彩色图像的复变函数模型及其边缘检测

本文在彩色图像的HSI颜色空间中,根据其分量的不相关特性,针对H、S分量建立了彩色图像的复变函数模型,并给出其边缘检测方法,得到H、S分量的边缘图像.抽取彩色图像的1分量构造灰度图像,利用当前成熟的灰度边缘检测方法(基于小波的多尺度边缘检测方法)得到1分量的边缘图像.最后,利用信息融合技术,将上述获得的两幅边缘图像进行信息组合得到最终的边缘检测结果.从试验的结果来看,本文所采用的方案充分利用了彩色图像所包含的信息,对图像的彩色边缘比较敏感,获得了满意的边缘检测结果.     

基于HSI空间彩色图像多结构元形态边缘检测

构建了一类在HSI 颜色空间基于多结构元彩色形态边缘检测梯度算法实现彩色图像边缘检测新方法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能。所定义的算法充分考虑了边缘的方向性和噪声对边缘检测的影响,本算法在噪声抑制方面显示了优良的性能,能满足不同应用的需要。     

结合边缘特征的遥感图像融合

曲波(Curvelet)变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析(MGA)方法,具有很强的方向性.结合 HSI变换将其应用于全色图像和多光谱(MS)图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行 HSI变换,得到亮度分量 I,对全色图像和 I 分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数,对全色图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的全色曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用全色图像的特征信息对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用函数对弱边缘进行增强,对新的曲波系数设计融合规则进行融合,逆变换后得到新的亮度分量 Inew,用 Inew 替代原亮度分量 I 进行逆 HSI 变换得到最终融合结果,采用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果.     

H-Cb混合颜色模型下快递单手写体提取算法研究

目的在不受光照条件的影响下,利用H-Cb混合颜色模型,提取快递单底单图像手写体文字信息。方法首先将图像从RGB颜色空间分别转换到HSI颜色空间和YCbCr颜色空间;然后将改进的YCbCr颜色空间的Cb颜色分量与HSI颜色空间的H颜色分量进行信息融合;最后对提取出的手写体文字信息进行阈值和反相处理,并将该算法提取结果与基于YCbCr颜色空间Cb颜色分量阈值分割方法和基于Lab颜色空间的手写文字聚类算法的提取结果,在分割效果、文字识别率上进行对比。结果利用H-Cb混合颜色模型检测出的手写体文字更准确,具有更高的识别率,在理想文字切分条件下识别率达96%。结论使用H-Cb混合颜色模型提取手写文字受光照条件影响小,提取出的图像噪声小、识别率高,算法简单可行,为彩色图像的检测与判定技术提供了支撑。     

基于平均加权四元数卷积的岩石节理裂隙检测

为了检测彩色岩石节理裂隙边缘,同时抑制由其它色彩引起的噪声.本文将彩色图像像素的R,G、B分量作为彩色空间矢量的三个分量形成纯虚四元数,利用四元数卷积及旋转相关知识,得到彩色图像边缘检测方法并运用于岩石节理裂隙的检测中.同时,本文提出了一种简化的四元卷积方法.为了抑制噪声并对边缘准确定位,本文将不同尺度下的四元数卷积进行平均加权.实验结果表明,本文提出的方法针对岩石节理裂隙检测有较好的效果,具有重大的工程实用价值.     

一种改进多尺度形态边缘检测算法

提出一种改进的多尺度形态边缘检测算法。用不同尺度大小的结构元素分别检测出图像的不同尺寸的边缘信息,运用本文提出的基于直方图配准的自适应方法对所获不同尺寸的图像边缘进行融合,获得理想的图像边缘,有效地消除了噪声。实验结果表明当图像中加入了强度超过20％的椒盐噪声后,检测到的边缘仍然非常清晰。     

基于NSST多尺度自适应的Retinex低照度图像增强算法

目的在对低照度图像进行增强时,针对传统频率域方法由于尺度不够丰富而不能很好保留图像高频细节的问题,提出一种基于NSST多尺度自适应的Retinex低照度图像增强算法。方法首先将低照度图像转化至HSI颜色空间后,单独对I通道进行处理,实现对图像色彩信息的保真效果;然后对I通道进行Retinex算法得到反射分量,从而去除照度信息对图像亮度的影响;对反射分量进行伽马调整后,进行基于La(平均亮度)、Pa(平均对比度)、Ia(信息熵)等3个特征值的自适应NSST分解,从而得到最佳参数的高频分量。结果在主观观察和客观无参考图像质量评价中,文中算法的增强效果和评价得分都要优于其他算法。结论经过自适应参数优化之后,低照度图像的对比度得到了提高,可视性和图像质量都得到了显著提升。     

