COLOR-SCALE MORPHOLOGICAL FILTERS WITH MULTIPLE STRUCTURING ELEMENTS

With the wide use of color in many areas, the interest on the color perception and processing has been growing rapidly. An important topic in color image processing is the development of efficient tools capable of filtering images without blurring them and without changing their original chromatic contents. In this paper, a new technique reducing noise of color image is developed. A class of color-scale morphological operations is introduced, which extend mathematical morphology to color image processing, representing a color image as a vector function. The correlation between color components is utilized to perform noise removal. Color-scale morphological niters with multiple structuring elements (CSMF-MSEs) are proposed. Their properties are discussed and proved. Experimental results show that CSMF-MSEs are suitable and powerful to eliminate noise and preserve edges in color image because of efficient utilization of inherent correlation between color components, and they perform better than vector

基于边缘检测的数字媒体深度交互式图像分割算法

针对数字媒体深度交互式图像受噪声干扰,导致其边缘检测效果较差,影响其分割精度的问题,提出基于边缘检测的数字媒体深度交互式图像分割算法。首先,利用小波变换方法对数字媒体中的图像进行去噪处理,提高图像分割精度;其次,使用高斯函数与低通滤波增强去噪后的图像,提高图像的清晰度,为图像分割提供便利;最后,依据自适应阈值算法对数字媒体的图像进行边缘检测,像素合集中存在上下阈值。根据其上下阈值的计算求出像素合集中的高低两个阈值,并对其实施边缘连接,实现数字媒体图像分割。实验结果表明,所提方法对分割数字媒体图像去噪效果好,分割精度和效率高。

基于ACE与YOLOv5的电力遥感图像检测算法

针对电力遥感图像采集时存在大量浓烟以及数据样本少等问题,提出一种基于对数变换的改进型自动色彩均衡与改进后YOLOv5s模型的遥感图像去雾检测算法,旨在通过提高数据集的图像质量进而提高检测网络的检测精度。构建的改进型自动色彩均衡对电力遥感图像去雾增强,并通过图像质量和特征提取两方面进行了实验数据对比,实验结果表明改进的自动色彩均衡算法优于其它算法。其次,通过YOLOv5s检测算法对增强后的数据集进行训练,引入mosaic数据增强算法,并通过构建ghost卷积模块和NAM注意力模块降低了网络参数、提升了网络检测精度。

多尺度融合和细节提升的水下图像增强

光在水中传播时,由于水的吸收和散射,在水下环境拍摄的图像常常会出现色偏、对比度低和细节丢失等问题。为了恢复图像的可视性和清晰度,提出一种多尺度融合和细节提升的水下图像增强算法。针对水下图像存在的偏色问题,提出一种基于通道补偿的颜色校正算法;为提高水下图像的亮度和对比度,对颜色校正图像的RGB三通道进行直方图拉伸改善亮度和全局对比度,再使用限制对比度的自适应直方图均衡化(Contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE)算法得到改善的局部对比度增强图像,然后对全局对比度增强图像和局部对比度增强图像进行多尺度融合;为提升图像细节,采用改进的Sobel算子提取图像边缘细节,添加到融合图像中,得到最终增强图像。最后通过与一些常用的水下图像处理方法进行比较,从主观视觉效果和客观评价两方面,证明本文所提算法取得较好效果。

基于色彩衰减补偿和改进的Retinex水下图像增强

针对水下图像通常受到色偏、噪声和细节模糊的影响,且难以适应于各类视觉任务的问题,本文提出一种基于色彩衰减补偿和改进的多尺度Retinex的水下图像增强方法。首先针对水下图像出现色偏的问题,将水下图像分离为强、中、弱3个通道,且分别对3个通道进行不同尺度的颜色补偿,其次通过改进的多尺度Retinex算法增加边缘细节和对比度,在估计图像的光照分量时,用引导滤波替换高斯滤波,最后结合自适应伽马函数对光照分量进行校正。实验结果表明,本文方法能够有效改善不同场景下水下图像出现的色偏问题,能够提高对比度的同时增加图像细节,让水下图像的质量得到明显提升。

