Bayer格式图像的实时彩色复原

为了减少算法的计算量,保证系统的实时性,本文针对Bayer格式图像提出了一种有效的彩色复原插值算法。插值过程中利用了人眼的视觉特性,能够更精确地得到图像的亮度信息和边缘信息。利用彩色图像的边缘特性更精确地复原了边缘处的R、G、B值。算法最终解为一系列5×5大小稀疏的线性滤波器,其复杂度低,实现简单,能在计算机各种嵌入式处理器中完成实时处理。实验证明,本算法的峰值信噪比（PSNR）比通常采用的双线性算法高4~6 db,且有效地减少了插值算法中出现的锯齿现象,使图像彩色的复原性和实时性比双线性算法更优越,具有一定的应用价值。

基于色彩恒常理论的多光谱图像真彩色复原技术

色彩匹配函数使得多光谱数据合成彩色图像简单易行,但是直接使用色彩匹配函数加权得到的多光谱彩色图像容易偏色,且无法避免低光照度和阴影对图像质量的影响;针对这一问题,本文结合色彩恒常理论,使用双sigmoid函数作为权重优化了Frankle-McCann Retinex算法在像素亮度计算的重置策略,达到对基于颜色匹配函数的真彩色复原技术改进,实现地物的彩色复原和增强;首先,对各波段图像建立亮度比较路径,通过对路径像素计算和迭代,估计目标在各波段的亮度值,其次利用色彩三刺激值原理与多光谱相机系统参数建立彩色图像三刺激分量生成模型,最后通过色彩空间转换得到目标真实色彩;利用Cave实验室数据和航空多光谱数据进行了验证和评价,结果表明本文提出的方法能够充分利用多光谱相机各波段图像信息,能够对图像阴影部分的目标色彩增强,色彩复原效果相对传统方法有明显提升,对于航空多光谱图像目视解译工作具有重要意义。

数字相机采集图象的彩色复原

文章根据实际工作经验，针对数字相机采集的图象的彩色复原，提出了两种可行方法。对彩色图象复原的理论和实践都有一定的借鉴意义。

黑白人脸图像的彩色复原方法

提出了一种基于图像变形和颜色空间转换的黑白人脸图像的彩色复原方法。该方法的基本思想是参考现有的彩色人脸图像,将其色彩添加到黑白人脸图像中来实现彩色复原。该方法思想简单、步骤简便、容易实现。实验结果表明,该方法非常有效,能自然逼真地实现男、女、老、少等不同黑白人脸图像的彩色复原,并且其实现的彩色复原图像在人脸的各个细节特征上都非常逼真、自然、富有说服力。

基于Bayer滤镜的彩色图像复原方法

通过对非自适应的双线性插值法、平滑色调转换插值法、边缘检测插值法、基于模式识别的插值法等几种复杂的保边缘效果更好的插值算法进行应用比较和实验分析,建立了基于模式识别的自适应插值方法的图像边缘样本模型,该方法在匹配图像边缘的基础上进行自适应的插值,取得了最好的复原效果,从而证明了其在空间科学实验应用中的有效性。

基于调和模型神经网络的彩色图像复原研究

针对彩色图像复原提出了基于网络能量递减收敛的调和模型神经网络图像复原方法,研究了该方法在运动模糊图像复原上的应用。利用待复原图像重构出多幅模糊图像用于算法的实现,并首次提出基于图像局部方差的自适应正则化算子的实现方法。实验结果表明,该方法是有效的,复原效果优于有约束的最小二乘复原法和已有的传统神经网络图像复原法,对复原图像的信噪比有一定的提高。

用于彩色图像复原的带有高阶耦合项的TV模型

提出了一种改进的TV(Total Variance)彩色图像复原方法。为消除TV模型的各向异性扩散导致的块效应,采用在TV模型的基础上耦合高阶项的新模型;并将这个新的模型推广到彩色图像,利用多通道的耦合机制实现各单色通道图像复原过程的相互制约。新模型保持了各向异性扩散的特性,图像的边缘得到了保持。实验结果证明,与其它模型的复原彩色图像相比,新模型复原的图像的峰值信噪比(PSNR)有了更大的提高,图像的非边缘区看上去更加平滑自然。

色彩恒常性在彩色图像增强中的应用

将Retinex算法应用于彩色图像增强中,在分析MSRCR算法构成的基础上,针对灰度假设(GW)带来的问题作出了改进.改进的算法基于图像自身的直方图,对参数进行自适应的选取.实验结果表明,改进后的算法使彩色图像在演色性(Rendering)方面有了较大的提高,更符合人眼视觉系统的感知特性.

