实例剖析Photoshop通道

通道在PhotoShop中被认为是一个较难理解的概念，通过实例分析可知通道的本质就是灰度。由于图像的不同区域其像素灰度不同．因此所拥有的基色浓度也不相同，从而使图像呈现出斑斓的景色。也正是由于灰度明暗反映了图像的颜色信息，人们就能充分利用通道对图像实施多种特殊效果的处理。     

数字图像处理中通道原理及应用的研究

从通道与色彩的关系出发,将通道分为3种类型：原色通道、Alpha通道和专色通道,并通过实例深入剖析了通道的原理,指出通道的实质就是灰度图,灰度图中每一个像素均代表着图像中相同位置的像素,灰度的明暗反映了图像的颜色信息,举例说明了通道在调整图像颜色和保存、载入图像方面的应用。     

基于小波域HMT模型的彩色图像超分辨率复原

提出了一种基于小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的RGB彩色图像超分辨率算法。由于彩色图像3个通道之间具有的相关性，对3个通道分别进行独立的超分辨率重构会导致严重的色彩失真。为解决这个问题，首先通过自适应图像变换由彩色图像得到一幅能反映人类视觉感受的灰度图像；然后对此灰度图像进行超分辨率重构获得一幅高分辨率灰度图像；最后按照这一高分辨率灰度图像确定的小波系数后验状态概率对彩色图像的3个通道分别进行超分辨率重构从而获得一幅高分辨率彩色图像。由于该算法协调了彩色图像3个通道的超分辨率，因此重构出的高分辨率彩色图像避免了色彩失真。实验结果证明该算法重构出的高分辨率彩色图像具有较高的信噪比和非常好的视觉效果。     

巧妙给黑白相片着色

Photoshop图像文件都有自己不同的通道,而每个通道都储存不同类型信息的灰度图像。当每次打开新图像时都会自动创建颜色信息的通道,因此通过改变不同通道上的信息就等于改变了图像的颜色。实例通过调整图像模式下的CMYK颜色来改变图像中通道的信息,并利用历史记录中的快照给黑白照片上色,从而达到黑白图像变彩色的效果,如图1及图2为相片着色前后效果。     

Photoshop通道技术制作视觉特效实现方法通用化研究

Photoshop中的通道技术是图像处理技术的一种,是一种用于储存图像色彩信息和选区信息的灰度图,也是创建高级绘图的方法。但是,由于通道技术的概念和使用方法等比较抽象,加上类型繁多,所以在使用中可能会遇到不少困难。为了了解不同类型通道的通用化使用方法,笔者在简要分析通道概念和类型的基础上,结合图像处理技术、色彩原理和构图原理,对不同类型通道是如何制作视觉特效的进行通用化研究,以便于使用者更好地理解通道概念和使用方法,从而灵活运用通道技术。     

通道在Photoshop中的应用

在Photoshop中,通道是图像文件的颜色数据信息存储形式,与此图像文件的颜色模式密切关联,图像是由多个分色通道叠加在一起组成。通道就是选区,也可以说通道就是存储不同类型信息的灰度图像。利用通道我们可以将不规则选区存储起来,存储为一个独立的通道,需要选区时,就可以方便地从通道中将其调出。该文将举最常用例子来从三个方面解释通道的作用。     

基于对比度拉伸和梯度域优化的彩色图像灰度化算法

针对彩色图像灰度化无法较好保持原图像的局部对比度信息和结构的问题,提出了基于对比度拉伸和梯度域优化的彩色图像灰度化算法。首先,将图像分解为R、G、B共3个通道,并拉伸每个通道的对比度。其次,将拉伸后的图像合并进行初步灰度化。最后,将原图像的对比度信息与初步灰度化的结果图像结合构成能量函数,求得所需的灰度化图像。实验结果表明,该算法能较好地保持图像的结构和对比度信息。     

