保护边缘及细节的彩色图像滤波算法

为克服常用空间域彩色图像滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足,提出了一种保护边缘及细节的彩色图像滤波算法.将待处理RGB彩色图像分解成R,G、B这3幅分量图像,对于每一幅分量图像分别利用能兼顾去噪和保持图像细节的滤波算法进行滤波去噪,将滤波处理后的3幅分量图像合成为一幅RGB彩色图像.因算法根据待处理像素的不同隶属情况选用了不同的滤波模板进行滤波处理,故在有效地滤除彩色图像中的噪声的同时较好的保护了彩色图像的边缘及细节,弥补了常用空域彩色图像滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足.     

基于对比度增强的彩色图像边缘检测算法

在分析彩色图像边缘的灰度化和漏检问题的基础上,设计了分解基于分量相关的颜色模型的彩色图像得到的颜色分量进行颜色对比度增强的算法。提出了以该算法为基础的彩色图像边缘检测的改进方法,即对增强后的各分量应用梯度算子检测其分量边缘,最后合成为彩色图像边缘。实验结果表明,文中提出的改进方法,能够检测出图像的彩色边缘,具有检测出的图像边缘细节较完整的优点;又由于该方法是基于像素点处理的检测方法,故不必进行颜色模型的转换,具有方法简单、算法复杂度低的优点。     

彩色多聚焦图像融合方法

本文将采用彩色图像的亮度分量作为融合对象的方法,即通过对源图像提取的像素点的选取来满足对源图像分量里的像素点选取。结果表明,本文方法解决了RGB空间容易导致出现的颜色失真的问题,同时解决了空间域方法在细节表现力上存在差距的问题,实验数据表明,取得了很好的融合效果。     

基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法

针对Retinex算法处理低照度彩色图像出现色彩失真,边缘保持性差等问题,提出一种基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法;该算法首先在YIQ颜色空间提取亮度分量Y,对其进行MSR算法增强;然后采用高斯-拉普拉斯算子对彩色图像的RGB三个分量进行边缘检测,将其叠加合成后转换成灰度图;最后使用小波变换将两幅图像融合得到新的亮度分量,将其与I、Q分量融合后转回RGB颜色空间,从而获得色彩保真度高、细节清晰的图像;实验结果表明,该方法有效提高了图像边缘细节信息,避免了色彩失真,具有很好的视觉效果。     

彩色图像缩放的四元数插值算法

将彩色图像像素点的3个颜色分量当作一个纯四元数来处理,在充分考虑了图像3个颜色分量的内在相关性、图像本身的非线性机制的基础上,构造了基于球面线性四元数插值方法和代数三角混合四元数插值样条方法的彩色图像插值算法.实验结果表明,四元数方法用于彩色图像插值时,所处理的图像清晰度和色彩亮度均较传统方法有较大改进,边缘细节上也更丰富.     

结合两个颜色空间的数学形态学边探测

分析了HSI颜色空间和RGB颜色空间应用于检测彩色图像边缘时的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法。该算法在HSI颜色空间利用字典序给像素向量排序,然后逐对确定膨胀运算和腐蚀运算的像素,在RGB颜色空间利用这对像素计算边缘图像的像素点。实验结果表明,所提出算法检测的图像边缘轮廓清晰、连续平滑,细节丰富,边界完整,时间效率较高。     

HSI空间亮度信息的多尺度Retinex图像增强研究

彩色图像增强可以提高图像的亮度,增强图像的对比度和细节,同时使得图像颜色更加逼真自然,并且较少失真,在遥感、医学、刑侦、电视与多媒体等许多方面具有良好的应用前景和重要的理论研究意义。提出基于HSI空间亮度信息的多尺度Retinex图像增强算法（HSI_MSR）,算法通过对HSI颜色空间模型的分析,通过增强HSI模型中I分量,将HSI模型转换到RGB模型,得到增强后的彩色图像。通过仿真实验可知HSI_MSR算法可以较好地提高图像的视觉特性,亮度适合人眼观察,细节较为丰富,使得图像颜色更加逼真自然。     

彩色图像的亮度-色度非线性重组

灰度变换技术直接用于彩色图像的RGB各分量可以提高其对比度,但却会引起彩色失真;而基于Retinex理论的多尺度彩色复原算法（MSRCR）可以改善彩色图像的视觉效果,也不会引起彩色失真,但存在控制参数的取值问题,自适应性不是很好,更大的缺陷在于卷积运算巨大的运算量导致处理时间偏长。提出了一种基于灰度变换的自适应彩色图像增强算法,将原始RGB图像和RGB三分量灰度变换后的图像转换到非线性亮度/色度彩色空间,重组两者的色度分量和亮度分量,从而保持了原始图像的色彩。在继承灰度变换算法优点的基础上,扩展了原始图像的有效灰度范围,提高了整体对比度,增强了细节。此外,算法的计算量极小,不需要设定任何参数,可用于自适应实时彩色图像处理。     

