基于颜色传递的双波段目标跟踪算法研究

针对复杂背景下Camshift算法容易丢失目标的情况,提出一种基于YCBCR空间将红外与可见光融合图像与彩色参考图像进行颜色传递后,采用Camshift进行目标跟踪的算法。该算法在颜色传递时充分利用双波段图像信息,得到的目标对比度高并且颜色空间较其周围背景突出,增强了目标的颜色概率图,提高了Camshift算法效率。实验表明,通过对可见光图像、经颜色传递后的红外图像以及传统颜色传递方法得到的图像采用相同跟踪算法进行定性分析,在该算法得到的图像中,跟踪窗口中心相对于目标质心仅有3个像素的误差,跟踪精度远远优于对比实验图像的跟踪结果,并且算法的跟踪时间为每帧20.6 ms,达到了实时性的要求。     

基于CbCr查找表的双波段图像彩色融合算法

低照度可见光与红外图像的自然感彩色融合能够显著提高人眼视觉在低照度环境下的情景感知和目标探测能力。基于样本的融合算法是一种快速有效、实时性强的自然感彩色融合算法。针对已有算法在查找表构建和灰度信息利用方面存在的问题,提出一种基于CbCr查找表的双波段图像彩色融合算法。算法采用反向传播神经网络对图像样本的二维亮度向量(Y1,Y2)和二维色度向量(Cb,Cr)进行非线性拟合,从而获得亮度与色度间的映射关系f(Y1,Y2)→(Cb,Cr),并由此构建CbCr查找表。融合时,由输入的双波段灰度图像的亮度Y1,Y2和CbCr查找表获得彩色融合图像的色度Cb,Cr;由亮度Y1,Y2经双层拉普拉斯金字塔融合获得彩色融合图像的亮度YF;为了减小因环境变化导致的色彩映射偏差,对亮度Y1,Y2进行灰度校正。实验结果表明,本文融合图像具有颜色自然、细节丰富、利于(热)目标检测的特点,在清晰度、彩色性、映射准确性方面已经达到甚至优于Toet算法的图像融合效果。     

一种新的全色图像与光谱图像融合方法研究

给出了一种新的综合伪彩色映射技术和小波变换理论的图像融合方法,并将其应用于全色图像和光谱图像的融合中.通过提取两个不同谱段光谱图像的共有信息和特别信息,并进行伪彩色映射融合,来增强目标与背景的对比度.同时将伪彩色映射融合后的图像进一步用IHS变换提取空间信息,在小波变换框架下将其与全色图像进行融合以提高目标的边缘细节信息,使所获得的融合结果不仅包含丰富的光谱信息的同时还具有较高的空间分辨率.仿真图和评价指标表明,该算法在增强目标与背景的对比度以及保留目标信息等方面具有较强的优势.     

红外伪彩色图像的去彩化研究

为适应人眼的感知能力,伪彩色编码技术常被用于处理红外探测系统输出的灰度图像。较于灰度图像,计算机对彩色图像处理所需的存储量与计算量较大。鉴于某些红外设备只提供伪红外图像的输出,因此伪红外图像的去彩色化算法成为该文的主要研究目标。除利用最大值分解、平均值与光亮度法3种常见灰度化算法对伪红外图像的处理外,直接对伪彩色图像进行解码的方式也在文中被用于红外图像的去彩色化。实验基于上述两类方法,对线性与正弦非线性彩虹伪彩色图像的去彩色化进行了研究,并对处理后图像的质量进行了比较。实验结果表明,常规灰度算法处理后的伪彩色图像质量较差,而线性伪彩色图像经解码处理后可完全恢复出原图,实现0均方差;对于正弦非线性算法,虽然存在由量化误差引起的损失,但与原图像比仍有非常低的均方差（0.309 4）与高的峰值信噪比（101.356 0）。     

基于伪彩色融合图像聚类的夜视图像上色算法

提出一种将小波融合和基于伪彩色融合图像的C均值聚类用于图像色彩传递算法中的彩色夜视方法.在色彩传递前将可见光和红外图像进行小波融合得到灰度融合图像作为目标图像,保持了较好的纹理信息和目标信息;再对彩色源网像进行基于连接相对熵的彩色阈值分割;然后针对灰度融合图像的特点,根据一种基于伪彩色融合图像的C均值聚类方法,将伪彩色融合图像的彩色信息作为特征向量应用在夜视图像的分类当中,得到较好的分类效果,并基于此分类结果再进行色彩传递,得到更为自然的彩色夜视图像.实现了对夜视图像的自动色彩传递,得到的罔像色彩较真实.纹理清晰,将有利于人眼的目标识别.     

