基于直方图匹配的虹膜偏色图像校正方法研究

人体器官的健康状况可以在虹膜颜色上体现,针对虹膜拍摄过程中设备差异造成的颜色偏差问题,采用直方图匹配的方法来校正颜色。以同一人的一副虹膜图像为标准,将其它认为存在颜色偏差的图像分别在R、G、B通道进行直方图匹配,得到颜色校正后的图像。通过实验证明了该方法适用于不同设备间采集颜色效果存在差异的情况,匹配效果达到了89%。

浅谈图像偏色的校正

在拍摄过程中,由于拍摄现场的色温变化,或相机的白平衡调整发生偏差,图像就会偏色。本文介绍了几种快速校正图像偏色的方法。

基于多项式回归的四带图像偏色校正算法

针对可见光图像在受到红外光串扰的情况下产生的偏色现象,提出了一种基于多项式回归构建解串扰矩阵的四带图像(RGB三带和IR近红外带)偏色校正算法,该算法在特定的光源条件下,利用标准色卡的24个色块,采用多项式回归的思想构建解串扰矩阵.使用该解串扰矩阵对同种光源条件下拍摄的四带图像进行偏色校正,达到去除红外光串扰的目的.实验结果表明,该方法只需进行一次标定校正矩阵,就可以对同种光源条件下拍摄的不同图像进行偏色校正,恢复图像自然的色彩.

使用Photoshop校正图像偏色

图像由于客观原因可能导致偏色。本文根据作者在photoshop软件中的使用体会，结合图片的操作过程和操作效果，介绍了两种校正偏色的方法：使用“中性灰”理论校正偏色和本色还原校正法。

基于偏色校正和信息损失约束的沙尘暴降质图像增强算法

为了解决沙尘暴环境下拍摄的图像中存在的颜色偏移、对比度低等降质问题,提出基于偏色校正和信息损失约束的沙尘降质图像增强算法,主要包含偏色校正和对比度增强2个模块,在偏色校正模块中,通过分析沙尘降质图像的RGB 3个通道直方图分布特点,提出一个改进的基于高斯模型的偏色校正算法;在对比度增强模块中,通过结合基于暗通道先验和信息损失约束算法,提出一种基于大气散射模型的对比度增强算法.为了验证算法的有效性,通过与4种已有算法的大量实验结果对比发现:文中算法不但能够很好地增强不同种类的沙尘降质图像的对比度,而且可以有效地避免图像偏色现象,并且保持良好的色彩保真度和合适的亮度.

基于Lab空间的白细胞图像偏色校正算法

因光学显微成像过程中的染色和光照变化的影响,细胞图像常常会出现偏色问题,直接影响后续白细胞分类识别的精度。针对该问题,本文将灰度世界法和完美反射相结合,提出了一种基于Lab颜色空间的细胞图像的偏色校正算法。实验结果表明,相比灰度世界法和完美反射法,本文方法对偏色白细胞图像的校正效果更好。

基于迭代算法的纸币图像偏色校正技术

由于接触式图像传感器光源、光敏芯片和温度等综合因素的影响,金融电子装备采集到的纸币图像会存在偏色现象,降低了纸币识别算法的性能。针对此种情况,文中给出了一种基于迭代算法的纸币图像偏色检测和校正方法,在图像偏色检测方面采用等效圆的偏色检测方法进行评价,在图像校正方面采用了伽马校正的方法进行偏色校正,有效改善了纸币采集系统不同程度的偏色给算法识别带来的干扰,并减少了工程技术人员2/3的调试时间,增强了纸币识别算法的普适性。

基于Lab色彩空间的沙尘降质图像增强方法

针对沙尘天气导致的数字图像质量大幅下降问题,提出一种基于Lab色彩空间的沙尘降质图像增强方法。将沙尘图像增强分解为偏色校正与细节增强两个步骤处理。偏色校正部分包括去除色偏与亮度拉伸。首先对Lab与YUV色彩空间中的沙尘图像直方图偏移特点进行了分析,然后提出一种Lab空间偏色校正算法修正直方图偏移,并对初步去除偏色的图像进行亮度拉伸,提升图像对比度。在细节增强部分,引入一种基于饱和度估计透射率的去雾方法进一步增强图像细节信息。实验结果表明,相较于各对比算法,所提算法可以去除不同程度沙尘带来的色偏,且在面对中小型图像时具有最佳的时间性能表现。在量化指标方面,基于无参考感知的图像质量评估标准和基于熵的无参考图像质量评价标准分别提升了3.2%和10.7%。本文方法可以有效去除色偏,还原清晰图像。

