半色调印刷品中光传播过程的蒙特卡罗模拟

基于蒙特卡罗方法思想,结合半色调印刷品网点的结构属性,提出一种研究半色调印刷品呈色性质的模拟方法。考虑光的粒子属性,以程序化语言描述光子在半色调印品中的传播历程,涵盖光子从入射到传播终止的全过程,体现承印物、油墨、网点形状以及面积率变化对光散射行为的影响。对175lpi的不同网点结构模拟结果表明:该算法能合理模拟光与印品相互作用,适用于光子在多种网点结构中的散射模拟。模拟后的光子能量及位置分布均能可视化显示,经统计分析可转化为反射率、光子分布,散射距离等信息,为半色调印品的微观研究及质量控制提供一种新思路。     

基于分通道自适应匹配的梯度保持色彩迁移算法

本文针对经典Welsh与Reinhard算法进行改进，提出一种基于分通道自适应匹配的梯度保持色彩迁移算法。引入L、a、b三通道作为匹配依据，因通道间的序列不相关，对单一通道进行处理时不会影响到另外两通道，消除了RGB颜色模式中单一目标区域易受多通道影响的弊端；对整体灰度值相近的图像，将色度均值差异最大的待处理区与背景区通道及参考图像对应通道进行自适应匹配，解决了Welsh算法对灰度差异小或灰度范围重叠的彩色源图像分级易造成误判的问题。然后引入梯度因子，同参考图像与源图像标准差比值作加权运算，将结果作为本文改进迁移算法的缩放比例系数，对匹配到的每组像素采用保持梯度的色彩迁移算法进行着色，避免了Reinhard算法易出现色彩细节信息丢失、阶调间过渡不自然等问题。实验证明，本文改进算法所得目标图像的彩色化效果均优于经典Welsh与Reinhard算法，极大提升了色彩迁移算法的灵活性与适用性。     

Lab分通道直方图的彩色图像分割算法及应用

本文针对传统灰度直方图分割法未综合考虑图像色度及纹理特征、对灰度差异不明显或灰度范围重叠的图像出现过分割或欠分割等问题，提出一种新的基于Lab分通道直方图的彩色图像分割算法，引入具有序列不相关性的亮度L通道、红绿a通道及蓝黄b通道3种分割依据，通过Newton插值法进行拟合运算，可针对不同亮度、色度属性图像进行自由选择，并运用邻域灰度值相匹配原则解决相邻目标区域边缘像素的准确匹配问题，分局部、分形态、分区域实现图像中不同目标的提取。经验证，该法对区域亮度差异较大图像及区域色度差异显著于亮度差异图像的分割效果，均优于传统灰度直方图分割法，极大提升了直方图分割算法的适用性。将其与经典Reinhard色彩迁移算法结合，将源图像感兴趣目标区域经分通道分割后分别进行色彩迁移变换，较好解决了经典Reinhard算法对图像非目标区域的干扰、色彩误传及阶调层次损失严重等问题，突破传统迁移算法只能整体着色的局限性，实现分区域精准着色。