基于域滤波的自适应Retinex图像增强

为了提高低照度图像的亮度和对比度,提出了一种新的基于Retinex理论的彩色图像增强方法。首先,基于Retinex理论,提出对HSV空间V分量进行域滤波估计图像光照分量,然后将V分量与光照分量相除得到反射分量的方法。之后,采用自适应Gamma校正对光照分量进行亮度提升,然后采用CLAHE对其进行对比度增强。最后,将亮度校正光照分量与反射分量相乘得到增强后的V分量,并将增强后的图像转化为RGB空间图像,达到彩色图像增强的目的。本算法可以获得更自然的增强效果,能抑制亮度较大像素点的增强,很好地突出图像中的细节信息,克服了图像增强中增强图像对比度低、颜色失真、过增强及光照突变处出现光晕现象等缺点。本算法对多种图像有效,例如高动态(HDR)图像、非均匀光照图像及低曝光图像。通过验证,本算法得到的结果相比于传统方法视觉效果更佳。     

基于空间培养的植物图像处理方法

光照环境偏暗偏红,光照不均匀等会影响彩色图像的视觉效果。在比较几种现有的处理方法的基础上,提出了一种新的方法,该方法首先减小RGB彩色图像中偏红部分的红色分量值,然后转换到HSV色彩模型中,对亮度分量进行直方图均衡和Retinex 算法处理,最后转换回RGB颜色空间并进行Garmma校正。实验表明：该方法不仅能够减弱红色光源对图像质量的影响而且能够提高图像的亮度,同时也能较好地保留图像的细节。     

用于低照度图像增强的自适应颜色保持算法

视频监控、场景恢复等领域中低照度图像噪点多,亮度低,可视效果差,而现有的图像处理技术容易出现颜色失真、光晕色块严重。为解决这一问题,根据韦伯-费希纳定律,把图像的像素点转换到对数空间,自适应获得符合视觉系统特点的预增强图像;再根据多尺度视网膜算法,分别计算与增强图像的R通道在三个尺度上的平均高斯滤波结果,获得入射光估计,把对数域的自适应增强图像像素值与入射光估计的差值作为多尺度视网膜算法的结果图像。进一步处理结果图像,将其RGB通道按照预增强图像中的颜色比例关系映射到0~255的范围;最后融合三个通道获得最终图像输出。通过图像质量的评价对比,该算法对不同低照度场景图像的增强结果,在对比度、色度保持等方面优于MSR、MSRCR和MSRCP算法。实验证明该算法在低照度图像的恢复和色度保留等方面有较好的效果,在增强视频监控的有效性等方面有较好的应用价值。     

基于衰减补偿与直方图拉伸的水下图像增强算法

水下物理环境复杂多变,导致获取的水下图像颜色失真、对比度低且细节模糊,影响了水下场景探测的准确性。结合衰减补偿和直方图拉伸技术,提出水下图像增强算法ACHS。根据不同颜色通道的衰减特性,设计基于衰减补偿的颜色校正方法解决水下图像颜色失真问题。将需要颜色校正的水下图像从RGB颜色模型转换到LAB颜色模型,使用引导滤波将亮度通道L分解为基础层和细节层,同时提出基于K-means聚类的双直方图增强算法用于增强基础层的对比度,通过Gamma校正突显细节层的纹理结构。在此基础上,累加亮度通道L的基础层和细节层,并将其从LAB颜色模型转换到RGB颜色模型以获取最终的增强图像。实验结果表明,与GDCP、REBE、WaterNet等算法相比,经该算法增强的水下图像可视度较高,并且具有自然的颜色和清晰的细节。     

基于链接突触计算网络的遥感图像对比度增强算法

针对卫星遥感图像在增强对比度和去除噪声过程中出现纹理细节丢失和图像自然性降低的问题,提出一种基于链接突触计算网络的卫星遥感图像对比度增强算法。在彩色图像转变至HSV颜色空间的前提下,通过引导滤波器去除噪声和边缘增强技术突出细节;将边缘增强的图像输入链接突触计算网络,采取与显著特征图相结合的方式增强图像亮度和对比度;在RGB空间上,利用改进的自然色彩还原技术对增强图像进行还原。实验结果表明,相对于其他对比度增强算法,该方法在多个评价指标上都有很好的性能体现,在增强图像对比度和亮度的同时,保留了丰富的纹理细节和自然色彩度。     

