Photoshop中通道技术的剖析及应用

通道在Photoshop中被认为是难以理解的概念,其本质就是一幅存储图像颜色和选区信息的灰度图,每个通道的灰度明暗直接反映了图像用色的多少及其透明情况。根据这一特性,通过实例阐述利用通道技术进行图像的色彩调整,并结合各种工具、滤镜创建精致选区,以改善图像品质或创造特殊的画面效果。     

一种基于基本色系的自动白平衡方法

在不含黑、灰、白的单色背景下,基于灰度世界模型的白平衡方法容易导致色彩失真严重,今对此提出了一种基于基本色系的自动白平衡方法:通过研究不同色温下颜色分量比值"R/G"与"B/G"的关系,得到单一色系下颜色分量比值关系的特征函数。据此,在"R/G"与"B/G"关系已知的情况下估算出单色背景所在的色温,将该色温映射到白色系特征函数上,并利用插值算法得到该单色背景的白平衡参数。对校正后图像的色差作客观比较,结果表明该方法能够弥补传统灰度世界方法的缺陷,明显改善单色背景下的色彩失真。     

基于视频图像的眼动追踪系统算法

为了解决初步眼动追踪问题, 提出基于视频图像的实时性眼动追踪的快速算法。将RGB 色彩空间转换成YCbCr 空间, 利用肤色模型定位人脸。剪裁后, 用Sobel 算子边缘检测算法进行卷积处理, 对图像进行水平投影找到人眼大致位置, 对眼部进行粗定位。对该区域进行灰度投影, 分割左、右眼, 再分别对左、右眼进行定位, 从而得到人眼的精确定位。实验选取15 帧图片作为测试视频序列, 其结果表明, 该算法准确地解决了眼动追踪问题, 满足实时性要求。     

基于视觉图像边缘特征的灌木丛或高草识别

灌木丛或高草的枝叶外扩,使得其灰度图像边缘呈"锯齿"状,故边缘点曲率值变化频率及变化范围较大,可选择边缘曲率值的变化特征描述该类障碍物的边界特征.首先,利用Fisher 线性分类器对原始灰度图像进行分割,对二值化图像去除孤立点、进行形态学膨胀处理和空穴区域填充;其次,利用LOG算子及细化算法提取出障碍物的单像素边缘;再...     

基于统计特征的人脸识别研究

奇异值特征向量是用于图像识别的有效代数特征,但直接用奇异值特征向量做匹配进行人脸识别,识别率极低。通过对人脸图像奇异值向量和其对应的左右正交特征矩阵分析,发现图像的奇异值向量与图像的灰度范围具有相关性,即最大奇异值反映了图像灰度范围的位置,其他奇异值反映了灰度范围的宽度,而且与图像奇异值向量对应的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息。基此,提出基于奇异值分解（singular value distribution,SVD）的基空间人脸识别算法,并通过ORL和ORL-IC数据库进行仿真,实验结果分析证明了图像的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息。     

基于改进CV模型的目标多色彩图像分割

针对Chan-Vese(CV)模型无法完整分割目标包含多色彩及色彩具有突变性图像的问题,通过K-means聚类对图像演化曲线内部像素进行处理,得出聚类中心点,用聚类中心点值与均值滤波后图像的灰度信息构造CV模型内部拟合值,从而提高模型对复杂目标图像分割的适应性.此外,用矩形脉冲函数代替CV模型能量泛函中的正则化脉冲函数,可将水平集演化方程的计算限定在零水平集附近,从而避免图像背景干扰物对分割结果的影响.实验结果表明:改进模型可准确、快速地分割目标包含多色彩及色彩具有突变性的图像.     

岩土二维真实细观数值分析方法研究

分析岩土细观应力特征,通过Ostu’s类判别法对水泥土初始状态细观图像进行二值化处理,经灰度形态学算子"腐蚀"、"闭合"运算,得到表征水泥土细观结构特征的二值图像.然后通过边缘检测,几何矢量化转换成有限元软件识别的矢量图,形成水泥土二维真实细观有限元模型.利用多孔弹性本构关系进行数值分析,结果表明:该研究揭示水泥土细观真实应力、变形的全场变化规律;定量分析水泥土的细观非线性力学特征,体现水泥土强度和变形的细观机理.     

基于噪声灰度差估计三维显微图像超分辨率复原

提出了基于噪声灰度差估计的图像复原方法.在带斑点图像复原的过程中,用不同方向的均匀算子与图像进行卷积,再与原图像相减,取灰度差最小值构成噪声灰度差估计图.由此图获得斑点的强度和位置,进而对斑点进行邻域平均处理以保证复原效果.测试结果表明,噪声灰度差估计能够准确反映图像斑点的强度和位置定位,并且运算量小.该方法应用于三维显微图像复原的结果表明,斑点亮度得到有效控制,小斑点被去除,获得了良好的超分辨率复原效果.     

基于区域直方图统计的灰度图像色彩传递方法

应用直方图统计法描述图像的区域纹理,提出基于区域直方图纹理描述的灰度图像色彩传递处理方法.为待彩色化处理的灰度图像选定适当的参考图像,并在去相关的对立色空间对两幅图像的亮度通道作线性变换.用直方图统计法描述的像素邻域纹理特征进行图像间的像素匹配,将匹配性最佳的参考图像像素的颜色值传递给相应灰度图像像素的颜色通道,将色彩传递结果图像转换回RGB空间显示.实验结果表明:该方法能够提高像素匹配的准确性,获得色彩自然感优于常规色彩传递方法的彩色化图像;该方法运算量较小,便于实际应用.     

