IHLS颜色空间的灰度化全局非线性三向映射

为了减少彩色图像转化为灰度图像过程中颜色信息的损失,基于人眼感知明度的视觉模型,提出一种全局灰度化方法.首先使用彩色图像的IHLS颜色空间,建立了关于亮度、色度和饱和度3个因子的全局非线性映射模型;然后将该映射模型中全局参数的计算转化为一个能量函数的优化,其中第一个能量项度量了彩色图像和灰度图像梯度的差异,第二个能量项定义了图像中给定一个像素与其随机采样点集之间两两彩色距离与灰度距离的差异;最小化上述2个能量项可以通过3个因子的迭代算法进行求解.大量的实验结果表明,该方法可更好地反映人眼对彩色图像的感知,使得灰度转化结果更加贴近颜色的感知明度.     

基于SOFM的灰度图像彩色化算法

提出一种基于自组织特征映射(SOFM)的灰度图像彩色化算法。将彩色样本图像和灰度图像均转换到lαβ颜色空间,在 通道构造像素邻域的多维特征向量,将彩色样本图像的像素亮度特征向量作为网络的输入进行训练,利用SOFM的自组织特性建立像素特征向量与彩色信息值的对应关系,应用训练好的网络实现灰度图像的彩色化。实验结果表明,该算法的彩色化效果较已有算法有较大改善。     

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.     

局部线性模型优化的灰度图像彩色化

提出一种有效的仅需要少量线条着色的灰度图像彩色化算法。该算法在Lab颜色空间实现,基于抠图拉普拉斯矩阵设计了一个局部线性优化模型,只需要少量的人工线条着色就能产生高质量的彩色化图像。该模型的彩色化效果总体上与现有方法相当,而在某些情况下,能降低在灰度图像彩色化过程中出现的色彩渗透问题。局部线性优化模型建立的代价函数最优解能通过求解稀疏线性方程组获得。在构建抠图拉普拉斯矩阵时,发现利用扩散距离来代替欧氏距离能对本文模型进一步改进。实验结果显示,用基于扩散距离的改进局部线性优化模型方法,和基于欧氏距离的局部线性优化模型算法相比较,在减少人工线条交互和彩色化效果方面都能有较好的改进。     

基于彩色分割和特征定位的实时人脸检测算法

论文提出了一种新的彩色人脸图像实时检测算法。该算法利用皮肤颜色在YCbCr彩色空间的分布特性进行人脸皮肤区域的分割,利用人脸特征在灰度图像灰度映射极小值特性进行人脸特征定位。实验证明该算法对彩色人脸图像的检测有很好效果。     

一种改进的彩色图像快速去色算法

提出一种新的融合色彩变化信息的快速彩色图像去色算法.针对彩色图像像素多、维数低、颜色分量非线性关联的特点,提出基于核方法的快速降维,利用核函数来表征灰度分量和颜色分量之间的非线性关系,得到反映色彩变化信息的灰度增强值;采用基于分位数统计的方法对核函数的参数进行估计,对降维后的灰度增强值进行修正,保证最终得到的灰度图像符合人眼的视觉特性.实验结果表明,用该算法得到的灰度图像很好地融合了原彩色图像中灰度分量和颜色分量的对比度信息,且算法的执行效率高.     

GPU加速的近实时图像彩色化

灰度图像彩色化技术需要人工交互来完成彩色化优化过程,针对现有的方法只注重彩色化的效果而忽略算法的执行效率,严重影响了用户的交互体验的问题,充分利用GPU的高性能并行优势,提出基于GPU加速的近实时图像彩色化方法.在预处理阶段,运用基于图像块纹理特征的Patch Match算法在全局图像空间高效地查找每个像素的K最近邻,并提出基于压缩表示的对称稀疏矩阵并行构造算法来保证着色线条的颜色在图像近邻像素之间的对等传播;在用户交互阶段,根据用户输入构建能量函数,并运用并行共轭梯度法计算出彩色图像的颜色.实验结果表明,该方法不但能生成高质量的图像彩色化效果,而且图像彩色化过程具有近实时性的处理性能.     

改进的非线性全局映射灰度化方法

彩色图像灰度化的一个重要目标就是尽量保持原始彩色图像的边缘特征.基于三角级数逼近的非线性全局映射灰度化方法虽能较好地保持颜色顺序,且在很多情况下也保持了特征区分度,但在某些情况下仍会丢失或模糊边缘特征.为此,基于三角级数混合多项式逼近的思路,提出了改进的非线性全局映射灰度化方法.首先在三角级数逼近的基础上继续引入参数t和t2组合成最终的混合逼近函数,当t和t2前面的系数均为0时即为传统的灰度化方法;然后同时优化三角级数、t和t2前面的系数,以增强灰度图像的边缘特征.实验结果表明,在传统方法丢失或模糊边缘特征的情况下,采用文中方法也可以保持较好的边缘特征.     

基于主色检测与灰度传播的彩色图像灰度化方法

针对已有图像灰度化方法不能同时体现原始图像的全局和局部对比度,且不能保持灰度像素的灰度值等问题,提出一种基于主色检测与灰度传播的彩色图像灰度化方法.首先提出一种基于直方图峰值的主色检测方法,用于提取输入图像中具有代表性的少量主要颜色特征;然后采用基于梯度域的主色灰度化方法将图像主色映射到灰度空间,最大程度地在灰度空间保持主色在彩色空间的视觉对比度;再利用基于局部线性嵌入的灰度传播方法,将主色灰度值和原有灰度像素的灰度值扩散到与其颜色相似的像素上;最后检查图像中是否存在没有被灰度化的彩色像素,如果存在,则使用基于梯度域的局部灰度化方法将其灰度化,得到最终的灰度图像.大量实验结果表明,该方法将全局和局部对比度保持有机结合,得到的灰度图像较好地保持了彩色图像中色彩之间的差异性,并且保持了灰度像素的灰度值.     

