一种改进的自适应图像颜色迁移算法

颜色迁移是图像处理中一个重要的研究课题,它要解决问题是:基于图像A和图像B,合成一幅新的图像B,使其具有A的颜色和B的形状;提出了一种改进的自适应图像颜色迁移算法,它可以更好地利用图像的局部信息,并在算法中引入了正交化分析,进一步减少了颜色空间各通道间的相关性,实现对图像A和图像B的图像颜色最优的迁移过程。     

基于颜色融合的交互式图像二次着色方法*

针对灰度图像彩色化技术应用于彩色图像二次着色时往往忽略掉原始图像所带的色彩信息的问题,提出了一种基于最短距离颜色融合的交互式彩色图像二次着色方法,通过有效利用原始图像中的色彩信息降低用户交互复杂度。计算过程中采用分层采样与随机采样相结合的策略,确保种子像素合理分布,在颜色融合过程中增加动态权值调整,减少笔画位置对着色结果的影响。实验结果说明该方法与现有颜色扩展着色方法相比较,其结果不再过度依赖于初始用户标记的位置,不需要用户进行复杂的彩色线条标记就能够得到不错的着色效果。     

应用于医学图像的对比度调制融合方法

阐述了基于对比度调制的图像融合方法,包括传统的对比度调制法以及利用金字塔结构实现的多尺度对比度调制法。特别是对于特定的人体头部CT和MRI图像,根据其图像特点,对算法做出相应的调整,得到良好CT和MRI的结构融合图像。同时着重说明了多尺度对比度调制法的具体过程。     

应用于医学图像的对比度调制融合方法

阐述了基于对比度调制的图像融合方法,包括传统的对比度调制法以及利用金字塔结构实现的多尺度对比度调制法.特别是对于特定的人体头部CT和MRI图像,根据其图像特点,对算法做出相应的调整,得到良好CT和MRI的结构融合图像.同时着重说明了多尺度对比度调制法的具体过程.     

医学图像彩色处理技术的研究

本文详细介绍了针对视频卡的特性进行医学图像彩色处理的方法和技术     

一种基于数据融合的医学图像分割方法

针对一类纹理特征明显的医学图像,提出了一种融合纹理信息和灰度信息的图像分割方法,设计了基于金字塔结构的区域增长分割算法,该方法在区域内部结合使用纹理信息和灰度信息,在区域边缘部分则充分利用灰度信息,计算结果表明,该方法对某一类医学图像能够获得较好的分割效果。     

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。     

一种基于颜色统计聚类的医学图像检索技术

基于颜色检索的基本思想是将图像间的距离归结为其颜色直方图间的相似性度量,从而图像检索也就转化为颜色直方图的匹配。目前基于颜色检索的算法主要集中在不同颜色空间进行全局颜色聚类或融合其他可视特征(纹理,颜色空间信息等)联合检索两个方向上。该文在具体的结肠镜图像检索系统研究中,根据医学图像的特点,提出一种在HSV空间的颜色统计聚类的检索方法,取得了良好的检索效果。     

医学图像融合方法综述

多模态医学图像能够为医疗诊断、治疗规划和手术导航等临床应用提供更为全面和准确的医学图像描述。由于疾病的类型多样且复杂,无法通过单一模态的医学图像进行疾病类型诊断和病灶定位,而多模态医学图像融合方法可以解决这一问题。融合方法获得的融合图像具有更丰富全面的信息,可以辅助医学影像更好地服务于临床应用。为了对医学图像融合方法的现状进行全面研究,本文对近年国内外发表的相关文献进行综述。对医学图像融合技术进行分类,将融合方法分为传统方法和深度学习方法两类并总结其优缺点。结合多模态医学图像成像原理和各类疾病的图像表征,分析不同部位、不同疾病的融合方法的相关技术并进行定性比较。总结现有多模态医学图像数据库,并按分类对25项常见的医学图像融合质量评价指标进行概述。总结22种基于传统方法和深度学习领域的多模态医学图像融合算法。此外,本文进行实验,比较基于深度学习与传统的医学图像融合方法的性能,通过对3组多模态医学图像融合结果的定性和定量分析,总结各技术领域医学图像融合算法的优缺点。最后,对医学图像融合技术的现状、重难点和未来展望进行讨论。     

