基于Retinex理论的新型遥感图像增强算法

针对遥感图像视觉存在对比度差\,分辨率低的缺点,以及传统的Retinex算法在对图像增强时往往会出现色彩恢复不协调,呈现泛白发灰现象,提出了一种多尺度Retinex算法与直方图均衡化相结合的新型遥感图像增强算法。首先对多尺度Retinex算法进行非线性全局改进,用于增强HSV色彩空间中的V分量,然后用直方图均衡化方法对RGB空间中三分量做同步增强处理。实验结果表明:与多尺度Retinex算法相比,算法增强后图像的均值可达到127,信息熵可提高29.5%,而且算法有效地解决了图像色彩恢复不协调和泛白发灰现象。     

一种新的祛除彩色图像色彩分量相关性的方法及其编码方案

为了能够较好地祛除彩色图像色彩分量的相关性，并能获得较好的恢复图像，基于图像色彩信息矩阵，提出了一种新的祛除彩色图像色彩分量相关性的方法，并利用该方法在新的色彩空间，针对新分量的不同性质对图像进行了量化编码。与KLT色彩空间类似，新色彩空间也充分利用了图像本身原始色彩分量的相关性，但却基于与KLT色彩空间变换不同的最优标准。通过对新色彩空间编码性能进行的实验分析结果表明，该方法较好地祛除了彩色图像色彩分量的相关性，且算法实现简单，具有较好的信噪比、压缩比，不仅恢复图像视觉效果良好，并且易于与其他的压缩、编码方法结合使用。     

基于Retinex理论的多曝光图像融合算法

多曝光图像融合技术是将一组场景相同但曝光程度不同的图像序列直接融合成为一幅含有更多场景细节信息的高质量图像。针对现有算法局部对比度差和色彩失真的问题，结合Retinex理论模型提出了一种新的多曝光图像融合算法。首先，基于Retinex理论模型，利用光照估计算法将曝光序列图像分为入射光分量序列和反射光分量序列，然后分别采用不同的融合方法对这两组序列进行处理。对于入射光分量，要保证场景的全局亮度的变化特性并且削弱过曝光和欠曝光区域的影响；而对于反射光分量，要采用适度曝光的评价参数来更好地保留场景的色彩及细节信息。分别从主观和客观两方面对所提算法进行了分析。实验结果表明，同传统基于图像域合成的算法相比，该算法在结构相似度（SSIM）上平均提升了1.7%，另外在图像色彩和局部细节上的处理效果更好。     

一种改进的彩色图像快速去色算法

提出一种新的融合色彩变化信息的快速彩色图像去色算法.针对彩色图像像素多、维数低、颜色分量非线性关联的特点,提出基于核方法的快速降维,利用核函数来表征灰度分量和颜色分量之间的非线性关系,得到反映色彩变化信息的灰度增强值;采用基于分位数统计的方法对核函数的参数进行估计,对降维后的灰度增强值进行修正,保证最终得到的灰度图像符合人眼的视觉特性.实验结果表明,用该算法得到的灰度图像很好地融合了原彩色图像中灰度分量和颜色分量的对比度信息,且算法的执行效率高.     

关于色彩量化的一种算法

描述了一种色彩量化算法。作为对Herkbert的中点切割法的一种改进，本算法考虑到图像色彩的出现频率，以及图象色彩分量在颜色空间的分布情况。     

一种矿井低照度图像增强算法

针对小波变换在图像边缘保持和细节处理方面无法保持平衡及多尺度Retinex算法易造成图像出现光晕伪影和噪声污染严重等问题,将小波变换与基于多尺度引导滤波的多尺度Retinex算法相结合,提出了一种矿井低照度图像增强算法。该算法首先将低照度图像进行小波分解得到高频分量和低频分量;然后对图像高频分量采用三段式阈值函数进行小波去噪,对图像低频分量采用非线性全局亮度校正以增强图像亮度,同时采用多尺度引导滤波函数代替传统多尺度Retinex算法的高斯滤波函数来估计照射分量,进而求取反射分量,并运用主成分分析法对反射分量与非线性全局亮度校正的图像进行融合,有效提升图像边缘细节保持效果;最后对图像高频分量和低频分量进行小波重构,并对小波重构后的图像进行非线性变换,解决图像泛灰问题。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,可有效提升图像亮度和对比度,使图像边缘保持性能和细节信息丰富度得到有效平衡,避免了图像出现光晕伪影、颜色失真等现象。     