通道中有些什么

在photoshop软件中时常会用到通道,可是一直不明白通道的用途和使用方法,还请专家简单介绍一下。Photoshop软件中的通道是用于存储不同类型信息的灰度图像．主要包括了颜色信息通道,复合通道、Alpha通道和专色通道这几种．如图1。当我们打开一个图像时．Photoshop软件会根据图像的颜色模式自动创建相应数目的颜色通道．例如一个RGB模式的图像有红。     

基于颜色编码和图像隐写术的可逆灰度方法

针对现有方法存在合成灰度图像视觉质量欠佳、重建彩色图像还原度不足的问题,提出一种基于颜色编码和图像隐写术的可逆灰度方法。其利用可逆神经网络构建更高效的颜色编解码器,并引入密集卷积块和通道注意力机制进一步提升网络模型的性能,综合减少编解码过程中的颜色信息丢失。之后,为使灰度图像负载编码信息以及减小嵌入过程导致的图像失真,设计了一种基于修改方向的图像隐写算法,通过自适应权值参数选择,以接近最优的方式满足不同的嵌入容量需求,减少对灰度图像的修改。在Kodak和McMaster数据集上的实验表明,与现有代表性可逆灰度方法相比较,该方法能够生成质量更高的可逆灰度图像以及重建更加还原的彩色图像,在图像可视化时具有更好的视觉效果,在标准参考图像的相似性评价指标方面也取得了更优的性能。     

基于结构张量和Wasserstein距离的纹理图像分割

基于区域的非参数活动轮廓模型被广泛地应用于图像分割领域。在结构张量和图像灰度直方图基础上建立的新模型就属于这个范畴, 它被用于灰度和彩色纹理图像的分割。首先,对经典的结构张量进行扩展,使其能表达原始纹理图像的梯度信息和色彩信息。利用扩展的结构张量,使一幅图像生成多个特征通道,从而提取更多的纹理特征。然后,在各个通道中,利用像素点的局部灰度直方图的Wasserstein距离信息分割图像,使图像不同分割区域的灰度分布近似同态。最后,为了有效地降低模型的数值计算复杂度,一些数值计算技巧被引入模型的计算过程,产生了很好的效果。通过大量的实验对比,利用新模型能得到更精确、更稳定的分割结果。     

灰度图像最大熵分割方法的改进

传统的最大熵分割方法只考虑了图像的灰度概率,忽略了对应的灰度值。为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,改进了传统的二维灰度直方图,生成二维差值属性灰度直方图。另外,改进了灰度均值和二维熵的计算方法。在计算熵时,以二维差值属性灰度直方图为基础,用空间信息值来代替灰度概率,生成二维差值属性信息值熵。在实验中,对多张不同的灰度图像分别用改进的最大熵方法与传统的最大熵分割方法进行分割,并对分割结果进行比较分析。实验结果表明,改进的最大熵分割方法能有效地分割灰度图像及噪声图像,有很强的抗噪声能力,并能产生清晰的分割结果。     

归一化互信息量最大化导向的自动阈值选择方法

当前景或背景的灰度分布呈现为非正态分布特征时,比如极值、瑞利、贝塔或均匀分布,将所选阈值与最优阈值之差控制在10个灰度级内并非易事.为了在统一框架内处理不同灰度分布情形下的阈值选择问题,提出了一种归一化互信息量最大化导向的自动阈值选择方法.该方法先采用多尺度梯度乘变换规范化输入图像,获得具有单峰长拖尾灰度分布的规范图像;然后对不同阈值对应的二值图像进行轮廓提取,获得不同的轮廓图像;最后计算规范图像和不同轮廓图像之间的归一化互信息量,并以最大值对应的阈值作为最终阈值.在具有不同灰度分布模式的9幅合成图像和59幅真实世界图像上,将提出的方法和1种人工阈值方法及4种自动阈值方法进行了比较.实验结果表明,提出的方法虽然在计算效率方面不优于4个自动方法,但在分割的适应性和精确度方面优势明显:对前述不同灰度分布情形,其所选阈值与最优阈值之差都在9个灰度级内.     

