彩色图像SUSAN边缘检测方法

传统的彩色图像边缘检测方法主要是基于灰度图像的,先将彩色图像转化为灰度图像,然后用灰度图像边缘检测方法检测边缘。这些方法利用彩色图像的亮度信息进行边缘检测,没有考虑其色度信息。因此部分边缘不能被检测出来。提出了一种基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测方法。该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后用基于色差的SUSAN算子检测边缘。实验结果表明：此方法能有效地检测出彩色图像的边缘。在保留图像边缘方面,性能优于基于灰度图像的边缘检测方法。     

小波变换在医学图像融合中的应用研究

对不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息.针对V. Petrovic提出的灰度图像融合方法,给出了一种改进的多尺度图像融合算法.首先对源图像按照V.Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔表示,然后对金字塔中的两个低通分量加权平均后,再进行反变换,即得灰度融合图像.然后以此灰度融合图像作为两幅源图像的公共部分,利用Toet的伪彩色融合方法,得到最终的彩色融合图像.由于该算法兼容了灰度融合和彩色融合的优点,用不同彩色来显示灰度差,使得融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节.将其应用于CT和MRI图像融合,仿真结果得到了证明.     

A Hybrid Color Quantization Algorithm Incorporating a Human Visual Perception Model

Color quantization is a common image processing technique where full color images are to be displayed using a limited palette of colors. The choice of a good palette is crucial as it directly determines the quality of the resulting image. Standard quantization approaches aim to minimize the mean squared error (MSE) between the original and the quantized image, which does not correspond well to how humans perceive the image differences. In this article, we introduce a color quantization algorithm that hybridizes an optimization scheme based with an image quality metric that mimics the human visual system. Rather than minimizing the MSE, its objective is to maximize the image fidelity as evaluated by S‐CIELAB, an image quality metric that has been shown to work well for various image processing tasks. In particular, we employ a variant of simulated annealing with the objective function describing the S‐CIELAB image quality of the quantized image compared with its original. Experimental results based on a set of standard images demonstrate the superiority of our approach in terms of achieved image quality.     

基于YUV空间的彩色夜视融合方法

提出了一种基于图像增强和颜色迁移理论的彩色夜视融合方法。首先采用局部增强技术以及中值滤波方法调整低光照可视图像和红外图像的对比度;然后将增强后的图像进行线性运算获得三幅灰度图像,并分别将其映射到RGB三个通道生成伪彩色融合图像;最后,基于YUV颜色空间将参考图像的颜色传输至融合图像获得自然、真实的彩色融合图像。实验结果表明,彩色迁移图像较伪彩色融合图像颜色更加自然、真实,更有利于人眼对目标和环境的判断识别。与其他融合方法相比,算法执行速度更快。     

抑制图像纹理的岩石节理裂隙检测

岩石节理裂隙图像由于噪声多、色彩复杂而分割困难,同时岩石节理裂隙检测在工程应用中又具有重要意义。将彩色图像从RGB转换到CIELAB色彩空间后,计算其方差图像。并将原始图像与方差图像相减得到图像的势能向量,同时利用小波系数进行加权,以此抑制岩体纹理噪声。最后,通过图像形态学方法获得边缘图像。实验结果表明,算法可以较好地抑制纹理噪声并能精确定位,以及获得理想的岩石节理裂隙边缘图像。     

基于放缩系数和均值的多参数颜色迁移

彩色图像间的颜色迁移在图像处理和数字娱乐领域具有重要应用。为增加颜色迁移效果的多样性,研究了颜色迁移的本质,并在 Reinhard 算法的基础上,提出了基于放缩系数和均值的多参数颜色迁移方法,不仅对放缩系数给出了多种选取方式,而且将原来单一的参考图像的均值改为原图像均值和参考图像均值按一定比例搭配的数值,最终使得原图像经过颜色迁移后可生成多种结果图像,以供用户根据不同的喜好选择不同的视觉效果。然后将其推广到多幅图像之间的颜色类比问题。最后通过若干实例验证了本文方法的有效性。     

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CIELAB空间的开关型矢量中值滤波器

矢量中值滤波器VMF（Vector median filter）是一种经典和高效的矢量滤波器,主要用于消除彩色图像中的脉冲噪声.然而VMF没有区分细线条和噪声的能力,往往把细线条当成噪声而过滤掉.本文先将彩色图像从RGB空间变换到均匀颜色空间CIELAB中,然后模仿Laplacian算子,提出一个用于检测彩色图像中的脉冲噪声的算法,并结合传统的VMF构造出一个新颖的开关型矢量中值滤波器.实验表明,新的滤波器不仅能有效地保护细线条和边界等细节信息,而且其滤波性能也明显胜过传统的VMF和一些经典的、及最近开发的矢量滤波器.     