基于区域填充的纤维图像提取算法

对天然纤维显微图像中所有纤维对象的正确分离和提取,是棉麻纤维特征分析的必要前提.针对纤维图像中图像背景、纤维边缘和纤维内腔的灰度分布特性,提出基于区域填充的纤维图像提取算法.该算法以各个"纤维内腔"为图像分离提取的标准,采用膨胀区域填充的方法,并通过距离变换自动确定填充起始点,对经过二值化处理的纤维图像中的背景和纤维进行了区分,从而得到各个纤维对象的正确提取.该算法能够有效处理纤维图像间的黏连问题.     

自动机运动规律图像特征点的提取方法研究

本文通过分析高速图像非接触法自动机运动参数测试系统采集图像的数据特点,利用光斑区域预测法,预测光斑在图像序列中的区域,确定处理的矩阵范围,实现了数据的快速处理;研究了针对自动机运动规律的反射光斑图像特征点的处理算法,图像经中值滤波后,采用算子边缘检测及生长、填充后,用亚像素识别技术中灰度重心法,进行了光斑中心定位。     

基于颜色特征的改进图像检索算法

本文提出一种综合图像的颜色、灰度和空间信息提取特征向量的改进算法将图像从RGB空间转换成HSV空间,将彩色图像转换成黑白图像,并分别进行直方图量化后,进行相似度比较;改进颜色相关图的算法,提高颜色空间特征的检索效率.     

基于激光标定的热工缺陷面积测量方法

针对建筑外墙热工区域缺陷面积的测量难题,提出了一种利用激光标定和热成像技术探测热工区域,从而进行图片处理计算面积的方法。该方法使用红外热像仪器采集目标图像,并由Matlab设计相关算法,首先将目标图像转换成YCbCr色彩模型,然后进行灰度处理,二值化目标图像,最后利用激光标定对目标的面积进行计算。为了验证其有效性,通过实体工程的运用,证明该方法具有方便快捷、准确度高的优点。     

梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法

光照不均匀往往造成背景亮度不均和灰度分布范围较大,会导致图像分割困难和不准确.考虑图像的边缘信息受光线变化相对不敏感,引入梯度熵信息对Canny算法进行改进提取准确合适的边缘.采用最小二乘法的多项式曲面拟合获得阈值曲面,进而提出了基于梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法.对多种背景灰度分布不均匀的图像进行算法验证...     

基于颜色与缺陷检测的椪柑分级算法

以湘西椪柑为研究对象,提出了一种基于颜色与缺陷检测的椪柑自动分级算法.首先,对椪柑灰度图像进行阈值分割和孔洞填充得到二值图像;然后,将二值图像与椪柑彩色图像的R,G,B分量分别进行与运算,并将运算后的3幅单色图像进行合成,从而得到彩色图像的椪柑目标区域;接着,提取目标区域的黄色像素占比和缺陷面积作为色泽特征参数和缺陷特征参数;最后,利用决策树模型融合特征参数以进行椪柑分级判定.实验结果表明,对比基于单一特征的椪柑分级算法,新算法通过特征的互补提高了椪柑分级的准确率.     

基于DCT的Sobel算子的图像边缘检测优化算法

针对Sobel算子会检测出很多的伪边缘,边缘定位精度不够高等问题,提出一种基于DCT的Sobel算子的图像边缘检测优化算法.该算法首先将图像转换成灰度图像,然后做二维DCT变换,获取其低频DCT信息,然后将低频信息与原始图像对比获取其灰度图像信息,接着经过Sobel算子运算,与直接经过Sobel算子运算后的图像进行对比叠加,最终得到图像边缘信息.该方法能更准确地定位出图像边缘,弥补了Sobel的不足.     

基于图像识别技术的零部件表面裂纹检测系统研究

研究一个精度高、实用性强、便于集成的机器视觉表面微裂纹检测系统,是现代检测技术的重要发展方向.机器视觉包括了图像获取、图像预处理、图像分割、特征提取、判断决策等模块.通过摄像机获取的图片经过图像采集卡的处理,转换成数字信号.通过各点的灰度值用适当的方法消除所发现的噪声.计算机通过阚值分割和边缘检测对图像的对象和背景进行分割,抽取图像的特征区域,对该区域各点的灰度值进行比较,找出与邻近各点的灰度值显著不同的面积区域.如果存在面积大于预设定的像素并且它不在干扰光斑的位置上,则被测零件含有裂纹,反之剥无裂纹.     

TIFF图像单色针式打印机打印技术

在打印机打印原理和ＴＩＦＦ图像文件格式详细分析的基础上，依据图像处理技术，用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＣ／Ｃ＋＋７．０语言开发了利用单色针式打印机输出单色、２５６级灰度与彩色ＴＩＦＦ图像的打印系统，为多煤体应用软件的开发提供了重要的实作工具。     

车牌字符分割前的颜色预处理

介绍了车牌字符分割前的颜色处理过程．车牌字符分割是车牌识别系统的第二步，是在车牌定位之后进行的，因为定位出的牌照一般来说是彩色的，这些彩色信息对字符分割及最后的识别均没有帮助，所以首先将图像转换成灰度图，然后进行一定范围的灰度拉伸，最后进行二值化，为字符分割做好准备工作．     

自动多门限CT图像的分割

计算机视觉和数字图像处理中经常使用图像分割技术.如将图像按不同的灰度范围加以分割,则必须取多个门限.本文采用循环法自动确定多门限技术,并根据多个门限确定待分割图像的各灰度范围,再按灰度范围对图像进行分割.应用于CT图像的分割获得满意的效果.