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。     

基于直方图映射和分层的图像迁移算法研究

本文提出了一种基于直方图映射和分层迁移的灰度图像上色HisT算法.对于给定的颜色图像和需要迁移的灰度形状图像,先从RGB色彩空间转换到一个正交空间lαβ,消除空间各分量之间的强相关性.然后分别统计两幅图像的灰度直方图,对于灰度图像中的象素点,保留其灰度值,而利用颜色图像中与之对应或相邻灰度等级的颜色信息为灰度图像进行粗糙上色,得到一幅过渡图像.参照灰度直方图,将颜色图像和过渡图像进行分层处理,并利用统计学方法对图像各层和整体统计量进行分析,提取颜色图像的颜色信息和过渡图像的形状信息,最终实现颜色图像到灰度形状图像的上色过程.实验证明,该算法能快速准确地实现灰度图像的上色,具有广泛的应用前景.     

一种基于基元的彩色图像检索方法

结合基元与颜色特征,提出一种基于基元的彩色图像检索算法,该算法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV空间上,并将图像量化为256种颜色,然后定义五种基元类型对图像进行基元分析得到基元图,利用颜色直方图描述基元图的颜色特征,利用改进的直方图相交算法进行相似度度量。实验结果表明：提出的算法能有效地去除背景颜色对图像目标的检索影响,而且较之用灰度边缘检测的边缘代替彩色图像边缘而进行的检索,能更好地反映彩色图像的纹理和边缘特征,具有较高的查准率和查全率。     

基于RGB模型颜色相似性的彩色图像分割

图像分割是图像处理的重要步骤,由于彩色图像含有的信息比灰度图像还多,因而对彩色图像分割的研究越来越受到人们的关注.提出一种新的基于RGB空间颜色相似性的彩色图像分割方法.首先比较各种颜色模型的优势与不足,然后根据RGB颜色空间的颜色信息和亮度信息提出一种计算在RGB空间下颜色相似性的方法,再结合提出的图像颜色分量计算方法,从而形成颜色分类地图,最后根据颜色分类图进行像素划分,得到分割结果.实验在Matlab平台上进行,结果表明:对于颜色分明的图像,该算法准确性高,有较好的健壮性和较低的计算复杂度,能很好应用在图像前景与背景分割应用上.     

基于颜色体积直方图的图像检索

HSV颜色空间能够较好地模拟人类视觉系统感知颜色的模式。为了更好地利用HSV颜色空间的优点,提出了一个新型的特征描述子(称之为颜色体积直方图),并且将其应用于图像检索。它首先把彩色图像从RGB空间转换为HSV颜色空间,然后把彩色图像均匀量化为72种颜色,最后利用颜色体积来描述图像特征。该算法在具有15000张彩色图像的Corel图库上进行了实验。结果表明,提出的彩色体积直方图能够结合颜色和空间特征,检索性能明显高于颜色直方图和局部二值模式直方图。     

基于高斯混合模型的区域颜色迁移

针对具有多种颜色区域图像以及灰度图像的颜色迁移合成问题，提出了一种基于高斯混合模型的区域颜色迁移算法，以用于将一幅源图像的颜色迁移到一幅目标图像中。该算法首先在lαβ颜色空间中，采用高斯混合模型对源图像的颜色样本空间进行聚类拟合来得到具有源图像颜色信息的参考色彩模型；然后利用该参考色彩模型对目标图像的颜色样本集进行分类决策，以确定目标图像与源图像各区域的色彩匹配关系；最后，提出了一组新的基于区域的颜色迁移公式，用于完成对目标图像的颜色迁移。实验结果表明，该算法不仅能实现两幅彩色图像之间的颜色迁移．而且能实现对灰度图像的上色处理，并均取得了较好的迁移效果。     

