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。     

基于颜色传递的数字视频融合方法

针对伪彩色融合方法的融合图像色彩单一、颜色传递算法计算复杂等问题,提出一种新的红外与可见光数字视频融合方法。该方法在Toet算法的基础上,利用图像统计信息进行颜色查找表映射运算,对融合图像进行快速颜色传递,使融合结果具有与参考图像相同的色彩信息。实验结果表明,该方法的融合结果接近自然景物的颜色,效果优于伪彩色融合方法,且运算速度较颜色传递算法有较大提高。     

红外与可见光图像快速融合算法

为了增强融合效果,提高融合速度,提出一种快速有效的红外与可见光图像融合算法.首先采用局部直方图均衡和中值滤波对红外与可见光图像进行对比度增强和去噪处理;然后对增强后图像进行线性融合,生成伪彩色融合图像;最后简化Lab颜色空间与RGB颜色空间之间的转换模型,并在简化的Lab空间实现全局颜色迁移,将可见光参考图像的一阶统计信息融合进伪彩色图像,获得自然感的真彩色图像.对比实验结果表明,采用文中算法生成的融合图像更加清晰、自然,速度更快、更简单.     

利用NSCT实现夜视图像的彩色化增强

针对夜视融合图像通常存在细节不够丰富、目标对比度低的问题,为了获得更为理想的图像增强效果,提出一种新颖的基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的夜视图像彩色融合方法.构建了基于S函数与子图局部方差信息的可变加权融合策略,在NSCT域内实现可见光及红外源图像的自适应融合;将得到的融合图像与源图像进行组合并映射至YUV颜色空间,生成伪彩色融合图像;再运用颜色传递技术获得重染色的彩色融合图像.实验结果表明,该方法既能丰富彩色融合图像的细节,又能提高其亮度对比度和目标的可探测性,增强了观察者对场景的理解.     

竞争选择多彩色图像自适应颜色迁移算法

提出一种基于相似性竞争选择的多彩色图像自适应颜色混合迁移算法。首先将彩色图像的颜色空间转换为l?琢?茁空间,然后利用亮度图像信息熵检索选择与灰度图像内容最匹配的多幅彩色图像作为彩色参照图像;然后利用相似性竞争选择进行局部和整体相结合的自适应采样分析,采用像素点对应原则,选择参考图像中最佳颜色信息迁移到灰度图像中,合成一幅崭新的彩色图像。该方法将自动图像检索技术与颜色迁移相结合,达到充分利用多幅彩色图像中彩色信息的目的。最后给出实验结果表明,该算法相对于经典算法具有更好的颜色迁移效果和更加广泛的适用范围。     

结合快速融合与颜色传递的双波段夜视图像染色

总结了近15年来的多传感器图像染色技术研究成果,给出了染色算法的一般模型。在此基础上,将图像融合技术与颜色传递技术结合,设计了基于YCbCr颜色空间的夜视微光与红外图像染色算法。使用互调制快速融合充分提取源图像的空间信息,将得到的融合图像指派给Y分量;借鉴Toet提取图像共同分量的思路,构造Cb、Cr分量;最后应用颜色传递技术,获得了细节丰富、目标背景对比度高,符合场景自然颜色分布的彩色图像。因使用了互调制快速融合方法并直接构造颜色分量,染色过程效率高且参数自适应,可满足实时系统应用需求。     

一种快速颜色传输算法

图像间的颜色传输是将一幅图像的颜色特征传输给另一幅图像,使目标图像具有与参考图像相似的色彩。提出一种自动的、快速颜色传输算法。在HSV空间模糊聚类生成代表不同色调特征的样本区域;通过计算各样本区域的特征向量间的距离,建立样本区域之间的匹配关系;利用图像在ιαβ 空间的基本统计信息进行局部颜色传输;最后利用隶属度因子融合局部传输效果。对有效色调值进行加权聚类,大大降低聚类样本数量,在取得较好的颜色传输效果的同时,显著地提高了传输速度。     

融合全局和局部相位特征的彩色纹理图像检索

针对目前彩色纹理图像检索系统存在颜色特征提取不充分、纹理特征提取与匹配的有效性亟待提高等问题,提出一种新的基于全局和局部相位特征融合的彩色纹理图像检索方法。该方法首次将局部引力角模式(Pattern of Local Gravitational Force Angle, PLGFA)作为局部相位描述符用于彩色纹理图像检索。在该方法中,首先在适合人类视觉系统的HSV颜色空间中采用非均匀方式量化三个颜色分量,并通过构建颜色直方图充分地提取颜色特征,同时在Gabor复变换域针对V分量数据进行相对相位建模而提取全局纹理相位特征;然后,利用PLGFA描述符在RGB空间的灰度图像中提取局部纹理相位特征;最后,将这三种特征通过闭式K-L(Kullback-Leibler)距离和改进版本的Manhattan距离进行有机融合,从而实现彩色纹理图像的检索。在VisTex(full/small)、STex和ALOT四个通用的彩色纹理图像库上得到的检索实验结果表明,综合考虑平均检索率和时间消耗两个性能评价指标,该方法较其他最新方法具有较明显优势,从而验证了其有效性和可行性。     