基于多级LatLRR和HSI空间的彩色图像融合算法

目的 为提高红外与彩色可见光融合图像的可视性,更好地再现图像的对比度和色彩效果,提出一种基于多级低秩表示和HSI颜色空间的彩色图像融合算法.方法 首先利用RGB到HSI颜色空间转换,把彩色可见光RGB图像转化到HSI颜色空间,并分离H,S,I三通道.然后利用LatLRR对彩色可见光图像的I通道图像和红外图像进行二级分解,可得到显著的细节部分和基础部分,并将彩色可见光图像I通道和红外图像的细节部分采用核范数自适应加权融合策略进行融合,基础部分采用高斯模糊逻辑值自适应加权进行融合.最后把融合后的细节部分和基础部分相加产生新的I通道图像,结合H,S通道再转到RGB空间,得到融合图.结果 实验结果表明,文中算法得到的融合图主观上彩色失真度最小、场景细节最清晰、红外目标更突出,同时客观评价指标值上升约1％～24％.结论 文中算法是一种有效的算法,对彩色图像融合结果有较好的改善作用.     

基于视觉特性的非锐化掩模图像增强

将人类视觉特性中灰度敏感程度和颜色相关性引入到图像增强中.选择HSV彩色空问,提出最优可见偏差(OND)引导的非锐化掩模(LJM)图像增强算法(OND-UM)对亮度分量进行边缘和细节增强,其中通过数值拟合得到了OND曲线,并构造了基于局部方差的自适应增益函数以实现对不同细节区域增强强度的自适应调整;尤其针对含有低对比度区域图像,利用Otsu分割方法确定阈值的分段自适应拉伸函数进行图像的全局调整和对比度增强:而饱和度分量进行直方图均衡,色度分量保持不变;颜色空间转换后再进行基于改进的颜色相关性统计的RGB空间颜色校正.仿真结果表明,OND-UM对连续边缘增强和边缘噪声抑制方面较优,而颜色校正后的图像色彩更丰富艳丽,更符合人眼视觉.     

一种基于Curvelet变换的彩色图像融合算法

针对图像传感器的多聚焦成像问题,提出了一种基于YIQ颜色模型和第二代Curvelet变换的图像融合方法.通过将待融合图像转换到YIQ颜色模型,考虑到图像的颜色各分量相关性和算法的计算复杂度,对亮度分量Y和色度分量I、Q分别采用了不同的融合策略:亮度分量Y进行Curvelet变换,分解后的高频系数采用区域梯度和能量加权相结合的融合准则,低频系数采用能量自适应加权的融合准则,再进行Curvelet逆变换重构得到分量Y,色度分量I、Q分别通过区域信息熵取大的方法得到.将融合得到的三分量进行YIQ逆变换,从而实现多聚焦彩色图像的融合.通过实验对比,算法取得较好的融合效果.     

基于颜色分割的印版网点面积率测量方法

基于机器视觉的印版质量检测角度,提出了一种基于颜色分割的印版图像网点面积率测量方法。首先,通过图像采集设备获取印版网点的显微图像,对采集的印版网点显微图像进行颜色空间转换,利用饱和度信息对变换后的图像进行粗分割;而后依据图像颜色色相信息对其进行精确分割,经过形态学去噪处理后,对分割后的印版显微图像进行像素统计,并计算网点面积率。实验结果表明,基于颜色分割的网点面积率测量方法的测量精度较高,版材适用性较好。     

基于HSI颜色空间噪声检测的彩色图像去噪算法

目的为了有效去除彩色图像中的椒盐噪声,提高彩色图像质量。方法采用椒盐噪声检测和中值滤波相结合的方法,提出一种基于HSI颜色空间噪声检测的彩色图像去噪算法。将图像转换到HSI颜色空间,根据椒盐噪声在S通道具有极大值或极小值的特点判断出可疑椒盐噪声的位置,在H通道、I通道将可疑椒盐噪声分为噪声点和有用信号,对检测出的噪声像素进行中值滤波去噪。结果采用文中算法去噪后,验证图像主观评价值(Z)为1.30,平均PSNR为37.54,SSIM为0.99,Entropy为7.31,在主客观评价上优于现在常用算法。结论文中提出算法可以为彩色图像椒盐噪声的去噪提供理论基础,具有一定的实际应用价值。     

