彩色半色调墨点边缘羽化的Clapper-Yule扩展模型

研究了墨点边缘发生羽化现象(非二值理想墨点)对印品光谱反射率的影响,为色彩预测模型的理论研究提供一个新的思路。采用二维高斯函数模拟墨点表面的形态,利用多重积分计算出墨点羽化后的体积,根据体积的恒常性即羽化前后墨点体积相等,推导出含边缘坡度因子σ的网点面积率以及含墨层相对厚度因子的油墨透射率,由此建立了一个Clapper-Yule扩展模型。模型的数值模拟结果表明墨点边缘油墨铺展所导致的网点物理扩大,增加了油墨对光的吸收,从而降低了最终的光谱反射率。采用Clapper-Yule分程模型对颜色进行预测时需考虑墨点边缘羽化所带来的物理网点扩大,该模型适用于彩色半色调印品的颜色预测与控制。

USM增强的边缘羽化拼接图像检测方法

图像拼接过程中,经过羽化模糊处理的图像边缘特征是不同于自然图像边缘特征的。因此,可利用图像边缘羽化特征来进行图像拼接区域的检测。然而,当图像中某些边缘与羽化边缘特征相似时,直接提取边缘羽化特征的方法会导致误判。如果能够扩大拼接区域的边缘与自然图像边缘之间的差异,则可以更准确地检测出图像中的篡改区域。因此,提出了一种基于USM增强的边缘羽化拼接图像检测方法。首先,对待检测的拼接图像进行UMS增强,扩大拼接图像中羽化边缘与自然边缘特征的差异性。然后,计算增强后图像边缘像素的羽化半径。最后,寻找半径相似的边缘像素,定位图像中的拼接篡改区域。实验结果表明,在拼接图像中存在与羽化边缘相似的边缘时,该方法能更准确地检测出拼接区域。

人脸检测技术在3G移动增值业务中的应用

介绍结合人脸检测技术及相关图像处理技术实现在3G时代移动增值业务中的一个应用变脸。变脸首先采用Intel开源OpenCV人脸检测确定图像人脸的区域,然后采用独创的变异Snake算法提取人脸边缘轮廓,接着在YCbCr颜色空间对人脸肤色进行调整,使其肤色接近目标人脸肤色,最后基于数学形态学的模板边缘羽化对人脸轮廓结合处进行边缘羽化,很自然地把一张人脸替换成另一张人脸。