基于增强处理和HSV变换的多源图像彩色融合及评价

在分析可见光图像、中波红外图像和长波红外图像特性的基础上,将3幅图像进行增强处理.根据冷暖色调对人眼不同的舒适度,确定3幅图像与R、G、B通道的对应方法.利用HSV彩色空间变换,优化融合结果.通过主、客观2方面对融合结果进行分析评价.

多源图像彩色融合效果评价研究

通过采用简单、基于增强处理和HSV变换、基于人眼视觉特性及YIQ变换的彩色融合得到4幅图像,分别对其进行主观和客观评价.主观评价实验对同一场景的可见光、中波红外和长波红外图像进行了不同的算法处理,将获取结果用于直方图统计对比分析.客观评价采用基于YIQ变换及加权平均的方法进行图像比较,并直接用对比度R、粗糙度G和熵B比较融合结果,提出应采用主、客观结合的评价方法.

网络试题库的开发与实现

介绍了网络试题库的设计思想,重点阐述了其在网络环境下基于ASP技术和Access数据库技术的实现方法。该系统以计算机网络为基础,结构上划分为数据库、应用和打印输出3个抽象层,实现了试题库的建立,试题的录入、修改、相关查询、自动组卷、手动组卷、试卷的生成、编辑和打印等功能。系统生成的试卷都存放于特定的数据表中,便于随时编辑、测试和打印。此外,该系统还具备一定的安全性和开放性。

红外中波细分图像的伪彩色增强

提出了基于lαβ颜色空间变换和小波包变换的红外中波细分波段图像的伪彩色增强方法.利用lαβ变换将两个细分波段RGB彩色映射的伪彩色图像的颜色和亮度信息分离,通过二维小波包变换得到两个细分波段的融合图像,将融合图像和颜色信息经过lαβ逆变换形成伪彩色增强图像.实验结果表明,同简单彩色映射图像相比,伪彩色增强图像的局部标准偏差和局部熵都有增加,从而使图像具有更好的感知效果.

《计算机网络》课程教学系统的设计与开发

为了满足多模式教学的需求,本文从网络技术与现代化教学的角度出发,探讨了《计算机网络》课程教学系统的设计方法和具体实现过程。该系统将综合教学、自主学习、互动交流、自我评价并重,具有很强的操作性和实用性。

图像局部彩色化的全局扩展算法

提出了图像局部彩色化的全局扩展算法,在给样本块上色之后,将图像纹理特征和亮度统计值作为图像特征向量分量,用于建立与样本块的对应关系;利用图像邻域信息的偏度和峰度,根据样本块对整幅图像聚类;利用查找每个像素点邻域像素所属聚类域的方法确定此像素点所属聚类域,在对应样本块中选取最佳匹配像素,实现目标图像全局彩色化,使彩色化结果图像在不同颜色边界的过渡更加自然、平滑、流畅。

二层减法聚类图像颜色迁移算法

提出了一种图像自动颜色迁移方法,利用二层减法聚类将图像分成一定数量的子块,通过灰度差值直方图方法提取子块纹理特征,建立目标图像与源图像间子块的最佳对应关系,选取各子块数据点密度较大的像素组成子块的样本块,在对应源图像样本块中查找目标样本块的最佳匹配像素,完成样本块间颜色迁移,进而根据已上色的样本块完成目标图像的全局颜色迁移.该算法既适用于彩色图像间颜色迁移也适用于灰度图像上彩色.