一种新的颜色空间量化方案

详细介绍样本颜色的采集方法、采集软件的设计以及数据的处理方法;提出了基于BP神经网络的样本颜色处理方法,介绍其在图像特征的抽取、区域分割的应用。     

一种新的基于神经网络彩色图像颜色量化方法

提出一个利用竞争Hopefield神经网络(CHNN)来进行颜色量化的新算法.它按照彩色图像像素的RGB颜色值的分布来完成调色板的设计和像素的颜色映射两项任务,从而最终完成量化工作.实验结果表明,该方法具有计算收敛速度快和图像颜色失真小等优点.     

一种改进的HSV颜色空间量化方法及其应用

随着图像数据的海量增长,图像检索效率逐渐成为研究热点.为了提高图像检索的准确率,提出了一种改进的HSV颜色空间量化方法,细化色调H的分类,使量化结果更接近人类感知,并在此基础上采用分块策略进行仿真实验.实验结果表明,提出的方法能更好地描述图像的颜色特征,效果令人满意,具有一定的实用性.     

一种新的图像颜色特征提取方法

为了降低特征空间的维数,将图像的先验知识融合到采用SVM构造的分类器中,提出了一种新的基于HSV空间的20色非均匀颜色量化算法．与传统的颜色量化算法相比,该算法降低了时间和空间复杂度,提高了检索的准确率,易将图像的先验信息融合到SVM的核函数中,提高了分类效果．实验表明本文提出的图像颜色特征提取算法可成功应用于海量图像库检索和图像语义信息的自动提取．     

图像颜色矢量量化算法

提出了一种基于LUV颜色空间的彩色图像量化算法. 首先运用PGF技术对原始图像进行平滑,在去噪的同时保持图像的边缘和细节;随后将PGF滤波系数作为先验的权重信息传递给矢量量化部分;最后,利用凝聚聚类进行多余颜色的合并. 结果显示,本文算法在主观评价和量化误差上都明显优于经典的K均值聚类算法.     

一种基于HSV空间的颜色相似度计算方法

传统的基于颜色直方图的颜色相似度计算方法的好处是与图像的旋转、平移和尺寸大小无关,但有一个非常明显的缺陷是颜色相似性与人对颜色的主观感觉的不一致,例如两幅看起来颜色完全不同的图像,如果它们的颜色直方图交集较大,那么由此计算出来的颜色相似度也较大。为克服此缺陷,该文给出了基于HSV颜色空间的两幅彩色图像之间颜色相似度计算公式,它既保留了传统方法计算相似度的好处,同时克服了其缺陷。实验结果表明,该算法可以得到更满意的检索结果。     

颜色量化的快速形心分裂方法

将聚类分析的思想用于颜色分割，提出了一种基于形腔分裂的颜色量化方法。该方法可直接分割颜色直方图，并充分利用中间计算结果，以较小的时间开销，获得较好的量化图像质量。     

数码冲印颜色空间转化的神经网络优化

为了提高神经网络在数码冲印颜色空间转化应用中的收敛效率，设计了一种基于反向传播（BP）神经网络的自适应优化模型.通过等间距分割由曝光实验测得的青、品、黄染料累积色差曲线，构建了在CIE Lab色域空间内分布相对规则的大容量学习样本.基于对网络训练过程中隐含层神经元节点间相关性和离散性的动态分析，合并或删除了冗余的节点结构.根据学习速率对网络收敛效率的影响，引入全局平均误差（GME）作为权值，对学习速率进行即时调整.仿真结果表明，与传统的BP神经网络相比，优化后的神经网络模型收敛成功率显著提高，收敛速度加快.输出精度能够满足色差要求.     

基于HIS颜色空间颜色对的图像检索系统

提出了一种在HIS空间中进行的基于颜色对的图像检索算法.为突出颜色在画面中的位置在内容检索上的作用,算法在HIS颜色空间的上对各颜色分量进行量化,用颜色对来描述图像的颜色特征,定义了基于颜色对的相似度度量,利用图像颜色特征进行相似度匹配和检索.实验结果表明,该算法能比较快速、有效地针对图像内容进行检索.     

