套准偏差计算分色归类方法研究

针对彩色印刷领域较常用的四原色（青色C、品红M、黄色Y和黑色B）叠印标记图像,提出了像素分色归类模型和套准偏差计算方法。通过图像分析给出四种原色及其复合色像素的分色归类模型,在此基础上检测四种原色套准标记的边缘像素,结合最小二乘和Hough变换法拟合套准标记的多条边缘直线,在图像中计算四种原色特征直线之间的偏移距离。实验结果表明该方法自动检测套准偏差的精度高于20 ?滋m,符合国家印刷行业标准规定的套准精度要求,适用于以C、M、Y、K合成原理为基础的双色、四色胶印系统。     

基于面积投影的图像配准方法

针对低分辨率图像之间的配准精度问题,直接影响到超分辨率图像的重建质量.通常图像之间的平移和旋转,采用基于泰勒级数展开的迭代配准算法以及频域配准算法.传统的泰勒级数展开的迭代配准算法的配准精度取决于图像的低阶逼近误差及迭代过程中图像的插值近似运动变换所造成的误差.采用泰勒级数展开的配准算法进行了改进,以面积投影变换来替代原有迭代算法中的图像插值变换,这种图像变换算法更加符合图像的成像原理,仿真结果表明,算法能够有效提高低分辨率图像间平移和旋转角度的配准精度.     

基于ECM的彩色套印偏差检测算法

为检测彩色套印图像是否存在偏差及其偏差参数,提出基于边缘共生条件概率矩阵(ECM)的彩色套印偏差检测算法。该算法检测彩色套印图像的边缘信息,在边缘图像中计算ECM,并提取ECM中的极值点。若存在非(0,0)点处的极值点,则原图中存在套印偏差且极值为其偏差参数;否则,原图中不存在套印偏差。实验表明,该算法的检测结果可以精确到像素级。     

基于形状和灰度信息的断层图像二次配准算法

将一种新的基于形状信息和灰度信息的二次配准方法引入CT-MRI配准过程,首先通过力学分解的原理描述了两幅待配准图像的轮廓,并利用该轮廓对两幅图像进行粗配准,通过该方法将两幅图像的配准误差限定到一个较小范围内;继而利用最大互信息的方法继续对经过粗配准的两幅图像进行二次配准,最终得到精度更高的配准效果。仿真结果表明,由于该算法结合了轮廓比对方法的高效性和最大互信息方法的精确性,因此与其它配准算法相比在保证了配准精度的同时大大缩短了配准时间。最后该算法被成功地应用到了准备进行开颅手术的病人的CT-MRI图像配准上。     

聚类分析在高保真彩色印刷分色中的应用

研究一种新的基于改进的K均值聚类的高保真彩色印刷分色方法,算法首先将彩色图像通过非线性变换,转换到Lab颜色空间,再利用改进的K均值聚类算法进行色彩学习,最后经过改进的误差分散求取结果.算法优点是利用图像的空间相关信息,使分色结果得到局部优化;同时,由于阈值的引入,可以很好地控制分类精度;最后,通过对误差分散算法的改进,同时保证了分色图像色彩的连续性与差异性.     

改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低以及误匹配率高的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法;该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中,并对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;其次,结合单向匹配和双向匹配的比值,提出了一种最优化阈值选择准则,如果欧氏距离比率小于最优化阈值,完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵得到配准图像;实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比于原SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。     

具有仿射不变性的彩色图像配准方法研究

经典SIFT算法在特征提取及特征匹配阶段存在耗时过长的问题,而SURF算法对仿射角度大的图像配准时错配率较高;且已有算法对彩色图像的处理均把彩色信息转为灰度信息,从而丢失了表征图像的颜色信息.提出一种具有仿射不变性的彩色图像配准算法:C-ASURF算法,通过模拟仿射变换得到一系列模拟图像,对模拟得到的图像计算颜色不变量,再对其进行特征点的检测及特征点的匹配,因此,它能够很好的解决图像配准时因图像仿射角度过大而造成的配准失效问题,且能够保留彩色图像的彩色信息.实验结果表明,C-ASURF算法的运行速度比具有仿射不变性的SIFT算法要快很多,且图像配准的准确率也很高,能够满足图像配准的高效性及实时性要求,具有很好的稳定性.     

一种新的卫星多光谱图像自动配准算法

针对小卫星独立相机多光谱成像系统波段间配准的非线性误差问题,提出了一种多光谱图像波段间自动配准算法,该算法综合利用互信息、遗传算法和MQ几何校正模型进行多光谱图像的自动配准。在算法中,以互信息作为配准的相似性度量,获得了很高的配准精度;利用遗传算法的快速搜索特性,可以较快的完成搜索并获得整体的最优解;利用MQ几何模型可以精确的建立图像之间的几何关系。试验表明该算法对于多光谱图像波段间非线性几何关系,能够取得非常高的波段间自动配准精度,整体配准误差在一个像元以内。     

三维医学图像配准在图像引导放疗中的应用

为了确定病人的摆位误差,实现精确放疗,提出一种改进的Demons弹性配准算法。采用FDK算法对锥形束CT(CBCT)图像进行三维重建,利用可视化工具包 (VTK)体绘制法可视化重建结果;在分割与配准工具包 (ITK)基础上实现Demons算法,并基于对称梯度的思想,将参考图像和浮动图像的梯度场信息加入到Demons算法中,给出新的Demons形变力公式。分别使用单模态和多模态医学图像进行配准实验,结果显示改进的Demons算法与原始Demons算法相比,配准速度更快、精度更高。基于对称梯度的Demons算法更适用于图像引导放射治疗中CBCT重建图像与CT计划图像间的配准。     

