有色纤维的配色方法研究

在Steams—Neochel的模型的基础上，应用光谱配色和三刺激值算法。对18个混色粘胶纤雏的处方进行了匹配并比较了两种算法的优劣．结果说明，上述两种算法均可以应用于纤维的色彩匹配，而三刺激值算法的配色色差曼小．图3，表3，参10．     

基于遗传算法的室内装饰材料色彩合理搭配方法

为了解决传统方法计算过程极为复杂对专业知识的采集信息不完整,无法覆盖整个色彩搭配领域,无唯一最优解的弊端,通过遗传算法研究了室内装饰材料色彩合理搭配方法。通过三维部件与色彩构成遗传算法中染色体进行遗传编码。将RGB转变成HSL,计算色彩不和谐系数,充分分析了室内装饰材料色彩搭配时的调和度,求出视觉舒适度。通过色彩搭配和谐度、色彩搭配调和度和视觉舒适度三部分加权组成室内装饰材料色彩搭配适应度函数。利用遗传算法的选择、交叉和变异操作获取适应度最高的个体,设置停止迭代条件,得到室内装饰材料色彩合理搭配结果。结果表明:所提方法色彩搭配结果有更好的色彩舒适性;通过色彩搭配结果评价调查发现,大部分顾客对采用所提方法得到的室内装饰材料色彩搭配方案的评价结果为非常满意或满意,方法操作简单。可见所提方法搭配色彩合理,性能优越。     

A Four-color Matching Method Combining Neural Networks with Genetic Algorithm

A brief review of color-matching technology and its application of printing RGB images by CMY or CMYK ink-jet printers is presented, followed by an explanation to the conventional approaches that are commonly used in color-matching. Then, a four-color matching method combining neural network with genetic algorithm is proposed. The initial weights and thresholds of the BP neural network for RGB-to-CMY color conversion are optimized by the new genetic algorithm based on evolutionarily stable strategy. The fourth component K is generated by using GCR (Gray Component Replacement) concept. Simulation experiments show that it is well behaved in both accuracy and generalization performance.     

改进rank变换的多窗口彩色图像立体匹配算法

为克服环境变化和双目相机的差异带来的干扰,针对传统立体匹配算法在视差不连续区域存在误匹配率高等问题,提出一种在rank变换域中对彩色图像进行多窗口匹配的算法.首先对标准图像库中的彩色图像进行分等级的改进rank变换,将图像从彩色空间变换到秩空间;然后采用改进的绝对值指数方法计算像素的颜色相似性,减少噪声和光线差异的干扰;最后利用快速多窗口算法进行匹配.实验证明该文算法有较强的抗噪性,能获得实时鲁棒的匹配结果.相对于固定窗口非参数变换匹配算法在视差不连续区域匹配精度提高了18.5%.     

一种基于颜色直方图的图像检索方法

在环形颜色直方图基础上采用具有视觉一致性的颜色空间——HSV,并把各通道分别进行非等间隔量化,采用各通道向量加权的形式把各通道组合为一个特征向量作为环形颜色直方图的颜色值,最后采用扩展的直方图交算法进行相似性匹配。实验验证了这种方法的有效性。     

Color Matching of Pre-colored Fiber Blends Based on Two-Constant Kubelka-Munk Theory

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＩｎｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｃａｒｐｅｔｙａｒｎａｎｄｃｅｒｔａｉｎｔｙｐｅｓｏｆｔｅｘｔｉｌｅｙａｒｎ ,ｔｈｅｆｉｂｅｒｓａｒｅｆｉｒｓｔｄｙｅｄｔｏｔｈｅｄｅｓｉｒｅｄｃｏｌｏｒａｎｄｓｐｕｎ .Ｔｈｅｎｆｉｂｅｒｓｗｉｔｈｗｉｄｅｌｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｌｏｒｍｉｇｈｔｂｅｂｌｅｎｄｅｄｔｏｇｅｔｈｅｒｔｏｐｒｏ ｄｕｃｅａｄｅｓｉｒｅｄｃｏｌｏｒａｓｗｅｌｌａｓｓｐｅｃｉａｌｅｆｆｅｃｔｓｉｎｔｈｅｒｅｓｕｌｔｉｎｇｙａｒｎｓａｎｄｆａｂｒｉｃｓ.Ｉｎｔｈｉｓ…     