灰阶超声及彩色多普勒血流分级在儿童一过性髋关节滑膜炎临床分期中的诊断价值分析

目的:研究灰阶超声及彩色多普勒血流分级在儿童一过性髋关节滑膜炎临床分期中的诊断价值。方法:选取一过性髋关节滑膜炎患儿80例,均为一侧发病,选取健侧作为对照组。根据患病时长、症状、体征、影像学结果等将患儿病情分为Ⅰ~Ⅳ期,测量颈前间隙、滑膜厚度、彩色多普勒血流分级,分析以上指标在临床分期中的相关性。结果:患侧的颈前间隙、彩色多普勒血流分级高于健侧(P<0.05)。患侧的颈前间隙、髋关节腔积液、彩色多普勒血流分级与临床分期均呈显著正相关(P<0.05)。逐步回归分析显示,患儿年龄、患病时间、患侧彩色多普勒血流分级为临床分期的危险因素。结论:灰阶超声及彩色多普勒血流分级可为儿童一过性髋关节滑膜炎提供影像学指标,彩色多普勒超声血流显像可反映髋关节增厚的滑膜内微血流情况,在诊断儿童一过性髋关节滑膜炎及其临床分期中有重要价值。

彩色多普勒闪烁伪像与灰阶超声诊断泌尿系结石的效能对比

目的对比彩色多普勒闪烁伪像与灰阶超声对泌尿系结石的诊断效能。方法选取2020年10月至2022年10月我院收治的72例疑似泌尿系结石患者,均进行彩超、多层螺旋CT检查。统计彩色多普勒闪烁伪像与灰阶超声的诊断结果,以多层螺旋CT检查结果作为“金标准”,比较两种超声检查方法对泌尿系结石的诊断效能。结果多层螺旋CT检查显示,72例疑似泌尿系结石患者中有47例确诊为泌尿系结石。彩色多普勒闪烁伪像诊断泌尿系结石的准确性、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值均高于灰阶超声(P<0.05)。结论与灰阶超声相比,彩色多普勒闪烁伪像诊断泌尿系结石的效能更高,值得临床推广应用。

基于机器视觉的汽车碰撞预警图标识别方法研究

针对汽车碰撞预警测试数据处理耗时长的问题,创新性地将机器视觉应用于汽车碰撞预警系统测试的数据处理。碰撞预警系统测试分为测试阶段和离线数据处理阶段。在测试阶段构建了一种基于颜色直方图相似度局部最小值的方法,以提取关键帧。测试时,首先实时获取帧间颜色直方图相似度序列,然后利用汉宁窗对相似度序列进行平滑处理,最后根据平滑过的帧间相似度局部最小值获取关键帧。在数据处理阶段,人工挑选出一张包含预警图标的图像,并获取图标在图像中的位置。根据尺度不变特征变换特征提取和最快邻近区匹配对局部区域进行特征提取和匹配。试验结果证明,该方法能够实现对汽车碰撞预警图标的快速、有效识别,并输出包含时间信息的关键帧。该方法能提高碰撞预警系统测试数据处理效率、提升自动化程度。

一种多尺度融合改进暗通道先验图像去雾算法

为了解决暗通道先验去雾算法在处理图像时容易出现边缘模糊、高亮区域容易生成光晕以及过饱和等问题,本文提出了一种多尺度融合的改进暗通道先验图像去雾算法。该算法通过检测图像将图像边缘进行逐像素的估计运算,非边缘区域进行逐块的估计运算,使得去雾图像边缘的伪影减弱;同时融合暗通道先验与颜色衰减先验的方法,在RGB通道赋予3个不同的衰减系数计算暗通道先验求出的前景透射率估计图;最后通过大气散射模型复原出以Sigmoid函数融合天空区域和前景区域的无雾图像。实验结果表明,边缘伪影有了很明显的降低,并且高亮区域产生光晕也有了明显的改善。客观对比其他实验,本文所提出的算法展现出更高的效率和适用性。

Image matching algorithm based on SIFT using color and exposure information

Image matching based on scale invariant feature transform（SIFT） is one of the most popular image matching algorithms, which exhibits high robustness and accuracy. Grayscale images rather than color images are generally used to get SIFT descriptors in order to reduce the complexity. The regions which have a similar grayscale level but different hues tend to produce wrong matching results in this case. Therefore, the loss of color information may result in decreasing of matching ratio. An image matching algorithm based on SIFT is proposed, which adds a color offset and an exposure offset when converting color images to grayscale images in order to enhance the matching ratio. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively differentiate the regions with different colors but the similar grayscale level, and increase the matching ratio of image matching based on SIFT. Furthermore, it does not introduce much complexity than the traditional SIFT.

