一种基于图像空间频率特征的色域匹配算法

色域匹配是色彩管理的一项关键技术。通过对彩色图像的特征描述的分析,提出了一种与图像空间特征相关的自适应色域匹配算法。该算法通过将图像增强技术与传统的色域匹配算法相结合,克服了传统算法不能同时保持明度对比度对比度和彩度的缺点,有效地提高了图像的再现效果和精度。     

基于B样条色域描述的颜色匹配

目前的色域匹配算法大多在等色调平面上进行,设备的色域边界以三角形近似描述,难以实现颜色的准确再现。该文分析了设备色域剖面的形状,提出了用准均匀B样条曲线来描述色域边界,设计了基于该样条曲线描述的CUSP色域匹配算法。实验结果表明,基于B样条色域描述的颜色匹配明显提高了色彩的再现精度,可显著提高打印输出彩图的质量。     

面向专色印刷的色域匹配算法

针对专色印刷色域与图像色域不匹配的问题,提出一种色域映射算法.首先分析专色色域的几何特征,发现常规色域匹配方法不适用;进而对明度、色调和饱和度三属性分而治之,采用非线性压缩、灰度轴模拟和彩度裁剪实现色域匹配.实验结果表明,该算法获得的图像匹配结果在颜色连续性和视觉效果方面均有明显的提高.     

打印机和图像色域提取算法

针对当前色彩管理研究缺乏提取图像色域算法及可视化技术支持的现状，提出了一种打印机色域提取算法。先确定打印机色域边界点，通过这些边界点利用几何方法快速构造色域外壳，对设备色域进行精确描述，并对色域及其剖面进行真彩色可视化。利用对色域的剖分操作，构造基于剖面的色域匹配模型。     

一种保肤色的压缩类色域匹配方法

肤色是一种重要的习惯色，打印时应尽量保其不变。文章在实验提取肤色域几何特征的基础上，通过对比分析肤色域与打印机色域的几何关系，提出一种保肤色的压缩类色域匹配算法。该算法以肤色域和打印机色域的分布知识为基础，随色调连续调整内核系数，可保大部分肤色不变，对包含肤色的图像有更理想的匹配效果。     

分区最大化色域边界描述器的空区插值算法

针对分区最大化色域边界描述器在计算图像色域边界时所产生的空缺分区问题,提出了一种基于相邻分区加权平均的色域空区插值算法。将空缺分区的边界点置于该分区的中心,求出边界点的球坐标角度;利用邻域加权平均法插值计算出该分区的球坐标半径。在线色域边界计算中,针对相邻分区边界点连线与等色相面重合所导致的求交问题,将交点设定为其中一个分区的色域边界点,避免了线色域边界和色域映射计算中出现的色域边界缺失问题。在评价部分,借助等比例压缩的色域映射方式,设计心理物理学实验评价了色域空区插值算法的效果,同时测试了算法的计算效率。评价结果显示：提出的色域空区插值算法能够有效提升色域边界描述器的精度,改善色域映射效果,而且不影响色域边界的计算效率。     

打印机色域可视化

针对色彩管理应用需求，给出一种打印机最大色域的生成，提取及可视化方法，通过优化CMYK四色墨水组合得到最大色域样本集，利用凸壳算法构造其几何模型，可对用几何模型描述的色域进行剖面操作，最后对色域及其剖面进行真彩可视化，基于上述技术的可视化软件已在VisualC 6.0下实现，可用于设备彩色特性，分色方法和色域映射算法的辅助研究。     

基于颜色与结构失真的色域映射图像无参考质量评价算法

为了预测色域映射图像客观质量,通过分析不同色域映射算法的映射原理发现色域映射图像中主要存在颜色失真与结构失真的情况.基于此,提出了一种基于颜色与结构失真的色域映射图像无参考质量评价算法.在颜色失真方面,计算色调异常率和图像R、G、B三个分量的统计分布与理想均匀分布之间的相对熵;在结构退化方面,提取图像的信息熵与四阶矩,并对图像亮度与饱和度进行统计建模,提取参数特征.随后,将以上提取的数据作为质量感知特征与图像的主观分数值输入后向传播神经网络进行回归训练得到针对色域映射图像的质量评价模型.最后,在三个公开的色域映射图像数据库上进行性能验证.实验结果表明,该算法在预测色域映射图像质量方面优于现有的无参考算法.     

彩色等高线地形图矢量化的预处理方法

地形图矢量化生成 DEM 的应用需求非常广泛,由于地形扫描图像难免存在模糊及粘连现象,提取法提取出的等高线效果均不理想。结合形态学在RGB色域空间和HSV色域空间分别用剔除法剔除非等高线信息,对分离出来的等高线图像进行 USM 锐化,然后再进行灰度剔除和光滑处理,利用剔除信息提出了一种断点匹配法对断点进行连接,生成了较高质量的二值等高线。整个预处理过程算法简单,易于实现。     

可能性匹配知识迁移原型聚类算法

针对迁移原型聚类的优化问题,本文以模糊知识匹配迁移原型聚类为基础,介绍了聚类场景中从源域到目标域的迁移学习机制,明确了源域聚类中心辅助目标域得到更好的聚类效果。但目前此类迁移机制依然面临如下的挑战:1）如何克服已有迁移原型聚类方法中不同类别间的知识强制性匹配带来的负作用。2）当源域与目标域相似度较低时,如何避免模糊强制性匹配的不合理性以及过于依赖源域知识的缺陷被放大。为此,研究了一种新的迁移原型聚类机制,即可能性匹配知识迁移原型机制,并基于此实现了2个具体的迁移聚类算法。借鉴可能性匹配的思想,该算法可以自动选择和偏重有用的源域知识,克服了源域和目标域之间的强制性匹配限制,具有较好的可调节性。研究结果表明:在不同迁移场景下模拟数据集和真实NG20groups数据集上的实验研究表明,提出的算法较已有的相关算法展现了更好的性能。     

基于连通域的模板匹配法用于字符识别的算法研究

文章介绍了一种用于字符识别的基于连通域的模板匹配算法.该算法是在传统的模板匹配法的基础上,运用了重心重叠等处理方法,并且对字符块进行连通域处理后再实施匹配,最后利用最大相似法得出识别结果.该算法在光学仪器读数图象的动态识别中取得了良好的识别效果.     