基于自适应特性二维经验模式分解的Retinex彩色图像增强

提出一种彩色图像自适应增强方法：将图像从RGB色彩空间转化到HSV色彩空间并保持H分量不变,对亮度分量V通过自适应特性二维经验模式分解（ABEMD）估算其照度分量,再根据中心/环绕Retinex算法计算出反射分量,对照度和反射分量分别应用Gamma校正和Weber定律,并进行加权运算,基于全局特性自适应地调整S分量,并将图像从HSV色彩空间转化回RGB色彩空间。最后利用主观和客观的方法对实验结果进行了评价,实验表明了该算法在均值、方差、信息熵和清晰度方面均优于MSR算法和Meylan的算法。     

基于PCA的彩色印刷图像色彩分割算法

针对彩色图像的印刷过程中,原图像的色彩分割问题,提出了基于PCA(主成分分析)并结合其它典型彩色图像分割方法的新分割算法;该算法首先利用PCA算法把图像分解为主特征分量和残特征分量两分量图;然后采用二次分水岭算法对残特征分量图进行分割;利用K-Means算法对主特征分量图进行聚类初分割,接着对聚类初分割后的图像进行相似色彩区域融合;最后把分割后的两分量图的进行融合,得到最终的分割结果图;该算法可以应用于彩色印刷图像的色彩自动分割和彩色印刷过程的自动色彩控制中。     

基于角点检测的彩色图像拼接技术

针对彩色图像的拼接问题,提出了一种基于角点检测和仿射变换模型的图像配准算法.利用Harris算子在彩色图像的HSV空间的亮度分量V中检测角点,然后引入基于灰度相关交叉匹配和简化RANSAC算法的两级约束机制确定同名角点,并计算图像仿射变换模型参数,实现图像配准.同时结合人眼的视觉非线性给出了一种分段加权函数,通过对饱和度分量S和亮度分量V的处理,消除明显的拼接缝,实现色彩和亮度的平稳过渡.实验结果表明,该算法具有良好的拼接精度和拼接缝消除效果.     

基于HSI色彩空间的低照度图像增强算法

为了提高低照度图像的质量,提出了基于HSI色彩空间的图像增强新算法。首先将待增强的彩色图像转换到HSI色彩空间,然后分别针对饱和度分量(S)和亮度分量(I)进行不同的增强处理。对分量S提出分段指数变换进行增强,以使图像色彩更适合人眼视觉习惯;对分量I,引进新的正交多小波V-系统,先进行相应的V-变换,分离出高、低频子带,接着对低频子带进行Retinex调整,以减轻光照因素对图像的影响,而对高频子带则使用改进的模糊增强算法来实现图像的去噪与增强。最后将处理后的分量S、分量I与分量H合成为清晰的彩色RGB图像。实验表明该算法可以明显改善低照度彩色图像的视觉效果,在客观评价指标上也有显著提高。     

视觉显著性的八叉树颜色量化方法

针对彩色图像颜色量化过程中整体层次与局部细节之间存在的问题,提出视觉显著性的八叉树颜色量化方法。将视觉注意机制引入图像颜色量化中,分析视觉显著性模型获取视觉显著图方法及理论,根据八叉树颜色量化方法中对细节量化不足的缺陷,结合显著图进行颜色频度统计,增加视觉显著区域的颜色频度。将该方法与八叉树颜色量化图像进行比较验证,可见量化后的颜色具有丰富的层次感,图像细节失真度降低,轮廓清晰。     

基于彩色图像融合新算法的隐藏武器检测研究

针对隐藏在衣服下的武器融合检测问题,提出了一种彩色可见光图像和红外图像融合的新算法。该算法在基于RGB、HSV和LAB彩色空间变换的基础上,使用了双树复数小波变换技术,该变换明显具有平移不变性、方向选择性、有限数据冗余性、完美重构性和较高计算效率等特点,在融合方面优于其他的小波变换。融合后的图像保持了可见光图像的高分辨率;保留了红外图像中检测出的隐藏武器;维持了可见光图像的自然色彩。该融合技术的可行性在实验中得到了验证。     

PCNN模型在彩色图像增强中的应用

应用灰度图像增强方法对真彩图像进行增强,往往都会产生色彩偏离,影响增强结果和视觉效果。因此基于人眼视觉系统对亮度变化比较敏感,提出在HSV色彩空间,应用PCNN模型进行增强的方法。将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,保持色度H和饱和度S不变,结合入射反射模型,利用脉冲耦合神经网络（PCNN）,对亮度V通道进行增强处理。将HSV空间得到的增强图像变换到RGB空间。实验证实,对一些对比度低、细节不明显的图像应用此方法进行增强,色彩基本无偏差,细节部分明晰,动态范围压缩较好,视觉效果得到了较大的改善。     

