基于图像色貌模型的高动态影像显示技术研究

目的研究高动态影像(HDR)在低动态范围显示设备上的高保真显示问题。方法采用图像色貌模型(iCAM)设计高动态影像的再现技术框架,并使用C++语言搭建软件实现系统,通过计算机测试平台对输入图片进行了实证,算法重点是处理影像的明视度。结果显示图像的动态范围被拓展10%以上,色差小于1.6ΔE*ab,图像细节得到了加强,基本达到了高动态影像高保真显示的要求。结论可利用iCAM框架来实现高动态影像在常规显示设备上高保真显示的问题,具有重要的理论意义与技术价值。

基于图像色网点化设计的织物结构呈色特征

为克服提花织物色彩仿真设计受影光组织库显色规律制约的问题,提出一种图像色的网点化设计方法。采用3种网点大小与4种排列角度对黑白渐变色阶进行网点化设计,织造织物样品;并将网点织物样品组与一组采用缎纹影光组织库的织物样品进行比较研究。通过对织物样品的比较分析表明:网点越大则黑白渐变色织物样品组的明度值变化越均匀,但不足之处是在实践应用中对原始图像的细节表现减少;在网点排列角度方面,采用15°和75°角具有更稳定的织物交织结构;网点织物样品组的明度差离散平均值较后者降低了31. 94%,表明了图像色的网点化设计使织物具有更好的呈色均匀性。

基于旋转球算法的图像色域的可视化

根据源色域是否基于图像可以将色域映射分成两类,设备到设备和图像到设备。图像到设备的方法考虑到了图像色域是设备色域的一个有限子集,这样就能够避免图像的色域被过度压缩从而可以更好地保护颜色的色貌。在一个基于图像的色域映射算法中图像色域的几何精确度是很重要的因素。本文针对图像色域的构建,提出了一种精确度较高的基于旋转球算法(Ball-Pivoting Algorithm)的图像色域的三维可视化的方法。首先我们用一个通常的分析转换方法将要输出的图像从RGB空间转换到CIEL*a*b*颜色空间,然后我们将CIEL*a*b*颜色空间离散化,再将图像的像素点量化到离散空间的网格点。最后基于旋转球算法实现图像色域的网格点重构。实验结果表明提出的方法能够在不失精确度的同时保持较快的速度,这对于开发基于图像的实时色域映射算法有重要意义。

一种改进图像色貌模型的高动态范围视频色调映射新方法

针对当前色调映射(Tone Mapping)不能精确地显示出高动态范围(High Dynamic Range,HDR)视频内容,且易出现帧间闪烁现象的问题,本文提出了一种针对HDR视频到低动态范围(Low Dynamic Range,LDR)视频的色调映射新方法。首先,考虑HDR视频的内容复杂性和颜色多样性,改进了一种基于图像色貌模型(Image Color Appearance Model,i CAM)和分层模型的视频色调映射方法;然后,为了使色调映射后的视频能够保留HDR视频中更多的结构和细节,在分层后的基础层操作部分引入了亮度直方图自适应调整和对比度调整的概念;最后,考虑图像色调映射算法会造成视频连续帧之间发生整体亮度突变的问题,提出了亮度均值调整的方法用以改善视频帧间闪烁的现象。主客观实验测试结果表明,所提出的方法产生的LDR视频有更好的视觉质量,不但保持了良好的结构纹理信息,而且具有较好的色彩保真度,与HDR视频的感知一致性更好,较传统的图像色调映射方法能有效压制闪烁现象。

一种新的数字媒体图像色域边界判断算法

数字媒体图像色域边界判断是色彩管理中的关键技术,是跨媒体颜色复制环节的基础。本文针对数字媒体图像提出了一种新的边界判断算法。将图像从RGB色彩空间转换到CIELAB色彩空间,然后用网格化的色彩空间重新量化图像的颜色值,最后重建图像色域表面。实验结果表明,使用本文的方法,在精确性允许的范围内,可以获得较为准确的图像色域,实现不同图片的色域快速可视化。

图像色貌模型下的印刷色彩评价

一、色貌模型1.色貌模型简介在不同观察环境下,即使是相同的三刺激值的颜色,所带给人的心理感知结果也是不同的,这即是色貌现象。在实际生活中,大部分的色彩感知过程都会受到色貌现象的影响,对于这个问题,人们通过建立一个数学模型来描述色貌,此模型被称作色貌模型。

数码影像的色彩管理入门讲座-7——使用Photoshop软打样预览图像色彩

屏幕软打样是Adobe公司三大应用软件(Illustra- tor、InDesign、Photoshop)中最有价值的功能之一,而Photoshop提供了最完整的软打样控制。我们以下叙述的屏幕软打样是在大家非常熟悉的图像软件Pho- toshop CS 2上完成的。

色块划分算法在数字图像油画化转换中的应用

详细介绍色块划分算法在数字图像油画化转换应用中的技术原理,基于RGB颜色模型提出数字图像锐化预处理的实现方案,在此基础上通过色块划分算法重新调整数字图像的颜色布局,进而形成类似于油画艺术风格的数字图像。

