最优区域与离散小波变换结合的颜色恒常性计算算法

颜色恒常性计算就是通过消除光照对颜色的影响,得到与光照无关的稳定的颜色描述因子。目前基于底层特征驱动的颜色恒常性算法,大多数利用整幅图像的像素信息来估计场景的光照。然而,并不是所有的像素点都包含颜色恒常性计算的有效信息,而且没有考虑像素点周围的空间信息的影响。本文针对这两个问题提出一种基于最优区域选择和离散小波变换结合的颜色恒常性算法,在分割区域上进行不同尺度的离散小波变换,利用得到的小波系数估计出不同区域不同尺度上的误差,选择出误差最小的分割区域用于整幅图像的光照估计。该算法简单易行,实验结果证明可以取得比较好的光照估计效果。     

失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割技术

针对以LSB嵌入法为代表的空间域分割技术由灰度图像分割扩展至彩色图像分割存在分割效果差的问题,提出了失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割技术.通过R红、G绿、B蓝三色元素构建三维立体颜色空间,在该空间内,依据视觉一致性距离,调整像素点聚类中心,进行颜色聚类处理.在应用失真代价动态更新方案下,采用自适应隐写算法进行图像安全隐写,抵抗外界干扰,减少噪点,保证隐藏信息具有不可见性.按照主、次色调进行排序,以子图像块中水平方向和垂直方向两个纹理为主要参数,进行颜色、纹理特征提取.确定图像特征后,依据子图像块区域生长方式,采用基于视觉特征图像分割方法对不同子图像块进行分割.通过实验对比结果可知,该技术最高分割效果可达到90%,具有实际应用价值.     

基于HSI颜色空间分割彩色图像的聚类算法

HSI色彩空间是从人的视觉系统出发,用色调（Hue）、色饱和度（Saturation或Chroma）和亮度（Intensity或Brightness）来描述色彩。本文提出了一种新的彩色图像分割方法,根据HSI颜色空间色调和亮度的二维直方图进行分割。     

基于Retinex模型的彩色图像全局增强算法

介绍了基于颜色恒常性理论的亮度感知Retinex模型,通过对HSV空间亮度图像的快速高斯滤波和全局γ变换,估计场景的光照信息,获得仅包含物体本身特性的反射信息图像,进而实现图像增强.主观视觉观察以及客观定量计算结果均表明,对于受光照等因素影响的可视性较差的图像,基于Retinex模型的彩色图像全局增强算法效果十分显著.     

采用精确抠图的单幅自然图像背景虚化合成方法

针对小光圈镜头下的单幅自然图像背景虚化问题,提出一种基于精确抠图的单幅自然图像背景虚化合成方法.首先,利用GrabCut算法对单幅自然图像的前景对象进行初始抠图;其次,采用基于局部二值模式算子的颜色恒常性算法提取图像纹理,并对初始抠图实现精确割图;然后,通过双边滤波虚化背景部分;最后,将精确分割后的前景部分与虚化后的背景部分合成.仿真结果表明：文中算法可以获得高质量的分割和视觉自然的背景虚化效果.     

基于人眼视觉机理的雾霾图像质量提升算法

针对目前主流去雾算法结果尚未达到人眼视觉愉悦度且消耗计算资源大等不足,以人眼视觉特性规律为指导,运用亚当斯区域曝光理论与非下采样Contourlet多尺度分析工具,在HSV彩色空间中提出一种雾霾背景下的彩色图像质量提升算法。该算法采用最大视觉显著度作为中度灰基准,模拟人眼控制瞳孔曝光程度,适度拉伸亮度分量的动态范围;鉴于雾霾遮掩图像大量细节特征,仿照人眼多频信道分解特性,将处理后的亮度分量纳入改进的非下采样Contourlet滤波器组以凸显图像边缘信息;依据颜色恒常性原理,色调分量保持不变,通过统计彩色图像各分量间的先验信息,融合亮度与色调分量,构造线性变换以校正饱和度分量,使各颜色分量间维持良好的相关性。实验结果表明:本文算法能有效提升雾霾图像的视觉效果,具有较好的实用性和较少的计算资源消耗。     

基于亮度划分MSR的视觉图像增强

针对复杂天气条件下多尺度Retinex(MSR)方法不能很好地体现图像的局部特征和细节,引入了基于亮度划分的预处理,实现了一种新的MSR方法.首先将彩色图像转换为更适合人类视觉系统的HSI颜色空间,提取亮度分量Ⅰ;然后用对数图像处理(LIP)模型将图像按亮度划分为不同的区域,对各亮度区域采用相应尺度的Retinex算法...     

接触网风偏检测的亮度矩寻优分割算法

介绍电气化铁道接触网风偏视觉检测原理,以视觉检测的图像处理为背景提出一种能够适应不同光照条件的彩色图像分割算法.该算法融合彩色图像的一阶亮度矩和对比度信息,通过线性亮度寻优优化图像的一阶亮度矩,并以图像的初始一阶亮度矩为基准亮度进行对比度拉伸,实现对目标区域颜色特征的放大;同时,以特征点靶面的像素面积为目标值,以不同寻优亮度下图像的合格像素点统计量为寻优变量,对两者的关系曲线和最佳目标逼近方式进行了深入研究,确定合理的初始寻优亮度及寻优方向.最后,以现场采集图像为训练样本对算法进行验证和分析.研究结果表明:该方法能够实现彩色空间下接触网风偏目标特征点的有效、准确分割,对复杂光照条件具有良好的适应性和算法鲁棒性.     