勾画式局部颜色迁移

图像之间的颜色传输有效地利用了图像的基本统计信息.提出一种基于图像的简单统计信息和梯度域信息的局部颜色迁移算法,其中提供了简单易用的操作界面,在迁移过程中能够保持源图像的颜色细节;将其推广到灰度图上色问题,可有效地提高上色速度.实验结果表明,该箅法较好地实现了源图像和目标图像的局部区域颜色对应,生成具有较好视觉效果的真实自然的新图像.     

模糊颜色聚类在颜色传输中的应用

提出一种自动的、基于模糊颜色聚类的自适应颜色传输算法．首先将源图像和目标图像从RGB空间转换到tαβ空间,在tαβ空间对2幅图像进行模糊颜色聚类分析;根据目标图像特征属性对每个聚类域计算相应的匹配权值,图像间匹配权值相近的聚类域确定为图像传输的匹配方向;最后将隶属度控制引入传输方程,实现图像间自适应颜色传输．实验结果表明,该算法比原有颜色传输算法的传输效果更加平滑、自然．     

一种自适应彩色数字图像盲隐藏方法

提出了一种将24位真彩色图像隐藏于另一幅24位真彩色图像的新方法。该方法采用硬c均值聚类及多分辨率彩色量化技术，实现了彩色图像的自适应盲隐藏。它具有隐藏信息量大、恢复图像的误差小及使用方便的特点，对常见的图像处理与攻击具有一定的抵抗能力。另外，通过超混沌的置乱技术，使隐藏到载体图像中的数据有非常好的伪随机特征，具有很高的安全性。该方法在PC机上实验，得到较好的实验结果。     

局部自适应的灰度图像彩色化

目的 现有的灰度图像彩色化方法为了保证彩色化结果在颜色空间上的一致性,往往采用全局优化的算法,使得图像边界区域易产生过渡平滑现象。为此提出一种局部自适应的灰度图像彩色化方法,在迁移过程中考虑局部邻域像素信息,同时自动调节邻域像素权重,在颜色正确迁移的同时保证清晰的边界信息。方法 首先结合SVM（support vector machine）和ISLIC（improved simple linear iterative clustering）算法获取彩色图像和灰度图像分类结果图;然后在分类基础上,确定灰度图像高置信度像素点,并根据图像纹理特征,在彩色图像中寻找灰度图像的像素匹配点;最后利用自适应权重均值滤波实现高置信度匹配像素点的颜色迁移,并利用迁移结果对低置信度像素点进行颜色扩散,以完成灰度图像彩色化。结果 实验结果显示,本文方法获得的彩色化迁移结果评分均高于3.5分,特别是局部放大区域评价结果均接近或高于4.0分,高于其他现有彩色化方法评价分数。表明本文方法不仅能够保证颜色迁移的准确性和颜色空间的一致性,同时也能获取颜色区分度高的边界细节信息。与现有的典型灰度图像彩色化方法相比,彩色化结果图在颜色迁移的正确性和抑制边界区域颜色的过渡平滑上都有更优的表现。结论 本文算法为灰度图像彩色化过程中抑制颜色越界问题提供了新的指导方法,能有效地应用于遥感、黑白图像/视频处理、医学图像着色等领域。     

All-in-focus and multi-focus color image reconstruction from a database of color and depth image pairs

Owing to recent advances in depth sensors and computer vision algorithms, depth images are often available with co-registered color images. In this paper, we propose a simple but effective method for obtaining an all-in-focus (AIF) color image from a database of color and depth image pairs. Since the defocus blur is inherently depth-dependent, the color pixels are first grouped according to their depth values. The defocus blur parameters are then estimated using the amount of the defocus blur of the grouped pixels. Given a defocused color image and its estimated blur parameters, the AIF image is produced by adopting the conventional pixel-wise mapping technique. In addition, the availability of the depth image disambiguates the objects located far or near from the in-focus object and thus facilitates image refocusing. We demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm using both synthetic and real color and depth images.     

