基于CIELab颜色空间的矢量彩色图像放大算法

提出了一种基于CIELab颜色空间和矢量滤波器的彩色图像放大算法.该算法利用彩色图像各颜色通道的固有相关性,在CIELab颜色空间中利用矢量滤波器将彩色像素作为矢量集合进行处理,首先将彩色图像从RGB空间转换为CIELab颜色空间,然后在CIELab颜色空间利用矢量滤波器进行空间插值,最后将插值后的图像从CIELab空间转换为RGB颜色空间,得到放大后的彩色图像,保持了彩色图像的空间和频率特性.实验结果表明该算法优于传统算法.     

一种新的彩色图像盲水印算法

为解决水印的盲提取问题并将水印技术应用到彩色图像中,提出了一种新的基于子带DCT（discrete cosine transform）系数量化的彩色图像盲水印算法.首先将彩色图像从RGB空间转换到YUV空间,然后在Y、U、V三分量的子带DCT系数中选取视觉重要系数并对其进行量化,完成水印的嵌入.水印的提取不需要原始图像.仿真实验证明,算法具有较高的透明性,并且对于常用的攻击方法（如有损压缩、高斯噪声、滤波和剪切等）具有很好的鲁棒性.     

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。     

采用亮通道先验的低照度图像增强算法

针对低照度彩色图像亮度偏低、对比度差等问题,提出基于亮通道先验的低照度图像增强算法.首先,分析Retinex算法所存在的缺陷,提出了亮通道先验.然后,将原RGB彩色图像转换到HSV彩色空间,对亮度分量V使用亮通道先验和引导滤波估计光照分量和反射分量,并且采用自适应对数校正对光照分量进行提升.最后,将增强后的图像转换到RGB彩色空间.实验结果表明:该算法快速有效,能够很好地提升图像整体亮度和对比度,图像细节得到增强,克服了颜色失真和光晕等问题,增强后的彩色图像更为明亮、自然.     

基于Unit-Linking PCNN和HSI空间的彩色图像分割方法

提出了一种基于Unit-Linking PCNN和HSI空间的彩色图像分割新方法.在RGB空间中,由于R,G,B分量之间有很高的相关性,直接利用这些分量不能得到所需的效果.在提出的算法中,彩色图像首先被转化到HSI颜色空间,图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(I分量).对彩色通道采用基于Unit-Link-ing PCNN的分割算法进行分割,对亮度通道采用最大类间方差阈值算法进行分割,然后将分割后的结果用大概率合并的方法进行组合,得到最终分割结果.试验结果表明,这种方法具有很好的彩色图像分割效果.     

一种彩色图像的多功能数字水印算法

提出了一种基于小波变换的彩色图像多功能数字水印算法,该算法充分考虑到彩色图像中人类视觉(HVS)系统的特性,将彩色图像由RGB空间转换到YCbCr空间,通过同时在图像的YCbCr空间的小波变换的不同部分嵌入鲁棒水印及脆弱水印,使其相互之间影响较小.把通过混沌置乱处理的鲁棒水印和经过Ar-nold置乱的脆弱水印同时嵌入到图像中,实现了水印信息的盲提取.实验结果表明,本算法两种不同功能的水印具有很好的鲁棒性和敏感性.     

基于稳态遗传算法和Retinex理论的彩色图像增强算法

针对现有彩色图像增强算法的问题,提出了一种基于稳态遗传算法和Retinex理论的彩色图像增强算法.该算法首先把彩色图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,然后利用双线性差值和高斯函数滤波来分离光照分量,采用Beta函数实现亮度增强,最后通过稳态遗传算法来估算Beta函数的最优参数以实现彩色图像增强.仿真结果表明,该算法的图像增强效果明显优于CIEH算法和CIEGA算法.     

基于数学形态学高帽变换的彩色图像增强算法

分析了RGB颜色空间和HSV颜色空间各自的优缺点,通过将彩色图像在RGB颜色空间和HSV颜色空间互相转换,把一个灰度图像形态学边缘增强算法推广到彩色图像。实验结果表明该算法性能良好,既能够较好地增强图像,又没有引入不自然的人造痕迹。     

改进rank变换的多窗口彩色图像立体匹配算法

为克服环境变化和双目相机的差异带来的干扰,针对传统立体匹配算法在视差不连续区域存在误匹配率高等问题,提出一种在rank变换域中对彩色图像进行多窗口匹配的算法.首先对标准图像库中的彩色图像进行分等级的改进rank变换,将图像从彩色空间变换到秩空间;然后采用改进的绝对值指数方法计算像素的颜色相似性,减少噪声和光线差异的干扰;最后利用快速多窗口算法进行匹配.实验证明该文算法有较强的抗噪性,能获得实时鲁棒的匹配结果.相对于固定窗口非参数变换匹配算法在视差不连续区域匹配精度提高了18.5%.     