基于Tetrolet变换的红外与可见光融合

针对目前红外与可见光图像融合速度慢、 融合结果对比度不高且易产生伪影的缺点,提出一种基于Tetrolet变换的改进融合算法。首先,将可见光图像转换到lαβ颜色空间得到三个几乎不相关的彩色通道;然后对其l分量和红外图像分别进行Tetrolet变换,对于低通系数引入邻域能量及其接近度的融合规则。而对Tetrolet系数采用伪随机傅里叶矩阵进行观测并加权融合其观测值;接下来对融合后观测值采用CoSaMP优化算法迭代出融合后的Tetrolet系数,并经Tetrolet重构得到融合后的灰度图像;最后将灰度图像映射到RGB颜色空间获得最终的融合图像。实验证明了本文算法的有效性。     

基于亮度对比度传递的红外与可见光图像融合方法研究

基于亮度一对比度传递技术提出了一种红外和彩色可见光图像的融合方法,该算法通过对红外图像和可见光图像在HIS空间进行二次融合,保留了可见光图像的颜色特性,并获得一幅具有良好亮度和对比度效果的融合图像。实验结果表明该方法融合噪声小、细节缺失少、融合速度快。     

基于迭代导向滤波与多视觉权重信息的红外与 可见光图像融合

为了充分利用源图像重要特征,提出了一种基于迭代导向滤波与多视觉权重信息的红外与可见光图像融合算法.首先,通过一种迭代导向滤波器将输入图像分解为基础层与细节层;其次,利用边角信息、清晰度与对比度来综合确定二进制权重系数,再选择导向滤波对其优化,进一步去除噪声并抑制伪影的产生;最后,应用重构准则对基础层与细节层进行组合,得到融合图像.实验结果表明,与其它多尺度分解相比,该方法具有尺度感知特性,可以更好地分离空间重叠的特征,不仅可以使夜视融合图像的细节信息更突出,还能够有效地抑制伪影.     

基于感知颜色空间的灰度图像伪彩色编码

提出了一种基于感知颜色空间的灰度图像伪彩色编码的新方法。首先建立了灰度级和色调、饱和度和亮度等与人的感知颜色特征之间的函数关系。然后通过感知颜色空间到RGB空间的矩阵变换 ,得到相应的RGB值。最后将其分别送入彩色显示器的红、绿、蓝枪即可得到伪彩色图像。建立了相应的数学模型 ,给出了分析和实验结果 ,并对如何获得符合人们视觉习惯的伪彩色图像等问题进行了讨论。根据不同的实际需要 ,可以方便地建立灰度级与颜色的色调、饱和度与亮度的不同对应关系 ,使产生的伪彩色图像符合人们的感知习惯。用该方法得到的伪彩色是近似均匀的 ,即在不同的灰度级上 ,相邻两灰度级对应的色差近似相等     

基于非负矩阵分解和IHS颜色模型的偏振图像融合方法

针对传统偏振图像伪彩色融合方法存在的不足,提出了一种基于非负矩阵分解和IHS(Intensity Hue Saturation)颜色模型的图像融合方法.首先将偏振信息解析得到的各偏振参量图像作为原始数据集进行非负矩阵分解,得到三幅特征基图像,这些特征基图像包含了场景的大部分偏振信息|然后将三幅特征基图像经直方图匹配之后,分别映射到IHS颜色模型的三个颜色通道,最后变换到RGB颜色空间,得到融合后的图像.实验结果表明,该方法不仅具有较好的色彩表达能力,而且有效地突出了目标的细节信息,提高了图像的可判读性.     

