基于HVS模型的误差扩散方法

针对传统误差扩散算法处理过程中图像边缘信息不完整,中色调区域有纹理结构存在的问题,提出一种基于人类视觉系统(HVS)模型的误差扩散半色调方法。该方法先对原图像进行了图像分割,在非边缘区域采用传统误差扩散算法处理,边缘区域采用基于HVS模型的误差扩散系数进行误差扩散处理,最后再在HVS模型的基础上对像素进行矫正。实验结果表明该算法能够有效减少图像细节损失,保留原图像信息。     

基于视觉相似性的半色调图像评价方法

为衡量半色调图像质量或加网算法的优劣,提出平均亮度相似性误差、平均对比度相似性误差和视觉相似性误差以衡量半色调图像与连续调图像之间的视觉相似性。该方法根据人眼视觉局部适应性特征,把图像划分子区域,利用亮度掩蔽和对比度掩蔽的特征,获得各子区域的亮度相似性误差和对比度相似性误差,最终获得平均亮度相似性误差、平均对比度相似性误差和视觉相似性误差分别评价半色调图像与原连续调图像在亮度和纹理的视觉相似性,及半色调图像中的局部缺陷。分别通过与峰值信噪比(PSNR)和权重信噪比(WSNR)在亮度相似性上进行比较,与全局质量因子(UQI)和图像结构相似(SSIM)在评价纹理相似性上进行比较,发现所提质量评价方法比较接近人眼视觉评价的结果。     

热印字机的数字半色调算法——多级多阶误差分散算法研究

文章在某军用热印字机基础上提出了一种叠代算法———多级多阶误差分散数字半色调算法,即根据图像特性有选择地分散误差,使输出图像在保持良好细节的同时有较好的对比度,结果表明有较好的视觉效果。     

基于最小平方差模型的改进半色调技术

基于模型的半色调技术是根据显示设备和人眼视觉系统的特性从而使图像质量达到最优,其中基于最小平方差模型的半色调技术是其中一种比较好的方法,而基于最小平方差模型的改进半色调技术则是在前者的基础上进行了改进,提出了一种新的迭代方法即取反/交换法.该技术的基本思想是对二进制图像进行打印模型和视觉模型处理,和对原始灰度图像仅进行视觉模型处理,使两者之间的输出图像之间的误差最小.实验证明该技术比传统技术具有更高的分辨率和更多的灰度级,图像更清晰.     

基于K-means聚类的数字半色调算法

数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术,提出将K-means聚类法应用在数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型(HVS)和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半色调图像之间的视觉误差;利用K-means聚类法将灰度图像划分成聚类分区,在每个聚类分区应用最小平方法(least-squares)最小化二值半色调图像和原始灰度级图像之间的平方误差,所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法(LSMB)算法相比,随着聚类分区的增加,图像平滑且边缘清晰度增加,尤其是在图像细节部位。与LSMB算法比较,该算法的均方误差值有所降低,而权重信噪比和峰值信噪比提高了0.2～2 dB,模拟实验结果验证了算法的有效性。     

基于色调的背景自动过滤策略

论文研究了如何在最少的人工干预下从彩色图象中抽取指定的对象,把其余对象作为背景过滤。文中利用了HIS颜色模型犤2犦的色调信息完成过滤操作。相对于基于形状的背景过滤方式,这种方法需要更少的操作和交互。而且,对于人眼视觉模型,往往对色彩信息较几何特征更敏感。由于色彩信息本身的特征,这种方法不受各种几何变换的影响。通过膨胀和腐蚀对图象做了去噪处理,改善图象的质量。     

打印机色调自补偿数字半调的模型与算法

针对半调打印图象色调失真问题,给出一各地伽玛变换和打印机模型的色调自补偿相应的误差分散算法,与现有开环预补偿模型相比,新模型引入了反馈和自适应控制,提高了补偿精度,所给误差分散算法增加了补偿印点增益功能,可明显改善半调打印图象的质量。     

一种呈现清晰纹理的快速误差扩散算法

清晰地呈现图像的细节纹理结构是现代数字半色调技术研究的重要方面.提出一种简单有效、且能保持原图像纹理结构的半色调误差扩散算法.该算法以Ostromoukhov算法为基础,根据图像灰度空间的局部分布特征,通过计算误差扩散像素点的局部视觉纹理反馈信息,对原固定阈值进行调节.实验结果表明,改进后的算法生成的半色调图像再现的纹理结构清晰自然,且具有蓝噪声特性,在PSNR、UIQI和SSIM三项指标评测方面均有较好表现.     