一种改进的多维高速报文分类算法*

RFC算法是目前具有代表性的一种报文分类算法,具有匹配速度快、占用内存少、支持范围匹配等优点,但是它不能处理变长字符串域.结合多模式匹配算法的思想,对RFC算法进行了有益扩充,使新算法能够根据变长字符串域进行分类.实验结果表明,改进的算法在有效扩展KFC算法的适用范围的基础上,仍具有良好的性能.     

DCT域的分形图像编码算法的改进

对DCT域的分形编码算法进行了研究，提出了改进的算法。基于人眼视觉系统选择平坦块，选择出DCT域中的均匀部分，直接将其直流部分编码输出，不需分形匹配。为了降低匹配时间，在DCT域中，定义域块的8种变换的计算可以简化为两组内积。结果表明，在相同的匹配误差的情况下，该算法得到了更好的恢复效果，并且缩短了编码时间。     

一种优选匹配的快速分形图像编码算法

本文提出了一种基于优选匹配的快速分行编码算法,该算法利用分形编码值-域排除条件,在三行邻域内搜索最优匹配快,有效避免了大量的值-域匹配计算,缩短了编码时间,实验结果表明,该方法可以缩短编码时间97％左右,而重构图像质量没有受到影响．     

基于无监督域适应的可区分联合匹配算法

当域之间差异较大时,域适应的迁移效果较差.缩小域差可改善迁移效果,但却忽略后期分类时的可区分性.因此,文中提出基于无监督域适应的可区分联合匹配算法,根据域间类别的不同进行差异化处理,并结合特征匹配和实例重加权提高迁移效果.使用联合概率分布作为域之间数据分布差异的度量,缩小相同类域之间的距离,提高迁移性;扩大不同类域之间的距离,提高区分性.在特征降维的过程中联合特征匹配和实例重加权,共同构造特征变换矩阵.实验表明,文中算法在18组任务上的分类效果较优.     

基于色度裁减技术的评价方法

该文介绍了一种基于色度裁减技术的评价方法,用三种不同的目标域来检测目标色域模型对不同匹配技术的影响。与以往方法的不同之处在于本文采用的是通过对单一颜色的比较推断出衡量出影响色相的主要因素。虽然连续色度裁减技术保持亮度不变,整体上是最优的,但也有例外的情况。实验结果指出了在全局趋势和特定例外情况下的一种折中方法,对于图像中的局部色域和目标色域有一定的借鉴意义。     

基于色度裁减技术的评价方法

该文介绍了一种基于色度裁减技术的评价方法,用三种不同的目标域来检测目标色域模型对不同匹配技术的影响。与以往方法的不同之处在于本文采用的是通过对单一颜色的比较推断出衡量出影响色相的主要因素。虽然连续色度裁减技术保持亮度不变,整体上是最优的,但也有例外的情况。实验结果指出了在全局趋势和特定例外情况下的一种折中方法,对于图像中的局部色域和目标色域有一定的借鉴意义。     

用于图像逆映射的搜索转移算法

图像逆映射是基于图像绘制技术的基础算法，但由于需要进行繁琐的参考域搜索过程，传统图像逆映射算法计算复杂度大、效率低。本文提出一种快速图像逆映射算法——搜索转移算法。该算法从场景的极线几何性质出发，将大量匹配搜索过程从参考域转移到目的域中进行，由于在目的域只需进行简单的判断操作，因此可以大大降低整体的匹配复杂度；同时，算法充分利用场景的空间连贯性，通过为目的域制定自适应的绘制顺序，有效地减小了实际需要搜索的步长。实验表明，搜索转移算法简单有效，能极大地降低搜索复杂度95％以上，提高计算效率10倍左右。     

基于感知度量的分形编码

传统的分形编码利用最小均方差准则（ＭＭＳＥ）来度量图象子块的变换匹配，未能充分利用人眼的视觉特征。本文提出了基于人眼视觉模型的分形编码方案。算法中，按视觉上的差异对图象子块进行分类；由“视觉最相似”的准则确定最佳匹配的域块，为此，相似匹配转换到ＤＣＴ域进行，导出了图象块的相似匹配在ＤＣＴ域的形式；算法进一步通过自适应误差校正来消除解码图象中的方块效应。解码图象的视觉质量有了明显的改善。实验结果证实了算法的有效性。     

基于TMS320C6416的色域扩展方法

由于激光电视覆盖的颜色区域是传统电视的颜色区域1.98倍,所以在激光电视等领域中需要一种转换系统快速完成荧光色域到激光色域的颜色扩展。本文给出了三组不同波长激光的色域扩展矩阵,在基于TMS320C6416的图像处理平台上实现了色域的转换,并且利用多种加速算法,加快了处理速度。实验结果表明,本文的方法有效地扩展了激光电视的颜色区域,降低了图像的饱和度。