改进的补色模板彩色插值方法

提出一种改进的补色模板CFA插值算法,其思路是直接对补色通道CMYG进行CFA插值;然后进行CMYG到YCrCb的色空间转换;对Cr和Cb两个通道进行滤波来抑制边缘杂色和伪彩色,然后再转换到RGB空间去。采用多种不同类型和特征的图像进行测试并与未经改进的原算法对比,表明本算法图像质量平均有2.88 dB以上的改善。     

基于中值滤波和多特征融合的粒子滤波车辆跟踪算法研究

为获得复杂环境下较好的车辆跟踪结果,提出了一种基于中值滤波和多特征融合的粒子滤波车辆跟踪算法.在粒子滤波跟踪框架中,首先将车辆图像从RGB(Red,Green,Blue)颜色空间转换到HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间,利用中值滤波对视频图像进行预处理后,再利用prewitt算子检测图像边缘信息,然后融合颜色和边缘两个特征,实现复杂环境下的车辆跟踪.实验结果表明,该算法具有较好的目标跟踪精度和鲁棒性,能有效解决单一颜色特征下容易导致目标车辆跟踪丢失的问题.     

基于一种新模糊增强算子的图像边缘检测算法

借鉴广义模糊集的特性,提出了一种新的模糊边缘检测算法:利用一个简单的隶属度函数将空域图像转换到[0,1]的普通模糊域;然后通过一个简单的增强算子先将其扩展到[-1,2];由于一般情况下物体域(物体内部区域)主要以高灰度为主,背景域(物体背景区域)主要以低灰度为主,而过渡域(物体边缘区域)则以高梯度为主,本算法目的是对图像进行边缘检测,先不对它进行转换或截断,而将其转换到图像准灰度域,相当于把图像的物体域和背景域放到了[0,255]的区域以外;然后采用"min"或"max"算子进行所谓的边缘提取,最后将提取的"边缘"数据进行截断处理,从而将图像数据转换到图像的空间域,即图像的灰度域。从边缘检测结果来看,本算法更适合于低对比度、含有较精细部分以及纹理丰富的图像检测,且耗时较小。     

基于超模糊集的Canny边缘检测在花椒图像中的应用

针对花椒图像中花椒边缘的检测问题,提出了一种基于超模糊集的Canny检测算法;算法选用RGB颜色模型,先采用中值滤波对图像预处理,然后采用基于超模糊集阈值选择的Canny算法对花椒图像进行边缘检测,最后用形态学的腐蚀和膨胀对花椒轮廓做加强处理;实验结果表明算法能够有效地检测出花椒图像边缘。     

Retinex理论下基于融合思想的低照度彩色图像增强算法

针对Retinex算法处理后的图像边缘保持性差,易产生光晕和过增强的缺点,以及双边滤波易造成图像细节丢失的现象,提出了一种Retinex理论下基于融合思想的图像增强算法。该算法首先在YCb Cr颜色空间提取亮度Y分量,对亮度分量进行大、中、小不同尺度的MSR增强,获得细节信息保留较好的亮度图像,同时在RGB颜色空间对图像进行基于双边滤波的单尺度Retinex增强,获得边缘信息较好的增强图像;然后对增强后的两幅图像加权融合;最后对融合的图像进行颜色恢复处理得到最终的增强图像。通过本文算法与经典SSR、MSR和MSRCR算法处理后的图像进行比较,实验结果表明,本文算法处理后的图像在细节、颜色和边缘保持方面都优于其他算法,并且避免了光晕和过增强现象的发生。     

一种基于保留边缘的SAR图像相干斑滤除方法

研究一种能保持边缘的星载ＳＡＲ图像相干斑噪声滤除方法,常规滤波算法在滤除噪声的同时也带来了图像边缘模糊问题,利用多种检测图像边缘算法的有机组合,首先提取出图像边缘,然后将边缘从图像中剔除,对剩下的无边缘噪声图像用改进Ｌｅｅ滤波法进行噪声抑制,再把边缘图像加入,最后得到了能保持边缘的ＳＡＲ图像相干斑滤除图像。用实际数据进行检验,并和常规方法得到的结果比较,验证了本算法的有效性。     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

基于佳点集遗传算法的边缘检测

为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,提出了一种基于佳点集遗传算法(GGA)的边缘检测方法.该方法利用佳点集理论构造交叉操作使得子代保留最能代表其家族性能的双亲共同基因以提高算法收敛速度.在用遗传算法进行边缘检测之前,将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,然后运用模糊熵理论对图像进行相异性增强处理,滤去非边缘像素以便缩小解空间规模,为提高算法的收敛速度提供了另一个有效的途径.实验结果表明,所提出的图像边缘检测方法具有较好收敛效率,所检测出的图像边缘细节丰富、单边缘、定位准确.     