一种新的颜色空间特征图像检索

将检索图像转换为HSV颜色空间,分别对各颜色子空间进行Radon变换,并对投影数据中心化以消除平移影响.针对各颜色分量,利用Radon变换的奇异值的统计特性提取了具有尺度不变性的奇异值,由于矩阵的奇异值分解具有旋转不变性,因此该奇异值为平移、尺度和旋转不变的特征向量.将特征向量进行高斯归一化,采用其欧氏距离计算彩色图像的相似度并进行图像检索.试验结果表明该方法比其他算法具有更好的检索效果.     

一种使用向量量化及加权技术提高彩色图象显示质量的新算法

介绍了彩色图象的表示方式及显示方法，阐述了向量量化原理，并将其引入到彩色图象的显示技术中，提出了一种利用向量量化及加权技术提高彩色图象显示质量的新算法。     

基于混沌人工蜂群算法的色彩量化方法

针对人工蜂群算法易陷入局部最优值、进化后期收敛速度慢等问题,为提高蜂群的多样性和搜索的遍历性,该文在人工蜂群算法中引入混沌思想,提出了一种混沌人工蜂群算法,并将其应用到色彩图像量化当中.仿真结果表明混沌人工蜂群算法改善了人工蜂群算法摆脱局部最优值的能力,提高了算法的收敛速度和精度,同时量化后的图像也具有更高的信息熵,保...     

一种基于自组织神经网络的彩色图像分割方法

提出了1种基于自组织神经网络的彩色图像分割方法．它首先在空间-颜色联合域内利用自组织神经网络对图像进行聚类，再结合区域生长的方法和区域邻接列表，对图像中的相似颜色区域进行合并，并去除像素数量较少的小区域，从而得到最后的分割结果．在聚类后的图像上进行分割，可以较好的把1个物体对象只表示为1个或少数几个分割区域，明显减少对象物数目，较好地克暇了传统区域生长方法的过分割问题。     

均匀量化颜色选择算法的研究与实现

从彩色图像输入设备获得彩色图象，其红、绿、蓝３个分量均为１个字节，所以可表示２５６＾３种颜色。对一幅彩色图象的３个分量在其颜色值的范围内进行均匀量化，输出值均取６个等级，从而把一幅彩色图象转换成２１６种颜色。用这２１６种颜色修改彩色表，然后将量化后的图象数据写入显示缓冲区，从而实现对一幅彩色图象的显示。     

基于视觉特性的地毯图案色彩量化方法

针对地毯图案提出了一种基于视觉特性的色彩量化算法.该算法根据视觉特性首先找出主导图案风格的色彩和与之色差最大的色彩作为初始聚类中心,在聚类其余的色彩过程中按与初始聚类中心相似度最小规则自适应地选取出适合图像内容的聚类中心.实践证明这种算法既能保证图像的风格,又保证关键细节不被丢失,有一定实用价值.     

基于神经网络的小波域彩色图像水印方法

提出了一种小波域图像水印方法,该方法利用神经网络实现水印的盲提取。水印序列被嵌入到YUV彩色空间中Y分量的低频系数中,其中包括一段模板信息,这段模板信息定义了对低频部分进行3×3分块后块内低频系数之间的一种关系,然后利用模板信息训练神经网络,实现水印的盲提取。     

数字用户环路传输码型的分析

对数字用户环中系统的传输码型ＡＭＩ、ＨＤＢ３,ＦＯＭＯＴ,２Ｂ１Ｑ,４Ｂ３Ｔ（ＳＵ３２）等多种码型的功率谱密度、近远端串音信噪比和误码率等方面进行了全面的分析、比较、认为采用２Ｂ１Ｑ码型为数字用户环路系统的传输码型最佳。