基于LCH色空间对比敏感度函数的彩色图像滤波方法

本研究采用由CIE1976 LAB色空间发展而来的LCH颜色空间和基于人眼视觉系统(HVS)的对比敏感度函数(CSF),建立了LAB模式下彩色图像滤波流程,对彩色图像进行LCH-CSF视觉滤波,并进行了彩色图像色差分析。研究表明,基于LCH颜色空间的对比敏感度函数模型,可以满足设备无关条件下彩色图像频域处理的要求。依照所构建的图像滤波流程,进行CSF视觉滤波,可以实现不同观察距离、不同图像尺寸下的良好视觉效果。     

基于LCH视觉频率响应特性的图像编码研究

对比敏感度函数(CSF)是表征人眼视觉频率响应的重要方法之一。本研究以LCH颜色空间为基础,结合大量实验构建出的CSF模型曲线,生成基于多种中心色调角的明度、彩度和色调角滤波器,根据阈值限定,对图像进行对应的滤波压缩处理,并编制出用于图像处理的C语言程序。根据处理后得到的图像,将基于LCH-CSF模型的图像与主流JPEG压缩图像进行对比评价,为图像压缩方法的研究提供了新的思路,同时也验证了LCH颜色空间下所构建的CSF模型曲线与人眼视觉频率响应的契合程度。     

图像颜色空间与其分量自相关研究

图像的自相关函数是表征空间域图像像素之间相关性的重要特性之一。在彩色图像所涉及的多种不同颜色空间下,颜色分量图像的自相关特性有所差异。为了获取彩色图像颜色空间与各分量图像自相关之间的关系,在RGB、LCH、LAB、OH TA和YCC 5种颜色空间下,利用Matlab软件,对不同色彩特征的多幅彩色图像进行了分量自相关分析。结果表明:采用不同颜色空间的分量图像自相关水平各异;采用对立色空间(LAB/0HTA/YCC)分量图像的平均自相关水平高于采用RGB和LCH的分量图像;在对立色空间中,彩度分量的自相关水平明显高于其明度、亮度分量,由此使彩色图像的可压缩率得以提升。     

数字印刷图像可感知色域的构建

随着计算机的广泛应用,数字印刷在近几年得以快速发展.在数字印刷中,不同媒介的颜色显示和输出原理以及颜色表现能力的不同导致媒介色域大小和形状存有差异,在颜色信息的传递过程中难以实现保真再现.本文基于对人类视觉系统模型分析,利用了其对比敏感度函数在小波变换域中的某些频段实施冗余图像颜色信息的消减.在处理后的图像视觉效果没有明显变化的情况下将特定空间高频冗余信息清除,而低频有效信息被保留,由此可以构建仅表示原始图像中人眼可察觉部分的可感知色域.     

基于人类视觉系统和小波变换的可感知图像色域

由于某些图像中部分像素的颜色低于人类视觉系统(HVS)的空间阈值,因而图像中这部分颜色信息对于人类视觉系统是不可感知的。本文提出一种考虑人类视觉特性的彩色图像小波变换方法,以减少冗余颜色信息,构建图像的可感知色域(PGI),用于基于图像的精确色域映射。考虑人类视觉系统模型的相对敏感度函数(CFS),在小波变换域的部分子频段实施颜色信息的缩减。继而采用通用凸壳算法实现色域可视化,所构建的可感知色域仅表示出图像的可感知的颜色信息。本文初步建立了一种可靠地确定图像可感知色域的方法,有助于进一步开发鲁棒性强、符合心理视觉的色域映射算法。     

彩色管理与彩色印前流程的关系

彩色管理是目前较流行的一种基于LAB颜色空间的色彩管理模式，为数字化印刷提供了色彩转换依据。与RGB、CMYK颜色模型不同，LAB是一种与设备无关的颜色模型。通过LAB与RGB、CMYK等设备相关颜色的互相转换，可以保证颜色在不同设备之间相互传递的过程中尽可能保持一致，这就是彩色管理的基本原理。彩色管理为每一种显色设备建立一个名为ICCProfile的文件，我们一般称它为颜色特性描述文件。ICCProfile文件是CIE（国际照明委员会）制定的彩色管理标准文件格式，在该文件中描述了该设备的显色特性及从RGB或CMYKfoLAB转换的数…     

基于视觉信息的彩色图像特征提取算法研究

彩色图像特征提取是图像处理和分析的重要步骤,被广泛应用于计算机、地形勘查、模式识别以及医疗诊断等方面,是当前学者研究的热门课题。阐述基于视觉信息的彩色图像特征提取算法,并与传统图像提取特征算法进行实验对比,结果表明基于视觉信息的彩色图像特征提取算法效果明显,对该领域的研究具有深远意义。     