奥斯特瓦尔德颜色系统的网格化构建及其应用

为了将奥斯特瓦尔德颜色系统应用到工业设计中,通过对经典奥斯特瓦尔德颜色系统的架构分析,构建了数字化奥斯特瓦尔德色立体及其可视化色谱。首先以色料染色获取红、黄、绿、蓝四个主色,通过二元耦合混色构建基于四主色的连续奥斯特瓦尔德数字化色相环及其混色色谱;以色料染色获取的最高明度的灰和最低明度的灰为基色,基于经典奥斯特瓦尔德八等级明度值的灰度轴,分别构建基于明度值等比、等差、非线性递增三种不同模式下的数字化灰度轴;分别采用等比、等差、非线性递增模式下的灰度轴与色相环中的每个纯色色块以三元耦合混色模式进一步构建数字化奥斯特瓦尔德色立体,并给出了24个等色相面、8个等白度面、8个等黑度面及8个等纯度面共计680个混色色块的颜色值;最后通过编制算法程序,实现了数字化奥斯特瓦尔德色立体的可视化,验证了基于色料染色获取的红黄绿蓝黑白六基色构建奥斯特瓦尔德颜色系统的可行性。

改进YOLOv7算法在火灾现场行人检测中的应用

提出了一种改进的基于YOLOv7的火灾现场行人检测算法。首先,利用自动色阶算法对火灾现场图像进行预处理;然后,采用HorBlock与CSPNet构造HorBc模块,改进YOLOv7网络结构,加强特征提取能力;同时融合CBAM注意力机制,增加行人特征区域学习权重。实验结果表明:在收集的火灾现场行人数据集上平均精度为97.1%,召回率为95.6%,精确率达到了97.6%;相比原始YOLOv7算法,平均精度提升了1.5%,召回率提升了2.4%,精确率提升了1.8%,在实时性上达到了36.7 fps,满足实时性要求。

舰船尾迹特效动画关键帧图像智能增强算法

舰船尾迹是确定其运动方向的依据,在对其识别与跟随时,由于受多种因素的干扰,使得图像质量较差。为了令舰船三维动画的渲染效果更加逼真,研究舰船尾迹特效动画关键帧图像智能增强算法。利用颜色平衡算法对舰船尾迹特效动画关键帧图像实施仿射变换处理,平衡图像各颜色通道的灰度分布值;根据形态成分分析方法,将图像分离为结构图与纹理图;采用多尺度变换方法确定结构图与纹理图的低频系数与高频系数,并对其融合处理;通过多尺度反变换方法实现关键帧图像的智能增强。实验结果表明,该算法可以缓解关键帧图像细节信息丢失、颜色失真等问题,增强后图像的峰值信噪比提升幅度明显。

基于图像增强和注意力机制的作物杂草识别

为提高复杂环境下无人机获取的作物杂草图像识别的准确率,提出一种基于图像增强与注意力机制的作物杂草识别方法。在多尺度Retinex算法中加入颜色恢复函数调节3个通道颜色的占比以恢复其颜色特征,使图像更清晰;将残差网络模型中的激活函数换为Leaky ReLU,加入CBAM注意力机制模块,获取更多有用信息,抑制其它无用信息。实验结果表明,该方法可以提高复杂环境下无人机获取的作物杂草图像的识别准确率,其准确率达到95.3%,高于AlexNet、ResNet18、ResNet50及其它主流算法的识别结果。

Color Correction for Multi-view Video Using Energy Minimization of View Networks

Systems using numerous cameras are emerging in many fields due to their ease of production and reduced cost, and one of the fields where they are expected to be used more actively in the near future is in image-based rendering （IBR）. Color correction between views is necessary to use multi-view systems in IBR to make audiences feel comfortable when views are switched or when a free viewpoint video is displayed. Color correction usually involves two steps： the first is to adjust camera parameters such as gain, brightness, and aperture before capture, and the second is to modify captured videos through image processing. This paper deals with the latter, which does not need a color pattern board. The proposed method uses scale invariant feature transform （SIFT） to detect correspondences, treats RGB channels independently, calculates lookup tables with an energy-minimization approach, and corrects captured video with these tables. The experimental results reveal that this approach works well.

基于通道拉伸和改进MSR的蜗轮副接触斑点图像增强算法

在蜗轮副接触斑点视觉检测中,摄像头所采集到的图像整体亮度较低、对比度低,导致图像检测结果不够理想,所以需使用图像增强技术,对图像的亮度、对比度等信息进行增强。为此,提出了一种基于通道拉伸和改进多尺度Retinex(MSR)的图像增强算法。首先,在低光照环境下,对图片进行了通道拉伸,增强了其饱和度和对比度,避免了图像增强过程中出现图像细节颜色失真的情况;然后,为了进一步增加图像细节的对比度,采用改进MSR算法对拉伸后的图像进行了处理,利用自适应权重双边滤波、tanh函数分别替换了传统MSR中的高斯中心环绕函数和对数函数,以减少细节信息的丢失;最后,采用自适应伽马变换对图像亮度做了进一步改善,使图像的质量更高,便于图像的后续处理。实验结果表明:与MSR、基于双边滤波改进的MSR增强算法相比,基于通道拉伸和改进多尺度Retinex的蜗轮副接触斑点图像增强算法的图像增强效果更好;进行图像增强后,图片的均值、标准差、信息熵、对比度相比于原图分别提高了48.3%、61.6%、7.1%、91.3%。研究结果表明:采用该图像增强算法之后,图像的质量和特征信息更好,有利于图像的检测和处理。