Contourlet变换系数加权的医学图像融合

目的 由于获取医学图像的原理和设备不同,不同模式所成图像的质量、空间与时间特性都有较大差别,并且不同模式成像提供了不互相覆盖的互补信息,临床上通常需要对几幅图像进行综合分析来获取信息。方法 为了提高对多源图像融合信息的理解能力,结合Contourlet变换在多尺度和多方向分析方法的优势,将Contourlet变换应用于医学图像融合中。首先将源图像经过Contourlet变换分解获得不同尺度多个方向下的分解系数。其次通过对Contourlet变换后的系数进行分析来确定融合规则。融合规则主要体现在Contourlet变换后图像中的低频子带系数与高频子带系数的优化处理中。针对低频子带主要反映图像细节的特点,对低频子带系数采用区域方差加权融合规则;针对高频子带系数包含图像中有用边缘细节信息的特点,对高频子带系数采用基于主图像的条件加权融合规则。最后经过Contourlet变换重构获得最终融合图像。结果 分别进行了基于Contourlet变换的不同融合规则实验对比分析和不同融合方法实验对比分析。通过主观视觉效果及客观评价指标进行评价,并与传统融合算法进行比较,该算法能够克服融合图像在边缘及轮廓部分变得相对模糊的问题,并能有效地融合多源医学图像信息。结论 提出了一种基于Contourlet变换的区域方差加权和条件加权融合算法。通过对CT与MRI脑部医学图像的仿真实验表明,该算法可以增加多模态医学图像互补信息,并能较好地提高医学图像融合的清晰度。     

基于自然彩色图像的彩色化权值函数建模

针对现有的权值函数采用人为指定的核函数,难以准确地反映图像复杂处像素间的色度相似关系,提出了利用自然彩色图像特性构建权值函数的方法。根据自然图像的像素在RGB空间的分布特征,提取出色度与灰度的局部线性关系,并利用其作为先验知识结合最小二乘法推广至整幅图像,进而获得一种新的权值函数。该权值函数能将相近的两像素间的灰度差异、位置差异及周围像素的灰度分布统一到色度相似程度的计算中。实验结果表明,该权值函数有助于获得更优的彩色化结果,特别是在复杂边界处效果提升明显。     

基于小波变换的多聚焦彩色图像融合新方法

给出了一种基于小波变换的多聚焦彩色图像融合方法。首先对待融合图像的R、G、B三分量进行小波变换,将其分成不同频率的子图像。然后对于低频和高频子图像采用不同的算法进行融合,得到融合图像的小波系数。最后利用小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,融合图像具有较小的颜色失真和较高的峰值信噪比。     

单参数控制的灰度图像着色

灰度图像着色是计算机图形学和计算机图像处理等领域的研究热点,在影视制作、数字照片编辑、动漫艺术等方面具有重要的应用价值。传统的方法通过大量的交互操作实现灰度图像中不同区域的聚类或者色源图像和灰度图像之间的匹配,大大降低了着色的效率。提出一种新的基于单参数控制的灰度图像着色方法。首先,利用球体几何理论建立色彩变换模型。其次,基于线性回归的方法,对色源图像和灰度图像的直方图分别进行多项式拟合建模。用户输入拟合多项式的阶数之后,可以实现色源图像和灰度图像的自动聚类并建立它们之间的匹配关系。最后,通过色源图像和灰度图像之间的颜色映射实现灰度图像的着色。该方法无须烦琐的用户交互,使得着色过程更为方便快捷。     

改进交叉视觉皮质模型的医学图像融合方法*

传统的ICM(Intersecting Cortical Model,交叉视觉皮质层模型)在图像边缘检测和图像的分割等领域得到了广泛的应用,但模型中的一些参数需要人工的去选取,从而降低了模型应用结果的准确度。因此,本文对传统的ICM进行改进,使其参数能够自适应的选取,提出改进的ICM与NSCT相结合进行医学图像的融合。实验结果表明：本文提出的算法无论从主观性评价还是6个客观性评价指标均优于其它融合算法,不仅提高了图像的清晰度,而且较大程度保留了图像的细节信息,具有边缘信息突出,亮度对比度高的优点,取得了满意的效果。     