面向遥感影像镶嵌的SVR色彩一致性处理

由于成像条件与环境的差异,多景待镶嵌遥感影像之间往往会出现色彩差异,针对此问题,提出一种基于支持向量回归 (SVR)的色彩一致性处理方法。采用NDVI(归一化植被指数)阈值分割并结合光谱角匹配(SAM)的方法在影像重叠区域自动选取具有"不变特征"的像素作为样本;通过SVR建立输入影像到参考影像的灰度值变换方程,并对输入影像进行处理,使得待镶嵌影像具有与参考影像相同或者相似的亮度与对比度。采用TM、SPOT、无人机(UAV)影像等多源数据进行了实验,结果表明,该方法能够有效消除由系统因素引起的色差,与线性回归方法相比,该算法在方差、辐射分辨率等方面具有优势。     

基于高层颜色语义名称的显著性检测*

为了克服图像底层特征与高层语义之间的语义鸿沟,降低自顶向下的显著性检测方法对特定物体先验的依赖,提出一种基于高层颜色语义特征的显著性检测方法。首先从彩色图像中提取结构化颜色特征并在多核学习框架下,实现对图像进行颜色命名获取像素的颜色语义名称;接着利用图像颜色语义名称分布计算高层颜色语义特征,再将其与底层的Gist特征融合,通过线性支持向量机训练生成显著性分类器,实现像素级的显著性检测。实验结果表明,本文算法能够更加准确地检测出人眼视觉关注点。且与传统的底层颜色特征相比,本文颜色语义特征能够获得更好的显著性检测结果。     

Chromaticity-based separation of reflection components in a single image

The separation of diffuse and specular reflection components, or equivalently specularity removal, is required in the fields of computer vision, object recognition and image synthesis. This paper proposes a simple and effective method to separate reflections in a color image based on the error analysis of chromaticity and appropriate selection of body color for each pixel. By solving the least-squares problem of the dichromatic reflection model, reflection separation is implemented on a single pixel level, without requiring image segmentation and even local interactions between neighboring pixels. Experimental evaluation indicates that the proposed method is effective and can deal with a wide variety of images.     

基于暗原色先验原理的水下图像增强

针对水下光衰减和散射导致的图像严重降质问题和用传统方法进行水下图像增强 产生色偏现象,提出一种新的水下图像增强方法。基于暗原色先验原理进行水下图像增强,用 软抠图的方法对图像暗通道进行细化;在图像前0.1%最亮的像素点中,用中值滤波算法计算出 这些像素点的中值,再计算这些像素点和与之对应的中值的差值,差值最小的像素点作为背景 光的预估值,并用该像素点所在区域颜色饱和度方差来判断预估背景光的准确性;利用Retinex 算法和图像各颜色通道的衰减系数比对增强后的图像进行颜色校正。实验表明,该方法能有效 地去除水下图像中的雾色、校正图像色偏问题,进而提高图像对比度。     

Fast Lighting Independent Background Subtraction

This paper describes a simple method of fast background subtraction based upon disparity verification that is invariant to arbitrarily rapid run-time changes in illumination. Using two or more cameras, the method requires the off-line construction of disparity fields mapping the primary background images. At runtime, segmentation is performed by checking background image to each of the additional auxiliary color intensity values at corresponding pixels. If more than two cameras are available, more robust segmentation can be achieved and, in particular, the occlusion shadows can be generally eliminated as well. Because the method only assumes fixed background geometry, the technique allows for illumination variation at runtime. Since no disparity search is performed, the algorithm is easily implemented in real-time on conventional hardware.     

融合目标增强与稀疏重构的显著性检测

目的 为了解决图像显著性检测中存在的边界模糊,检测准确度不够的问题,提出一种基于目标增强引导和稀疏重构的显著检测算法（OESR）。方法 基于超像素,首先从前景角度计算超像素的中心加权颜色空间分布图,作为前景显著图;由图像边界的超像素构建背景模板并对模板进行预处理,以优化后的背景模板作为稀疏表示的字典,计算稀疏重构误差,并利用误差传播方式进行重构误差的校正,得到背景差异图;最后,利用快速目标检测方法获取一定数量的建议窗口,由窗口的对象性得分计算目标增强系数,以此来引导两种显著图的融合,得到最终显著检测结果。结果 实验在公开数据集上与其他12种流行算法进行比较,所提算法对具有不同背景复杂度的图像能够较准确的检测出显著区域,对显著对象的提取也较为完整,并且在评价指标检测上与其他算法相比,在MSRA10k数据集上平均召回率提高4.1%,在VOC2007数据集上,平均召回率和F检验分别提高18.5%和3.1%。结论 本文提出一种新的显著检测方法,分别利用颜色分布与对比度方法构建显著图,并且在显著图融合时采用一种目标增强系数,提高了显著图的准确性。实验结果表明,本文算法能够检测出更符合视觉特性的显著区域,显著区域更加准确,适用于自然图像的显著性目标检测、目标分割或基于显著性分析的图像标注。