对图像各层和整体统计量进行分析,提取颜色图像的颜色信息和过渡图像的形状信息,最终实现颜色图像到灰度形状图像的上色过程.实验证明,该算法能快速准确地实现灰度图像的上色,具有广泛的应用前景.