图像色彩传递中的两种源图选择算法

针对灰度图像上彩问题研究中源图像的选择问题，提出了基于laβ空间中l通道的分布特征和基于广义纹理块分类特征的两种源图像自动选择算法，算法效果良好，减少了图像色彩传递应用过程的人工干预程度，提高了自动化水平．     

基于感兴趣区域的色彩传递算法

针对传统色彩传递算法在实际应用中灵活度不高的问题,提出一种基于感兴趣区域ROI(Regions of Interest)的色彩传递算法。通过提取目标图像的感兴趣区域,将其与用户所选图像进行拼贴,得到新目标图像,并以此进行色彩传递,解决了色彩传递用户对图像色彩处理多样化、个性化需求的问题。同时,针对传统感兴趣区域提取方法容易受纹理噪声干扰、提取尺寸不易控制等问题,提出一种基于变异度的感兴趣区域提取新算法。实验结果表明,该算法效果良好。基于变异度的感兴趣区域提取算法可更准确获取图像的感兴趣区域。基于感兴趣区域的色彩传递算法可在不影响图像主体内容表达的情况下,使得色彩传递的效果更加生动多变,更具个性化,提高了色彩传递应用的灵活度。     

基于色彩传递与扩展的图像着色算法

色彩的不均匀一直是色彩传递算法中没有解决的问题。一些传统的算法只是单独依靠像素点的匹配来进行色彩传递,难以保证处理后图像色彩在空间上的连续性,即某些像素点的色彩和它周围的色彩反差较大。针对此问题,提出了一种基于色彩传递与扩展的图像着色算法,先利用传统的色彩传递方法,在lαβ空间对灰度目标图像进行局部上色,然后再利用色彩扩展的算法,对其他未经过上色的区域进行色彩扩展,完成整幅灰度目标图像的自动彩色化过程。实验得到了色彩细腻均匀的结果图像,验证了算法的实用性。     

基于目标图领域点比较的色彩传递研究

目前,图像的色彩传递主要基于Lαβ颜色空间,利用邻域点匹配算法和高阶矩匹配算法,或者采用亮度分割匹配等方法,在源图和目标图之间进行色彩匹配传递。但是,这些算法匹配点数量多,速度慢。针对这个问题,文章在原有匹配方法的基础上提出了基于目标图相邻点匹配以及目标图邻域点匹配的改进方法,在保证传递效果的情况下,提高了色彩传递的速率,文章还讨论了色彩传递过程中存在的一些问题,给出了一些解决方案。     

校正的Lαβ颜色空间转换算法及其在色彩传递中的应用

本文在实现了传统的αβ颜色空间转换算法的基础上,分析了算法中存在的缺陷,提出了解决的方案,并将校正后的转换算法具体应用于一类色彩传递算法中,实验结果表明改进了原算法的效果。     

基于多维情感语义空间的色彩表征方法

针对色彩与情感映射模型复杂且难以实现的问题。提出一种利用多维语义空间表征色彩的方法．首先从信息论角度出发，依据Lebesgue测度原理阐明了色彩情感语义信息的度量特征；然后利用语义分析法建立了表征RGB色彩的多维语义空间，结合Euclid空间探讨了RGB色彩与多维语义空间映射特点，并提出消除由语义维度和粒度冲突而引起的语义空洞的算法；最后以一个色彩设计系统对其进行应用验证．实验结果表明，该算法能够在不同维度与粒度层上实现色彩空间与情感语义空间的复杂映射．     

不同颜色空间中全局色彩传递算法的分析研究

针对传统色彩传递算法只在Lαβ空间实现的问题,研究并实现了RGB、CIECAM97S、HSV三个颜色空间的全局色彩传递算法,并对上述空间的传递效果进行比较分析,给出了各空间传递算法的应用特点,拓广了全局算法的适用范围,为用户选取合适的色彩传递空间、提高传递效果提供了算法过程和实验依据。     

一种基于语义相似性的情感分类方法

情感词典有助于情感分析,可以通过词语匹配来进行情感分类。但是,情感词典在词汇覆盖和领域适应方面存在一定的局限性。为此,文中提出了一种基于语义相似性度量和嵌入表示的情感分类方法,该方法计算了待分类文本与情感词典之间的语义相似度,将语义距离和基于嵌入的特征结合起来进行情感分类,有助于解决语义特征利用不足的问题。文中分别采用词向量、情感词典匹配和所提方法提取的特征向量来对情感分类性能进行了评估。实验结果表明,所提方法整体上优于对比方法。在3种电商评论测试语料中,所提方法的F1平均值达到了83.46%,相比对比方法提升了8.26%。其中,利用词嵌入与ECSD(E-Commerce Sentiment Dictionary)相结合提取的语义分类效果最佳,性能提升达到了9%,表明通过结合语义相似度可以丰富提取的情感语义特征,能够有效提升情感分类的性能。     

基于色彩传递的图像马赛克算法研究

针对传统图像马赛克算法中的瓦片图像颜色调整问题,提出一种基于全局色彩传递的图像马赛克算法,提高瓦片图像对源图像颜色空间的拟合阶数,在此基础上采用矩形碎片图像拼贴方式实现了相应的马赛克系统。实验结果表明,该算法能够获得良好的性能。     