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。     

Decolorize: Fast, contrast enhancing, color to grayscale conversion

We present a new contrast enhancing color to grayscale conversion algorithm which works in real-time. It incorporates novel techniques for image sampling and dimensionality reduction, sampling color differences by Gaussian pairing and analyzing color differences by predominant component analysis. In addition to its speed and simplicity, the algorithm has the advantages of continuous mapping, global consistency, and grayscale preservation, as well as predictable luminance, saturation, and hue ordering properties.     

对比度、颜色一致性和灰度像素保持的消色算法

目的 为了解决目前消色算法中不能同时保持原始图像的对比度,颜色一致性和灰度像素特征的问题,提出一种新的优化算法,最大限度地同时保留这些视觉特性。方法 为了保持原始图像的结构和局部对比度信息,用双高斯模型构建像素对之间的误差能量项;为了保持颜色一致性,采用局部线性嵌入模型构建能量项,确保原始图像中颜色一致的像素在结果图像中也拥有一样的灰度级;为了保持灰度像素特征,先标记出原始图像中的灰度像素,并强制规定这些像素的灰度值是已知的且在消色变换的过程中始终不变,然后用双高斯模型构建出灰度像素与其他像素之间的误差能量项。线性结合这3个能量项,得到目标能量函数,再通过迭代法求解出使总能量值达到最小的灰度值,从而得到了最终的消色结果。结果 实验结果表明,本文算法能够同时较好地保持原始图像中的对比度、颜色一致性和灰度像素特征。结论 本文算法基本符合人类对图像对比度变化的感知程度,而且能够很好地保持细节信息和全局结构,可应用于数字打印、模式识别等方面,具有很大的应用价值。     

基于反向映射的图像间颜色迁移算法仿真

现有的图像间颜色迁移算法普遍存在颜色误迁率高的问题,为此在传统颜色迁移算法的基础上,引入反向映射对颜色迁移算法进行优化.首先通过对图像的特征提取,获得目标图像的主色,对提取结果做平滑处理.通过色彩空间转换和色调反向映射两个步骤,实现图像的形态学变换,得到过渡图像.在过渡图像上做K均值聚类匹配操作,并通过分层迁移和全局迁...     

基于目标区域的彩色图像检索研究

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法,首先,获取彩色图像HSV色彩空间中各个分量灰度图像,然后计算各分量灰度图像的二值边缘图像,根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域,在图像检索时,抽取彩色图像目标区域的提取和基于目标区域的彩色图像检索,实验表明,基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的彩色图像检索算法。     

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RGB-D融合特征的图像分类

当前经典的图像分类算法大多是基于RGB图像或灰度图像,并没有很好地利用物体或场景的深度信息,针对这个问题,提出了一种基于RGB-D融合特征的图像分类方法。首先,分别提取RGB图像dense SIFT局部特征与深度图Gist全局特征,然后将得到的两种图像特征进行特征融合;其次,使用改进K-means算法对融合特征建立视觉词典,克服了传统K-means算法过度依赖初始点选择的问题,并在图像表示阶段引入LLC稀疏编码对融合特征与其对应的视觉词典进行稀疏编码;最后,利用线性SVM进行图像分类。实验结果表明,所提出的算法能有效地提高图像分类的精度。     

Interactive two-scale color-to-gray

Current color-to-gray methods compute the grayscale results by preserving the discriminability among individual pixels. However, human perception tends to firstly group the perceptually similar elements while looking at an image, according to the Gestalt principles. In this paper, we propose a novel two-scale approach for converting color images to grayscale. First, we decompose the input image into multiple soft segments where each segment represents a perceptual group of content. Second, we determine the grayscale of each perceptual group via a global mapping by solving a quadratic optimization. Last, the local details are added into the final result. Our approach is efficient and provides users quick feedback on adjusting the prominent gray tones of the results. As an important aspect of algorithm, our approach offers users an easy, intuitive interactive tool for creating art-like black-and-white images from input color images. Experimental results show that our approach better preserves the overall perception and local details. User studies have been conducted to show the applicability of our approach.     

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。     

基于多分数阶混沌系统的彩色图像加密算法

为了实现对彩色图像信息的有效保护,提出一种像素置乱及密文交错扩散技术相结合的加密算法。首先对3个分数阶混沌系统产生的混沌序列进行优化改进,得到两组不同的性能优良的混沌密钥序列,并将RGB彩色图像转换为由基色分量组成的灰度图像;然后,利用一组改进的混沌密钥序列对该灰度图像的像素位置进行置乱;最后,利用另一组改进的混沌密钥序列对置乱图像进行2轮基色分量之间的密文交错扩散操作,得到加密图像。仿真实验表明,该算法具有足够大的密钥空间,高度的密钥敏感性,较好的像素分布特性,且在抵抗唯密文攻击、差分攻击、选择明文攻击及统计攻击方面都具有良好的性能,可以广泛地应用于多媒体数据的保密通信中。     

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。