矢量量化用于颜色图像检索的改进方法

为了消除基于颜色的图像检索在颜色空间分布描述方向的不足,提出一种新的基于颜色的检索方法。引入颜色转移矩阵描述颜色的空间分布,再结合颜色直方图和颜色转移矩阵进行复合图像检索。同时通过矢量量化方法量化图像颜色得到颜色直方图和颜色转移矩阵,实现了在压缩领域进行图像检索,减少了额外计算负担。实验表明,该方法能有效提高检索效率和精度。

基于改进PSO的医学图片颜色迁移及重构

通过对真彩图像与灰色MRI切片的亮度和纹理等特征的配准而进行灰色图像的彩色化,可以得到有效的而且符合真实人体器官组织的真彩仿真图像。着重研究将粒子群算法与点邻域亮度纹理分布和局部颜色结构分布相结合而应用于Welsh图像彩色化算法。通过粒子群寻优迭代方程的各参数的自适应调节和控制提升其性能,并将点邻域分布的颜色特征和彩色局部分布的颜色特征通过多种搜索算法如遗传算法和粒子群算法及其修正算法进行了适应度函数最优值搜索分析比较,其彩色化的MRI切片的三维重构模型能多层次清晰地反映器官组织的分布和构造。

基于颜色传递的不同季节植物表观仿真

为模拟植物在不同季节的颜色变化,提出一种在虚拟环境中实现对不同季节植物表观仿真的方法。采用基于二阶统计量的全局颜色传递算法,得到不同季节的纹理库;基于生成的纹理库实现对不同季节植物的表观仿真。为改善传递效果,引入高阶矩,调整目标图像的斜度和峰度分布,使之与样本图像一致。建立评估模型,从颜色和纹理两方面对传递效果进行评估,评估结果表明,该方法的仿真效果较好。

基于目标图领域点比较的色彩传递研究

目前,图像的色彩传递主要基于Lαβ颜色空间,利用邻域点匹配算法和高阶矩匹配算法,或者采用亮度分割匹配等方法,在源图和目标图之间进行色彩匹配传递。但是,这些算法匹配点数量多,速度慢。针对这个问题,文章在原有匹配方法的基础上提出了基于目标图相邻点匹配以及目标图邻域点匹配的改进方法,在保证传递效果的情况下,提高了色彩传递的速率,文章还讨论了色彩传递过程中存在的一些问题,给出了一些解决方案。