基于YUV色彩空间的Retinex夜间图像增强算法

通常夜间拍摄图像容易出现细节分辨不清的情况。为了改善夜间拍摄图像的质量,提出一种基于YUV色彩空间的Retinex图像增强算法和色度自适应校正方法。首先将图像从RGB色彩空间转换到YUV色彩空间;其次对明亮度分量Y采用多尺度Retinex算法增强,并利用增强后的Y分量对色度分量U、V进行自适应校正;最后将图像转换到RGB色彩空间输出,使图像在细节信息得到增强的同时颜色得到较好的保持。通过与其他Retinex算法比较,实验结果表明该算法在颜色保持和细节增强方面能够达到很好的效果。     

基于图像技术的迷彩面料颜色测量

颜色测量对于迷彩面料的色彩分析、产品设计、质量控制有着重要的指导意义。针对由织物组织纹理和图案的多样性造成测色难度增大的问题,提出一种迷彩面料图案分割的方法,并提取色彩信息加以分析。利用数码相机进行迷彩面料图像的采集,利用Mean Shift聚类算法将图像分割成不同颜色的色块,再用神经网络回归实现图像从RGB(red,green,blue)颜色空间到Lab颜色空间的转换,并通过正态分布法对迷彩颜色进行分析测量。试验结果表明:提出的图像处理方法可实现迷彩服面料颜色的自动分割;与Datacolor分光测色仪测色结果相比,正态分布法分析得到的平均色差不超过2。     

基于GRNN的RGB到L＊a＊b＊色彩空间的转换模型

针对目前色彩空间转换精度低的问题,建立了一种基于广义回归神经网络（GRNN）的色彩空间转换模型．将RGB色彩空间进行分割,并将RGB值用Adobe Photoshop软件中的拾色器进行手工转换,得到对应的L＊a＊b＊值,从而得到建模样本和检验样本数据．用MATLAB7．5软件编程,建立RGB到L＊a＊b＊色彩空间的转换模型,并对其转换精度进行评价．检验结果表明,该转换模型精度高且训练速度极快,可应用于色彩管理的相关技术领域．     

基于Matlab神经网络工具箱的颜色模型转换方法研究(英文)

由于计算机颜色量化系统的每个设备都具有不同的色域和色彩特征,颜色信息在该系统中的精确控制及传递就显得尤为困难,所以采用彩色亮度计对颜色量化系统进行标定。摄像机获取的彩色图像被表示成RGB值,从彩色亮度计获得XYZ值,两者之间的转换是非线性的,因此引入神经网络完成这一转换。借助MATLAB神经网络工具箱完成了训练程序、测试程序、预测程序的编写工作,用经过归一化的黄色训练样本与测试样本对隐层节点数为12的三层网络进行训练,结果表明经过训练的BP网络可以满足RGB空间向CIEXYZ颜色空间转换要求,达到了预定目标,使用该网络可以定量表达颜色。     

基于Matlab神经网络工具箱的颜色模型转换方法研究

由于计算机颜色量化系统的每个设备都具有不同的色域和色彩特征,颜色信息在该系统中的精确控制及传递就显得尤为困难,所以采用彩色亮度计对颜色量化系统进行标定。摄像机获取的彩色图像被表示成RGB值,从彩色亮度计获得XYZ值,两者之间的转换是非线性的,因此引入神经网络完成这一转换。借助MATLAB神经网络工具箱完成了训练程序、测试程序、预测程序的编写工作,用经过归一化的黄色训练样本与测试样本对隐层节点数为12的三层网络进行训练,结果表明经过训练的BP网络可以满足RGB空间向CIEXYZ颜色空间转换要求,达到了预定目标,使用该网络可以定量表达颜色。     

基于Matlab神经网络工具箱的颜色模型转换方法研究

由于计算机颜色量化系统的每个设备都具有不同的色域和色彩特征,颜色信息在该系统中的精确控制及传递就显得尤为困难,所以采用彩色亮度计对颜色量化系统进行标定.摄像机获取的彩色图像被表示成RGB值,从彩色亮度计获得XYZ值,两者之间的转换是非线性的,因此引入神经网络完成这一转换.借助MATLAB神经网络工具箱完成了训练程序、测试程序、预测程序的编写工作,用经过归一化的黄色训练样本与测试样本对隐层节点数为12的三层网络进行训练,结果表明经过训练的BP网络可以满足RGB空间向CIEXYZ颜色空间转换要求,达到了预定目标,使用该网络可以定量表达颜色.     

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.     

基于RGB三基色原理的手持式颜色检测仪的设计

针对物体颜色信息的测量，介绍了一种基于RGB三基色原理的手持式颜色检测仪的实现方法。系统充分利用了MCS系列颜色传感嚣和PICl8Fxx8系列单片机的各种内部资源，实现了数据采集和处理。系统设计出白色发光二极管环形照明系统，覆盖整个可见光范围，使测量结果更准确。通过对标准比色卡上900多种颜色的测量．对理论值进行验证，二者吻合良好。     

数字仪表彩色图像分割方法

针对石英晶体振荡器在计量检定中对数字仪表高精度识别的要求,通过对多种图像分割技术的比较研究,提出一种在HSV颜色空间进行彩色图像分割的方法,首先将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间并进行色彩预处理,然后根据选定的参考颜色计算各像素色差,得到色差直方图,通过色差直方图确定色差阈值,最后通过色差阈值对彩色图像进行分割。该方法对一些老化的数码管比较有效,对面板存在部分反光的仪器有较好的拟制作用,在实际应用中取得了满意的彩色图像分割效果。     

基于CNN的彩色图像边缘提取方法

根据人眼对R、G和B的敏感特性,提出一种基于视觉感知的矢量角度彩色空间距离度量方法,较传统方法补偿了RGB颜色空间的不均匀性,有效提高了RGB颜色空间内色差度量的精确程度.对基于细胞神经网络(Cellular Neural Network,CNN)进行的彩色图像边缘提取进行理论分析,确定与其功能相适应的最佳模板参数.实验结果表明:该算法不仅实现了彩色图像的边缘提取,同时提取效果更全面,更符合人眼的视觉效果,具有较强的鲁棒性.     

