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。     

基于变换域PCNN的近红外与彩色可见光融合

针对近红外与彩色可见光图像融合后对比度低、细节丢失和颜色失真等问题,提出一种基于多尺度变换和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN-pulse coupled neural network,PCNN)的红外与彩色可见光图像融合的新算法。首先将彩色可见光图像转换到HSI（hue saturation intensity)空间,HSI色彩空间包含亮度、色度和饱和度三个分量,并且这三个分量互不相关,因此利用这个特点可对三个分量分别进行处理。将其亮度分量与近红外图像分别进行多尺度变换,变换方法选择Tetrolet变换。变换后分别得到低频和高频分量,针对图像低频分量,提出一种期望最大的低频分量融合规则;针对图像高频分量,采用高斯差分算子调节PCNN模型的阈值,提出一种自适应的PCNN模型作为融合规则。处理后的高低频分量经过Tetrolet逆变换得到的融合图像作为新的亮度图像。然后将新的亮度图像和原始的色度和饱和度分量反向映射到RGB空间,得到融合后的彩色图像。为了解决融合带来的图像平滑化和原始图像光照不均的问题,引入颜色与锐度校正机制(colour and sharpness correction, CSC)来提高融合图像的质量。为了验证方法的有效性,选取了5组分辨率为1 024×680近红外与彩色可见光图像进行试验,并与当前高效的四种融合方法以及未进行颜色校正的本方法进行了对比。实验结果表明,同其他图像融合算法进行对比分析,该方法在有无CSC颜色的情况下均能保留最多的细节和纹理,可见度均大大提高,同时本方法的结果在光照条件较弱的情况下具有更多的细节和纹理,均具有更好的对比度和良好的色彩再现性。在信息保留度、颜色恢复、图像对比度和结构相似性等客观指标上均具有较大优势。     

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Tetrolet变换的彩色水下图像清晰化算法

为了对水下图像传感器获取的彩色图像进行清晰化处理,提出一种lαβ色彩空间的图像清晰化算法。将捕获到的彩色水下图像进行暗原色初步复原后,映射RGB空间至lαβ三通道进行清晰化处理。采用Tetrolet变换方法处理亮度通道l,对包含大部分的轮廓、边缘等线性细节的高频分量采用Bilateral滤波器处理,对包含大部分能量的低频分量进行非局部均匀滤波处理,然后将处理后的高、低频分量进行反向Tetrolet变换得到复原的亮度通道图;对α、β通道的色彩偏差进行空间均值颜色校正,得到复原的α、β通道图。将处理后的非彩色通道图和彩色通道图反向变换至RGB通道,更新透射率,得到清晰化的彩色水下图像。实验结果表明,该算法对彩色水下图像的复原效果较好,在图像色彩的提升和边缘细节的描述方面效果显著。     

基于色彩空间非线性变换的彩色图像边缘检测

为了在边缘检测中有效的利用图像的色彩信息,提出了基于色彩空间非线性变换的彩色图像边缘检测算法。该算法利用了ιαβ空间信道相关性低的优点,采用基于Sobel算子的色度差算子进行边缘检测。实验结果表明:该算法不但可以检测出亮度变化剧烈区域内的物体边缘,而且还可以检测出在光线很暗的区域内不同颜色物体的边缘。因而可以极大的提高图像边缘的检测效果。     

彩色编码投影光栅三维轮廓术中分色问题的研究

针对彩色编码投影栅三维轮廊术所需的分色技术要求,根据光度学的原理,提出了一种由RGB格式到HIS格式的变换关系,同时给出了逆变换关系式,亮度I定义为R,G,B三个分量的平均值,白度S定义为R,G,B三个分量中最小的分量除以亮度值。用R．G．B三个分量中的最小值去减另外两个分量,得到该像素所对应的光谱色,然后由这两个分量的比值来确定色度H。在HIS格式中将亮度与颜色信息分离开,在进行分色处理时可以不受亮度变化的影响,通过设定固定的阈值,可以将红,绿,蓝,青,品,黄几种颜色有效地区分开来。     

修正Retinex照射反射模型的彩色图像增强

介绍了修正Retinex照射反射模型的彩色图像增强方法,引入了非线性变换函数修正彩色图像的照射分量和反射分量。由于全局对比度增强函数能够拉伸图像的照射分量,所以改善了全局视觉效果。非线性S型函数对较大和较小的反射分量值改变较小,对中间值改变较大,从而改善了图像的局部对比度。在RGB彩色空间和其他色度亮度彩色空间中的处理结果都没有出现彩色失真的现象。     

面向对象的高分辨遥感影像阴影探测方法

利用阴影在色调亮度饱和度颜色空间中低亮度、高色调和高饱和度的特性,对高分辨率遥感影像做过分割处理,并将影像从红、绿、蓝颜色空间转换到色调、亮度、饱和度颜色空间,利用色调、亮度、饱和度三个分量构造一组能够更好区分阴影和其他地物的新型阴影探测指标.对阴影指标做面向对象处理,得到一种保持空间几何形状的阴影指标结果;根据最大类间方差法计算得到最佳阈值,并做直方图阈值分割,最终得到阴影探测结果.实验结果表明,该方法可以有效地将阴影与其他地物分离开来.     