可避免彩色失真的图像对比度增强

为了将灰度变换技术推广到RGB彩色图像增强,并克服其容易引起彩色失真的缺陷,提出了一种通用的自适应彩色图像对比度增强算法。首先采用小波变换,直接在RGB空间分离出原始彩色图像和灰度变换图像的低频部分和高频部分,然后提取原始图像的彩色信息和灰度变换图像的对比度信息,最后进行归一化处理再重构输出彩色图像。实验结果表明,算法能在不引起明显彩色失真的前提下改善图像视觉效果,与基于Retinex理论的多尺度彩色复原(MSRCR)算法相比,逼真度和运算复杂度等指标都更加优异。

小波域彩色图像的混合噪声抑制算法

图像噪声抑制是数字图像复原预处理中的重要环节。针对传统方法处理混合噪声出现的色调变化问题,同时为进一步提高图像去噪效果,本文提出一种改进的维纳滤波算法。在HSI色彩空间中对输入彩色图像的亮度分量进行小波分解,然后选取以图像低频分量当前像素为中心的不同模板邻域方差最小的模板,计算出模板内像素值相对于中心位置基于欧氏距离加权的均值作为输出图像相应位置的模板中心像素值。实验结果表明,该算法不仅能够使处理后的彩色图像保持原始图像的色调,还进一步提高了对图像中噪声的抑制效果。

基于色差空间的Bayer图像的迭代插值算法

单CCD/CMOS传感器相机捕捉图像信息靠在传感器表面覆盖一层颜色滤波阵列(CFA),经过CFA后每个像素点只能获得物理三基色(红,绿,蓝)其中一种分量。另外缺少的两种颜色分量,需要通过周围像素的值来估算。首先利用5×5模板内的像素来估计插值的方向并用最优的权重系数来插值G分量。其次利用了基于有理函数的二维插值算子在色差空间插值R(B)处缺少的B(R)分量。再次利用色差插值G处缺少的R和B分量。最后,使用方差约束条件,迭代插值过程被重复多次直到达到了最优的插值结果。通过在24幅柯达图片以及笔者相机拍摄的图片上的Matlab仿真实验,结果显示,被提出的算法无论是在视觉方面还是在量化的数据方面都表现出了优势。

Bayer滤波在微观驱油动态图像采集中的应用

根据Bayer模板的特点,提出了一种改进的Gray World-Retinex算法,利用Bayer图像信息量少的特点计算自动白平衡的修正参数,使用该参数进行自动白平衡能够实时快速地得到理想的彩色图像,减少了Gray World-Retinex算法的运算量,使Gray World-Retinex算法的处理时间减少近一半。将该方法应用在微观动态驱油系统中,可以观察到光刻模型中油珠的运动细节。

加权多尺度基本形式及应用

为了使多值图像的局部变化信息适合单值图像的处理,提出了加权多尺度基本形式,其中单值图像被赋予不同的自适应权重,单值图像的变化量越大,对应的权重也就越高.将该方法分别应用于图像融合、彩色图像增强、各向异性扩散和彩色图像复原4个方面.与基于多尺度基本形式的方法及其他方法相比较,文中方法取得了更好的应用效果.

一种局部多尺度retinex算法在雾天图像中的应用

由于大气粒子的散射作用,雾天条件下拍摄的图片质量下降,给户外视觉系统造成严重影响,尤其在宽动态范围场景中的图片存在过度曝光的区域和曝光不足的区域。传统的图像增强方法不能产生令人满意的复原图像,也不能提高图像中每个区域的对比度。单尺度retinex算法和由若干个单尺度retinex算法线性加权而成的多尺度retinex算法都具有局部图像增强和动态范围压缩的特点。文章提出了一种局部多尺度的retinex彩色图像复原(local multi-scale-retinex with color restoration,LMSRCR)算法,该算法根据雾浓度将图像分割成不同的局部区域,再对每个局部区域运行多尺度retinex算法。实验表明,该方法能有效去除图像中的雾,实现彩色退化图像的复原。