一种以颜色视觉感知参数优化匹配源和目的颜色空间的算法结构

彩色图像复制工艺中,直接在与设备相关颜色空间中对原色调进行变换,对彩色图像印刷质量的影响可谓是喜忧参半.因此以色度学理论和方法,设计新的工艺规范,成为提高彩色图像成像质量的新途径.新工艺规范的核心是建立有源CIELAB颜色空间.在此空间中,以视觉感知颜色色相h、饱和度C*和亮度L*,优化匹配源和目的颜色空间颜色.彩色图像数字化设备生成的颜色线性扩展到CS空间的CIERGB颜色空间,以CIELAB空间的L*C*h参数对外传递.CIERGB三原色允许出现负值,以使设备颜色空间在线性扩展中不会被压缩.彩色图像应用设备及系统的颜色空间中颜色以L*C*h参数优化匹配PCS空间中ClERGB颜色对应的L*C*h参数.     

光谱颜色管理系统关键技术综述

随着数字信息技术的全面、系统、纵深化发展,实际应用中对彩色图像跨媒体复现的颜色精度要求越来越高.基于光谱的颜色管理系统可以有效解决色度颜色管理系统中存在的同色异谱问题.本研究在分析光谱颜色管理系统基本框架的基础上,总结了光谱颜色管理系统中多光谱图像采集、光谱重构、光谱设备无关连接空间定义、光谱色域描述、光谱色域映射算法和光谱分色等关键技术的研究现状,并对各个技术环节中亟待解决的关键问题进行了归纳分析.     

JPEG、JPEG2000图像压缩与色域变化的关联性分析

在传输带宽或存储空间有限时,利用图像压缩技术缩减冗余图像信息,可以高效地传递、储存数据.但是由于有损压缩的不可逆性,图像在高压缩率下会出现很多颜色失真,颜色信息的改变也会影响到压缩图像的色域属性.本文对使用JPEG和JPEG2000压缩图像的压缩比与色域变化间的关系进行了研究.为了探究两者之间的关系,同时考虑到其在CIELAB颜色空间中的分布均匀性,以Macbeth ColorChecker中的18种颜色样本为代表.基于代表色的颜色信息,按照4种颜色属性将12幅自然彩色图像分为2组,检验压缩图像的压缩比与色域的关系,发现色域保真性与不同色域中颜色数量和压缩比有关.最后,使用最小二乘法得到压缩比与色域变化量间的关系.对每组图像,通过二次方程绘制拟合曲线,得到原图形数据、压缩图像色域和对应近似值间的最小误差.     

色差公式的发展史和最新CIE色差公式

１９７６年是本世纪一现代色度学发展的分水岭。本文评述了１９７６年之前色差公式的开发及其实验基础，重点介绍了１９７６年以来的ＣＭＣ（ｌ：ｃ）色差公式和ＣＩＥ ＴＣｌ－２９推荐的ＣＩＥ１９９４色差模型及ΔＥ＾＊９４色差公式，ＣＬＥ ＴＣ１－２９依据一项定期改进战备，在ＣＩＥ ＬＡＢ系统的基础上，应用加权函交正空间距离的不均匀性，采用参量因子校正知觉色差的参量效应，从而保证了ＣＩＥ ＬＡＢ模型为近拟均匀     

基于颜色空间转换的混合豆类分类识别

在豆制品生产过程,有时需要对混合豆类进行品质检测,介绍了基于颜色空间转换的混合豆类自动分类识别方法。首先利用扫描仪获取混合豆类图像,然后通过3次颜色空间转换,依次找到各种豆类与背景和其他豆类的颜色数据差异,实现各种豆类的分类识别。将该方法对灰色、白色、蓝色3种不同颜色背景下采集的图像进行了测试,结果表明该方法能够实现混合豆类分类识别,识别精度受图像质量影响,可用于开发自动检测设备。     

传统服饰云肩实物图像主色的智能检测

为解决获取传统服饰实物图像色彩耗时且缺乏准确性问题,以传统服饰的云肩为例,借助均值漂移（Mean-shift）聚类法,提出了一种检测传统服饰实物图像颜色的方法。运用单反数码相机进行实物图像采集;对所得初始图像的R、G、B3个颜色通道进行去噪处理;再将图像RGB颜色空间的特征向量转换至CIE L*a*b*颜色空间中,利用大津法阈值原理（自适应阈值算法）分割被测图像中云肩实物与背景;最后采用Mean-shift聚类算法,将被测图像的颜色像素分割为若干有效的集群,同时从这些集群中提取云肩主要色彩。实验结果表明,该算法可较为准确地从云肩图像中提取主色,且当Mean-shift聚类算法的带宽被设定为0.05时,分类颜色结果更为准确。     