一种新的基于图像主轮廓的配准算法

文中提出了一种新的图像配准方法,可以很好解决图像配准中的平移和旋转问题(刚性变换问题)。算法的实现是首先得到待配准两幅图像的轮廓特征点(本文使用SUSAN边缘检测算法);再剔除虚假的特征点(噪声点)后,根据像素间的连通性判别准则,得到图像的主轮廓;最后以两幅图像的主轮廓信息,配准图像。实验证明,算法实现速度快,精度较高。     

基于模糊C均值聚类的多分量彩色图像分割算法

以模糊C均值(FCM)聚类理论为基础,选用符合人眼视觉特性的HSI颜色空间,提出了一种新的多分量彩色图像分割算法。该算法首先结合数据分布特点确定出H分量与I分量的初始聚类中心;然后利用FCM聚类技术对H分量、I分量进行分类处理,以得到不同分量的像素点隶属度;最后,将所得到的不同分量像素点隶属度组织成2维特征,并以此进行模糊聚类图像分割。实验结果表明,该算法可有效提高图像分割效果,其分割结果优于传统FCM聚类图像分割方案。     

自适应梯度重建分水岭分割算法

目的 针对灰度分水岭算法存在过分割且难以直接应用到彩色图像分割的问题,提出一种自适应梯度重建分水岭分割算法。方法 该方法首先利用PCA技术对彩色图像降维,然后计算降维后的梯度图像,并采用自适应重建算法修正梯度图像,最后对优化后的梯度图像应用分水岭变换实现对彩色图像的正确分割。结果 采用融合了颜色距离、均方差和区域信息的性能指标和分割区域数对分割效果进行评估,对不同类型的彩色图像进行分割实验,本文算法在正确分割图像的同时获得了较高的性能指标。与现有的分水岭分割算法相比,提出的方法能有效剔除图像中的伪极小值,减少图像中的极小值数目,从而解决了过分割问题,有效提升了分割效果。结论 本文算法具有较好的适用性和较高的鲁棒性。     

改进颜色融合的医学图像彩色化技术

彩色化后的医学图像能清晰体现患者病灶信息有利于医患沟通。提出改进颜色融合的医学图像彩色化方法,首先利用基于KNN的图像前背景区分算法,强化病灶区域的边界信息;然后以此为约束条件,只需提供简单的着色输入;最后将边界能量引入颜色融合方法,得到较好的着色结果。着色图像保持了原图的灰度信息不变,增加了彩色标记图像的颜色和真实感。实验结果表明,该算法具有较高的精确度,可有效的应用于医学图像彩色化处理。     

A graph-based optimization algorithm for fragmented image reassembly

We propose a graph-based optimization framework for automatic 2D image fragment reassembly. First, we compute the potential matching between each pair of the image fragments based on their geometry and color. After that, a novel multi-piece matching algorithm is proposed to reassemble the overall image fragments. Finally, the reassembly result is refined by applying the graph optimization algorithm. We perform experiments to evaluate our algorithm on multiple torn real-world images, and demonstrate the robustness of this new assembly framework outperforms the existing algorithms in both reassembly accuracy (in handling accumulated pairwise matching error) and robustness (in handling small image fragments).     

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。     

基于色彩的图像数据库检索方法的研究

文中论述了基于色彩的图像检索方法,对色彩空间的选择、彩色聚类方法、色彩直方图的距离、以及基于图像分割的色彩直方图等方面进行了详细的论述;为提高图像检索的效率和精度,采用了多阶段相似比较的方法。     

基于多重色彩转换和模糊阈值的垩白检测

垩白米的检测在人们的日常生活中具有重大意义。提出了一种基于多重色彩转换和模糊阈值分割的垩白米检测方法。首先,对大米图像进行两次色彩模型的转换,然后根据模糊阈值分割在对具有双峰灰度图像中良好的分割效果对大米进行分割,使垩白米中的垩白信息准确地显现出来。该算法比传统检测算法在识别正确率上有很大的提高。     

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。     

基于三级图像融合与CLAHE的机场安检X光图像增强算法

针对CLAHE增强机场安检X光图像出现的颜色失真及背景噪声放大问题,提出一种基于三级图像融合与CLAHE的X光图像增强算法.首先将X光图像分别转换成RGB、HSV图像并分别进行CLAHE增强,将增强后的图像通过欧几里得范数实现第1级融合.然后将融合后的图像进行USM锐化,锐化过程中根据掩膜进行图像第2级融合.最后将锐化后的图像与原图像按系数进行合并,完成第3级融合.仿真实验结果表明,本文提出的算法能够有效提高安检X光图像的对比度, PSNR平均值提高了7 dB,同时可以抑制增强图像颜色失真及背景噪声.该算法有助于提高X光图像中违禁物品的识别准确率,对平安机场的构建具有积极意义.     

最大差值图决策的低照度图像自适应增强算法

应用于光照分布不均的低照度图像,传统的图像增强算法会出现色彩失真、亮区过度增强等问题,因此提出一种最大差值图决策的低照度图像自适应增强算法。首先,提出最大差值图的概念,通过最大差值图粗略估计出初始光照分量;然后,提出交替引导滤波的算法,利用交替引导滤波对初始光照分量进行校正,实现光照分量的准确估计;最后,设计了图像亮度自适应的伽马变换,能够根据获取的光照分量自适应调整伽马变换参数,从而在增强图像的同时消除光照不均带来的影响。实验结果表明,增强后的图像有效消除了光照分布不均带来的影响,图像亮度、对比度、细节表现能力和色彩保真度都得到了明显提升,平均梯度提升了1倍以上,信息熵提升了14%以上。由于提出的算法对光照分量估计准确,自适应伽马变换针对低照度图像进行了优化,因此,对于夜间等弱光源条件下的彩色图像具有十分有效的增强效果。