颜色传输算法的研究

研究了一种彩色图像颜色传输算法,对于给定两幅彩色图像,首先把计算机表示的RGB颜色空间转换为LMS空间,并通过线性变换把LMS基变换到一组正交基来消除空间内各个分量之间的强相关性,从而把RGB颜色空间转换到一个正交空间,然后利用统计学方法进行局部和整体相结合的自适应采样分析,提取一幅图像的颜色信息和另一幅图像的形状信息,合成一幅崭新的图像,实现颜色样本图像到目标图像的颜色传输过程。实验结果表明,取得了较好的效果。     

一种改进的颜色共生矩阵纹理描述符

利用模糊连续三角模运算定义的相似性度量描述彩色图像中像素点之间的差异程度,提出一种改进的颜色纹理特征描述符。该描述符首先将彩色图像多通道颜色信息按照间隔距离和方向进行有效融合并转换为伪灰度图像,然后再用灰度共生矩阵法提取图像的纹理特征矢量。在基于内容的图像检索测试平台上完成的实验表明,改进的纹理描述符所需特征矢量的维数与灰度共生矩阵描述符相同,而描述能力却能与各类颜色共生矩阵描述符相当,有效地实现了图像中纹理和颜色特征融合提取,提高了图像检索性能。     

一种基于HSV空间的彩色边缘图像检索方法

结合重要的彩色图像边缘及人眼视觉特性,提出了一种基于彩色边缘直方图的图像检索方法。该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色图像边缘转换至符合人眼视觉特性的HSV空间并进行量化处理,再将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图,最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。     

基于边缘网格的图像检索算法研究

为了准确高效地进行彩色图像检索，结合图像空间分布特性，提出了一种基于边缘刚格的图像检索新算法，不仅利用了彩色边缘的颜色统计信息，而且考虑了彩色边缘像素点的径向与角向分布特性。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息；然后将整个彩色边缘划分成局部刚格区域，并分别计算出每个网格区域的颜色直方图和纹理直方图；最后综合利用上述网格区域的颜色直方图和纹理直方图来计算图像间内容的相似度，用于进行彩色图像检索。仿真实验表明，该算法不仅能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像，并且具有较好的查准率和查全率。     

一种新的RGB空间的彩色图像编码方法

为了能够较好地去除彩色图像色彩分量的相关性, 并能获得较好的恢复图像, 基于图像色彩信息, 提出了一种基于RGB空间的彩色图像压缩编码算法, 高效地去除了彩色图像各分量间的相关性。算法对其中一个分量进行完整DCT变换,对其他两个分量只求少数几个非零系数。采用查表法来进行DCT变换,使查表法的优越性得到更好的体现。通过对新色彩空间编码性能进行的实验分析结果表明, 该方法较好地去除了彩色图像色彩分量的相关性, 且算法实现简单, 具有较好的信噪比, 不仅恢复图像视觉效果良好, 并且易于与其他的压缩、编码方法结合     

多摄像机图像拼接自动色彩均衡算法

针对多摄像机视频图像,分析了图像拼接技术中存在的问题,讨论了目前图像处理中常用的图像色彩均衡算法,提出了一种基于图像像素均值统计的亮度和色彩均衡处理算法。首先提取相邻两摄像机同步帧图像的重叠区域并对重叠区图像进行通道分离（RGB）,把其中一幅作为参考图像,另一幅作为目标图像,分别统计两幅图像各颜色通道像素均值差,用差值强制修正整幅目标图像。然后对修正后的图像和参考图像（整幅图像）进行颜色空间转换（RGB到HSV）,再次统计两幅图像亮度通道（V通道）均值差,用差值强制修正整幅目标图像亮度。实验结果证明,该算法能有效校正相邻摄像机图像的亮度和色差,对后期的拼接融合处理起到了很好的改善效果。     