珞珈三号01星冰雪/云场景影像偏色校正处理

珞珈三号01星采用Bayer成像模式,其获取的绿色通道信号相对较强,但由于相机通常采用固定的曝光与增益设置,导致珞珈三号01星拍摄的含冰雪/云覆盖影像会出现严重偏绿现象。针对该问题,提出了一种结合颜色通道补偿与直方图间互相关关系的直方图重叠白平衡方法。为提升影像的细节信息,通过低灰度值区域的分布比例构建伽马函数,实现拉伸处理;为提升各颜色通道分布的相似度,使用影像的标准差信息计算权重,补偿衰减通道,并基于YCbCr颜色空间保持亮度信息,避免影像背景亮度变化;为改善偏色情况并保持色度均值的重合,通过互相关关系进行色度直方图重叠处理,根据冰雪/云场景影像的特征自适应调整参数。对校正后的结果影像进行主观分析与客观评价,并与多种主流的颜色校正方法进行对比验证。实验结果表明,所提方法颜色校正效果更好、影像地物颜色更自然,且能更好地保留地物信息。

颜色恒常性计算在视频侦查中的应用研究

视频侦查工作中,视频侦查人员需要对涉案视频中人、车、物的颜色特征进行分析认定,但由于场景光照、设备等因素的影响,会使视频目标呈现出不同的色彩表现,即产生偏色,这将导致侦查人员对目标产生认知偏差,影响破案效率。颜色恒常性计算常用于图像的光照颜色估计与偏色校正中,但在视频侦查领域应用较少,并且一些颜色恒常性计算过程过于复杂,侦查人员难以操作。针对该问题,从视频图像中目标人物衣着的颜色特征入手,通过测试几种常用的颜色恒常性计算方法在Gehler-Shi数据集和自建的模拟现场环境数据集中的表现效果,探究各种颜色恒常性计算方法在不同场景中的应用性能,以筛选出最能满足视频侦查人员需要的颜色恒常性计算方法。

基于多元重映射的γ辐射场景图像增强方法

辐射场景下CMOS图像传感器受高能光子影响,成像图像存在对比度不足、偏色等视觉退化问题,严重干扰γ辐射场景的清晰化可视化效果。为提升场景视觉图像质量,提出一种基于多元重映射的γ辐射场景图像增强方法,从提升图像对比度和消除颜色失真2个方面实现γ辐射场景的清晰可视化效果。针对γ辐射场景图像对比度不足的问题,利用限制对比度直方图均衡方法在抑制图像结构信息过度增强的同时提升图像对比度。针对γ辐射场景图像偏色的问题,采用颜色直方图重映射方法改善各颜色分量动态响应不均衡。通过分段非线性重映射对亮、暗区域进行不同程度的校正,解决在对比度提升及颜色校正过程中因亮暗像素同等尺度调节引起的图像局部过调问题。在真实γ辐射场景图像上进行多组对比实验,结果表明,相比典型图像增强方法,该方法在颜色、对比度、信息熵量化指标及视觉呈现中均取得较优的效果,图像质量综合评价指标最高可为3.140 76。

基于改进暗通道先验的沙尘图像清晰化算法

针对户外成像设备获取的沙尘图像存在色调偏黄、色彩不丰富及清晰度较低等问题,提出一种基于改进暗通道先验的沙尘图像清晰化算法.对图像偏色的问题,首先对高斯模型进行改进,采取自适应归一化方法调整图像暗部像素,并加权融合基于灰度世界的颜色校正方法,从而去除色偏影响;然后利用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法进行色彩恢复;对处理后存在的薄雾影响,基于暗通道先验方法重新选取大气光值,并对暗部像素进行亮度补偿;最后针对图像饱和度不足和对比度低的问题,将图像映射到HSI空间,分别利用自适应调整函数和改进双伽马校正算法进行提升.实验结果表明,该方法不仅能有效校正色偏,更好提升图像对比度及清晰度,且对图像色彩丰富度提升效果明显,可提高户外成像设备的图像质量.

基于灰轴调整的彩色图像自动白平衡

自动白平衡是一种重要的偏色校正技术.提出了一种新的基于灰轴调整的自动白平衡算法.首先引入理想灰轴和估计灰轴的概念.该方法基于白斑假设,首先选取图像中的部分像素点计算估计灰轴,然后借助旋转变换和尺度变换,将估计灰轴调整至与理想灰轴重合,以此实现彩色图像白平衡处理.实验结果表明,与经典的白斑法和灰色世界法相比,所提算法能有效校正均匀光照条件下的偏色图像.