一种基于HSI空间的异类传感器假彩色图像融合算法

提出了一种基于HSI空间的假彩色异类传感器图像融合算法。该算法从边缘、色彩这两个图像的基本特征着手,在灰度融合图像的基础上,基于HSI空间,用色彩体现特殊传感器的独有信息。选用laplacian金字塔融合算法及一致性融合规则得到边缘灰度融合图像,并将其送至HSI空间的通道;根据需要,将某特殊传感器获取的图像,送至H通道进行调制;最后将HSI空间的融合图像变换到RGB空间显示。仿真结果显示：本文算法得到的彩色融合图像不仅保留了与灰度融合图像相近的空间分辨率,而且突出了独有信息,是一幅信息量比较完备的融合图像。同时,对于HSI三通道的选择是固定的,具有很好的算法稳健性。     

基于前景语义信息的图像着色算法

图像可分为前景部分与背景部分,而前景往往是视觉中心.在图像着色任务上,由于前景的类别多且情况复杂,着色困难,以至于图像中的前景部分会存在着色暗淡和细节丢失等问题.针对这些问题,提出了基于前景语义信息的图像着色算法,以改善图像着色效果,达到图像整体颜色自然、内容颜色丰富的目的.首先利用前景子网提取前景部分的低级特征和高级...     

基于场景识别的夜视图像彩色融合方法

将红外与微光图像进行彩色融合可以使目标检测和识别更精确。针对现有的使用固定参考图像的彩色传递融合方法,提出了一种新的结合场景分类、融合质量评价以及彩色传递的融合方法。首先提取输入图像的GIST特征并利用SVM分类器进行场景的分类,随后利用彩色融合质量评价方法在相应类别的图像库中匹配最佳的参考图像,最终使用彩色传递的方法将红外与微光图像融合为彩色图像。仿真结果表明,相较于其他彩色融合方法,该方法在无需观测环境先验信息的情况下,能够在线性以及非线性彩色空间能使融合图像接近自然真实的色彩感觉,更易于分辨识别目标,从而达到提高机器视觉效率的目的。     

局部线性模型优化的灰度图像彩色化

提出一种有效的仅需要少量线条着色的灰度图像彩色化算法。该算法在Lab颜色空间实现,基于抠图拉普拉斯矩阵设计了一个局部线性优化模型,只需要少量的人工线条着色就能产生高质量的彩色化图像。该模型的彩色化效果总体上与现有方法相当,而在某些情况下,能降低在灰度图像彩色化过程中出现的色彩渗透问题。局部线性优化模型建立的代价函数最优解能通过求解稀疏线性方程组获得。在构建抠图拉普拉斯矩阵时,发现利用扩散距离来代替欧氏距离能对本文模型进一步改进。实验结果显示,用基于扩散距离的改进局部线性优化模型方法,和基于欧氏距离的局部线性优化模型算法相比较,在减少人工线条交互和彩色化效果方面都能有较好的改进。     

改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强

目的 针对传统的逆光图像增强算法存在的曝光正常区域与逆光区域间阈值计算复杂、分割精度不足、过度曝光以及增强不足等问题,提出一种改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强算法。方法 对逆光图像在HSV(hue, saturation, value)空间中的亮度分量进行亮度提升和对比度增强,然后通过金字塔融合策略对改进的亮度分量进行分解和重构,恢复逆光区域的细节和颜色信息。此外,利用深度抠图网络计算透明度蒙版,对增强的逆光区域与源图像进行融合处理,维持非逆光区域亮度不变。通过改进融合策略增强的图像在透明度引导下既有效恢复了逆光区域又避免了曝光过度的问题。结果 实验在多幅逆光图像上与直方图均衡算法、MSR (multi-scale Retinex)、Zero-DEC (zero-reference deep curve estimation)、AGLLNet (attention guided low-light image enhancement)和LBR (learning-based restoration) 5种方法进行了比较,在信息熵(information entropy,IE)和盲...