基于LCH色空间对比敏感度函数的彩色图像滤波方法简

本研究采用由CIE1976LAB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。     

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。     

基于baslCColor display和ColorLab分析液晶显示器特性文件转换精度

<正>对LCD显示设备而言,其设备的颜色空间均为RGB空间,即以RGB值来表示一幅彩色图像的颜色和区分每一个像素点的颜色差异。但同样的RGB值在不同的颜色设备上将显示不同的颜色,也就是说同样的RGB值在不同的设备上将表现出不同的颜色。对视觉而言,颜色视觉的差异用CIE LAB标准颜色空间来衡量。色彩管理软件basICColor display软件具备颜色空间转换的功能非常强大,基于此利用非专业ColorLab软件进行色彩转换,对比分析basICColor display与Color Lab软件的色彩转换效果差异。实验选择24个已知RGB值色样作为确定特性文件精度的检验色样,     

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.     

LAB与LCH颜色空间及应用

本文介绍了LAB与LCH颜色空间及应用，并简要介绍了分色制版过程中一般是使用密度值或网点百分比来进行控制。     

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。     

基于高光谱图像信息的李果实成熟度判别

本文以李果实作为研究对象,基于高光谱图像技术对不同成熟度的李果实(未熟、半熟、成熟和过熟)样本的图像信息进行采集,对采集样本的图像进行中值滤波去噪处理。运用Matlab软件编程对各种成熟度样本的图像进行颜色特征值提取,分别获得RGB和HSV彩色图像模型不同分量的平均值(μ)和标准差(σ)作为颜色特征值,并建立RGB、HSV颜色特征值以及RGB-HSV特征值相融合的样本成熟度PLS判别模型,并对所建立的判别模型进行预测。结果表明,基于RGB-HSV相融合颜色特征值的判别模型准确率优于RGB与HSV,其对未熟、半熟、成熟、过熟的判别准确率达到了98.4%、90.0%、85.6%及90.9%。该方法建立的判别模型不仅简化,而且增强了模型的判别能力,为实现李果实成熟度的无损检测和判别提供理论依据。     

基于计算机视觉的纺织品色牢度检测方法

文中指出应对不同纤维种类、不同色牢度类别、不同纤维表面颜色分别建立数据库,以提高仪器检测色牢度的准确性和精确度。并在此基础上,采用计算机图形学、图像处理、颜色空间转换和计算机视觉色差等技术,开发了基于计算机视觉的纺织品色牢度检测系统,详细阐述了该系统的设计方案、测试流程,建立了色差等级评定系统,然后以标准灰色变色模式为例,说明了等级评定的过程,测得了标准样卡色差,通过曲线拟合得到了灰色变色评级公式。与色牢度目测法的结果对比发现,该色牢度检测系统操作简单,测试结果准确,可以取代目测法;另外还可用于纺织品色差的检测。     

针织物彩色花纹图像的自动分割

目前针织企业来料加工很多,在对针织物的彩色花纹进行分析时,将彩色花纹图转化为意匠图是一个重要的步骤。中主要介绍了如何在计算机中将多种颜色转换为需要的几种颜色的过程。其主要思想是基于集群分析中的K－Means算法,章具体说明了K－Means算法思想,彩色图像颜色的预处理过程及彩色图像分割的流程。该方法可简单快速地把彩色花纹图像进行分割,其同样适用于针织物套色印染中的彩色花纹图像的处理。     

基于颜色特征的筒纱分拣机器人识别定位方法

针对筒纱分拣机器人作业目标的表面纹理复杂、位置随机摆放等干扰因素的问题,课题组提出了基于颜色特征的筒纱识别定位方法。构建了具有视觉感知的4自由度DOBOT筒纱分拣机器人系统,通过视觉系统获取筒纱多目标的图像,采用对图像进行预处理的算法来提高分拣目标的对比度;将作业目标由RGB空间转换到HSV颜色空间,提取各分量的颜色特征,采用区域生长法对不同颜色的多目标区域进行提取;建立基于图像信息的形心坐标,对各目标区域的连通域进行定位。实验结果表明:该方法能够实现对不同颜色的作业目标的识别与定位,并在分拣机器人的手眼标定的基础上,实现了对不同颜色的作业目标进行分拣。     