计算机制彩色全息颜色系统转换的研究

为提高计算机制彩色全息颜色再现的质量,对彩色全息的颜色传递、变换以及产生的色差问题进行了较为深入的研究.鉴于计算彩色全息所用的目标物体彩色信息都来自标准制式的摄像系统,与彩色全息必须采用的光谱色三原色不一致,为了尽可能地减少再现色差,选取与标准制式相匹配的显示器三原色的主波长作为计算彩色全息的三原色,在此基础上分析了计算彩色全息图RGB颜色系统与CIE1931-XYZ系统之间的三原色转换关系,并对全息再现像的颜色误差进行了计算和讨论.     

彩色CAD系统颜色体系相互转换的数学模型

提出了一个用于色彩 ＣＡＤ的颜色体系之间相互转换的数学模型．该模型可以实现颜色坐标在孟塞尔ＨＶＣ空间与计算机色彩显示ＲＧＢ空间之间的转换。转换的运算比较简单，因此转换速度快。文章还对转换的误差作了分析。     

基于色彩空间和深度残差网络ResNet-50的复杂岩性油气藏岩石样本智能分类及识别

岩石样本的分类识别是油气和矿产资源勘探中的重要环节。目前，仍然以人工识别的实验方法作为主要方法，普遍存在主观性强、周期长、成本高等典型问题。为此，提出了一种基于色彩空间和深度残差网络ResNet-50的智能分类及识别方法。首先，以7种不同岩性的岩石图片为样本，提取样本的RGB颜色特征，应用无监督K-means聚类算法，按颜色分为3个大类，再通过有监督精细KNN算法对颜色类别进行验证，分类精度均超到98%。然后，对于不同颜色类别下的岩石样本，利用深度残差网络ResNet-50进行分类识别。结果表明，不同颜色类别的岩石样本识别精度平均值为88.21%。     

彩色地图分色算法及其实现

研究彩色地图的一种新的图象分色算法．首先将彩色图象通过非线性变换,转换到孟塞尔颜色空间,然后通过色彩学习,进行彩色图象分色．该算法还利用了图象空间相关信息的马尔科夫场模型,可使分色结果得到局部优化,降低了运算量,取得较为理想的效果．     

Synthesizing and editing dynamic flames with color temperature

Generating computer animated flames is a difficult and computationally expensive problem. Dynamic textures provide an effective means for extrapolating and synthesizing dynamic flames, but aggravates color distortion due to the high correlation of RGB components. A novel method for dynamic flame texture synthesis using color temperature is proposed in this paper. Firstly, the colortemperature mapping is calculated by using the Planck’s law and two-color pyrometric technique to avoid color distortion. Secondly, a novel dynamic texture model is presented to transform the RGB space into temperature space. Finally,the dynamic flames editing is presented to support physical temperature adjustment. Experimental results illustrate that our approach is effective to synthesize visually plausible dynamic flames without color distortions and to edit dynamic flames with intuitive physical interpretation.     

一种基于均匀颜色空间的色彩量化聚类算法

主要研究了将彩色图像重新量化为仅有几种颜色的色彩量化问题.将RGB非均匀颜色空间变换到CIE1976L*a*b*均匀颜色空间,并根据图像在L*a*b*颜色空间中的a*,b*取值范围来自动选取最初始的聚类中心,再通过K均值动态聚类算法和最近临准则得到最终的量化结果.实验结果表明,算法具有一定的实用性,量化效果也较为理想.     

基于混沌系统的RGB彩色图像三重置乱算法

针对传统混沌加密系统密钥空间小,序列复杂度不足以及加密系统单一的问题,提出一种新的基于混沌系统的彩色图像三重置乱加密算法。利用Logistic混沌序列对彩色图像各个像素点的三原色(red green blue,RGB)顺序进行置乱,应用Rabinovich超混沌系统产生的四维混沌序列中的一组序列对图像的像素点位置进行分块置乱,使用余下的3组序列分通道对图像离散小波变换后的低频系数进行置乱与扩散。该算法充分利用混沌序列特征,将传统混沌置乱加密方法改进,使彩色图像像素点在RGB 3个通道内进行置乱,并将扩散过程与离散小波变换紧密结合。通过实验仿真,对该算法的密钥空间、敏感度、抗统计攻击能力和抗差分攻击能力进行分析,结果表明,该算法能够安全有效地加密图像,保护图像信息安全。     

阴极射线管色度转换的神经网络模型

利用神经网络技术实现了从阴极射线管(CRT)的R、G和B空间到CIE的标准色度空间的转换.用拟牛顿法训练网络模型,建立了从CRT的R、G和B到CIE的X、Y和Z色度空间变换的3 10 10 3神经网络模型.采用7点LOG空间分布方案的343个训练样本建模的试验表明,收敛性与训练时间及模型精度均优于前人采用3~4个隐层的方案,343个训练样本、216个检验样本和64组测试样本的平均转换精度分别为0.6个CIELUV色差单位,说明该模型的泛化能力很好.