基于亮度分区的显微镜灰度图像彩色化算法的研究

电子显微镜下细胞成像为灰度图像,不便于观察和研究,由此提出一种电子显微镜下灰度图像的彩色化算法。对彩色和灰度图像的亮度直方图分别进行高次B样条最小二乘曲线拟合,对拟合的曲线分别求取极值点,通过自动地将彩色图像和灰度图像的极值点的个数调整一致,以此作为图像的分区,利用带有权重的颜色迁移算法进行分区映射实现灰度图像的彩色化。实验结果证明,此方法取得了较好的色彩效果。     

基于分类字典的多内容灰度图像彩色化算法

为解决基于字典学习与稀疏表示的灰度图像彩色化算法只对单一内容图像有效这一问题,提出了一种新型的图像彩色化方法.首先,根据目标灰度图像的子内容分别选取多组参考彩色图像,从各组参考彩色图像中选取对应子内容的样本图像块;然后,分别进行字典训练,得到基于内容的分类字典;最后,根据重建误差最小化原则,查找最佳匹配字典,进而实现灰度图像的彩色化.该算法是一种自动算法,在保证图像彩色化过程自动化的前提下,提高了彩色化效果.实验结果表明:该算法能够对目标灰度图像中的不同内容分别进行正确彩色化处理.     

基于像素重排比对的灰度图彩色化算法研究

灰度图的快速彩色化能够快速自动实现灰度图像的上色处理,广泛应用于医学、微生物识别等领域中。提出一种基于像素重排比对的灰度图像彩色化算法,其原理是按像素值分布分别进行重新排列渲染彩色图和被渲染灰度图,并对重排后的彩色图进行均衡化处理,适当弱化过亮和过暗的饱和区比例,利用颜色转移算法进行像素值的比对匹配来实现灰度图的彩色化。对381张灰度图的实验结果表明,该方法思路简洁,染色过程和效果快捷有效,可进一步用于多目标物的自动染色增强。     

基于样条插值的图像分割算法研究

针对传统分割算法中的阈值选择问题,提出了一种改进的图像阈值分割算法。采用样条插值方法对图像的灰度直方图进行曲线拟合,获得直方图的曲线表达。利用函数极值的特点寻找直方图曲线的极值点,获取阈值,对图像进行阈值分割。实验结果表明,改进算法获得的阈值较其他算法有更好的分割效果。     

结合梯度与彩色直方图的人头识别

提出了结合图像灰度梯度信息和彩色直方图信息的人头识别算法.该算法中:灰度梯度信息可以排除背景图像中的颜色干扰,彩色直方图信息可以适应识别目标的形状变化和背景中的纹理对识别目标的影响.对2种算法的结果进行规一化处理,实现两者的相互补充.最后通过实验证明了该算法的有效性.     

梯度相似性的椒盐图像加权中值滤波算法

在对现有椒盐噪声中值滤波算法分析的基础上,提出了基于梯度相似性的椒盐噪声图像加权中值滤波算法。利用灰度图像窗口内各个像素点灰度值的差异,将含有椒盐噪声的图像分为疑似噪声点和信号点,然后利用窗口像素点的梯度相似性对疑似噪声点进行分析,并运用图像极值剪切技术去除噪声点像素的干扰。采用舍弃方差极大值的改进加权中值滤波算法给噪声点赋值。实验表明,该算法对图像的细节保留能力和滤波能力有较大的提高,能取得较好的峰值信噪比。     

基于像素相关性的灰度图像上色算法

考虑到一幅图像的空间邻域像素在亮度及色彩上存在着极大的相关性,设计了一种新的搜索方法对灰度图像进行彩色化.首先在灰度图像中按照空间位置恒定步长递增的方式选取部分像素,并采取全局最优搜索参考样本对其上色,剩余像素的上色是通过局部最优搜索其邻域像素的方式实现的.本算法在得到较好图像上色品质的前提下,极大地加速了灰度图像的彩色化过程,保证了上色后图像颜色在空间上的连续性.为了避免通道耦合,灰度图像和参考彩色图像间的颜色传递在各通道相关性极小的lαβ颜色空间进行.     

结合梯度与彩色直方图的人头识别

提出了结合图像灰度梯度信息和彩色直方图信息的人头识别算法．该算法中：灰度梯度信息可以排除背景图像中的颜色干扰，彩色直方图信息可以适应识别目标的形状变化和背景中的纹理对识别目标的影响．对2种算法的结果进行规一化处理，实现两者的相互补充．最后通过实验证明了该算法的有效性．     

改进的灰度投影电子稳像算法

针对灰度投影算法在稳像时用时较长的问题,提出一种快速三点搜索算法。在不影响稳像效果的前提下,对图像进行分区,用改进的算法进行灰度投影的矢量求解,并运用均值滤波得到全局运动矢量,实现运动补偿。实验结果表明,该算法计算的峰值信噪比(PSNR)与传统的灰度投影算法比相差小于0.5dB,但时间却减少了21.8ms。     

确定区域的人脸彩色传递

在对整幅图像色彩传递算法的基础上,提出了确定区域的人脸彩色传递法。首先利用改进的主动形状模型(ASM)方法定位人脸特征点,进而利用区域生长法确定人脸区域。在将参考图像和目标图像(彩色或灰度图)转换到去相关的对立色空间(lαβ颜色空间)后,对于彩色目标图像,分别调整肤色区域图各通道的均值和标准差;对于灰度目标图像,用亮度邻域统计量匹配的方法在参考图像中选取匹配点,并将匹配点的颜色赋值给目标图像中的对应点。最后,把传递结果转换到RGB颜色空间显示。实验结果表明,该方法能有效传递肤色,形成自然逼真的彩色人脸图像。     