多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强

为了在提高低照图像的亮度和对比度的同时,保持图像的色彩自然度,提出了多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强方法.鉴于HSI颜色空间的明度分量Ⅰ决定着图像的明暗程度,以及明度分量的多尺度特性,首先,将图像转换到HSI颜色空间,对明度分量Ⅰ进行多尺度Retinex分解;然后,对分解得到的多尺度光照图像分别进行自适应的Gamma矫正,其中Gamma指数自适应于暗区像素的占比,鲁棒地改善光照图像的光照分布,经Retinex反变换得到增强的多尺度明度分量;最后,将增强的多尺度明度分量的线性融合作为增强的明度分量Ⅰ’,与色相分量H和饱和度分量S重组,得到最后的增强图像.实验结果表明,相对于部分最新提出的现有方法,新方法的PSNR和SSIM值分别高出1.19 dB和1.8%以上,具有更好的增强效果和鲁棒性,增强图像的视觉效果更适宜,对比度更高.

基于RGB色彩平衡方法的沙尘降质图像增强

针对沙尘环境下室外图像存在的色差,低对比度以及低清晰度的问题,提出一种基于RGB色彩平衡方法的沙尘降质图像增强算法,该算法主要包括色彩校正、对比度提升两个任务。针对沙尘图像色彩分布的特殊性以及灰色世界算法的启示,提出了保持颜色分量均值的RGB色彩平衡方法(RGBCbm),使得RGB三通道分量根据颜色分量的均值进行拉伸,有效去除了图像中沙尘造成的色幕问题,进一步采用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法提高色彩校正结果;利用相对全局直方图拉伸算法结合Lab颜色模型对图像的对比度、色彩以及明亮度进行最后的增强和校正。对实验数据进行测试,结果表明,该算法可以有效解决各类沙尘降质图像的色差问题,并在提高图像色彩丰富性和对比度的同时增强图像细节的清晰度。与其他先进算法相比,水下图像质量指数和图像对比度指数分别达到了0.602和0.994,分别提高了0.140和0.018。

基于密度的凹版专色梯尺光谱预测模型的研究

基于密度与光谱反射率的关系建立了一种凹版专色梯尺的光谱反射率预测模型。该方法首先依据密度的定义建立实地光谱反射率与其密度的关系,并基于实地光谱反射率建立阶调光谱反射率的计算方法;然后根据密度的叠加原理,假设阶调密度与实地密度比例关系成立建立阶调密度、实地密度和承印物密度的关系;最后结合计算阶调光谱反射率的方法建立凹版专色梯尺光谱反射率预测模型;调配30种专色油墨通过凹印实打样,对预测模型通过决定系数R^(2)和色差进行验证。实验结果表明,不同专色在同一网点面积率下实际阶调密度与实际实地密度的比例系数相同,两者的决定系数R^(2)均大于0.98。在此关系基础上所建立的预测模型在不同网点面积率下都具有较高的决定系数,其均方根误差都小于0.01,最大色差为2.667 NBS。最后另外调配10种专色油墨在相同工艺条件下实打样样张,利用实际阶调密度与实际实地密度的比例系数,通过色差公式进而验证该模型预测专色油墨梯尺光谱反射率的精度。色差结果表明,82.12%的色差小于2.5 NBS,大部分色差在0.5~2 NBS之间,占据了总频率的58.32%,平均色差为1.58 NBS,达到了企业精细复制颜色的要求。验证了该模型对于预测凹印专色梯尺光谱反射率具有较高精度,可为数码打样代替凹印上机打样提供科学方法。

结合加权引导滤波和小波变换的低照度图像增强算法

针对低照度图像增强处理后存在图像细节差、色彩失真和“光晕伪影”等问题,在HSV颜色空间中处理图像,将V通道分量进行小波变换分解,对低频系数采用改进加权引导滤波替代高斯滤波作为环绕函数的多尺度Retinex算法处理,对高频系数采用改进的阈值函数降噪处理,小波逆变换重构V通道分量,对重构的V通道分量进行Gamma校正处理并转换回RGB颜色空间。实验结果表明,该算法增强后图像亮度提升明显,同时抑制了“光晕伪影”,颜色失真较少且细节丰富。