Effect of DLP projector white channel on perceptual gamut

Abstract— The effect of white‐channel enhancement as implemented in the Texas Instrument DLP? digital projector technology is evaluated theoretically using both the CIELAB and the CIECAM02 color appearance models and experimentally through psychophysical testing using real images. Both theory and test results confirm a compression of perceptual gamut in both chroma and colorfulness as a result of the added white channel. Hence, while this technology is ideal for viewing graphics and text under ambient conference‐room conditions where lightness contrast is important, it is necessarily less than ideal for viewing images or in home‐theater environments where color is important.     

基于小波变换的彩色图像RGB分量同分裂编码算法

针对传统彩色图像编码算法没有充分利用彩色图像RGB色彩分量之间的相关性的缺点,在多级树分裂算法（SPIHT）的基础上提出RGB分量同分裂彩色图像编码算法。此算法充分利用RGB分量的相关性,将RGB分量看作是一个整体,利用SPIHT算法中的LIS链表,对它们同扫描,同分裂。生成的嵌入式码流在任意点中断时,解码出来的都是包含RGB三分量的彩色图像。实验结果表明,在相同压缩比下,此算法解码图像的PSNR一般比JPEG2000的高出0.1～0.7dB。     

基于颜色与果径特征的苹果树果实检测与分级

苹果是多地的主产水果和主要经济作物之一,通过自然环境下的苹果树图像对苹果检测并分级有助于推进果业现代化。结合深度学习和传统方法,提出融合颜色与果径特征的果实检测与分级算法。为提高果树图像中小目标的检出和光照不匀、果实颜色差异大时检测边框的准确率,基于卷积神经网络提出自然场景下的苹果检测算法,在2组不同尺度的特征图上进行果实检测,提取检测框内图像在CIELAB颜色空间下b*、（1.8b*-L*）颜色分量,将图像二值化并精确提取目标轮廓二次校正检测框。实验结果显示,苹果检测算法的准确率达91.60%,F1-score值达87.62%。据图像内目标大小与实际尺寸的映射方法计算苹果直径,实现果实分级,实验表明分级准确率达90%。     

Color error from an RGB‐stripe pixel structure

Abstract— Most direct‐view color displays have a sub‐pixel structure similar to the RGB‐stripe structure. The video data for R and B are produced on the condition that they are reproduced at the same position as G but they are displayed on the screen with 1/3 of a pixel separation from the corresponding G pixel. This pixel structure thus entails a convergence error of 1/3 of a pixel. The modified s‐CIELAB method was applied to investigate color errors produced by the RGB‐stripe pixel structure. The results show that the pixel structure can degrade the image quality even for a viewing distance where the pixel structure is not visible because the color difference caused by the structure has a low‐frequency component and the human vision can detect it. The same method was applied to the convergence error and it was shown that the necessary convergence accuracy is around 1/4 of a pixel.     

Correction of instrument measurement data for improving the visual color match between monitor and hardcopy

Abstract— Soft proofing, which can confirm the color reproduction of printed matter on a monitor, is coming into wide use in the field of graphic arts. However, there is a problem in that the color on the monitor looks different from that of printed matter, even though the L*a*b* value of the monitor's white point has been adjusted to that of the paper by using a spectroradiometer. After the color rendition of an LCD is visually adjusted to that of the paper, the measured color of the LCD shows color with L*a*b* values corresponding to a more greenish‐blue white than that of paper. For CRTs, this corresponds to a more bluish‐white. In this paper, it was assumed that bright lines in the measured spectrums of the monitors and the illuminations spread to the next wavelength band by the optical systems of the spectroradiometer. To solve the problem, a method is proposed to enhance the bright line by using a three‐tap digital filter. The effect of this method on two types of monitors under three types of illumination is also reported. After enhancing the bright lines, ΔE between the monitor and paper becomes smaller than that for the original one.     