PDP低灰度级图像反伽马校正色彩还原方法

为了解决等离子体显示器(PDP)反伽马校正中低灰度级增强引起的色彩失真和偏移,提出了一种低灰度级图像色彩还原方法。该方法先利用HSI色彩空间模型对图像的色调、饱和度、强度分量进行分析,得到了色调恒常性和RGB三色校正的关系,然后计算出图像低灰度级增强的色彩补偿参数。最后将所得参数从HSI转换到RGB色彩空间,直接对RGB三基色分量处理,有较好的实时性和硬件可实现性。实验结果表明,该方法解决了伽马校正中的低灰度级图像色调偏移和色彩失真现象,校正后的图像色调和饱和度误差均小于2.2%,具有很好的色彩显示效果。     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测

为了克服传统边缘检测方法对噪声敏感的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测新方法。该方法是在RGB空间内,把每个像素作为一个向量进行排序,将灰度形态学推广到了彩色图像。然后通过分析噪声（主要是椒盐噪声）污染图像的特点对彩色图像形态学基本算子进行了改进。改进后的算子有很强的抗噪性,可以直接实现边缘检测。实验表明,与传统方法相比,该算法能够更有效地抑制噪声对边缘检测的影响,并较好地保持图像边缘细节。     

基于背景代表色提取的迷彩伪装颜色选取算法

为了达到好的伪装效果,迷彩颜色应与背景色调相融合,以使人眼及光学仪器难以探测和分辨.因此,背景主色的准确提取是确定迷彩颜色的前提.利用灰度直方图可以确定背景图像中的主要灰度,但无法区分不同色调.而基于颜色直方图的背景主色提取方法的运算量太大.本文提出了一种基于HSI模型和量化颜色直方图的迷彩颜色选取算法.利用HSI颜色模型描述背景颜色特性,通过特殊量化方式对背景的颜色直方图进行量化,接着借助阈值方法选取背景主色作为迷彩颜色.结合迷彩伪装图案设计方法对上述迷彩颜色选取算法进行了实验分析,并通过边缘检测和相关跟踪方法对不同背景下的目标迷彩伪装效果进行了验证.     

基于归一化RGB色彩模型的阴影处理方法

通过分析影像上阴影区域的属性,提出了一种基于阴影属性的高分辨率遥感影像阴影检测和去除算法。利用阴影区域蓝色分量偏高的特性,对归一化B分量和原始B分量进行阈值检测,并结合小区域去除和数学形态学处理,得到较精确的阴影区域;然后,分别在RGB空间和HSI空间对各个独立的阴影区域与其邻近的非阴影区域进行匹配,完成阴影去除操作;最后沿着阴影边界做一次中值滤波以减轻边缘效应。仿真结果验证了算法的有效性,并且显示在HSI空间获得了更好的补偿效果。     

Automatic calculation of tree diameter from stereoscopic image pairs using digital image processing

Automatic operations play an important role in societies by saving time and improving efficiency. In this paper, we apply the digital image processing method to the field of lumbering to automatically calculate tree diameters in order to reduce culler work and enable a third party to verify tree diameters. To calculate the cross-sectional diameter of a tree, the image was first segmented by the marker-controlled watershed transform algorithm based on the hue saturation intensity (HSI) color model. Then, the tree diameter was obtained by measuring the area of every isolated region in the segmented image. Finally, the true diameter was calculated by multiplying the diameter computed in the image and the scale, which was derived from the baseline and disparity of correspondence points from stereoscopic image pairs captured by rectified configuration cameras.     

一种基于颜色恒常性的低照度图像增强方法

目的在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素常导致图像亮度和对比度偏低。提出一种基于颜色恒常性的低照度图像增强方法。方法利用HSV颜色空间消除颜色分量之间的相关性。保持色调分量不变,避免颜色失真;一方面使用改进后的MSR(多尺度Retinex)算法对亮度分量进行增强,提高图像的亮度和对比度;另一方面对饱和度分量进行自适应非线性拉伸以提高颜色的饱和度。结果提出的方法能够有效提高图像的对比度和信息熵,获得较好的视觉效果;将文中方法同传统MSR算法和MSRCR算法进行对比,文中方法各项客观评价指标均优于其他2种算法,并且具有更快的运行速度。结论文中方法能够快速有效地提高低照度图像的亮度和对比度,并且具有较强的颜色保真和细节再现能力,实验结果证明了文中方法的有效性。