基于双帧图模型的视频物体分割

通过将空间及时序信息有效结合, 提出基于双帧图模型的单目视频物体分割算法。首先, 通过手工交互得到初始帧的分割, 并据此训练获取前景物体及背景的颜色模型。然后, 利用双帧图模型融合当前帧的颜色信息以及由颜色差得到的空间和时序约束。根据观测到的颜色差异与物体运动的线性关系, 提出运动自适应的时序约束因子, 它能够随视频中物体运动变化自适应地调节。最后, 通过二值图割法计算当前帧的分割结果并更新颜色模型。利用双帧图模型可循序地对视频中的下一帧进行分割。实验结果证实, 提出的自适应时序约束因子可以提高物体分割结果的准确性和时序一致性, 量化指标表明此算法在视频物体分割中可获得更优结果。     

基于人眼视觉特性的Curvelet域低照度图像增强

针对低照度下图像降质严重的问题,提出了一种基于人眼视觉特性和Curvelet变换的低照度图像增强算法。首先将低照度图像转换至"色调-饱和度-亮度"(HSI)颜色空间,在Curvelet域中分解亮度参量得到不同尺度、不同方向的子带分量,以此构建人眼视觉模型;然后利用模型的亮度遮蔽特性和亮度-对比度遮蔽特性对高频分量进行非线性增强,同时对低频分量进行非线性拉伸;最后通过Curvelet逆变换重构亮度参量,结合原始图像的色度和饱和度分量将图像转换至原色彩空间,得到增强后的低照度图像。实验结果表明,该算法可以有效提升低照度图像的对比度和亮度,保持图像的细节信息,抑制图像噪声。     

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.     

自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

具有细节补偿和色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法

针对带色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法(MSRCR)在分离图像光照信息时未保留部分细节信息,导致结果图像出现细节模糊和颜色失真的问题,提出了一种具有细节补偿和色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法(MSRCD).该算法利用Retinex理论的基本原理将高动态范围图像分为反射层和光照层,先使用双边滤波从图像光照层中提取出细节信息进行补偿,然后从图像的反射层中分离出基本层信息并进行自适应调整,压缩其动态范围,最后通过色彩校正还原图像颜色.实验结果表明,与MSRCR算法及基于双边滤波的算法相比,MSRCD算法的处理结果保留了更丰富的细节信息,色彩逼近于真实场景且避免了光晕的产生.     

基于有限维线性模型的监督颜色回归恒常性算法

提出了一种监督颜色回归恒常性算法，可将某种光照条件下获得的颜色值转换到囊先确定的标准光照下的颜色值，该算法基于表面反射的有限维线性模型，利用多元线性回归方程的最小二乘法求解转换矩阵和修正矢量，给出了算法的基本思想和实验结果，同以前的算法相比，本算法应用条件几乎不受限制，且简洁有效。     

一种室内彩色图像的分割方法

讨论室内彩色图像的区域增长法分割技术．直接使用彩色图像作分割，效果并不理想．可以利用室内图像中非金属目标界面反射较弱的特点，简化反射模型，使用规一化彩色，然后再作区域增长，这样分割的效果令人满意．实验结果表明了这一点．     

人眼明度视觉空间频率传递特性的研究

为描述人眼视觉系统对空间复杂颜色刺激的信息处理机制,研究人眼视觉系统空间频率信息传递的多通道特性.设计心理物理实验,测量人眼视觉系统在感知均匀色空间CIELAB明度通道上的对比度敏感度数据.实验选取明度轴上5个明度值作为颜色样本,制作明度对比度随正弦波频率调制的图像刺激序列,挑选正常视觉观察者,采集5个明度样本的12个空间频率的对比度敏感度数据.对实验数据进行相关性分析发现:单个明度样本的不同空间频率对应的观察值之间是非线性相关的;随着明度样本数量增多,观察值之间的线性相关性增强.因此,人眼视觉系统对明度颜色通道的信息处理机制可用线性模型描述;明度颜色通道的空间频率传递特性可用3条空间频率调谐曲线表征;3条空间频率调谐曲线作用的频段不同,峰值不同,表现了人眼视觉系统具有不同的空间频率感受野.      

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。     

结合均值偏移和多特征的自动人头识别

为提高固定单目垂直摄像方式下人头目标识别的正确率,提出一种新的头部目标区域获取方法。首先给出基于Mean-shift的人头目标分割算法,由于综合考虑了像素点在空间信息和色彩信息的联系,能够较为完整地分割出人头部目标候选区域。在此基础上,基于运动人头区域的轮廓具有近似圆形以及人头发色具有聚类性2个关键特征,提出并建立了基于发色信息的头部区域评价模型和基于连通域边缘轮廓的头部目标评价模型来实现人头部目标区域的识别。实验结果表明,提出的算法能有效抑制光照的影响和消除与发色分布类似的伪目标,静态图像检测正确率约为89.4%。     

示温漆色彩量化及其图像分割算法研究

提出了一种基于颜色聚类和区域特征相结合的示温漆图像分割算法。利用PGF滤波算法进行图像的噪声滤波,通过聚类算法在HSV颜色空间对示温漆图像进行色彩量化,最后利用区域增长和合并方法达到分割目的。实验结果表明,与其它针对自然真彩图像分割的算法相比,本算法的计算复杂度相对较小,对示温漆图像分割的效果良好。