改进的完美反射法及其在视频偏色校正中的应用

视频侦查工作过程中常遇到视频偏色问题,导致目标物色彩特征发生变化,不利于对目标物的认定以及追踪。针对上述问题,提出一种改进的完美反射法对视频偏色进行校正,首先在白点约束条件下提取视频关键帧中的白色区域,将更多像素点引入到偏色校正过程,消除视频中噪点及高光点对完美反射法的影响,然后计算关键帧的参考白点像素值及偏色校正系数,进而完成对视频偏色进行校正。仿真实验表明,针对不同手机录像模式获取的偏色视频,利用改进的完美反射法的处理结果对视频目标物的真实颜色还原度较高。

胶片彩扩设备的数码升级改造

针对日益减少的传统胶片彩扩业务和迅速增加的数码彩扩业务及昂贵的数码扩印设备现状,提出对传统胶片彩色扩印设备改造,保留胶片彩扩和新增数码扩印功能的两用型方案。实现了数码相片数据传送、偏色校正转换、数码扩印过程的自动控制、传统彩扩与数码彩扩切换功能。

一种中国古画印章自动定位算法

中国国画中的印章含有丰富的语义信息,如画作作者或收藏者的姓名信息。提出一种基于多特征的中国古画印章分割方法。首先,对输入的古画彩色图像进行双边滤波和颜色增强处理,纠正古画的偏色情况,并增强图像颜色的饱和度;然后计算红色通道增强图像,检测印章可能出现的区域;再结合4种形状特征,准确定位印章区域。实验结果表明使用所提算法能够有效定位方形和圆形印章。

基于HSI空间的沙尘图像增强算法

针对现有去沙尘算法的时间效率较低和受雾霾影响图像对比度提升不明显等问题,在偏色校正的基础上,提出在HSI空间提高饱和度与对比度的去沙尘增强算法.首先,在RGB颜色空间利用绿色通道校正其他颜色通道,实现沙尘图像的色彩平衡,完成颜色校正.其次,利用HSI空间各通道互不干扰的特性,针对S通道设计了自适应饱和度增强算法,I通道利用限制对比度自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)算法提升对比度.最后,合并通道转到RGB颜色空间得到清晰的去沙尘图像.实验结果表明:本文所提算法对于图像细节的清晰度和对比度恢复效果均有较大提升,而且本文算法在时间效率上提升显著,在原有算法的基础上,改进后平均算法效率提升77%左右,保证了算法的实时性.

基于近红外和可见光差分特征的图像融合方法

暗光环境拍摄的图像通常存在昏暗、噪声、偏色等退化问题。为此,提出一种基于差分特征的可见光与近红外融合方法。首先,观察到近红外与可见光图像成像不一致性,通过两者结构性差异构造差分特征;其次,利用差分特征映射为融合权重进行权重融合;最后,采用偏色校正方法对融合后易产生偏色区域进行亮度复原,使得融合后偏色区域颜色真实自然。提出的方法能切实有效地利用近红外信息,输出高质量清晰图像。实验结论表明,该方法在主观感受和客观评价上均优于现有算法。

使用亮度恢复的GrayWorld-Retinex方法改进

灰度世界(Gray World)和Retinex方法被广泛运用于处理偏色图像,两种方法结合可以适应更为复杂的偏色情况,但图像亮度的丰富性被削弱,造成图像的视觉效果偏灰和图像质量降低。在分析亮度丰富性被削弱的原因的基础上,提出亮度恢复方法,使输出图像在保证偏色被校正的前提下仍然保持图像的亮度丰富性,达到提升图像质量的目的。实验对比了亮度恢复前后的图像,并使用无参考图像质量评价算法对该方法的效果进行了质量评分,证实了方法的有效性。

内窥镜照度智能调节算法研究

针对内窥镜CCD内置自动增益实现照度补偿的技术缺陷,提出一种智能化、自动化的内窥镜照度调节算法。该算法通过建立人体器官经典彩色图像及其色彩特征数据库,对实时采集的图像进行偏色和亮度校正,求取亮度校正后的图像三基色均值等步骤,能够根据内窥镜探测到的临床病人体内器官的表面形态对光照度的反射情况,自动地实现辅助光源出射强度的优化调节,使内窥镜临床成像清晰度得到有效提高,同时还使得检测效率显著提升。