基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于压缩感知的大容量彩色图像可逆水印算法

针对现有可逆水印算法嵌入容量偏低、水印安全性低以及不适合彩色图像等缺点,提出一种基于压缩感知的大容量彩色图像可逆水印算法.水印信息由灰度化的载体图像经DWT变换和压缩感知、量化、编码生成,提高了水印的安全性;通过计算载体图像不同色彩分量的差值直方图,根据水印信息大小自适应地选择阈值,对分量间差值直方图相差的绝对值进行调整实现水印的嵌入,保证了较好的水印图像质量.实验结果表明:该算法针对不同纹理彩色图像在嵌入率大于1.0bpp时峰值信噪比仍高于30dB,同时压缩感知的引入为水印提供了保密性支持.     

基于直方图均衡化的彩色图像增强研究

为了快速便捷地处理彩色图像,更好地增强图像,从直方图及其均衡化、彩色图像的基本理论出发,提出了直方图均衡化的理论用于彩色图像增强的算法.通过MATLAB仿真实验,验证了算法的可行性.     

基于结构相似度的图像融合客观评价指标

针对目前图像融合客观评价指标不能很好地解决客观评价与主观视觉感知相符和的问题,提出了基于结构相似度与直方图均衡化相结合的红外与可见光图像融合客观评价指标.实验结果表明,与现有的经典客观评价指标相比,本文提出的方法更能正确地反映视觉感知,可用于红外与可见光图像融合客观评价.     

H SI色彩空间的彩色图像小波域直方图均衡算法

彩色图像增强是一种应用广泛的图像处理技术。针对传统方法通常会导致增强后的图像出现色调变化与噪声放大的问题,提出一种改进的彩色图像直方图均衡算法。首先,将彩色图像转换到HSI颜色空间,对其中的亮度分量进行3层小波分解;然后,对低频分量进行直方图均衡处理,通过小波重构与色彩空间转换得到输出图像。实验结果表明,该算法增强的彩色图像不仅保持了原图像色调,还明显提高了抑制噪声的性能。将该算法用于彩色图像对比度增强能够取得较为理想的视觉效果。     

利用颜色向量角直方图进行基于内容的图像检索

分析颜色直方图在基于内容的图像检索（content-based image retrieval,CBIR）中存在的问题,提出一种应用图像边缘空间分布的检索方法.利用颜色向量角对亮度不敏感,对色度和饱和度敏感的特性提取彩色图像边缘.在图像的边缘像素及其近邻提取颜色向量角直方图,同时在图像的平滑像素区提取颜色直方图,将两种直方图结合起来用以描述图像内容.该方法较充分地利用了图像的颜色、边缘、形状信息,具有良好的光照不变性,与颜色直方图法相比,检索效果有明显改善.     

基于GUI的彩色图像融合客观评价系统的研究

随着图像融合技术的发展,图像融合客观评价指标已成为模式识别领域的一个新的研究方向.图像融合客观评价方法多是针对灰度图像,彩色图像融合客观评价方法相对较少.介绍了传统的灰度图像融合评价方法和彩色图像融合客观评价指标,通过实验对该理论的几种经典评价方法进行分析,最后将实验结果用基于GUI的彩色图像融合客观评价系统形式给出,期望对彩色图像融合客观评价有所帮助.     

利用图像块数据库和纹理特征点的图像彩色化方法

针对颜色转移彩色化算法存在速度慢、效果不佳及人工干预性强等问题,提出一种新型的彩色化算法.首先从聚类分割后的各类区域彩色图像中提取矩形块,并计算图像块的颜色直方图和纹理特征;利用颜色直方图比较图像块的相似性,实现数据库的选择性录入;利用目标图像块与彩色图像块纹理特征点之间的欧氏距离比较,查找最佳匹配的图像块,进而实现目标图像的彩色化.通过建立树木、天空、沙滩和草地4类图像块数据库,实现基于数据库技术的免除人工干扰的图像彩色化.     

一种新的基于区域合并的图像分割算法

提出了一种新的彩色图像分割算法,以区域合并为基础并使用联合彩色纹理直方图.利用彩色直方图与最大相似性的区域合并算法已成功地应用在彩色图像分割,在某些情况下,只使用彩色直方图信息并不能充分且有效地达到优越的分割.所提出的方法将彩色直方图和纹理直方图的信息用于测量不同地区的相似性,从而引导区域合并的进程.此外,为了获取纹理信息,采用局部二进制模式(LBP),以便嵌入主要的统一LBP模式来测量不同地区的相似性.实验结果表明,与基于经典图像分割方法的区域合并相比,该算法取得了很大的进步.此外,与其他类似的方法相比,该算法更加健全和精确.     

