基于VC平台的彩色图像的灰度化技术

计算机中图像颜色处理技术是根据RGB三原色理论对色彩信息量化 ,再利用像素的点运算扫描整幅图像进行一一处理。处理带调色板的图像根据其结构特点 ,改变调色板的颜色数据为灰度数据即可 ,而真彩色图像可以直接对图像数据部分进行取灰度值进行处理 ;并在VC 6.0环境下编制程序实现 ,试验结果表明充分利用调色板技术进行灰度处理 ,优点明显 ,适应性强 ,用途广泛。     

一种运用Photoshop实现彩色图像灰度化方法

文章论述了彩色图像灰度化的原理,分析了Photoshop软件处理方法;在此基础上,设计了运用Photoshop对彩色图像进行灰度化的方法;最后通过实验验证了方法的有效性与可靠性.     

一种彩色图像灰度化的自适应全局映射方法

研究采用RGB颜色分量加权和的全局映射, 进行彩色到灰度的变换算法. 根据彩色像素在不同颜色分量的统计信息, 自动生成各颜色分量的灰度化权重, 同时结合主客观图像质量标准, 探索自适应的全局映射灰度化算法. 实验证明, 本文提出的新算法在多数测试图像上的灰度化效果与传统的灰度化算法效果相当, 但对具有主题色的彩色图像可以获得显著改善的灰度图像视觉效果.     

彩色图像多尺度融合灰度化算法

为了使彩色图像灰度化后能够保留更多的原始特征,提出了一种新的基于多尺度图像融合的灰度化算法.将彩色图像分解为R、G、B三个通道图像,采用基于高斯-拉普拉斯金字塔的多尺度图像融合模型进行灰度化,并引入梯度域导向图像滤波(Gradient Domain Guided Image Filter,GGIF)来消除多尺度融合可能...     

一种基于主色外观图的彩色图像分割算法

在对三维传统的颜色直方图(CCH)作出了一系列改进的基础上,提出了一种基于主色外观图(DCG)的新的彩色图像分割方法.首先根据改进后的颜色直方图确立彩色图像的近似主色成分,然后再利用CIE-1976色差公式分别计算出其每个像素与主色之间的距离,并据此建立相应图像的颜色距离直方图(CDH),它精确地反映了图像像素与参考色之间的色彩相似度.为了证实CDH在彩色图像分割中的效用性,又通过进一步地扩展得到了CDH集,或可称为主色外观图.实验结果表明,就精确性、鲁棒性和计算的复杂度而言,基于DCG的分割方法能够得到比传统阈值法和聚类法更好的分割效果.     

基于对比度拉伸和梯度域优化的彩色图像灰度化算法

针对彩色图像灰度化无法较好保持原图像的局部对比度信息和结构的问题,提出了基于对比度拉伸和梯度域优化的彩色图像灰度化算法。首先,将图像分解为R、G、B共3个通道,并拉伸每个通道的对比度。其次,将拉伸后的图像合并进行初步灰度化。最后,将原图像的对比度信息与初步灰度化的结果图像结合构成能量函数,求得所需的灰度化图像。实验结果表明,该算法能较好地保持图像的结构和对比度信息。     

基于最大加权投影求解的彩色图像灰度化对比度保留算法

针对目前彩色图像灰度化难以充分保留原彩色图像对比度的问题,本文提出了基于最大加权投影求解的彩色图像灰度化模型及算法.首先,在好的彩色图像灰度化算法应使灰度化图像具有最大对比度的假设下,本模型提出最大加权投影的目标优化函数,并且将原始彩色图像梯度权重引入到最大化函数中,使得原彩色图像中对比度较小的区域也能够在灰度化后的图像中得到保持.每个彩色通道梯度的高斯加权系数反映灰度图像的对比度和原彩色图像的颜色顺序.其次,对所提模型使用参数离散搜索策略求解,通过对线性离散参数模型产生的候选图像进行搜索,由于只有几个算术运算,计算速度较快.最后,为评价所提出算法在复杂场景下图像灰度化对比度保持性能,本文对Cadik、CSDD和COLOR250数据集分别进行灰度化实验.定性和定量实验结果表明,所提算法相比于其他算法能较好地保留原彩色图像颜色对比度,同时具有对噪声鲁棒和运算速度快的优势.     

