综合颜色块的直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索算法的效率,本文提出一种寻找图像中最大颜色块、提取其局部直方图,并与原直方图综合的新算法.该算法在保留原算法的同时,添加了色彩的空间分布特征,从而降低检索结果对颜色的绝对依赖.仿真实验结果表明,本文算法具有较好的查准率和查全率,对色块明显的图像检索效果尤其显著.     

一种基于GPU加速的图像颜色传递算法

针对图像颜色传递典型算法Reinhard算法需对图像中的所有像素进行遍历搜索处理,计算量大、运算速度较慢这一问题,提出了一种基于GPU加速的图像颜色传递算法;利用可编程图形处理单元GPU并行计算和高速浮点计算特性,将Reinhard运算过程转化为GPU中的纹理图像渲染过程,使得Reinhard算法在GPU中加速执行.颜色传递效果对比结果表明,在取得较好的颜色传递效果的同时,该算法计算速度大大提高,且对大尺寸图像提速性能更好.     

一种面向文本图像的颜色迁移算法

Reinhard等人提出的经典图像颜色迁移算法,对普通场景的自然图像进行颜色迁移时有着显著的效果,而该算法用于文本图像迁移中,迁移后文本字体边缘存在弱化现象,视觉效果不佳。为此,该文提出了一种针对文本图像的颜色迁移算法。通过对源图像和参考图像进行引导滤波增强,突出文字本身在图像中所占比重。利用增强后的源图像和参考图像,计算颜色迁移系数,使得文本图像的颜色迁移效果更加出色。实验结果表明,该文所提算法对于文本图像具有很好的颜色迁移效果,其图像平均梯度结果优于Reinhard算法。     

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。     

基于多通道均衡化的水下彩色图像增强算法

针对水下环境存在的颜色衰减和散射效应导致水下图像颜色严重失真的问题,提出一种多通道均衡化的水下图像增强算法.首先,对原始图像在对数域上进行归一化处理后转换到HSI(色调-饱和度-亮度)颜色空间;然后,对亮度分量利用McCann Retinex算法在四个方向(纵横)进行比较、实现增强,并根据图像全局亮度信息进行照度增强;最后,将图像重新转换到RGB(红-绿-蓝)空间,计算各通道的累积分布函数,对密集部分进行拉伸处理,达到颜色均衡的效果.针对多幅水下彩色图像进行增强对比实验,结果表明:通过该方法得到的增强图像颜色失真程度减弱,图像对比度和清晰度显著提高,色彩更加鲜艳;该算法在改善水下图像照度信息的同时,保留了饱和度和色度信息,解决了水下图像增强的颜色失真问题,使水下图像具有较高的对比度和清晰度.     

基于颜色差异的色彩量化算法

在色彩量化问题中,对颜色层次感和关键细节的处理是一个困难的问题.如果保留颜色层次感,就会失去关键细节,反之亦然.针对该问题提出了一种新颖的基于颜色差异(Color-Difference,CD)的颜色量化算法.该算法即可以保留颜色层次感,又可以保留关键细节.     

基于模糊颜色量化的彩色显微医学图像检索

模糊量化方法能很好地表达人的视觉感知,是颜色量化的一个重要方法.根据彩色显微医学图像的颜色特征,提出一种适合其图像检索的模糊量化算法:将整个HSV空间划分成78个模糊子集,由模糊子集的隶属函数计算每种颜色的隶属度,并统计图像的模糊量化直方图,图像间的相似性用模糊量化直方图间的距离进行评判.实验结果表明,该算法在基于内容的彩色显微医学图像检索中,具有较好的检索效果.     

基于视觉特性的一种自适应颜色量化算法

颜色量化是数字图像处理的基本技术之一,传统的量化算法有分割法和聚类法。本文提出了一种结合分割法和聚类法特点的自适应颜色量化算法,实验结果表明,在量化质量上本算法接近K-均值聚类法,但在运行效率上十分接近中位切分法,是一种相对高质高效的颜色量化算法。     

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.     

主颜色提取算法及其在服装图像检索中的应用

本文提出一种主颜色提取算法用于服装图像的颜色特征提取。该算法的基本思想是:首先根据服装的主颜色占比情况判断该服装是花色还是非花色,将花色服装用特征值进行标记。接着,将颜色直方图中的特征值按占比大小降序排列,去除占比较小的部分特征值,保留主颜色特征值。在进行服装检索时,先对数据库中的图像进行第一轮筛选,将花色与非花色服装进行分类;然后再对分类后的服装根据主颜色特征值进行第二轮筛选,得到最后的检索结果。实验结果表明,无论对于简单背景还是复杂背景的服装,无论是花色还是非花色服装,本文提出的算法相比于现有的其他算法,服装检索的查全率和查准率都得到了显著提高。     

基于视觉颜色聚类的彩色图像分割

根据视觉的颜色聚类特性，提出一种图像分割算法．根据从色彩空间(RGB)到(HLC)的变换公式和NBS颜色距离的概念，首先将彩色图像量化为256或更少量化级，而不使图像质量降低；然后依据NBS颜色距离的概念将色彩分类；最后，根据某种规则将颜色区域进行分块，并删除小的颜色块．给出了静物图像和自然景物图像的实验结果。     

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.     