基于视觉差的误差扩散半色调算法

针对传统误差扩散法在中频区域存在的结构纹理，提出了一种基于视觉差的误差扩散算法(PEB Error Diffusion)。PEB-ED借鉴了DBS中考察人类视觉误差的思想，对误差扩散结果中最容易发生误处理的中间调区域像素进行二次处理，因而明显减少了由固定的误差扩散滤波器所产生的结构性纹理，提高了图像的整体视觉效果。此外，它还可以减弱实际打印中“点增益现象”的影响。     

一种鼻内窥镜虚拟手术仿真系统

针对传统误差扩散法在中频区域存在的结构纹理，提出了一种基于视觉差的误差扩散算法（PEB Error Diffusion）。PEB－ED借鉴了DBS中考察人类视觉误差的思想，对误差扩散结果中最容易发生误处理的中间调区域像素进行二次处理，因而明显减少了由固定的误差扩散滤波器所产生的结构性纹理，提高了图像的整体视觉效果。此外，它还可以减弱实际打印中“点增益现象”的影响。     

多媒体网页中视觉图像色彩增强模型设计

为了解决显示屏亮度不统一所引起的多媒体网页图像色彩退化的问题,设计一种基于RGB模式的图像色彩增强模型。根据RGB模式的要求,对视觉图像从照度和反射两个分量的角度进行光滑化处理,在此基础上,利用RGB格式的增强系数,建立视觉图像的色彩增强函数。通过增强多媒体网页中视觉图像的整体亮度、调整图像局部对比度,恢复图像色彩的方式,增强视觉图像的色彩。在Windows XP系统内进行图像色彩增强效果的检测,结果显示,基于RGB模式的色彩增强模型能够切实增强图像的亮度、信息熵、饱和度。说明该模型具备有效性,较传统的直方图均衡模型的图像色彩增强效果好,符合实际推广应用标准。     

双波段彩色融合图像色彩和谐性客观评价

针对现有的图像质量评价方法较少利用人眼视网膜和视觉皮层的颜色编码机制,并且未能充分考虑图像色彩信息对图像质量的影响,提出了一种基于多视觉特征的可见光(微光)与红外彩色融合图像色彩和谐性客观评价模型.该模型在图像质量评估中融入了更多的颜色信息,综合考虑多种人眼视觉特征包括视觉对立色彩特征、色彩信息波动特征和高级视觉内容特征,经过特征融合和支持向量回归训练,实现彩色融合图像的色彩和谐性客观评价.采用3种典型场景融合图像数据库进行实验比较与分析.实验结果表明,与现有的8种图像质量客观评价方法相比,所提出的方法与人眼主观感受更加一致,具有较高的预测准确度.     

基于颜色视觉关注度的图像检索

在视觉形成的过程中,视觉、视知觉系统对不同颜色显示出不同的分辨力和关注度。在图像检索算法中,如何反应、利用这种视觉特性具有重要的研究意义。首先,根据视觉生理学和视觉心理学理论阐明了颜色关注度差异化的形成机理;然后依据Stevens法则和HSV颜色空间的六棱锥模型,提出了一种构造颜色关注度函数的方法:通过提升视觉显著度高的颜色的相应特征的关注度权值,补偿由于感知识别系统的颜色敏感度随颜色变化而引起的视觉差异。对比实验证明该文算法切实有效。     