彩色图像的伪灰度打印

该文讨论了在普通２４针的黑白点阵打印机上用伪灰度逼真打印彩色图像的方法。分别使用浓度参数算法和结构ｄｉｔｃｈ算法，用Ｃ语言编写了打印屏幕截取图像和彩色ＰＣＸ图像的程序。     

基于RGB灰度值缩放的彩色图像增强

为保持彩色图像增强时色调不变,提出一种基于RGB灰度值缩放的彩色图像增强算法。采用二次函数增强像素RGB三基色的最大值,获得缩放因子k,利用k值增强相应像素的RGB灰度值。实验结果表明,该算法能增强不同压缩比的彩色图像,综合性能优于现有算法。     

基于CycleGAN的灰度图像彩色化方法

当前主流的图片彩色化方法包括传统算法和深度学习方法.随着深度学习模型的发展,基于深度学习的灰度图像彩色化方法能带来更好的着色效果,但仍然存在细节损失和着色枯燥问题.针对上述问题,本文将CycleGAN模型应用在非单一类别的灰度图像彩色化上,使其在动物、植物、风景等图片上有逼真的着色效果.模型结构上对CycleGAN模型的激活函数加以改进,在生成器使用PReLU激活函数,使模型更易于训练.在判别器使用PatchGAN提高图片高分辨率上的颜色细节.通过ImageNet数据集5个热门类别图像的训练后,模型对动植物与风景图彩色化的效果十分逼真.在图像评估指标中,该模型在PSNR中比GAN高了0.603 dB约有2.1%的提升,在SSIM中明显高于其他模型,在效果上有5.1%的提升.从视觉感受来看,通过CycleGAN彩色化的图片饱和度更高,在视觉真实性上高于VGG和GAN等模型,解决了着色枯燥问题,而且更容易还原图片中的颜色细节,避免细节损失.     

一种给黑白视频着色的方法

给一段黑自的视频着上彩色是图像处理方面一个比较热门的方向,能得到使人惊奇的视觉效果。文章引入一种颜色空间(ια β),首先根据参考彩色图像,比较参考彩色图像和黑自视频中的第一帧的亮度的差异,把参考彩色图像上的颜色信息传输到这幅黑白图像上。提出了一种快速的相邻帧图像基于亮度比较的物体运动预测方法,跟踪物体的运动,从而给物体着上合适的颜色。     

基于主色调匹配的图像检索方法

在基于内容的图像检索中，颜色作为图像的一种重要视觉信息已得到广泛应用。主色调可以反映一幅图像的基本面貌，其实质就是用较少的颜色来表示原图像，并且在视觉上与原图像相似。由此，利用人眼对颜色的感知进行相似色区间的划分，从而实现对颜色的量化，并利用量化后得到的图像直方图进行图像的相似度匹配，取得了满意的实验效果。     

一种基于主色调匹配的图像检索方法

在基于内容的图像检索中，颜色作为图像的一种重要视觉信息已得到广泛的应用，主色调可以反映一幅图像的基本面貌，其实质就是用较少的颜色来表示原图像，并且在视觉上与原图像相似，由此，在均匀颜色空间中利用聚类分析的方法将色彩聚类为几种主要颜色，从而实现对颜色的量化，并利用直方图表示主色信息，最后采用直方图交叉算法进行图像的相似度匹配，取得了满意的实验效果。     