一种基于算法融合的运动目标跟踪算法

为了提高目标跟踪算法在复杂环境下的稳健性,提出了一种将基于颜色特征的均值漂移算法和SURF(Speeded UpRobust Features)特征匹配算法相融合的目标跟踪方法。该算法首先采用颜色特征和SURF特征分别描述目标模板,利用均值漂移算法快速估计目标局部最优解。但仅采用单一颜色特征来估计目标位置,跟踪误差逐渐累积;采用SURF算法精确估算目标位置和尺度,及时修正累积误差。最后根据相似性度量Bhattacharyya系数选择较优的结果作为当前帧跟踪结果,且更新目标模板。实验结果表明,算法在目标发生较大形变、尺度变化、周边具有表观相似目标时具有很强的稳健性,且满足跟踪实时性要求。     

印刷油墨配色实验系统的设计与实现

为满足高校印刷工程类本科生实验教学需要,开发了印刷油墨配色实验系统。该系统在确保配色精度的基础上依据实验教学的需要,采用模块化设计方案,并同时进行配色算法和软件的研究和设计。利用该系统能进行印刷油墨的配色实验教学,有效模拟实际配色实验流程,通过修改其中的模块可以进行油墨和色彩相关实验的设计和验证,有助于提高学生的创新实践能力。     

基于RGB比例空间的立体匹配算法

实际场景中, 由于光照条件不同, 使从不同角度获得的、对应同一场景的图像像素对的RGB 值不同,从而导致匹配错误, 为了改善此问题, 根据RGB 色彩模型, 形成RGB 比例空间, 提出基于RGB 比例空间的自适应权值算法。实验结果表明, 在光照条件不同时, 与传统的基于RGB 空间的匹配算法进行比较, 该算法可以得到更准确的视差图。     

基于综合特征的图像检索

 基于内容的图像检索在多媒体数据库管理中得到越来越多的重视,介绍分别基于颜色、形状、纹理特征3种图像检索的方法.在利用单一特征检索的基础上,进行了组合特征的检索比较,提出了1种特征匹配算法的动态分配.对真实图像数据库的检索实验表明,这种方法的检索效果很好.     

一种基于互相关的图像定位匹配算法研究及应用

提出了一种基于互相关的图像定位匹配算法.该算法利用互相关实现图像定位匹配,同时采用了金字塔分层来弥补互相关匹配带来的大运算量的不足,克服了以往图像匹配中精度低的缺点,匹配精度可以达到亚像素甚至1/100像素级;通过在印刷质量自动化检测系统中的应用,验证了该算法的高精度与高速度特性.     

基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法

当前图像伪造检测算法大多采用最近邻与次近邻比值法进行特征匹配来完成图像伪造检测,存在较多的错误检测以及漏检测现象,基于此提出了一种基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法.首先,基于FAST算法与Bresenham方法,构造以像素点为中心的圆形区域,提取图像特征;然后,通过梯度直方图统计法判定特征点的主方向,以特征点为中心建立两级同心圆,并通过求取同心圆在指定方向上的梯度特征,生成特征向量和特征描述子;最后,提取特征点的HSI颜色分量,将HSI颜色分量以及特征点的特征向量作为双重特征,设计了双重特征匹配法则,实现特征匹配.引入Hough变换,对匹配特征点进行聚类,定位伪造内容.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的检测正确度与鲁棒性能.     