基于误差扩散模型的图像复制色彩管理分析

本文从误差扩散角度分析了图像复制过程中存在色彩复制管理的机制原理,色彩误差是不可避免的,但通过建立色彩误差扩散模型进行色彩复制传递的校正管理,可以客观正确反映了彩色图像印刷的颜色视觉质量效果。     

视觉显著性的八叉树颜色量化方法

针对彩色图像颜色量化过程中整体层次与局部细节之间存在的问题,提出视觉显著性的八叉树颜色量化方法。将视觉注意机制引入图像颜色量化中,分析视觉显著性模型获取视觉显著图方法及理论,根据八叉树颜色量化方法中对细节量化不足的缺陷,结合显著图进行颜色频度统计,增加视觉显著区域的颜色频度。将该方法与八叉树颜色量化图像进行比较验证,可见量化后的颜色具有丰富的层次感,图像细节失真度降低,轮廓清晰。     

Image content adaptive color breakup index for field sequential color displays using a dominant visual saliency method

An index that can predict the perceptual visibility of color breakup for varying image content is valuable in field sequential color displays, whereas the current indices are usually for fixed patterns. To solve this problem, an image database containing 25 diverse reference images and 125 test cases with various color breakup visibility was first established. Next, visual experiments using a 240‐Hz liquid crystal display were performed to acquire the subjective color breakup scores of the test cases. A theorem based on visual saliency theory was proposed that the color breakup perception is mainly determined by the image regions with visual saliency values higher than a certain threshold, called the dominant visual saliency regions. A computational model based on this theorem was developed to obtain objective color breakup scores of the test cases from retinal images with and without color breakup. An analysis of the objective and subjective results revealed a Pearson linear correlation coefficient as high as 0.82, which matches the top‐level image quality assessment algorithms. Finally, the proposed color breakup index was used to benchmark against several mainstream field sequential color algorithms to determine their performances in color breakup suppression.     

基于视锥细胞色适应生理机制的颜色恒常性计算

通过模拟人类底层视觉系统中的颜色恒常处理机制,提出基于视锥细胞色适应生理机制的颜色恒常性计算方法,利用视锥细胞的色适应计算代替基于灰度边缘假设的颜色恒常性计算方法所采用的Von Kries对角变换.实验结果及定量定性的分析表明本文方法比原计算模型下的算法颜色校正效果要好,能有效恢复图像中物体的本质颜色,且性能更稳定.从计算神经科学的角度,本文方法支持视锥细胞的色适应生理机制在视觉颜色恒常性中扮演重要角色的观点.     

基于颜色特征的图像检索技术

文章论述了基于颜色的图像检索方法,从颜色检索的三个关键技术入手,对颜色模型的选择,颜色的量化以及距离度量进行了详细的讨论。颜色相对于图像的几何特征而言,具有一定的稳定性,对缩放、平移、旋转具有相当强的鲁棒性。基于颜色的图像检索实现方法简单,视觉效果明显,应用最为广泛。     

基于颜色特征的图像检索技术

文章论述了基于颜色的图像检索方法，从颜色检索的三个关键技术入手，对颜色模型的选择，颜色的量化以及距离度量进行了详细的讨论。颜色相对于图像的几何特征而言，具有一定的稳定性，对缩放、平移、旋转具有相当强的鲁棒性。基于颜色的图像检索实现方法简单，视觉效果明显。应用最为广泛。     

一种利用颜色词检索图像的方法

在基于内容的图像检索中，图像的内容包括图像的低层视觉特征和高层语义。通常，前者是通过图像分析得到的数据，后者是用自然语言表示的概念词，但两者没有明显的联系。为了能够对彩色图像进行更有效的检索，试图将彩色图像的主色调数据与自然语言检索中的颜色词相结合，用于图像检索，并首先通过分析常用的颜色模型，提出了一种新的颜色模型和一种颜色相似度计算方法，然后在此基础上提出了一种提取图像主色调的方法，最后通过分析颜色命名系统，提出了一种利用颜色词检索彩色图像的方法，同时给出了初步实验结果。实验表明，这种方法在彩色图像检索中是有效的。