基于四波段图像融合的彩色夜视方法研究

为了在低照度条件下获取目标的彩色图像,提高夜间对目标的识别能力,提出了基于四波段图像融合的彩色夜视方法.采用F-P滤光片设计出了透射中心在三基色光中心波长及近红外波段的四波段滤光片,在各个透射区域的平均透射率均达90%以上;将四波段滤光片设计成圆形滤色轮结构,用分光计测得了各波段滤光片的光谱透射性;对加入滤光片后的系统信噪比进行了分析和计算,分析结果表明加入滤光片不会引入噪声,计算结果表明加入蓝色、绿色、红色和近红外波段滤光片的成像系统的信噪比分别是原来单色微光夜视系统信噪比的19.59%、38.45%、47.28%和46.70%.借助国产超二代像增强器在微光实验室进行了四波段图像采集及彩色图像融合实验,实验时光照度分别为1×10~(-3)lx和1×10~(-1)lx,对获取的图像质量进行了评价.结果表明:在照度为1×10~(-3)lx时,融合的彩色图像在均值、方差和熵这三项指标上均优于过滤后的蓝色和绿色的单色图像,且由于彩色图像中利用了近红外图像进行增强,使得彩色图像亮度更高,颜色分辨性更好;在照度为1×10~(-1)lx时,融合后的彩色图像的信息熵比红、绿、蓝三种基色图像的大,彩色图像携带的信息量更大.本文的研究对彩色夜视成像系统的设计和研发具有借鉴和指导意义.     

基于非对称密码系统的彩色图像加密技术

为了实现对彩色图像的加密,提出一种基于傅里叶变换和非对称密钥加密系统的加密方法。把彩色图像分成三基色分量:红,绿,蓝。然后对这3帧灰度图像的傅里叶频谱进行截取,合成一个目标图像,该目标图像包含了原始彩色图像的大部分信息。对此目标图像的幅度和相位分别用非对称密钥加密系统加密,即实现了彩色图像的加密。 给出了理论分析和计算机模拟结果,实验结果证实了该方法的可行性。     

基于二维彩色靶标的结构光三维测量系统快速标定方法

系统标定是基于结构光投影的主动式光学三维面形测量的关键技术之一,同时也是一项复杂和耗时的工作。提出了一种基于RGB彩色模型的系统快速标定新方法。利用一个彩色的二维平面靶标和由投影仪投影的彩色标记特征图像实现了摄像机和投影仪的同时快速标定,对靶标的每个标定姿态位置只需要拍摄一幅图像即可得到该位置的特征参数。与传统方法相比,标定过程简单快捷,所需的数据量较少。利用该方法对一个结构光三维测量系统进行了现场标定,并测量了一个平面和一个半圆柱物体,实验结果中点到拟合平面的最大距离为0.8039mm,平均误差为0.1693mm。利用该系统恢复半圆柱物体的面形与传统标定方法的测量结果符合得很好。实验表明,由该方法获得的结果准确可用,且标定速度快。     

彩色视觉装置的颜色校正对比实验研究

鉴于利用彩色视觉装置进行在线测量是颜色测量在工业应用发展的趋势,而光源的光谱分布和相机响应函数与人眼的光谱响应曲线的不一致会严重影响测量的精确性,在人工D65光源和LED阵列光源照明下,利用相同的工业相机获取校正图片,采用多项式回归方法在与设备无关空间sRGB和CIEL*a*b*空间进行校正。实验结果显示在校正前平均色差分别为27.68E和16.09E,人工D65光源照明下获取的图片色差较小,校正后不同光源下获取图片的色度趋于一致,分别为2.56E和2.39E。采用sRGB颜色空间,在校正精度、校正步骤、图片显示等方面都要优于CIEL*a*b*空间。以一幅拍摄的实际图片校正为例,显示了色度校正对彩色装置的重要性。     