DR图像缺陷检测的彩色合成方法

数字式X射线(DR)图像难以用一幅灰度图像同时显现不同壁厚部件的缺陷。为此,提出用一幅合成彩色图像显现缺陷的方法。对DR系统扫描铸件得到的浮点型数据,采用分段灰度拉伸的方法转换为3幅灰度BMP图像,其中,不同灰度段的图像含有被测铸件不同壁厚部件的缺陷,再将这3幅灰度图像合成为一幅彩色BMP图像。对其应用彩色C-V(Chan-Vese)模型分割缺陷,实验结果证明,该彩色合成方法能较好地分割出被测铸件不同壁厚部件的缺陷。     

小波变换在医学图像融合中的应用研究

对不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息.针对V. Petrovic提出的灰度图像融合方法,给出了一种改进的多尺度图像融合算法.首先对源图像按照V.Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔表示,然后对金字塔中的两个低通分量加权平均后,再进行反变换,即得灰度融合图像.然后以此灰度融合图像作为两幅源图像的公共部分,利用Toet的伪彩色融合方法,得到最终的彩色融合图像.由于该算法兼容了灰度融合和彩色融合的优点,用不同彩色来显示灰度差,使得融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节.将其应用于CT和MRI图像融合,仿真结果得到了证明.     

一种CCD相机自动调光的方法

目前靶场光学测量设备大量使用CCD相机,针对目标发射时背景和火焰过亮易导致CCD过饱和造成的图像对比度低、清晰度低的问题,基于CCD器件的成像原理设计了一种根据目标成像的灰度值特性进行调光的方法。在不同的积分时间下,目标温度变化时,成像的灰度值随之变化。利用恒温黑体标定温度、积分时间和成像灰度值,并拟合了目标图像灰度值与温度特性以及积分时间之间的方程,并根据该方程实现CCD相机的自动调光,在应用中取得了预期效果。     

一种指纹图像规格化期望值自动估计方法

图像规格化中的期望均值和方差值的选取,直接影响图像规格化后的质量和后续图像的处理。通过求取一组图像中少部分指纹图像的灰度边界值,对图像的期望均值和方差进行估计,并应用于该组中的其他指纹图像,可以使指纹图像获得较大的动态范围,而不至于使图像灰度受到限幅,从而实现对图像期望值的自动估计。实验结果表明,该方法简单可靠,能在不降低对比度情况下,保持图像的灰度层次。该方法鲁棒性好,能适应各种不同图像,是图像规格化的实用方法。采用该方法对图像的期望值进行自动估计,有利于自动指纹识别算法的改进以及采集设备无关性的相关研究。     

一种有选择的图像灰度化方法

提出了一种对彩色图像进行有选择灰度化的方法，并采用Matlab实现了该算法。该方法可以将选中的任意颜色灰度化为黑色，而与该颜色距离越远的颜色，其灰度值越高。利用该方法可以较好地提取出彩色图像中不同颜色所反映的信息，便于基于颜色的图像信息传输和处理。     

一种医学图像的3-D表面重建方法

等值面绘制算法是医学图像表面重建的一种重要方法,但是它需要用户根据经验设定阈值。本文运用OTSU算法来获取体数据各类组织的灰度阈值,由此求得各类组织的灰度均值,并以此作为等值面阈值。在VTK中的重建实例表明,该方法能够体现出不同组织影像的灰度分布特点,使重建后的图像信息更丰富、表面更平滑。     

通过通道实现对选区的控制

通道是图形图像学上一个重要的概念，文章分析了各种通道的概念及形式，比较了三种不同形式的通道在图像处理中对选区的控制作用，揭示了通道转换成选区后是按照不透明度来填充整个图像区域的原理，但是要注意不透明度的计算方法在不同的情况下是不同的。