基于HSV颜色模型的广义梯度矢量流图像分割方法

采用广义梯度矢量流（Generalized gradient vector flow, GGVF）作为势能函数的Snake算法在处理灰度图像分割时具有较好的性能.但当处理彩色图像时, GGVF模型往往将彩色图像转化为灰度图像进行处理,此过程造成颜色信息丢失,因而容易受到阴影等伪边界灰度变化的干扰.本文提出了基于HSV颜色模型的GGVF,充分利用了图像的色彩信息进行图像分割.实验结果表明,该方法能够有效地区分彩色图像的真实边界与由阴影产生的伪边界,并取得较好的分割结果.     

基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测

针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸.实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

一种新的真彩色图像隐写分析方法

本文通过分析LSB隐写对真彩色图像像素分量和统计特性的影响,提出了一种基于分量和频率相关的24位真彩色图像检测方法。该方法根据对载密图像再次隐写后其分量和的频率相关量趋于均匀的统计特征,构造衡量相邻分量和频率相关性的统计量来判断隐秘信息的存在。实验结果表明,该方法可以获得优于RQP方法的检测性能与计算复杂度。     

A method for selecting display primaries to match a target color gamut

Abstract— A method for selecting primaries of a wide‐gamut display is proposed, in which display color gamut is designed to match a target color gamut in CIELAB color space. A standard deviation of the relative maximum chroma of display and target color gamuts is defined. The selection method optimizes display primaries for the minimum standard deviation so that display and target color gamuts are similar in shape. It is shown that the color gamut of a laser display designed by this method is similar in shape to the theoretical maximum, or optimal, color gamut of objects. It is also shown that the color gamut of an LED display can be designed to include 99.7% of the gamut of Pointer's real‐world surface colors. LED primaries are selected to minimize the standard deviation of the relative maximum chroma of effective display color gamut and a target color gamut which is defined to include Pointer's real‐world surface colors. For both the laser and LED displays, it is necessary to constrain the red‐primary wavelength to avoid excessive optical power for the red primary.     

基于蚁群和带空间约束FCM的荔枝图像分割算法

准确地提取荔枝果实的完整轮廓对采摘机器人自动识别与采摘至关重要。以蚁群和模糊C均值（FCM）聚类为理论基础,选用符合荔枝颜色特性的L*a*b*颜色空间,提出一种基于蚁群和带空间约束FCM的荔枝图像分割算法。该算法利用L*a*b*颜色空间的a*通道正轴代表红色和负轴代表绿颜色进行初始分割,然后利用蚁群聚类算法全局性和鲁棒性的优点确定FCM的聚类中心,用引入空间约束的FCM完整地分割出荔枝果实。实验结果表明此方法实现了荔枝图像完整地分割,并且满足了采摘机器人后续的荔枝识别与采摘,对成熟荔枝分割的正确率达到了87%。     

一种新的RGB空间的彩色图像编码方法

为了能够较好地去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, 提出了一种基于RGB空间的彩色图像压缩编码算法, 高效地去除了彩色图像各分量间的相关性。算法对其中一个分量进行完整DCT变换,对其他两个分量只求少数几个非零系数。采用查表法来进行DCT变换,使查表法的优越性得到更好的体现。通过对新色彩空间编码性能进行的实验分析结果表明, 该方法较好地去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, 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     

自适应模型和固定模型结合的肤色分割算法

由于受环境、光照、人种等因素影响,不同图像中的肤色分布并不一样。在复杂背景情况下,采用固定的阈值边界模型进行肤色分割将导致较大的漏检或误检。基于YCbCr颜色空间,在固定阈值边界模型分割的基础上,运用简化的期望最大化(EM)算法计算出针对特定图像的自适应肤色高斯模型;然后综合考虑固定阈值边界模型以及自适应肤色高斯模型在不同颜色区域上划分的准确性,给出最终的肤色分割结果。实验结果表明,该方法相比固定阈值边界模型的分割方法,能同时降低误检率和漏检率,从而提高肤色识别的准确率。