图像间的色彩传输

将两幅彩色图像从RGB空间变换到具有最小线性相关性的空间,并在此空间进行基于标准方差的线性变换,最后将得到的目标图像从空间反变换到RGB空间以获得最终的目标图像。     

基于多尺度多方向Gabor变换的Tsallis熵阈值分割方法

为了能在统一框架内处理无模态、单模态、双模态或者多模态直方图情形下的自动阈值选取问题,该文提出一种基于多尺度多方向Gabor变换的Tsallis熵阈值分割方法(MGTE)。该方法先通过Gabor变换得到多尺度乘积图像,然后利用内外轮廓图像从多尺度乘积图像中重构1维直方图,并在重构1维直方图上采用Tsallis熵计算模型来选取4个方向Tsallis熵取最大值时对应的阈值,最后对4个方向的阈值进行加权求和作为最终分割阈值。将提出的方法和5个分割方法在4幅合成图像和40幅真实世界图像上进行了实验。结果表明提出的方法虽然计算效率不占优势,但它的分割适应性和分割精度有明显的提高。     

Gouraud明暗处理的探索

从Gouraud明暗处理模型的基本原理出发，以简单四面体为研究对象，分析了其数据结构和算法，并给出了核心代码。     

快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法

对灰度直方图呈现为双峰的图像，传统的二维直方图阈值分割方法虽然比较有效，但在灰度直方图呈现为无峰、单峰或多峰模式时，它们的分割结果较差。考虑到经过二维直方图映射得到的二维生存函数存在密度连续和形态统一等优点，本文基于图像二维生存函数提出一种快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法。该方法首先基于二维直方图构造二维生存函数，然后在二维生存函数的基础上定义计算分割阈值的二维累积剩余Tsallis熵目标函数。通过递推算法将计算目标函数的时间复杂度降为O (L²)。最后，基于递推形式的二维累积剩余Tsallis熵准则得到最优阈值向量以进行阈值分割。在26幅合成图像和76幅真实世界图像上将提出的方法与2种快速二维阈值分割方法、2种聚类分割方法以及1种活动轮廓分割方法分别在时间和误分类率(Misclassification Error,ME)2个指标下进行了比较。实验结果表明，在合成图像和真实世界图像中，相比于性能第2的方法，本文方法的时间平均缩短0.013 s,ME值平均降低0.051～0.089。提出的快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法不仅在计算效率方面优于...     

色素性皮损图像的自动分割

使用Matlab提供的图像处理工具箱函数对色素性皮损图像的自动分割进行分析和算法实践。试践结果表明,通过Matlab的图像处理工具箱函数的有机组合,能快速有效地开发出皮损区域自动分割系统的原型,且分割效果良好。     

视觉错觉的图像融合

根据人的大脑对清晰和模糊画面具有反应差异的原理,通过高通滤波获得前景影像的细节,并使用低通滤波获得背景影像的大致轮廓,将前景细节和背景轮廓进行加权融合,以获得一种可随观察距离的改变而表现出不同效果的融合图像。     

利用三层动态模糊技术的飞雪场景合成

通过分析现实世界中真实的降雪情景,提出了一种使用三层动态模糊方法的飞雪场景合成技术,并在Matlab开发环境下实现了一个交互式演示程序。实验结果表明,使用三层动态模糊技术所合成的飞雪场景效果逼真,所构造的飞雪具有视觉上的真实感。     

平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵自动阈值选择方法

受目标和背景的大小比例、噪声或者随机细节等因素影响,灰度图像的灰度直方图可能呈现出无峰、单峰、双峰或者多峰模式。为了在统一框架内处理这4种不同直方图模式下的自动阈值选择问题,提出了一种平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵自动阈值选择方法。该方法首先利用平稳小波对原始图像进行水平、垂直和对角方向的多尺度变换,再对各个方向的高频子带进行多尺度乘积运算构造出融合图像;然后通过内外轮廓图像对融合图像进行采样重构一维直方图;最后计算重构直方图所对应的指数Renyi熵,并取最大值对应的阈值作为最终分割阈值。提出的方法与4种自动阈值分割方法、2种聚类分割方法以及2种活动轮廓分割方法进行了比较。在16幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明：在合成图像集中,相比于分割精度第2的方法,平均马修斯相关系数提高了41.2%;在真实世界图像集中,相比于分割精度第二的方法,平均马修斯相关系数提高了20.8%。提出的方法具有更稳健的分割适应性,且在分割精度方面明显优于其他8个分割方法。     

多向加权作用下的直觉模糊相似性最大化导向的阈值分割方法

针对现有阈值分割方法中存在的分割精确性和分割适应性欠佳等问题,提出一种多向加权作用下的直觉模糊相似性最大化导向的阈值分割方法。该方法首先运用各向异性高斯一阶导卷积核对输入图像进行多方向卷积运算和多尺度乘积变换,得到四个方向下的具有单峰直方图模态的四幅参考图像;然后通过二值轮廓图像对四幅参考图像进行采样构建对应的直觉模糊集;最后运用多向加权策略,将不同方向的四个直觉模糊集融合以构建相似性目标函数,并以该目标函数取最大值时对应的灰度值作为分割阈值。提出的方法与5种新近的分割方法进行了全面比较,在8幅合成图像和88幅真实世界图像上的实验结果表明：提出的方法具有更高的分割精确性和更灵活的分割适应性,在合成图像和真实世界图像上的平均马修斯相关系数方面分别达到了0.998和0.964,相较于分割精度第2的方法分别提高了39.90%和26.22%。     

概率分布双向稀疏化下单一Tsallis熵阈值选取方法

现有基于熵最大准则选取阈值的方法涉及两个或两个以上的随机变量, 都忽视了一个约束条件而影响到它们的分割精度和适用范围: 参与随机系统整体熵计算的各随机变量应当相互独立. 提出了一种概率分布双向稀疏化下的单一Tsallis熵最大化导向的自动阈值选取方法, 可以自然规避多个随机变量需要相互独立的约束条件.在多尺度卷积乘变换...