基于深度卷积神经网络的低照度图像增强

针对低照度条件下图像降质严重的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的低照度图像增强算法。该算法根据Retinex模型合成训练样本,将原始低照度图像从RGB (Red Green Blue)空间转换到HSI (Hue Saturation Intensity)颜色空间,保持色度分量和饱和度分量不变,利用DCNN对亮度分量进行增强,最后将HSI颜色空间转换到RGB空间,得到最终的增强图像。实验结果表明,与现有主流的图像增强算法相比,所提算法不仅能够有效提升亮度和对比度,改善过增强现象,而且能够避免色彩失真,主观视觉和客观评价指标均得到了进一步提高。     

色度亮度空间中的线束端子显微图像分割

为提取检测线束端子质量的相关数据,提出一种在色度亮度空间中分割线束端子显微图像的算法。该方法利用线束端子显微图像的颜色分布特点,用阈值法分割线束端子。通过分析线束端子显微图像的颜色特点,把彩色图像转换至色度亮度空间。为了保证图像内部的颜色均匀,对其中的色度向量进行滤波。借助获取色度向量的红色通道,考虑红色通道直方图双峰夹一谷和双峰夹多谷情况下阈值并分割图像,使用数学形态学方法处理二值图像获得内径轮廓。实验结果表明,分割得到的端子内径轮廓周长偏差小于0.1%,表明此方法可以准确地分割线束端子显微图像。     

基于显著兴趣点颜色及空间分布的图像检索新方法

提出了一种基于显著兴趣点的图像检索新方法，此方法主要有显著兴趣点检测、基于显著兴趣点的特征描述和相似性度量三个步骤.先使用一个自适应滤波器对图像进行滤波，然后提取显著兴趣点；以显著兴趣点为线索，设计了一种基于显著兴趣点的环形颜色直方图，既利用了显著兴趣点的局部特征，又考虑了显著兴趣点的空间分布结构；用图像间的环形颜色直方图距离来度量图像间的相似性.该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性，而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷.实验结果表明，该方法对图像检索非常有效.     

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。     

彩色图像边缘检测及其在图像融合中的应用

提出了一种新的基于小波变换的彩色图像边缘检测方法,运用噪声和微弱边缘的识别以及动态双域值的选取,使得检测出来的边缘定位精度高,抑制噪声性能好。利用基于区域特征的信息融合策略,比较待融合图像的边缘点的值和区域能量特征值,选择特征突出者对应的原始图像区域组成融合结果。实验结果表明,该算法可以良好地保留两幅图像的细节信息,得到高质量的融合图像。     

基于多光谱和sRGB空间的自然植物色的重现

多光谱成像技术在颜色科学方面的应用主要在于准确的记录和复制拍摄场景的颜色信息。针对目前基于光谱的颜色重现设备昂贵、复杂和实现起来困难的问题,提出了物体颜色从反射光谱空间向sRGB颜色空间变换的方案。在遵循sRGB标准的设备上重现了D65光源下的218种自然植物颜色,所显示的颜色与植物反射光谱实物对应的名称一致。对8个自然植物在9种不同光源下和在sRGB空间下的颜色进行了预测显示。所提出的方案对在网络环境下实现相同实物在不同照明环境下的场景显示提供了可行的途径。     

Determination of edge correspondence using color codes for one-shot shape acquisition

A robust method for measuring 3D shapes is proposed, in which only one stripe pattern image is required. To determine edge correspondence, we match color codes instead of edge codes because the former are more stable and immune to the standard deviation of the Gaussian filter in edge detection and width of the color band. The color code is identified by K-means. This method exhibits huge advantages in adaptability and automation over thresholding techniques. The proposed decoding method is compared with two well-known algorithms, dynamic programming and multi-pass dynamic programming. Using ground truth, we evaluate the performance of the methods in measuring three different objects. Quantitative and qualitative comparisons are shown in the experiments, and results affirm that our method is effective and robust.     

The segmentation of timber defects based on color and the mathematical morphology

Wood has the texture of natural beauty and elegant color so that it can be widely used in the construction and furniture. So people put the special focus on the texture of wood and they are nearly particular about its color. According to the conventional segmentation method, the characteristics of the wood and the actual production process in a short time of the request, this paper presents a segmentation method of wood panel based on color difference and mathematical morphology. In the HSI space, it firstly focus on select morphological edge detection of H component and I component. Instead of considering the small pixel blocks, it uses median filter to clear it to retain accurate edge image. So edge detection is characterized by the H-component of the color model, then region growing is based on edge information, in order to overcome defects of pseudo edge. In this paper, it uses the boundary information to select seed points automatically, then it takes a regional model of the regional boundary for the region growing, and finally it splits out a defective portion of the timber well.     

A recursive color image edge detection method using Green's function approach

In this paper, an extended version of image edge detector using Green's function approach is proposed for detection of edges in the color vector space field. In the proposed method, the relationship between the Red, Green and Blue components is considered to design a differential operator for detection of edges in color images. By using the proposed operator, partial derivatives of all components of color image can simultaneously affect on the edge detection process. Therefore the proposed method can preserve the vector nature of color images during the edge processing stages. Also, the proposed method is compared both quantitatively and qualitatively with other color edge detectors. Experimental results show that the proposed method can efficiently preserve the edges even when the color images corrupted with different levels of noise.     

基于Munsell新标系统的色差公式的均匀性研究

利用Munsell体系中色卡分布的视觉均匀性,对CIELAB及基于CIELAB的典型色差公式CMC、CIE94和CIEDE2000的原始形式(k1=kc=kH=1)在色差计算上的均匀性进行了测试和评价.采用Munsell颜色立体中不同位置和方向上的等距数据作为测试的输入数据对,借助性能因子(Performance Fa...