基于神经网络的数码相机颜色空间转换方法研究

数码相机作为一种常见的图像采集设备被广泛应用,对其进行颜色空间转换的研究具有重要的应用价值。文中研究了基于神经网络的数码相机颜色空间转换中的6个影响因素,提出了利用数据归一化预处理解决函数收敛性问题的方法,并分析了合理设定目标误差对优化系统性能、提高运算效率的作用。实验在2种不同的光源下,采用该转换方法对3款不同型号的数码相机进行研究和评价,得到△E_ab^*≤6的转换结果,证明基于神经网络的数码相机颜色空间转换的实用性。     

纬编提花织物组织的计算机识别

对纬编提花织物组织的计算机识别提出了一种方法:通过普通平板扫描仪获取针织物的图像,对图像进行预处理及滤波去噪,然后采用K-均值算法对针织物彩色图像的颜色进行分割(即分色),基于一维离散傅立叶变换的原理对针织物的组织大小进行测定,利用零阶矩m00最后得到了纬编提花织物的彩色意匠图.     

明代织物纹样的智能提取——以斗牛袍为例

为解决人工提取明代织物纹样色彩存在难度大、准确性差、直接采样难的问题,文章以明代赐服斗牛袍为例,探讨一种新的纹样提取手段。首先,利用高分辨率数码相机采集斗牛袍织物纹样;然后将RGB颜色空间的数字图像转换至CIELab颜色空间,用中值滤波法对彩色图像进行平滑处理;再用K-means聚类算法对图像中的色彩进行聚类,以实现不同色彩纹样的分割;最后利用CalinskiHarabasz指标对聚类有效性进行判断,获取最佳聚类数。实验结果表明,此方法可以实现纹样色彩的聚类分割与智能提取,为研究珍贵古代织物纹样提供有效途径。     

基于MATLAB的桑蚕茧选茧辅助检验方法的研究

针对目前桑蚕茧选茧均采用人工视觉进行判别易导致误选率高的问题,采用MATLAB软件对桑蚕茧彩色图像进行图像处理和数值计算的方法,从计算机视觉的角度,对桑蚕茧表面污斑面积的自动检测进行了分析,得到了一种智能化和自动化的选茧辅助检验方法。研究结果表明:在多光源拍摄彩色图像和进行准确相机标定的条件下,将桑蚕茧彩色图像经过彩色空间转换、图像增强和二值化等处理后,桑蚕茧表面污斑面积的自动检测快速且具有较高的准确度,颜色浅淡和多个污斑的样品同样具有良好的检测效果,所采集图像与实际大小之间的差异可采用立体相机进行三维模型重建来消除。     

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…     

基于机器视觉的棉花颜色检测方法

针对国内目前通过图像处理测量棉花颜色等级方法较少的现状,设计了一种基于机器视觉的棉花颜色检测方案。为提高棉花样本的拍摄质量及高效性,使用Halcon软件连接CMOS工业相机进行实时采集。首先对采集的棉花样本图进行预处理,通过阈值分割算法将棉花样本图转化为二值图像,且使用高斯滤波去噪声从而去除棉花中的杂质信息,并对预处理后的图像进行区域划分。然后通过RGB值转换为CIE XYZ颜色空间值,得到各子区域棉花颜色参数值,并引入K均值算法聚类各子区域颜色值以确定棉花最终颜色参数值,从而确定棉花颜色等级。最后通过实验验证及数据分析,将本文检测方法与MCG-1棉花检测仪器检测结果进行对比,结果表明2种方法检测结果一致;并通过在不同时间下持续对棉花样本进行数据检测,验证了本文方法的稳定性和精确性。本文检测方法可行且检测成本较低,可代替昂贵的仪器检测方法供企业使用。     

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.