一种基于K-means的色彩量化快速算法

用K-means算法量化彩色图象能够取得很好的视觉效果,但由于初始聚类中心选取的任意性,导致迭代次数过多,运行时间过长.本文提出的色彩量化算法在吸取K-means算法的迭代思想的基础上,借鉴统计学原理,选取出现频率最高且在色彩空间相互之间距离大于某一阈值的一组颜色作为初始聚类中心.这样既保留了输入图象的主颜色,又尽可能多地表达更加丰富的颜色.实验表明在有效保证量化后图象的质量的同时,该算法能使运行效率得到明显地改进.     

一种基于压缩感知的盲数字水印算法

现有的数字水印算法的研究成果大多在变换域,此类方法嵌入水印相对于空域而言数据量较大,安全性较高,鲁棒性较强,但是其计算复杂且抗攻击和防提取能力仍然有限。因此根据压缩感知CS(Compressive Sensing)的特点,结合人眼视觉系统(HVS)的特性,提出一种性能更高的数字水印算法,利用块不均匀度来选取容量大的子块,采用量化的方法自适应地选择量化步长来嵌入经过置乱处理后的数字水印。经实验验证,该算法保证数字水印具有更好的鲁棒性、隐蔽性和安全性,并且提高了含水印图像的抗攻击和防提取能力,而且提取水印不需要原始图像的参与,大大降低了存储载体数据的成本。     

关于色彩量化的一种算法

描述了一种色彩量化算法。作为对Herkbert的中点切割法的一种改进，本算法考虑到图像色彩的出现频率，以及图象色彩分量在颜色空间的分布情况。     

一种基于色彩和纹理分析的图像分割算法

提出一种基于种子区域增长的快速图像分割方法.该算法首先对输入彩色图像进行色彩量化处理.然后根据图像中量化色彩标签的分布情况,通过设置不同尺寸的图像窗口快速寻找种子区域,并结合图像中的色彩和纹理特征,实现种子区域的快速增长.实验结果表明,本文所提出的图像分割算法在计算时间和分割效果上均有较好性能,特别适用于基于内容的图像检索等应用.     

一种新的基于K均值聚类的色彩量化算法研究

色彩量化是数字图像处理中的一项关键技术.通过对基于分割和聚类的色彩量化算法的研究,提出了一种新的基于K均值聚类的色彩量化算法.首先,根据色调H对像素点进行粗分类;然后对各个子聚类族进行基于K均值聚类的色彩量化处理.通过与当前常用的量化算法进行比较,得出此算法在量化效果和执行时间上都具有较好的表现.     

一种基于粒子群算法的色彩量化方案

为提高色彩量化算法的效率,基于求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,在基于遗传算法的色彩量化算法的基础上,设计了相应的适应度函数,给出了一种基于粒子群算法的色彩量化方案,并通过量化实例对算法的性能进行了比较。实验结果显示,基于粒子群优化算法的色彩量化方法在收敛速度方面明显优于基于遗传算法的色彩量化方法。     

基于人类视觉感知特性的一种纹理图象分割方法

在纹理图象分割的研究领域中,基于人类视觉感知特性的图象分割方法是一个重要的新方向,本文给出了一种纹理图象分割的方法,设计了一组参数不同的2D最佳正交极可分方向滤波器来提取图象特征,然后经过四叉树平滑,用模糊C－均值聚类对图象进行分类,最后进行边缘确定,实验结果表明,这种方法能获得较好的分割效果。     

一种基于颜色聚类特征的色彩量化算法

色彩量化是数字图像处理中的基本技术之一 ,因此得到广泛的研究与应用 .提出了一种基于颜色聚类特征的色彩量化方法 .该算法采用分层聚类技术 ,具有简单易行 ,运行速度快 ,色彩量化质量高等特点 ,是一种较好的色彩量化方法     

基于八叉树结构的色彩量化算法

本文结合八叉树方法和频度序列法，给出一定实现色彩量化的实现算法，本算法耗用人间少，执行时间短，可产生具有较好色彩的效果的图片。     

结合Gamma修正的色彩量化新算法

色彩量化的最终目的是使得视觉效果上的最化图像与原图像的差别（即失真）最小，量化的应用又对算法效率提出很高的要求，文中提出一种结合Gamma修正的量化算法，速度明显快于中位切分等以往算法，并且量化图像的质量近似于，甚至部分视觉效果优于这些算法，该算法是一种切实有效的图像量化方法，它在计算复杂度和量人结果的精确度上进行了折衷。     