计算机彩色模型在图像显示与分割中的应用

本文提出了基于彩色模型的灰度图像彩色显示与分割的方法,该方法将ＲＧＢ,ＨＳＶ和ＧＬＨＳ这几个彩色模型用于图像彩色合成显示并首次用于灰度图像分割中,彩色合成利用图产强方法并考虑到人眼对彩色的分辨率以及视觉特性,不仅增强了图像的内容,而且给予图像合理的彩色显示,使图像易于分析并且具有好的视觉效果。     

基于彩色传递的红外与可见光图像融合方法

提出了一种基于小波分解和彩色传递理论的图像融合方法。在小波变换的基础上，采用一种融合方法对红外和可见光图像进行融合处理；基于色空间变换对灰度融合图像进行彩色传递，实现灰度到彩色图像的转变。实验表明彩色传递图像的色彩接近自然景物颜色，优于传统的假彩色方法，更有利于人眼对目标和环境的判断识别。     

基于视觉一致性的图像检索

提出一种新的彩色图像分割方法,将图像分割成具有明显视觉一致性的区域,这种一致性能够模拟人观察图像时的视觉感受,例如图像中的一片区域具有相同的颜色、纹理。对这样的一致性区域建立特征描述符,如颜色编码、连通系数、面积比例,其中颜色编码是通过将像素在HSI颜色空间中量化得到,进而为整幅图像建立特征描述;然后将这种特征描述用于图像的检索。实验结果表明,这种方法不仅能够很好地模拟图像所带给人的视觉感受,而且对具有视觉一致性的图像检索效果也有很好的表现。     

双波段彩色融合图像色彩和谐性客观评价

针对现有的图像质量评价方法较少利用人眼视网膜和视觉皮层的颜色编码机制,并且未能充分考虑图像色彩信息对图像质量的影响,提出了一种基于多视觉特征的可见光(微光)与红外彩色融合图像色彩和谐性客观评价模型.该模型在图像质量评估中融入了更多的颜色信息,综合考虑多种人眼视觉特征包括视觉对立色彩特征、色彩信息波动特征和高级视觉内容特征,经过特征融合和支持向量回归训练,实现彩色融合图像的色彩和谐性客观评价.采用3种典型场景融合图像数据库进行实验比较与分析.实验结果表明,与现有的8种图像质量客观评价方法相比,所提出的方法与人眼主观感受更加一致,具有较高的预测准确度.     

基于目标区域的语义图像检索

提出了一种基于高层语义的图像检索方法,该方法首先将图像分割成区域,提取每个区域的颜色、形状、位置特征,然后使用这些特征对图像对象进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;采用模糊C均值算法对图像进行聚类,在图像检索时,查询图像和聚类中心比较,然后在距离最小的类中进行检索。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率,缩小低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”。     

基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法

为了提高多维彩色图像的检测识别能力,提出一种基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法。构建多维彩色图像模糊区域特征匹配模型,采用模板匹配方法进行多维彩色图像的多尺度结构二值模式分割处理,对分割后的彩色图像利用视觉传达方法进行模糊区域特征提取,获得适应于图像识别表达的像素特征集,采用零均值化的图像滤波方法进行多维彩色图像降噪处理,提高多维彩色图像模糊区域特征检测和识别能力,结合图像的旋转不变性和灰度不变性,实现多维彩色图像模糊区域特征识别。仿真结果表明,采用该方法进行多维彩色图像模糊区域特征识别的准确性较高,特征匹配能力较强。     

结合导向滤波与自适应算子的水下图像增强

针对水下图像存在的颜色失真、对比度低及图像模糊等现象,提出一种结合导向滤波与自适应算子的水下增强算法。首先根据水体对光线吸收的差异,对水下图像的三通道进行自适应算子颜色补偿,融合三通道,得到颜色补偿后的水下图像,有效提升水下图像色彩真实性;再将水下图像放入导向滤波改进的Retinex模型中,有效去除水下图像产生的模糊现象;最后分别计算增强后水下图像的三种权重,根据三种权重进行多尺度融合,获得最终增强后的水下图像。选取不同的水下图像进行客观评价实验与主观评价实验,再与现阶段的水下图像增强算法进行对比,实验结果说明该算法在修正水下图像颜色及增强水下图像对比度等方面具有较好的效果,符合人眼视觉特征,视觉效果优于现有的水下图像增强算法。