采用不变矩图像匹配与直方图的仪表识别算法

为了解决当前仪表识别算法在机床仪表状态信号多变、实时性强的环境下状态识别错误的不足,设计一种基于不变矩图像匹配与直方图的在线仪表识别算法.首先,基于不变矩特征,通过图像的重心坐标获取其中心不变矩,设计图像匹配算子,并根据仪表灯的匹配度量值定位当前状态信号位置.然后,根据定位到的信号中心点坐标,提取出状态信号外接最小矩形.最后,依据信号灯颜色的直方图特性,计算出反投影直方图,实现对状态信号颜色的判断.实验结果表明:与当前机床仪表识别技术相比,面对机床仪表状态信号多变的环境时,文中算法具有更高的识别精度.     

双透射率成像模型与Retinex 融合的水下图像清晰化

针对水下图像出现的颜色失真、对比度低、雾化现象等问题,提出双透射率成像模型与Retinex融合的水下图像清晰化方法.首先,采用基于改进双透射率成像模型的复原算法,用以解决图像雾化以及亮度失衡;其次,在带色彩恢复的多尺度Retinex增强算法中引入引导滤波,解决图像色偏问题;此外,引用自动色彩增强算法,有效提升对比度;最后,将三个输入图像与结合对比度、显著性、饱和性得到的对应权重图采用多尺度融合框架得到清晰化水下图像.实验结果表明,与现有新颖算法相比,所提方法可以最大程度地将多种单一算法的优势有效结合起来,水下彩色图像质量评价指标(underwater color image quality evaluation,UCIQE)均值高于各比较算法6.03％且加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)特征匹配点明显提升,算法能在保留图像细节的同时有效校正色偏现象、提升图像对比度及清晰度,更符合人眼的视觉效果.     

基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像,提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法.算法首先利用特征提取与边缘检测对图像进行预处理,并且将特征匹配与最小二乘算法相结合,从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配.实验表明,该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷,图像矫正效果良好,是一种有效的畸变图像矫正算法.     

改进的SURF算法在彩色车载影像匹配中的应用

在分析了具有尺度不变特征的鲁棒特征加速算法(SURF算法)的基础上,提出了一种基于高斯颜色模型的增维彩色SURF算法.该算法将RGB颜色模型转换到高斯颜色模型,使用SURF算法(增加了48维颜色特征描述向量)进行匹配,再使用核线约束剔除误匹配.结果表明:尽管相对于原有的SURF算法略微增加了计算量,但是在匹配点对数、匹配正确率、匹配点分布均匀性上都具有明显的优势.     

一种快速单模式准确匹配算法

引入连续跳跃查找文本的思想，提出了一种新的单模式精确匹配算法，其最优条件下的时间复杂度为O[n/(m 1)]，新算法的平均时间复杂度分析表明其具有优越的查找性能，对比实验结果显示，新算法的性能优于目前所见的同类算法，特别是在模式较短的情况下，优势更为明显，这一特点非常适合于自然语言文本的检索。     

IDS中一种快速模式匹配算法

网络入侵检测系统的效率取决于模式匹配算法选择.分析了目前网络上最常用的BM算法及其不足,在此基础上提出了一种更高效的改进算法.该算法利用已匹配字符的信息,增加了坏字符方法的右移量,提高了匹配的效率.实验测试结果表明该算法能够有效提高网络入侵检测系统的检测速度.     

基于模板匹配的图像配准算法

在研究传统图像匹配方法和分色理论的基础上，提出了基于模板匹配的图像配准算法．在将标准图像和待测图像分别分色的基础上，采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板匹配，并根据匹配数据，对图像进行平移、缩放及旋转操作，使两幅图像能够在空间上配准．实验表明，算法的效率和精度与采集设备的分辨率、模板选取以及匹配区域大小等因素有关，与传统图像配准算法相比，效率和精度分别提高了30％和35％以上，不仅满足了彩色精密印刷品质量检测的要求，而且还可应用于其他图像快速配准的过程中．     

彩色图像的边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多,但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。本文提出一种新的彩色图像的边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整,而且具有较强的抗噪性。