基于核方法的彩色图像量化研究

彩色图像量化是指将一幅具有N种颜色的图像用K（K<相似文献   

A Hybrid Color Quantization Algorithm Incorporating a Human Visual Perception Model

Color quantization is a common image processing technique where full color images are to be displayed using a limited palette of colors. The choice of a good palette is crucial as it directly determines the quality of the resulting image. Standard quantization approaches aim to minimize the mean squared error (MSE) between the original and the quantized image, which does not correspond well to how humans perceive the image differences. In this article, we introduce a color quantization algorithm that hybridizes an optimization scheme based with an image quality metric that mimics the human visual system. Rather than minimizing the MSE, its objective is to maximize the image fidelity as evaluated by S‐CIELAB, an image quality metric that has been shown to work well for various image processing tasks. In particular, we employ a variant of simulated annealing with the objective function describing the S‐CIELAB image quality of the quantized image compared with its original. Experimental results based on a set of standard images demonstrate the superiority of our approach in terms of achieved image quality.     

基于模糊颜色量化的图像检索

颜色量化是基于颜色特征的图像检索的一个重要方法。在颜色量化中引入模糊集合理论,提出了一种基于人的主观视觉感知的模糊颜色量化方法,以减小量化误差和适应人的感知模糊性,根据此方法提取模糊颜色-空间特征用于图像检索。实验结果显示了模糊量化方法的有效性和检索算法较高的检索准确性。     

基于颜色对的色彩量化算法

提出了一种新颖的基于颜色对的色彩量化算法。综合考虑了色彩层次感和关键细节的要求,并且可以根据具体色彩量化任务的要求,对它们的偏重性做出调整,以得到最满意的量化结果。     

基于奇异值分解的量化水印盲检算法

提出了一种基于奇异值分解的量化水印盲检算法.利用图像矩阵的奇异值稳定性好且最大奇异值远远大于其他奇异值的特点,首先时分块图像最大奇异值进行量化,再结合其奇偶性将二值水印嵌入量化后的奇异值中.实验结果表明,水印算法在满足较好的不可见性和较强的鲁棒性的同时;还可实现水印的盲提取.     

A New Approach of Color Image Quantization

Color quantization is wildly applied especially in the fields of computer graphics and image processing. After studying the solutions of color clustering, a new approach based on ant colony clustering algorithm applied in color image quantization is proposed in the paper. According to the picking up-dropping theory, a promoted ant algorithm is applied to group colors into certain clusters in RCB space. It finishes color quantization after colors mapping of every pixel. Our experiment shows that the algorithm proposed in this paper has rather good performance with excellent robustness, less time consumption, and simple realization.     

基于视觉感知的非均匀颜色模糊量化算法研究

基于内容的图像检索技术中,颜色是描述一幅图像最简便、有效的特征。该文提出了一种颜色量化算法,此种算法基于视觉感知特征并对颜色量化边界模糊化,使量化既能从人的感知出发,又能满足颜色空间连续的特性,最终更好地适应图像颜色特征提取的需要。     

基于视觉感知的非均匀颜色模糊量化算法研究

基于内容的图像检索技术中,颜色是描述一幅图像最简便、有效的特征。该文提出了一种颜色量化算法,此种算法基于视觉感知特征并对颜色量化边界模糊化,使量化既能从人的感知出发,又能满足颜色空间连续的特性,最终更好地适应图像颜色特征提取的需要。     

一种基于视皮层神经元模型的彩色图像签名算法

针对彩色图像签名问题进行了研究,基于哺乳动物视皮层神经元工作原理,提出了一种三通道脉冲发放皮层模型TSCM(Triple-Channel Spiking Cortical Model),实现了对彩色图像不变性特征的有效提取。TSCM模型不但具有常规脉冲耦合神经网络签名算法的平移、旋转、缩放不变性,而且算法更加简洁高效,对于噪声影响具有更强的鲁棒性。实验仿真结果验证了该算法的有效性。     

一个基于链表的快速色彩量化算法

为了提高色彩量化算法的质量和速度,作者考虑在设计调色板的过程中充分利用分裂算法的快速性和聚类算法的准确性,试图改进像素匹配过程,然后在其基础上提出一个新的实时色彩量化算法.该算法将图像中的所有颜色按照其出现次数的大小排列成一个数据结构链表.整个色彩量化过程可视为关于该链表的一系列操作.实验结果表明,该算法能够获得期望的...