彩色漫射物体的压缩全息层析成像

漫射物体的压缩全息利用其非相干散射密度函数在统计意义上满足稀疏先验这一假设,可以从多幅散斑图案实现漫射物体的层析重建,避免了散斑和不同平面的散焦图像之间的串扰。将单波长照明条件拓展到红、绿、蓝三色波长,提出一种新的适用于彩色漫射物体的压缩全息层析成像方法,搭建多波长照明条件下漫射物体的层析成像模型,并通过解压缩推理方法有效地分离不同平面的三维非相干密度函数。数值模拟实验表明,所提方法可以在多幅二维彩色散斑图案中成功进行彩色层析漫射物体的压缩重建,有效地抑制了散斑效应以及不同平面的散焦图像之间的相互串扰。     

Switching non-local vector median filter

This paper describes a novel image filtering method that removes random-valued impulse noise superimposed on a natural color image. In impulse noise removal, it is essential to employ a switching-type filtering method, as used in the well-known switching median filter, to preserve the detail of an original image with good quality. In color image filtering, it is generally preferable to deal with the red (R), green (G), and blue (B) components of each pixel of a color image as elements of a vectorized signal, as in the well-known vector median filter, rather than as component-wise signals to prevent a color shift after filtering. By taking these fundamentals into consideration, we propose a switching-type vector median filter with non-local processing that mainly consists of a noise detector and a noise removal filter. Concretely, we propose a noise detector that proactively detects noise-corrupted pixels by focusing attention on the isolation tendencies of pixels of interest not in an input image but in difference images between RGB components. Furthermore, as the noise removal filter, we propose an extended version of the non-local median filter, we proposed previously for grayscale image processing, named the non-local vector median filter, which is designed for color image processing. The proposed method realizes a superior balance between the preservation of detail and impulse noise removal by proactive noise detection and non-local switching vector median filtering, respectively. The effectiveness and validity of the proposed method are verified in a series of experiments using natural color images.     

Color appearance seen through a colored filter of various sizes

It will provide us an effective method to study the color perception of the elderly if we can employ for young subjects a pair of glasses with color property chosen to simulate that of the elderly. One problem has to be solved before using such glasses based on the concept of the recognized visual space of illumination, that is, the size of the glasses. When a piece of a white paper is seen through a yellow filter in a room, it naturally appears yellowish. But if the observer uses the filter to cover his/her eyes entirely the white paper returns to its original white; this is known as color constancy. Between these two extreme cases, the color is expected to change from yellow to white. Chromaticness and hue of an achromatic test chart of a small or large size were determined by the elementary color naming method when the chart was seen monocularly through a red, yellow, green or blue filter, respectively, placed at various distances from the eyes. Chromaticness was large at around 40% when the visual field through the filter was equal to or smaller than the test chart, but it rapidly decreased when the visual field extended over the test chart so that objects other than the test chart were included in the visual field. It decreased to almost zero when the filter was about 5 cm or less away from the eye. It was concluded that we do not necessarily have to use goggles to cover the entire visual field but can use a normal pair of glasses made of colored filters for young subjects to study the color perception of the elderly with understanding that the study is only for the color perception experienced while wearing the glasses.     

基于区域检测与非下采样轮廓波变换的红外与彩色可见光图像融合

针对灰度图像融合的分辨率低及现有的彩色图像融合方法融合的图像色彩不自然、不符合人的视觉感受的特点,在此提出一种基于Snake模型的区域检测和非下采样轮廓波变换(NSCT)的红外与彩色可见光图像融合的方法。首先对彩色可见光图像进行亮度、色度和饱和度(IHS)颜色空间变换提取亮度分量,并用Snake模型对红外图像的目标区域进行检测;然后对亮度分量和目标替换的红外图像应用NSCT分解,对所得到的高频系数采用像素点"绝对值和取大"、低频系数采用基于"亮度重映射技术"的加权融合规则进行融合;通过对融合系数进行NSCT逆变换获得融合图像的亮度分量,最后运用颜色空间逆变换得到融合图像。实验结果表明,所提出的融合方法既能保持可见光图像的高分辨率和自然色彩,又能准确保留红外图像中检测出的目标信息,获得视觉效果较好、综合指标较优的融合图像。     

一种在显微镜照明光路上实现假彩色编码的方法

提出一种在显微镜照明光路上实现假彩色编码的方法，即在照明光路上对光源进行分区彩色编码，以得到彩色化的显微图像。