无参考JP EG压缩图像质量评价改进算法

针对传统JPEG压缩图像质量评价算法存在高计算复杂度的问题,通过改进经典的JPEG压缩图像质量评价算法,以无参考为基础,提出一种快速有效的质量评价算法。该算法将人眼视觉系统特性引入到图像质量评价体系中,利用局部方差选取人眼感兴趣图像块代替整体图像,并只针对感兴趣图像块做特征提取处理,计算得出3个图像的特征值,最后将所有特征值整合为一个评价值,获取原始整体图像的客观质量评价参数。仿真测试结果表明,与传统整体图像JPEG压缩图像评价算法相比,该算法皮尔逊相关系数提高0．01,与主观评价结果更为一致;运算速度提高一倍,降低了运算复杂度。     

基于 UCM 算法中直方图拉伸的水下图像增强研究

针对水下图像色彩失真,对比度低以及图像模糊不清等一系列问题,提出了一种基于色彩模型的水下图像增强算法,改进了现有的 UCM 算法的直方图线性拉伸,使用限制对比度自适应的方法对直方图进行非线性均衡化,使处理后的图片对比度增强效果更好,图像质量更高,更符合人类的视觉感知。 通过搭建的水下海参场景和模拟海底图像偏蓝绿色的实验环境,拍摄了 4 组海参在不同姿态、工况下的水下图片并对其进行定性、定量分析,得出改进后的 UCM 算法在 UIConM、UIQM、NIQE 指标下的数值分别平均为 0. 63、4. 30、3. 30,相比较其他 3 种算法,该算法处理后的图像质量评估指标均为最优,由此证明了研究的算法相对于其他的传统算法显示出更好的可行性和优越性,并且能够适应不同的水下工况,拥有良好的鲁棒性。     

双透射率成像模型与Retinex 融合的水下图像清晰化

针对水下图像出现的颜色失真、对比度低、雾化现象等问题,提出双透射率成像模型与Retinex融合的水下图像清晰化方法.首先,采用基于改进双透射率成像模型的复原算法,用以解决图像雾化以及亮度失衡;其次,在带色彩恢复的多尺度Retinex增强算法中引入引导滤波,解决图像色偏问题;此外,引用自动色彩增强算法,有效提升对比度;最后,将三个输入图像与结合对比度、显著性、饱和性得到的对应权重图采用多尺度融合框架得到清晰化水下图像.实验结果表明,与现有新颖算法相比,所提方法可以最大程度地将多种单一算法的优势有效结合起来,水下彩色图像质量评价指标(underwater color image quality evaluation,UCIQE)均值高于各比较算法6.03％且加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)特征匹配点明显提升,算法能在保留图像细节的同时有效校正色偏现象、提升图像对比度及清晰度,更符合人眼的视觉效果.     

一种真彩色图像客观质量评价方法

图像质量评价已成为图像科学的重要分支。从真彩色图像的角度分析,利用人眼对于颜色信息较为敏感这一特性,将颜色失真加入到图像质量评价中。分析了适合人眼视觉感知的HSI颜色空间,提出了一种度量颜色相似度的方法,及分别度量颜色的色度和亮度的相似度,使用带有空间距离作参数的指数函数模拟颜色降质。在此基础上,提出了基于结构和颜色相似度的客观质量评价算法CS_SSIM,将颜色相似性融合到结构相似性中,并详细描述了算法实现过程。实验表明,在真彩色图像上,CS_SSIM具有更好的单调性和一致性。     

利用统计特性进行图像融合效果分析及评价

研究图像融合的客观效果评价。利用图像的统计特性,即均值、标准方差、熵、交叉熵进行融合图像分析及效果评价的方法,并以多尺度对比度金字塔图像融合方法为例,就同一目标可见光与红外图像融合的具体情况,对融合层数不同的结果图象进行分析和评价。评价结果与理论分析结果、目视效果相吻合。统计特性是一种客观和实用的对融合图像效果进行分析及评价的方法。     

基于特征点组合聚类的图像检索新方法

由于特征点能对图像局部特征进行合理描述,有效使用特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题.针对该问题,提出一种基于特征点组合聚类的图像检索新方法.该方法包括特征点组合聚类算法,以及基于该算法的局部颜色直方图构建策略.与现有的基于特征点和局部颜色直方图的检索方法相比,该方法能有效解决当前方法对特征点位置信息及特征点中心过度依赖的问题.从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度.     

基于深度学习的图像去雾算法

针对有雾天气会使图像质量降低,影响对图像信息的提取,导致图像的应用价值减少的问题,提出一种基于深度学习的图像去雾算法。首先,对原有雾图像进行单尺度和多尺度的卷积来特征提取,其次再用多尺度卷积核实现图像细节的重建得到粗略的透射率传播图,同时利用原有雾图像中像素点的位置和亮度值得到大气光值,利用导向滤波得到精细透射率传播图和之前得到的大气光值进而反演出无雾图像,最终对无雾图像进行直方图颜色校正。实验结果表明,相比传统去雾算法,该算法对图像细节的处理更加自然并具有很好的视觉效果。     

一种改进的基于颜色直方图的图像检索算法

使用颜色直方图进行图像检索是图像检索的常用方法,但是传统颜色直方图检索容易丢失空间信息,从而影响图像检索的查全率和查准率.针对这一问题,提出一种改进算法,该算法首先进行图像分块,然后通过对各分块颜色直方图加权的方法进行检索.实验证明,该算法可以提高图像检索结果的查全率和查准率.