位图图像灰度化的方法及编程实现

图像灰度化是许多数字图像处理的初始和基础工作,本文对灰度化的基本原理作了简要阐述,同时分别介绍了8位和24位彩色位图灰度化的具体方法,并给了实现详细代码。     

立体对图像的视差与景深关系

3D显示器的再现立体景深与立体对图像的视差有关,视差的大小取决于拍摄设备的原理正确性。由双镜头3D拍摄设备获得左右格式的立体对图像,根据图像同名点检测视差信息,再由检测出的视差数值来计算景深。视差采用灰度极值法,提取立体对图像的特征行像素灰度值波形图,通过灰度波形的极值判别同名点并检测前景与背景标志物体的视差数值。实验表明行像素灰度极值法有助于快速计算3D图像的同名点视差信息。     

基于全局显著性检测的手绘草图图像检索

提出一种基于全局特征图像显著性的手绘草图图像检索算法。首先利用图像分割方法获得若干分区,再计算各分区的彩色稀疏直方图,然后利用直方图计算各个分区的颜色对比度。通过剔除对比度低的若干分区从而获取显著目标,将显著目标所在区域按比例分块,保存每个分块的平均灰度和空间关系,作为待搜索的特征数据。搜索过程是将手绘轮廓填充后提取特征数据与保存的特征数据按分块计算灰度的差异,并结合空间权值进行累加。最后将结果排序,值越小则相似度越高。     

基于2级检测的脉冲噪声滤除算法

以图像结构和噪声的特征分析为基础,提出了一种新的脉冲噪声滤除算法. 算法在噪声检测阶段采用2级开关检测,即先以极值法进行初步检测,然后利用像素邻域的结构信息,并借助设定的阈值识别出该点的性质（信号点或噪声点）. 最后以滤波窗口内像素的灰度排序均值（ROM）替换噪声点的灰度值. 实验表明,本算法在滤除固定值脉冲噪声的同时可以有效地保护图像细节.     

一种改进的田间导航特征点提取算法

针对以田间图像每行背景像素的坐标中点作为导航特征点,拟合出的导航线精度不高的问题,提出了一种改进的特征点提取算法:首先,采用归一化2G-R-B超绿特征对图像进行灰度化,再用最大类间方差(OSTU)法和形态学闭运算分别对灰度图像进行分割和滤波;然后,提取每行背景像素坐标中点作为初始特征点,再根据初始特征点与图像中心线间表示农作物的像素数对特征点进行修正;最后,利用修正后的特征点拟合得到导航线.仿真结果表明:该改进算法受环境噪声影响较小、实时性好,拟合出的导航线在精度上具有明显优势.     

基于优化PSO-BP的多特征融合图像识别算法研究

为提高水果种类识别的准确性,本文提出一种基于优化粒子群结合BP神经网络的识别算法.在算法初期,针对不同种类水果图像样本,借助K均值聚类分割算法,融合彩色信息和灰度信息,完成目标图像的准确分割,提取目标区域在HSV颜色空间下非均匀量化后的颜色特征,使用分块局部二值模式和灰度共生矩阵,分别提取局部和全局纹理特征,并对与粒子...     

工件角度的图像测量法研究

通过CCD将拍摄的工件图片进行图像灰度化、滤波、二值化预处理,然后对图像进行开、闭运算,用八领域算法来提取边缘轮廓。应用Hough变换得到工件图像轮廓角点的位置,再利用最小二乘法对图像轮廓进行拟合,最终求出工件角度。     

一种新的宽基线图像匹配方法

在宽基线图像匹配中,图像存在3维视角、尺度、旋转和灰度差异.为此,构造了一种新的基于局部二值模式直方图傅里叶特征的特征描述符,并通过对传统宽基线图像匹配算法框架中不同部分算法的对比分析,提出了一种新的宽基线图像匹配方法.首先,提取基准图像和实时图像中具有尺度和仿射不变性的最稳定极值区域,并利用新的特征描述符对这些区域进行图像旋转和灰度不变性描述;然后,根据近邻欧氏距离比值准则提取两图像中匹配的最稳定极值特征区域对;最后,利用顺序抽样一致性算法剔除误匹配特征区域对,估计两图像的外极几何关系,得到匹配结果.仿真结果表明,新算法能够适应待匹配图像间较大的3维视角、尺度、旋转和灰度差异,实现稳定的宽基线图像匹配.     

基于相关权值的图像椒盐噪声自适应窗滤波

为有效滤除图像中椒盐噪声,提出一种基于相关权值的自适应窗滤波算法。算法基于极值检测判断噪声点并仅对噪声点滤波。引入灰度差刻画邻域像素与中心像素的相关性,以此为基础设置像素权值,对中心像素执行加权均值滤波。通过邻域窗口的自适应扩展适应噪声密度变化,并对邻域像素分区域设置权值,从而适应高椒盐噪声的滤除。仿真结果表明,本文算法能够有效滤除图像中的椒盐噪声,尤其在高椒盐噪声下性能表现更佳。     

点云曲面的复合几何图像表示及其应用

为了得到点云曲面的几何图像,提出一种新的点云曲面的表示方法.将点云曲面的笛卡尔坐标转换为球面极坐标,采用极坐标中的二个角度参数作为二维像素位置坐标,将这个位置上对应的极半径的最小值作为该像素上的灰度值,得到第一幅r(θ,φ)灰度图像.利用同样的方法,在剩下的未被转换的点云中构造第二幅θ(r,φ)图像,由前二次转换剩余的点云转换成第三幅φ(r,θ)图像.将三幅灰度几何图像分别对应彩色图像的R、G、B分量,合成为一幅复合彩色几何图像.结果表明,该方法实现了用彩色几何图像对点云曲面的精确表示,从而可以利用图像处理的方法实现点云曲面的高效压缩和简化.