基于多层小波阈值函数的彩色图像边缘检测

针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。     

不同颜色模型下自适应直方图拉伸的水下图像增强

目的 水下图像是海洋信息的重要载体,然而与自然环境下的图像相比,其成像原理更复杂、对比度低、可视性差。为保证不同类型水下图像的增强效果,本文提出在两种颜色模型下自适应直方图拉伸的水下图像增强方法。方法 首先,进行基于Gray-World理论对蓝、绿色通道进行颜色均衡化预处理。然后,根据红绿蓝（R-G-B）通道的分布特性和不同颜色光线在水下传播时的选择性衰减,提出基于参数动态优化的R-G-B颜色模型自适应直方图拉伸,并采用引导滤波器降噪。接下来,在CIE-Lab颜色模型,对‘L’亮度和‘a’‘b’色彩分量分别进行线性和曲线自适应直方图拉伸优化。最终,增强的水下图像呈现出高对比度、均衡的饱和度和亮度。结果 选取不同类型的水下图像作为数据集,将本文方法与融合颜色模型（ICM）、非监督颜色纠正模型（UCM）、基于暗通道先验性（DCP）的水下图像复原和基于水下暗通道先验（UDCP）的图像复原方法相比较,增强后的图像具有高对比度和饱和度。定性和定量分析实验结果说明本文提出的方法能够获得更好视觉效果,增强后的图像拥有更高信息熵和较低噪声。结论 在RGB颜色模型中,通过合理地考虑水下图像的分布特性和水下图像退化物理模型提出自适应直方图拉伸方法;在CIE-Lab颜色模型中,引入拉伸函数和指数型曲线函数重分布色彩和亮度两个分量,本方法计算复杂度低,适用于不同复杂环境下的水下图像增强。     

基于YIQ色彩空间的彩色图像盲水印算法*

提出了一种将彩色图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中的新算法,用于图像版权保护。将彩色水印图像进行一维数字化处理,并将彩色宿主图像由RGB色彩模式转换成YIQ色彩模式,采用整数小波变换将彩色水印嵌入到彩色图像YIQ色彩空间的Y分量中。彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验表明：该数字水印算法不仅具有良好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、平滑滤波等攻击具有很强的鲁棒性。     

基于Retinex算法的亮度分层图像增强算法

在处理低照度的图像时，传统的Retinex算法虽然可以提高图像的辨识度，但是存在“光晕伪影”和图像细节表现不明显等问题，因此本文采用了引导滤波图像分层处理与多尺度Retinex算法相结合的图像增强算法。首先在HSI色彩空间中对原始图像使用引导滤波算法，将图像分成细节图像和基本图像。然后对分离出来的两个图像层构造增益系数，分别进行增强处理后再进行重构，得到一个新的亮度图像。最后，在RGB色彩空间内对新的亮度图像进行色彩恢复从而输出最终的亮度较高、还原度较好的图像。实验结果表明，本文算法使图像的边缘和细节更加突出，而且能够消除“光晕伪影”现象，客观评价指标也有较大幅度的提升。     

RNS在彩色图像水印中的应用

图像水印技术中,如何平衡鲁棒性和不可见性是技术的难点.余数系统(Residue Number System,RNS)基于中国剩余定理(Chinese Remainder System,CRT),多用于数字信号处理等领域.论文先利用Arnold置乱水印图像,再利用RNS的算法思想将水印图像分解为三通道,分别嵌入到载体图像...     

改进的MRF彩色图像分割算法

为了解决彩色图像中实现不同目标、不同背景的分割问题,提出了一种基于RGB色彩统计分布的MRF分割算法。在MRF模型的基础上,设定了MRF模型的关键参数并对相关公式进行了推导。对RGB颜色分布模型进行了介绍,重写了能量函数,大大降低了算法的计算难度。由于该算法在RGB彩色空间下充分表达了像素值的信息,使得该算法在分割准确性、适应性及快速性上均有提高。通过与其他算法在同等环境下进行分割实验定量对比,验证了该算法的有效性。     

基于颜色量化和密度峰聚类的彩色图像分割

彩色图像分割是簇绒地毯数字化制造的关键技术,图像的分割质量直接影响到后续的图像处理。为解决地毯的彩色图像分割问题,针对人眼在RGB颜色空间中感知不均匀的特性,提出了一种基于颜色量化和密度峰聚类的彩色图像分割算法。基于Lab颜色空间进行颜色量化,在HVC颜色空间中用NBS距离来衡量人眼对颜色差异的感知程度,采用改进的密度峰聚类算法自动确定聚类中心,从而分割地毯图案。实验结果表明,该算法能在不影响人眼感知的前提下得到颜色种类少且边缘清晰的地毯分割图像。