一种全新的RGB色差度量公式

从RGB颜色空间入手,在对现有的几种RGB色差度量公式分析对比的基础上,总结出RGB颜色色差的3个基本规律,提出颜色分量的重要程度这一概念。并根据颜色分量的重要程度用动态系数调整RGB颜色间的空间距离和矢量角度值,从而得到了一种全新的RGB颜色空间的色差度量公式。通过高复杂度图像的颜色量化实验证明该色差公式在颜色量化中的性能优于目前使用较为广泛的几种RGB色差度量公式。     

局部颜色映射的彩色夜视算法

针对现有基于全局统计信息的彩色夜视算法不能较好保持图像目标色彩恒常性的不足,提出一种简单有效的局部自然彩色夜视算法。首先依据人类视觉系统的中心-环绕对抗结构生成伪彩色融合图像;按照不同颜色特征对伪彩色融合图像进行聚类,分割成不同颜色域,参考自然彩色图像中对应域为与融合图像对应位置像素集合;最后在简化Lab空间实现对应域间的局部颜色映射,将参考图像颜色特征传输至融合图像。实验结果表明,本文方法使得夜视图像获得如白天参考图像般自然、真实的效果,有利于提高场景辨识能力;方法执行速度快,便于实时处理。     

彩色图像SUSAN边缘检测方法

传统的彩色图像边缘检测方法主要是基于灰度图像的,先将彩色图像转化为灰度图像,然后用灰度图像边缘检测方法检测边缘。这些方法利用彩色图像的亮度信息进行边缘检测,没有考虑其色度信息。因此部分边缘不能被检测出来。提出了一种基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测方法。该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后用基于色差的SUSAN算子检测边缘。实验结果表明：此方法能有效地检测出彩色图像的边缘。在保留图像边缘方面,性能优于基于灰度图像的边缘检测方法。     

抑制图像纹理的岩石节理裂隙检测

岩石节理裂隙图像由于噪声多、色彩复杂而分割困难,同时岩石节理裂隙检测在工程应用中又具有重要意义。将彩色图像从RGB转换到CIELAB色彩空间后,计算其方差图像。并将原始图像与方差图像相减得到图像的势能向量,同时利用小波系数进行加权,以此抑制岩体纹理噪声。最后,通过图像形态学方法获得边缘图像。实验结果表明,算法可以较好地抑制纹理噪声并能精确定位,以及获得理想的岩石节理裂隙边缘图像。     

基于YCgCr颜色空间的光照自适应的肤色区域检测

为了校正由于光源颜色变化而引起的图像色彩的偏差,在RGB颜色空间基于Gray World假设,采用颜色平衡方法对输入的彩色图像进行颜色校正;为了有效地检测彩色图像中的肤色区域,采用了新颜色空间YCgCr,并在该颜色空间建立了联合亮度信息和Cg-Cr色度查找表的肤色模型.大量实验结果表明,该模型具有较强的光照适应性,可应用于复杂环境下的彩色图像中的人体肤色区域检测.     

高斯颜色模型在瓷片图像分类中的应用

由于RGB颜色空间不能很好贴近人的视觉感知,同时也缺少对空间结构的描述,因此采用兼顾颜色信息和空间信息的高斯颜色模型以获取更全面的特征,提出了一种基于高斯颜色模型和多尺度滤波器组的彩色纹理图像分类法,用于瓷器碎片图像的分类。首先将原始图像的RGB颜色空间转换到高斯颜色模型;再用正规化多尺度LM滤波器组对高斯颜色模型的3个通道构造滤波图像,并借助主成分分析寻找主特征图,接着选取各通道的最大高斯拉普拉斯和最大高斯响应图像,与特征图联合构成特征图像组用以进行参数提取;最后以支持向量机作为分类器进行学习和分类。实验结果表明,与基于灰度的、基于RGB模型的和基于RGB_bior 4.4小波的方法相比,本文方法具有更好的分类结果,其中在Outex纹理图像库上获得的分类准确率为96.7%,在瓷片图像集上获得的分类准确率为94.2%。此方法可推广应用到其他彩色纹理分类任务。     

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。