基于原始对偶方法的图像去色精确解算法

针对张俊康等提出的图像去色算法(2021)在求解Jin去色模型(2014)的子问题时因内迭代产生的结果误差较大和耗时增加问题,文中基于原始对偶方法和拉格朗日乘子法,提出一种改进的图像去色精确解算法求解Jin模型。该算法完整利用了图像中的局部方差和局部均值信息,给出了各子问题的精确解。数值实验结果表明,相较于对比算法,所提算法在实现彩色图像灰度化的同时,能更好地保持图像对比度和细节特征,图像去色结果更精确,算法运行时间较短。

基于颜色分量的色域映射图像无参考质量评价算法

色域映射是一种将源图像或设备内的颜色坐标映射到目标设备或图像的方法。在此过程中,由于颜色机制的改变,色域映射图像中颜色信息的丢失将是不可避免的。因此色域映射图像的失真不仅有传统的灰度失真还有颜色失真。目前,色域映射图像的质量评价算法均是将两类失真分开考虑,从灰度域和颜色域分别提取能够表征灰度和颜色失真的特征。但是图像的灰度值是由R、G、B三个颜色分量线性计算而得,图像灰度信息的变化在R、G、B三个颜色分量中均有体现。因此,本研究提出R、G、B颜色信息不仅能表征图像颜色失真也能表征图像灰度失真的设想。基于此设想,直接在R、G、B三个颜色分量上提取质量感知特征,并基于反向传播神经网络训练图像质量评价模型。在三个公开的色域映射图像数据库中进行实验证明,该算法在预测色域映射图像质量方面优于现有图像质量评价算法。

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。

基于色貌模型的图像颜色校正

近二三十年来,色貌模型的飞速发展促使颜色校正技术从传统的色度阶段步入到色貌阶段。针对颜色校正技术以及色貌模型和图貌模型的研究现状进行了综述,并对模型的性能进行了比较和评价,进一步展望了基于色貌模型的颜色校正技术的发展趋势。

基于图像主色特征的CBIR

CBIR(Content Based Im age Retrieval)是当前多媒体检索的热点 .颜色特征是图像检索的重要特征 .为了提高颜色特征的检索效果 ,在提取图像主色特征的基础上 ,进一步提取了相应的主色空间分布信息——主色矩特征 ,并建立了图像主色特征的描述模型 .在改进加权二次型相似性度量方法的基础上 ,提出主色多特征相似性度量方法 ,并对几种不同的相似性度量方案进行了对比 ,其中 DCME方法在 WWW发布方式的 CBIR原型系统上取得了较好的实验结果 .

应用Photoshop软件合成FISH HER-2多色荧光图像

人类表皮生长因子受体-2（HER-2/neu,erbB-2）是一种相对分子质量185 kDa的跨膜受体,在25%～30%的原发性乳腺癌中HER-2/neu基因过表达。赫塞丁（Herceptin）是一种重组DNA衍生的人源化抗p185HER2嵌合抗体,可特异性结合p185HER2。由于赫塞丁治疗是以HER-2为靶点的靶向性治疗,因此只有HER-2过表达的患者应用该药才可能有效[1-3]。

基于内容的图像染色方法

利用彩色图像对灰度图像进行染色时,色源图像质量的优劣是染色成功的关键。为此,提出基于纹理和颜色特征的图像染色方法。提取图像视觉内容特征中的纹理和色彩作为索引,计算色源图像与灰度图像的纹理相似度。搜索内容与灰度图像相近的色源图像,以提高染色的成功率。提取色源图像的颜色特征进行像素采样,以增强染色效果。实验结果表明,该方法的染色成功率较高,染色效果较好。

红外双色亚图像自适应识别跟踪

该文研究了红外辐射与双色辐射比,论述了红外双色亚成像的优点。对空域模糊,低信噪比的红外双色亚图像,提出了适应性强的子块灰度迭代分割二值化算法,并研究了空域模糊分割与特征参数识别。还研究了末制导初始阶段亚图像多帧积累探测和初始牵引,实现低虚、漏警率目标检测。最后研究了目标牵引到视场中心后,逐帧识别与自适应运动补偿锁定跟踪。实验表明,红外双色亚成像识别跟踪适用于静止、慢速和快速红外目标的末制导跟踪。

用于地图图像分色的像素边缘梯度算法

该文在分析地图图像特点的基础上,提出了一种适于地图分色的像素边缘梯度算法,其思想是将像素梯度的概念延伸到像素边缘的梯度。进而,利用数学形态学的变换原理,探讨了对分色结果进行后处理以及细化的具体过程。棕版图的实验结果证明,用此算法提取线状信息定位精度高,连续性好,处理速度快,并可以很好地解决粘连及背景噪声等问题,细化后的结果能够满足需要。

纹织图像分色算法研究

本文提出了一种聚类与抖动处理技术结合的纹织图像分色算法,利用RGB颜色空间的色差度量公式对颜色进行聚类分析,同时使用抖动技术对原图进行处理,以分散色差,减小失真。通过实际编织成品检验,证明本算法在固定分色数目(小于等于6种)情况下可以大大提高分色图像的质量,使得编织出来的织锦色彩与原图基本相同。

一种基于磨光的图像分色算法

本文提出一种基于磨光技术的图像分色算法。通过给定图像的颜色数或灰度层次数，经过磨光算法处理，自动确定图像的中心色及分割限，准确地归并图像颜色。