基于MPEG-7中主颜色提取的改进方法

针对实时性检索系统,结合MPEG-7标准的颜色评价准则,提出了一种基于MPEG-7中主颜色描述符提取的改进方法,实验结果表明改进效果明显。     

基于主颜色归一化转动惯量的图像检索方法

为克服传统颜色直方图无法反映颜色的空间信息这一缺陷,该文提出了一种结合颜色直方图和主颜色NMI不变特征的图像检索方法。求取的主颜色的NMI不变特征即反映了图像的大体轮廓也包含了主颜色的空间信息,实验结果表明,该方法获得了图像的颜色信息和形状信息,弥补了传统颜色直方图的不足,具有良好的检索效果。     

一种基于颜色和形状的人脸检测方法

提出了一种层次式的人脸综合检测方法。结合肤色和人脸椭圆形状来检测彩色图像、复杂背景中人脸区域。最后通过人脸区域的内部灰度信息提取人脸特征，从而达到成功检测人脸的目的。。     

花卉图像色彩信息灰阶串扰量化方法仿真

图像颜色的完善匹配可以更有效率地提高整体视觉效果,但目前针对图像颜色的完善匹配,需提取出部分颜色分量的数据因子,以便于在完成匹配后,让目标图像拥有与初始图像相同的色彩,为了确保可以直观的评价出在立体显现中的串扰现象,提出花卉色彩信息灰阶串扰量化方法。提取花卉图像色彩信息特征,构建其2RGB模型,以减小光照和阴影对处理结果的影响。将图像的内容做灰阶串扰数值量化处理,选择出几张拥有特殊性的立体图像并对其提出平均灰阶转换概念。量化实验结果表明:所提方法可以有效完善串扰现象、提升整体视觉舒适度,其量化针对于评价显示器的灰阶串扰拥有优秀的适用性与便捷性。     

结合Pix2Pix生成对抗网络的灰度图像着色方法

针对神经网络在进行图像着色时容易出现物体边界不明确、图像着色质量不高的问题,提出结合Pix2Pix生成对抗网络的灰度图像着色方法.首先改进U-Net结构,采用8个下采样层和8个上采样层对图像进行特征提取和颜色预测,提高网络模型对图像深层次特征的提取能力;然后使用L1损失和smooth L 1损失度量生成图像与真实图像之间的差距,对比不同损失函数下的图像着色质量;最后加入梯度惩罚,在生成图像和真实图像分布之间构造新的数据分布,对每个输入数据进行梯度惩罚,改变判别器网络梯度限制方法,提高网络在训练过程中的稳定性.在相同实验环境下,使用Pix2Pix模型和summer2winter数据进行对比分析.实验结果表明,改进后的U-Net和使用smooth L 1损失作为生成器损失可以生成更好的着色图像;而L1损失能更好地保持图像结构信息,使用梯度惩罚可以加速模型的收敛速度,提高模型稳定性和图像质量;该方法能更好地学习图像的深层次特征,减少图像着色模糊现象,在有效地保持图像结构相似性的同时提高图像着色质量.     

图像分割的Gap统计模型

基于Hastie T.和Tibshirani R.等提出的"Gap statist"的思想,通过分析样本灰度数据分布的差别,提出了函数特征、间隙、总间隙及全间隙等概念,建立了图像分割的Gap统计模型,并给出了较为详细的算法。分析了图像分割Gap统计模型中正则部分和奇异部分的特点,导出了区域特征自相似函数的分割结果与模型调节参数的关系。比较了用于图像分割的Gap统计模型与 Mumford-Shah模型,结果表明图像分割Gap统计模型的复杂度明显低于Mumford-Shah模型。     

基于脉冲耦合神经网络的灰度图像边缘提取

提出一种局域窗口内边缘值的计算方法，用所得的结果调制脉冲耦合神经网络神经元的脉冲发放值，利用神经元的同步脉冲发放特性进行图像的边缘提取，在一定程度上消除了噪声的影响，提高了边缘提取的自适应性和准确性。此外引入了图像增强机制，用网络的输出实时地计算更新图像灰度值，从而提高模糊边缘的检测质量。实验表明该算法可以得到令人满意的结果。