基于K-means算法的RGB图像色彩聚类

给出了一个利用K-means算法进行迭代聚类,并以聚类结果建立彩色图像调色板的算法。该算法在统计图像中各种颜色的RGB组合值出现次数的基础上,以聚类得到的256种颜色建立调色板,从而将BMP格式图像转换成GIF格式。实验表明,这种转换的色彩失真较小。     

基于球颜色模型的主色调提取与颜色名标注

将对立色的颜色空间距离设为1,建立了一种球颜色模型,利用该颜色模型统计图像像素的三维颜色直方图,利用极大值法提取图像的主色调;对1 031个中文颜色名的HVC值转换为该颜色模型值,利用最接近的中文颜色名描述图像的主色调,实现了对图像主色调的颜色名标注.     

一种基于主颜色表的图像检索算法

提出了一种基于示例图像的主颜色表的图像检索算法,该算法结合了颜色空间的量化、聚类、组合等思想,使系统获得了良好的检索效果。     

适用于已给定颜色处理的彩色矢量最小距离误差扩散算法

提出了一种彩色矢量最小距离误差扩散算法.较常规误差扩散算法而言,可更好地处理编织过程中将彩色图像分解成由已给定颜色组成的离散图像的问题.该算法将每个像素点的RGB值作为一个矢量,采用矢量误差扩散系数矩阵计算像素点的误差和矢量,分别计算像素点原RGB矢量值与误差和矢量的和值与每个已给定颜色矢量的矢量距离,选矢量距离最小的已给定颜色矢量作为输出.仿真结果表明,采用该算法可将连续色调彩色图像转换到已给定的颜色色系,处理结果有较好的视觉效果并满足编织要求.     

一种新型图像颜色量化算法及其实现

针对针织纹织提花、印染以及陶瓷印花等图案设计系统的需求 ,提出了一种新型的基于直方图约化方法的自动分割图像颜色的算法 .本算法根据预置的颜色种类 ,计算图像的直方图 ,通过直方图的约化、磨光 ,进行分色处理 ,可自动确定图像的中心色及分割限 ,准确地归并图像颜色 .此算法可适用于黑白或彩色图案的处理     

视频图像车牌颜色辨别方法

在实际应用环境的视频图像中,车牌颜色极易受到天气、光照、粉尘、车牌污垢等的影响．传统的车牌颜色辨别方法主要是通过判断车牌颜色分量的阈值来实现的．在视频图像中,由于车牌颜色变化大,很难找到恰当的阈值,因而传统的车牌颜色辨别方法已不具有普遍的适用性．针对这个问题,该文提出了一种全新的基于AdaBoost算法的车牌颜色辨别方法,通过提取车牌字符和背景在RGB和HSV空间的颜色特征,训练出AdaBoost分类器,从而对车牌颜色进行判断．实践证明,该方法不仅可以很好地判断出视频图像车牌的颜色,对于一些非车牌区域的排除也可以达到很好的效果,     

CMAC Based Color Separation in Printing Images

To over come the drawbacks existing in current measurement methods for detecting and controlling colors in printing process, a new medal for color separation and dot recognition is proposed from a view of digital image processing and patter recognition. In this model, firstly data samples are collected from some color patches by the Fuzzy C-Means （FCM） method; then a classifier based on the Cerebellar Model Articulation Controller （CMAC） is constructed which is used to recognize color pattern of each pixel in a microscopic halftone image. The principle of color separation and the algorithm model are introduced and the experiments show the effectiveness of the CMAC-based classifier as opposed to the BP network.     

一种基于颜色跟踪的彩色边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的,用于彩色图像边缘检测时效果往往不能令人满意.本文提出了一种新的彩色边缘检测算法,它充分考虑了彩色图像的边缘特性,使用彩色差进行跟踪,从而弥补了传统边缘检测方法检测时丢失边缘的不足.通过与其它成熟的边缘检测技术进行比较,结果显示:该算法能提取更多的彩色边缘信息,而且检测精度和效果都比较令人满意,具有一定的实用价值和良好的处理效果.