基于高动态范围成像的温室番茄植株图像色彩矫正方法

针对温室番茄智能化管理视觉信息稳定获取的需要,研究了基于高动态范围成像技术的番茄植株图像色彩矫正方法,以克服复杂自然光照条件对作业对象色彩稳定呈现的客观限制。鉴于温室内光照时空波动和复杂背景辐射强度突变导致图像色彩失真,提出了融合多曝光强度图像的摄像机辐射响应模型标定方法;分别提取曝光时间为0.01、0.05、0.08、0.10 ms的4幅图像离散像素点的Y通道亮度信息,求解特定视场下像素点亮度与曝光度的函数关系,在此基础上以低曝光度图像亮度为参考,估计摄像机全局视场的辐射强度;采用S曲线函数压缩高动态范围图像数据,将视场辐射强度映射为图像亮度,实现对低曝光图像的色彩矫正重构;最后,通过现场试验对色彩矫正方法进行验证,试验结果表明,不同场景和时段的番茄植株图像的灰度信息量、离散程度和清晰度均得到改善,图像灰度信息熵、标准方差和平均梯度平均提高16.87%、9.81%和19.49%。本研究可为农业复杂光照条件下作业对象图像色彩信息的获取研究提供参考。

基于线性变换的RGB图像色彩矫正算法

颜色矫正是对颜色失真图像进行颜色恢复处理的必须过程。为解决图像偏色和颜色失真问题,本文提出了一种基于线性变换的图像色彩矫正的算法,方法简单易行,方便实时处理。算法总思路是调整偏色图像各颜色分量的分布使其向正常图像的分布靠拢。具体做法是,对于无参照图像的偏色图像,利用置信区间对各颜色分量进行线性调整,对于有参照图像的偏色图像,将偏色图像各颜色分量均值进行补偿使其接近参照图像的各颜色分量均值。从实验结果和Lab色域评价看,本文算法较好地实现了色彩矫正。

基于HSV色彩空间的低照度图像增强

为解决低照度图像色彩偏暗、整体亮度较低、光照不均等问题,提出一种低照度图像增强算法。在HSV色彩空间将V分量按照灰度等级的高低进行分层处理,利用引入权重值的巴特沃斯滤波器对低灰度等级的V分量进行灰度级拉伸,利用提出的亮度控制方法对过度增强区域进行灰度级新映射,合并所有V分量并平滑,基于权重值和映射函数,提出S分量的自适应增强函数对图像色彩进行调整。实验结果表明,该算法是一种有效的低照度图像增强算法。

首届中国国际进口博览会室内照明设计策略

文章整体介绍首届中国国际进口博览会主会场的照明设计策略,从室内外光环境转换过渡、高大空间的功能性照明、室内大面积色彩的照明矫正、空间的亮度与色温表达等四个方面进行展开叙述,为有会展需求的高大空间的照明设计提供参考依据。

融合彩色模型空间的非线性低照度图像增强

低照度图像存在图像整体亮度偏低、亮度不均匀、色彩饱和度过高、图像模糊等问题,针对此类问题,提出了一种融合彩色模型空间的低照度图像增强算法.在该算法中,将图像的亮度增强与图像色彩恢复转换至不同的彩色模型空间分别进行处理:在RGB彩色模型空间中,首先对图像的高灰度级进行预处理,随后进行滤波处理,最后再用三分量增强函数对图像进行亮度恢复;在HSV彩色模型空间中,利用非线性色彩饱和度校正函数与亮度增强函数进行图像的色彩恢复,最后将两个空间中的处理结果进行加权融合.最终的对比实验结果表明,该方法在避免图像出现过度增强、色彩恢复与图像照度增强方面有着良好的效果,所处理的图像符合人眼视觉特性.

小调整 大提升——新闻短片及新闻专题片的快速调色技巧

通过几个重要的调整参数,在画面的色彩矫正中可以快速提升画面质量。通过这种相对高效的方法和技巧进行视频画面色彩上的调整,来达到对节目质量提升的目的。

Premierre Pro Adobe Premiere Pro

Adobe公司去年发布了Premiere的最新版本Premiere Pro，它是继Premiere6．5推出近一年后的新作。Adobe公司在这个新版本上花费了很多心思，使其整体功能都有了较强的改进，更加专业化，也更加个性化了。下面，就让我们体验一下Premiere Pro的新功能。

略谈新闻类电视节目的布光与技术调试

介绍新闻类电视节目的布光与技术调试过程,包括前期准备工作、确定现场灯位和投射角度、摄像机技术参数的调节和设置,并对摄像机白平衡、黑电平、光圈等参数的设置以及色彩的手动矫正做出阐述。