多媒体投影教学课件设计的文字-背景颜色匹配研究

该项研究用主观评价方法,在日光灯照明的多媒体投影教学教室条件下,从448种文字-背景颜色匹配中,探索出适合投影系统的最佳投影用文字-背景颜色匹配60种,并且探明投影银幕上的颜色视觉清楚度与前景色和背景色的亮度、对比度(亮度差)以及色调有关。因而建议,在设计投影教学课件时,应选用低亮度的文字颜色与高亮度的背景色匹配,或选用高亮度文字颜色与低亮度的背景色匹配,同时应避免使用低对比度的颜色匹配或同色调颜色匹配。     

一种基于Retinex的矿井非均匀照度图像增强算法

煤矿井下的安全高效生产离不开清晰流畅的监控图像,由于矿井下粉尘多、照度低或点光源照射而形成特殊的非均匀照度环境,使得矿井监控图像整体偏暗,对比度低,带有很强的背景噪声,视觉效果差。针对这一问题,基于Retinex算法,提出了一种在高斯滤波后用迭代矢量法继续分离亮度图像的方法。实验结果表明该方法能有效的增加图像对比度,降低背景噪声,改善图像的整体视觉效果。     

基于Retinex理论的JPEG压缩方法研究

现有JPEG压缩标准推荐的色度与亮度量化表,是通过对自然光照下图像色彩数据的统计和实验获得的,不具备偏色校正功能.为此以Retinex理论为基本计算框架,探究并提出一种新的具有色彩恒常性的JPEG压缩方法.该方法通过构建合适的DC系数矩阵来迭代计算DCT系数的局部空间均值,由此估计出照度分量;然后,对照度分量影响信息和边界方向信息进行综合计算来调整亮度量化表,以达到同时实现偏色校正和图像压缩的效果.实验结果表明,与现有的JPEG方法相比,该方法在保持同等压缩比的情况下,具有更好的偏色校正效果.     

一种基于色彩恒常理论的薄雾图像增强方法

针对薄雾天气下的图像对比度较低,以及光照不均引起的颜色退化失真问题,提出了一种基于色彩恒常理论的薄雾图像增强方法。该方法将Frankle_McCann Retinex(FMR)算法与光照补偿算法系统地结合。首先利用FMR算法来提高图像对比度,再采用光照补偿方法,将彩色图像从RGB空间转换至HSV空间,对亮度分量进行直方图均衡处理;再转回RGB空间,以此提高图像亮度同时保留色彩真实性。实验表明,此方法比传统FMR算法能更有效去除色彩失真,改善退化细节,获得良好视觉效果。     

用于交通治安卡口的全天候视频车辆检测方法

文章针对交通治安卡口应用,提出了一种基于视频的全天候智能车辆检测方法。该方法主要特点是不考虑车辆跟踪,提高了计算速度并避免了跟踪误差,适于嵌入到监控摄像机中;而且自动区分白天/夜间场景。对于白天场景,通过背景剪除、阴影抑制、形态学计算等手段获得运动信息,然后根据车辆的尺寸、对比度与纹理特征实现车辆检测;对于夜间场景,利用车灯的高亮度与对称性特征得到车辆检测结果。该方法快速有效,在现场采集的实际路况视频数据上,白天与夜间车辆检测准确率分别为96.42%和95.96%。     

一种微分与积分投影相结合的眼睛定位方法

眼睛的精确定位是人脸识别预处理的关键步骤,是人脸旋转角度和尺度归一化的前提。文章介绍了一种精确定位眼睛的方法,该算法将眼区灰度总体分布特点与眼部灰度变化特点相结合;将传统的积分投影方法与本文提出的微分投影相结合;实验结果表明,该算法对光照变化不敏感,定位准确率高。     

双向照度数字测光仪

双向照度数字测光仪是一种数字测光表,它采用光敏元件（ＳＰＤ等）,ＣＭＯＳ数字集 路、语音集成电路、Ａ／Ｄ转换器以及ＬＣＤ液晶显示顺等组成,对光照度进行声光及数字处理,能在一个大照度范围指示光照度正常,当光照度低于该照度范围的下限（低照度）或高于该照度范围的上限（强照度）时,电路能自动发出光照度过弱或过强的声光提示以及ＬＣＤ数字照度显示,且电路能自动作出相应的指令指令控制信号,解决了上前照度计（或测     

森林背景下基于自适应区域生长法的烟雾检测

森林背景下,有效的烟雾检测在避免大规模森林火灾方面具有极其重要的意义。当前的研究对烟雾移动得很慢或没有清晰背景的情况下往往表现较差的性能,提出一种针对烟雾检测的自适应区域生长法。采用改进的卡尔曼滤波检测出运动区域,假设烟雾的亮度与视频照度之间存在线性关系,采用支持向量机（support vector ma-chine,SVM）线性回归方法得到烟雾亮度的近似范围,并定义亮度约束,基于检测得到的运动区域,同时考虑亮度约束和纹理约束,蔓延出烟雾区域的主要部分,提取基于区域的特征来做 SVM分类。对比实验结果表明,该方法优于传统的方法,并具有更强的鲁棒性。     

基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法

提出了一种基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法. 利用多尺度高斯函数提取出场景的光照分量,然后构造了一种二维伽马函数,并利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数,降低光照过强区域图像的亮度值,提高光照过暗区域图像的亮度值,最终实现对光照不均匀图像的自适应的校正处理. 通过与经典算法对比表明,本文算法可以更好地降低光照不均匀对图像的影响,提高图像的质量.      

Simulating Human Visual Perception in Nighttime Illumination

This paper presents an image-based algorithm for simulating the visual adaptation of the human visual system to various illuminations,especially in dark nighttime conditions.The human visual system exhibits different characteristics depending on the illumination intensity,with photopic vision in bright conditions,scotopic vision in dark conditions,and mesopic vision between these two.A computational model is designed to simulate multiple features of mesopic vision and scotopic vision,including the chromaticity change,luminance change,and visual acuity loss.The system uses a source image under bright illumination as input.Then assuming that the viewer has already adapted to the new conditions,the color spectrum of the input image is reconstructed to replace the source with modifications of the chromaticity and the luminance of the relighted scene.A bilateral filter is used to simulate the visual acuity loss.The model parameters have clear physical meanings and can be obtained from experimental data to achieve realistic results.The algorithm can be used not only for visual perception simulation,but also as a day-for-night tool to produce realistic nighttime images from daytime images.