具有细节补偿和色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法

针对带色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法(MSRCR)在分离图像光照信息时未保留部分细节信息,导致结果图像出现细节模糊和颜色失真的问题,提出了一种具有细节补偿和色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法(MSRCD).该算法利用Retinex理论的基本原理将高动态范围图像分为反射层和光照层,先使用双边滤波从图像光照层中提取出细节信息进行补偿,然后从图像的反射层中分离出基本层信息并进行自适应调整,压缩其动态范围,最后通过色彩校正还原图像颜色.实验结果表明,与MSRCR算法及基于双边滤波的算法相比,MSRCD算法的处理结果保留了更丰富的细节信息,色彩逼近于真实场景且避免了光晕的产生.     

基于非线性尺度空间的航拍场景分类

针对尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法在航拍场景分类中提取特征时,易造成边界模糊和细节丢失且无法描述颜色信息的问题,结合视觉词袋模型,提出了非线性尺度空间下融合颜色特征的新型颜色风式特征检测子(Color-KAZE,C-KAZE).通过KAZE构造非线性尺度空间来检测特征信息;对颜色模型(Hue,Saturation,Value,HSV)非等间隔量化获取颜色量化矩阵,进而生成C-KAZE特征描述子;利用视觉词袋和空间金字塔匹配模型融合多特征.实验表明,该算法相比SIFT算法在场景分类准确率方面提高了约8%.C-KAZE描述子增强了KAZE的特征描述能力,突破了SIFT算法特征描述单一、边缘细节模糊的局限性,显著提升了无人机航拍图像的分类效果.     

一种动态切分的颜色量化算法

在三基色颜色空间中,对彩色图像进行颜色处理时,如何从理论上的2563种颜色中选择出构成调色板的256种代表色,而且能最大限度地保留原图像的最佳颜色效果是非常重要的. 在分析并比较了现有几种算法的基础上,提出一种基于直接切分的动态切分法算法,算法既保留了图像显示的最佳效果又具有较快的量化速度.     

基于HVS模型及边缘检测的像素点误差扩散半色调算法

针对常规误差扩散方法中的图像细节轮廓损失问题,提出一种基于HVS模型及边缘检测的像素点误差扩散半色调算法.该算法首先对图像进行边缘检测处理,提取图像的边缘点信息,然后采用基于HVS模型误差扩散系数对图像进行误差扩散处理,处理过程中对于边缘点不进行误差叠加,以保留图像边缘信息.仿真结果表明该算法能够更好的减少图像细节损失,保留图像细节信息.     

基于边缘切向流与颜色量化的图像抽象化

图像抽象化绘制旨在以模糊、抽象的艺术手法展现图像。提出了基于边缘切向流与颜色量化的图像抽象化绘制方法,首先,在RGB(Red,green,blue)颜色空间提取各颜色通道的梯度,并对其进行融合,对融合后的梯度图像求边缘切向流,并使用高斯差分滤波(flow-based difference-of-gaussians,FDOG)方法提取图像的特征线条;然后,对原始图像用非线性方法进行平滑处理,并在(hue-saturation-intensity, HSI)颜色空间进行量化;最后,将量化图像和特征线条图像进行融合,得到原图像的抽象化图像。实验证明该方法增强了图像轮廓的主要特征并忽略了局部细节,突出了图像的层次感,使图像简洁清晰,抽象化效果显著。     

基于颜色特征的彩色图像分割方法及其应用

研究彩色图像按照颜色特征进行分割的问题,应用颜色整合技术和二叉树分割技术,较好的兼顾了原图像的总体风貌和设计者希望保留的一些颜色信息,该算法可应用于电脑绣花中对图像进行自动打版处理,对一般的色彩量化问题和点阵图形转换成矢量图像的图像处理也具有重要意义。     

基于H颜色通道的图像检索技术

通过对图像颜色的低级物理特征、HSV色彩空间的分析,根据H颜色通道量化区域分界处附近颜色存在的渐变性和混杂性,提出了基于H颜色通道的模糊量化算法.在H颜色通道加入符合人类视觉模型的模糊信息,很好地解决了量化过程中的色彩边界处理问题.对比试验证明该方法能够提高图像的检索效率,方法有效.     

小波分析与颜色矢量法对彩色图像去噪

为消除彩色图像中的高斯噪声,提出应用小波分析与颜色矢量法结合的方法对彩色图像去噪;根据欧拉距离,将主要目标识别和分割出来进行去噪.结果表明,与已有的算法相比,该算法能有效地去除彩色图像中的高斯噪声,并且保留图像地细节部分,同时计算耗时很短.     

基于蚁群聚类算法的彩色图像量化方法

提出了一种新的彩色图像颜色量化算法:蚁群聚类算法.该算法通过模拟蚂蚁对物体的捡起和丢弃行为,得到一种捡起和丢弃像素的概率模型,对RGB彩色空间下的彩色图像进行了聚类.实验结果表明蚁群聚类算法实现起来简单快捷,并且取得了很好的颜色量化效果.     

一种支持视觉特性的彩色图像量化方法

彩色图像量化是数字图像处理的重要技术之一,支持视觉特性的彩色图像量化方法首先根据图像空间信息找出部分初始聚类中心,然后根据图像颜色信息找出其余的聚类中心,在聚类剩余的色彩过程中根据带权值的相似度动态地调整聚类中心.实践证明该算法既能最大程度保证图像的主导风格,又能突出细节,重建图像符合人的主观视觉感觉,是一种较好的色彩量化方法,具有一定的实用价值.