一种新的彩色图像边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息。针对已有算法中存在的像素点扩散、边缘定位不准确、边缘不连续等问题,提出了一种彩色图像边缘提取算法,基于图像自身梯度方向信息和多通道信息融合技术,将灰度边缘模板算子扩展应用到彩色图像的边缘检测中,在RGB空间中对原彩色图像进行多通道边缘检测;同时采用滤波来抑制噪声,依靠边缘生长保证检出边缘的连续性,并提出了自适应确定边缘提取门限值的方法。该文提出的彩色图像边缘检测算法计算量小,实验结果表明了其能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的准确性,保证边缘的连续性。     

基于小波变换的彩色图像编码方法

将小波变换系数的等级树集分割（ＳＰＩＨＴ）编码方法推广应用到彩色图像压缩中,分析了在红绿蓝（ＲＧＢ）三基色空间和亮度、色度（ＹＵＶ）空间进行编码压缩的效果。理论分析和仿真实验表明：无论从压缩比还是从解码图像质量来看,在ＹＵＶ空间的压缩效率都比在ＲＧＢ空间的高;与分形编码压缩效果相比,小波变换系数的等级树集分割编码方法优于分形编码方法。     

一种彩色图像压缩编码改进方法

在分析以往灰度图像及彩色图像压缩方法的基础上,把彩色图像从RGB色彩空间转变到YUV色彩空间,充分利用彩色图像三分量之间的相关性,对其中Y主分量进行小波变换编码,其它两次分量(U、V分量)进行DCT编解码;并利用人类视觉特性和网络特性,提出了一种编码速度快、信噪比高、压缩比高的算法。     

A Low Complexity and High Efficient Method for Image Compression with Bayer CFAs

This paper presents a novel method of lossy image compression for digital colorful image sensors with Bayer color filter arrays (CFAs) based on an analysis of existing compression-first methods. An improved compression and decompression structure is described. The captured CFA raw data are firstly lowpass filtered in RGB space by a smooth filter followed by a down-sampling operation. Next, the data are transformed from RGB space to YCbCr space. Lastly, the filtered data in YCbCr space are compressed directly before full color interpolation to avoid redundancy. The presented method can provide a lower compression ratio and has lower complexity than both conventional interpolation-first image compression methods and other similar existing compression-first methods.     

基于人眼视觉特性的自适应空域彩色图像数字水印算法

以静态图像压缩编码、彩色空间转换、人眼视觉特性(HVS)为基础，提出了一种将灰度图像(即数字水印)嵌入到原始彩色图像中的新数字水印算法．该算法具有以下特点：(1)应用静态图像压缩编码技术，实现了以灰度图像作为水印信号的数字水印算法；(2)充分利用人眼视觉特性(HVS)，实现了数字水印图像的自适应嵌入，增强了算法的透明性和鲁棒性；(3)能够依据原始彩色载体图像内容，实现数字水印嵌入深度的智能调节，(4)检测水印信息时，不需要原始载体图像．同时实验结果也表明：该自适应空域彩色图像数字水印算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于贝尔模板的文本图像压缩及重构算法的研究

针对文本图像提出了直接对CFA原始数据进行压缩的算法,即首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后把不利于压缩的高频分量中比较多的亮度分量进行低通滤波,再用结构分离法把梅花形的亮度分量转化为矩形,最后分别采用JPEG2000压缩亮度和色度通道。为了估计解压恢复的CFA模板丢失的彩色分量,应用改进的自适应模糊匹配插值算法,对它周围四个相邻连接的像素分配一个模糊隶属度,从而利用相邻信息,且把这个隶属度作为加权平均工具来重构全彩图像。通过实验验证,这种贝尔数据直接压缩方法带来的失真很小,插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中也能获得令人满意的效果。     

基于矢量量化的贝尔原始数据压缩算法

提出了直接对贝尔原始数据进行矢量量化压缩的算法。首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后用分块法对图像进行矢量块分割,最后用训练好的码书对每一矢量块编码,实现对贝尔原始数据的压缩。采用改进的LBG算法训练码书,并对得到的码书用合并法进一步优化,最终得到性能优良的码书。实验结果表明,笔者提出的压缩算法带来的失真很小,压缩的比特率很低,且插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中都能获得令人满意的效果。     

基于矢量量化的贝尔原始数据压缩算法

提出了直接对贝尔原始数据进行矢量量化压缩的算法。首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后用分块法对图像进行矢量块分割,最后用训练好的码书对每一矢量块编码,实现对贝尔原始数据的压缩。采用改进的LBG算法训练码书,并对得到的码书用合并法进一步优化,最终得到性能优良的码书。实验结果表明,笔者提出的压缩算法带来的失真很小,压缩的比特率很低,且插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中都能获得令人满意的效果。     

基于Bayer格式的图像压缩方法

基于对Bayer格式图像特性的研究，提出一种Bayer格式图像的准无损压缩算法，本算法分为颜色空间转换、低通滤波处理、图像压缩、解压缩和重构五个步骤。运用CPSNR方法对本算法的性能进行评价，实验结果表明，这种算法滤波单元、重构单元结构简单，而且恢复后的图像效果较好，这非常有利与传输高质量的图像和视频画面。     

基于RGB彩色空间的运动补偿与分形相结合的视频压缩方法

提出基于RGB彩色空间的运动补偿与分形压缩技术相结合的方法.该方法先区分出彩色视频序列的I帧和P帧,同时分别分离出R、G、B三种颜色;其次对于I帧每种颜色均单独采用分形图像压缩算法进行编码,对于P帧每种颜色均通过运动补偿进行预测编码,得到运动误差,而这些运动误差的数值是很小的,有很大的相似性,此时采用自适应四叉树的分形视频压缩方法来对运动误差进行编码.实验结果表明,与传统的分形视频压缩相比,该方法能够在保证压缩质量的情况下大幅度地提高压缩比.     

基于整数小波变换的彩色图像数字水印算法

基于整数小波变换的彩色图像数字水印嵌入和提取算法,用彩色图像作为数字水印的载体,将有意义的二值图像作为水印图像,利用人类视觉系统(HVS)特性,综合考虑水印的鲁棒性和不可见性,将水印图像预处理后嵌入到彩色图像的Y分量的整数小波系数中,保证了水印的稳健性和不可觉察性.实验结果证明本算法实现的水印具有抗一般信号处理(如图像压缩、剪切等)能力,理论分析和实验结果证明了本算法的有效性和可行性.