彩色视频图像卡通风格化研究与实现

提出一种彩色视频图像卡通风格化的新方法,将均值漂移滤波与高斯图像金字塔结合起来使用,在对彩色视频图像进行颜色聚类和噪声消除的同时,提高了处理的速度.运用DoG算子对滤波后的图像进行边缘检测;再对移滤波后的图像进行色彩量化;最后将量化后的图像与边缘图像进行融合.融合时根据边缘处梯度的大小设置边缘颜色的深度,使得最终得到的卡通化图像不仅在高对比度区域得到加强而且减少了噪声,边缘更加自然.实验结果表明:本算法与传统的双边滤波和DoG算子相比,获得了更好的卡通风格化效果和更快的运行速度,并且可以直接将输入的视频文件转换为卡通化的视频文件输出.     

基于HLC颜色空间的彩色淋巴瘤病理图像自动分割

针对彩色淋巴瘤病理图像的特征,提出基于HLC颜色空间的自动分割方法．该方法首先进行颜色空间转换,将原始图像的RGB颜色空间转换到(Munsell)HLC颜色空间,然后根据NBS距离进行边缘跟踪,根据跟踪结果将图像划分成各个独立区域,最后再利用聚类方法对这些区域进行分类。     

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.     

基于多小波的彩色图像分层树集合分裂算法

提出一种基于多小波变换的改进的彩色图像分层树集合分裂（set partitioning in hierarchical trees, SPIHT）算法,将彩色RGB图像转换到YCbCr色彩域,Y通道分配到2倍于Cb,Cr的比特,在各色彩通道间构造新的方向树结构,重组图像多小波分解系数,进行嵌入式多小波彩色图像SPIHT编码.结果表明,该算法具有良好的编码效果,性能优于9/7单小波编码.     

基于小波压缩和用户反馈的图像检索系统

为提高图像检索系统的准确率和有效率，本文提出一种基于小波压缩和用户反馈的图像检索方案。本系统直接对小波压缩图像进行分析，提取压缩域低频图像的颜色、纹理、形状特征，然后通过判别函数判别图像的相似性。利用检索结果的聚类性，以聚类用户反馈来提高检索系统的准确率和有效率。实验结果表明，利用颜色和纹理特征检索的效果较好，而利用形状特征检索的结果一般。     

基于IHS色彩空间和Contourlet变换的图像融合方法

本文提出一种基于Contourlet变换与IHS色彩空间的图像融合方法。该方法首先对彩色图像进行IHS空间转换,然后对待融合图像的I分量做融合规则融合即首先对I分量做Canny算子运算。在计算出图像的边缘点后,再对边缘点和非边缘点做不同规则的融合。该方法对彩色图像的处理能有效的提供图像的清晰度和相关系数。实验仿真结果表明：与加权融合、PCA融合方法比较,该方法能有效改善融合质量并取得较好的视觉融合效果。     

基于暗通道先验改进的自动色彩均衡算法

针对自动色彩均衡算法在处理色彩丰富度低的低色温图像造成的色温偏高问题,提出了一种基于暗通道先验改进的自动色彩均衡算法。该算法首先对原始图像利用暗通道先验算法及导向滤波进行预处理得到精细透射率图像,然后按照阈值范围提取有效范围点区域得到二值图像,进而求得色温增益因子,最后对自动色彩均衡算法中的色彩域/空域步骤进行优化,完成图像的色温校正。实验结果表明,该算法有效解决了自动色彩均衡算法产生的图像偏色问题,具有良好的色温校正效果。     

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.     

利用颜色和纹理特征的图像检索技术研究

提出了融合颜色和纹理特征的图像检索算法.在颜色特征的提取中,提出了一种矩形重叠式分块策略对图像进行分块.在对纹理特征提取中,提出了利用共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果以及Gabor小波变换对图像中的局部区域的频率和方向信息的优异性能.利用归一化理论,融合3种不同特征.并通过实验证明该方法能够提高图像的检索性能.     

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。     

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.