色差公式在评价显示图像颜色中有效性的测试

目前,还没有统一的评价图像颜色准确性的方法,当前使用的所有色差公式都是基于均匀颜色色差计算的。提出了一种检验彩色显示器模拟印刷图像颜色准确性的方法。用降低图像像素的方法提取测试图像中的典型颜色值,将这些典型颜色显示在显示器上并用仪器测量颜色,获得显示颜色与颜色目标值的偏差。实验测量和计算了显示图像的色差,并对图像进行了目视评价,检验了各种色差公式计算色差与目视评价色差的相关性。用CIEDE76、CIEDE94、CIEDE2000、CMC（1∶1）和CMC（2∶1）色差公式计算的结果表明,CIEDE76色差公式计算的图像色差与目视评价结果相关性很差,近中性色的计算色差明显小于目视色差,绿色区域的计算色差大于目视色差。在5种色差公式中,CMC（2∶1）的计算结果与目视结果一致性最好。     

甘蓝型油菜粒色近红外光谱分析模型构建

以306份甘蓝型油菜种子为研究材料,通过计算机图像处理技术筛选出最能反映油菜籽粒色变化的RGB色彩空间参数,并随机选择246份材料对粒色信息中的R（红色）值建立近红外光谱分析模型。在油菜粒色数字信息中,R值最能体现油菜籽粒色性状的变化情况,不同粒色等级对应样品的R值为：0级小于55、1级在55～100之间、2级在100～125之间、3级在125～140之间、4级在140～150之间、5级大于150。对R值构建NIRS分析模型,12种数学及光谱处理组合中最优模型的内部交叉检验相关系数为0.900;外部检验相关系数为0.831,检验偏差为2.147。说明利用RGB色彩空间下的R值构建粒色近红外光谱分析模型是可行的,该模型具有较高的稳定性和准确性,可以作为油菜种子粒色的定性和定量分析的依据。     

彩色数字图像色差的主观评价实验及数据分析

为建立图像颜色差别评价和计算的基础数据,设计了目视评价实验。用5幅典型图像分别改变明度、彩度以及同时改变明度和彩度制作了100对测试图像,通过心理物理实验对测试图像对进行了目视评价实验,对实验数据进行了统计处理,并对实验结果与图像之间的关系进行了初步分析。结果表明：相同条件下主观色差等级随图像色差改变的规律基本一致,各图像的色差感觉都与色差改变量呈对应关系;相同的图像平均色差对于不同内容的图像所引起的主观色差感觉不同,视觉对低彩度图像内容的色差感觉比较敏感;改变图像彩度时,较小和较大平均计算色差与相应的图像视觉色差变化趋势相反;单独改变明度或彩度所产生的视觉色差感觉规律不同,应对明度色差计算的公式进行修正。     

基于图像处理的小麦容重检测方法研究

为了实现图像处理技术对小麦容重影响因素的分析和容重的准确识别,研究了一种基于小麦图像特征和模式识别的小麦容重检测方法。采集不同容重小麦完整籽粒和籽粒横切面图像,对图像进行中值滤波、形态学运算、图像分割等处理,提取原图像与处理后图像的形态、颜色和纹理共3大类44个特征参数。最后采用逐步判别分析对提取的特征参数进行筛选,建立线性参数统计分类器和BP神经网络模型实现小麦不同容重的检测。结果表明,与小麦横切面图像特征相比,小麦完整籽粒图像的特征参数能更好的反映不同容重的差异;2种分类器对基于完整籽粒图像的小麦容重整体识别率均在95%以上。研究结果证明将图像处理技术应用于小麦容重检测识别是可行的。     

色度学理论在彩色复制中的应用

本文分析了在彩色复制中用密度法和ＣＩＥ颜色系统处理颜色的优劣，提出用ＣＩＥ颜色系统取代密度法是今后发展的必然趋势，论述了用ＣＩＥ１９７６ＬＡＢ均匀颜色空间进行彩色图像处理的一些基本方法，并介绍了国外在这方面的最新发展。     

地图图像的彩色分割算法及其实现

地图是表现地理空间信息的图像,其中的彩色符号代表着不同的地理实体.对彩色地图图像的专色分色和提取,被广泛应用于地图的数字化采集以及对地理现象的智能化分析.本文探讨了地图扫描图像自动分色的原理和过程,在分色中首先利用图像处理技术,如图像的增强、滤波、去噪、锐化等方法进行采样样本的优化,然后再应用直方图的磨光、阈值分割、模糊约束聚类等算法模型,实现彩色扫描图像自动分割,得到比较满意的专色分色结果.论文还对分色结果存在的问题进行了讨论,提出了改进意见.