基于两种色彩空间的颜色选择方法

本文分析和比较了HSI和RGB两种色彩空间的特性,提出了一种基于两种色彩空间,可以实现人机交互的选择颜色的方法,并设计了基于该方法的颜色编辑器,通过对彩色图像处理的实验,结果证明该方法适用而且有效。     

基于自然语言处理的图像情感语义检索研究

自然语言问答在情感图像检索中并未广泛应用,对此进行了探索与尝试,设计和实现了一个以自然语言作为检索入口的情感图像检索系统,并给出系统架构及技术方案。研究过程中,引入自然语言处理技术对自然问句进行浅层语义分析,并建立了一个情感映射模型,实现了常用情感词语与该模型之间以及该模型与情感图像之间的映射。另外,还对系统的检索结果进行了评价。通过对系统的实现,为自然语言问答与情感图像检索的结合提供了一种新的思路与方法。     

基于DCT和DWT的彩色图像盲数字水印算法

提出了一种实用的基于离散余弦变换和离散小波变换的彩色图像盲数字水印算法.通过实验测试,提出的算法很好地保持了图像质量,对诸如JPEG压缩、滤波、噪声污染、缩放、剪切、马赛克效果、锐化等常见的信号处理和攻击均具有很强的鲁棒性.     

基于主色提取和主色集扩充的图像检索算法

提出一种基于主色提取和主色集扩充的图像检索算法。算法首先对图像进行主色特征提取,采用提出的改进主色集扩充方法分别对两图像进行主色集扩展,使其维数相同;然后,将经过主色提取得到的主色集从传统RGB颜色空间转换为具有良好视觉一致性HSV颜色空间;最后,采用Quadratic距离进行图像的相似性度量。实验证明算法易于实现、具有较好的时间复杂度及较高的查准率和查全率。     

基于改进飞蛾扑火算法的多阈值彩色图像分割

针对彩色图像多阈值分割存在计算量大、运行时间长等问题,在飞蛾扑火算法(Moth-Flame Optimization,MFO)的基础上,引入莱维飞行策略和自适应权重变化策略,提出LSMFO算法(Levy Self-adaptive Moth Flame Optimization)对最佳分割阈值进行优化搜索。为了验证该算法的有效性,选取4幅伯克利大学经典图像,将LSMFO算法与另外5种元启发式算法进行对比。应用Otsu方法进行多阈值图像分割实验,并用SSIM、PSNR、EPI三个指标评估分割后的图像效果。实验结果显示,LSMFO算法在指标衡量比较上整体水平优于其他算法,表明该算法运行时间短、分割精度高,能够有效解决彩色图像多阈值分割问题。     

基于色彩学习的彩色图象分割方法

图象分割是实现计算机图象识别与理解的基础，而彩色是进行图象分割的一个重要手段。本文给出了一种基色彩学习的彩色图象分割算法。     

自适应烟花算法下多维模糊C均值彩色图像分割

针对图像分割在自然场景中,分割精度不高和细节保持不够敏感,提出一种自适应烟花算法下的多维模糊C均值彩色图像分割算法.结合动态时间弯曲思想,以邻域像素相似特点构造弯曲曲线,得到多维相似距离和新的目标函数.在自适应烟花寻优算法下,找到最优聚类中心,最终达到对图像分割效果.实验表明,该算法与同类算法相比,对彩色图像有良好的分...     

基于L-K双混沌系统的彩色位级图像加密算法

针对传统加密算法精度有限、安全性低等问题,提出一种新的彩色图像加密算法。利用Liu混沌系统产生的混沌序列对彩色图像R、G、B三层的低五位进行索引位置置乱,再对高三位进行Arnold置乱;采用自适应方式进行扩散,并将R、G、B三层的密文图像循环异或,得到初步密文图像;联合像素级加密进行Hilbert置乱,采用Kawakami超混沌结合图像信息进行分形扩散,得到最终密文图像。仿真实验表明,该算法NPCR和UACI达到99.78%和33.37%,信息熵为7.9970,安全性很高。     

基于颜色直方图匹配的色彩传输

色彩传输就是将一幅图像P的色彩特征传输到另一幅图像P',使之具有P的色彩特征.色彩传输有广泛的应用,包括医学数字图像处理和图像的艺术风格处理等等.设计了基于颜色直方图匹配的色彩传输算法,使P'的色彩对应P的与它最邻近同时面积足够大的色彩.实验结果表明本算法简洁有效,能生成令人满意的色彩效果.     

一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法

图像分割是进行图像理解的基础,也是图像工程技术中一个重要的问题.近几年来关于图像的分割方法层出不穷,但随着多媒体技术和Internet技术的发展,彩色图像分割处理的准确性和实时性要求也越来越高.为此提出了一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法.经过大量的对比实验表明,用这种方法分割目标和背景区域差别较大的彩色图像具有分割效果好、实时性、鲁棒性强的特点,是一种较为理想的分割方法.