自动采集样本的图像颜色传递算法

图像的颜色传递是将一幅图像的颜色特征传递给另一幅图像,使目标图像具有与源图像相似的色彩。提出了一种自动采集样本的图像颜色传递方法,利用无监督学习聚类把目标图像和源图像分别分成一定数量的色彩相近的子块,通过计算各子块的纹理特征和亮度统计值,建立样本块之间的对应关系。从各子块中取出数据点密度较大的像素组成样本块。进而利用最佳匹配算法,查找目标样本块的像素在源图像对应样本块中的最佳匹配像素,将其颜色值传给目标像素。以目标图像中已完成颜色传递的样本块作为参考样本,使用纹理对比方式完成样本块以外其它像素的颜色传递。该自动采集样本算法既可用于彩色图像间颜色传递,也适用于灰度图像与彩色图像间颜色传递。在目标图像和源图像的各子块有明显纹理和亮度特征时,该算法可方便地用于批处理和视频中。

颜色传递技术的快速彩色图像融合

以红外和可见光图像为研究对象,提出了一种基于颜色传递技术的快速彩色图像融合算法。该算法直接用灰度融合图像和源多波段图像的差异信号构成源YCBCR分量,然后在YCBCR空间运用统计颜色传递技术形成一幅具有与目标图像相似色彩效果的彩色融合图像。算法中利用像素平均融合法和多分辨率融合法作为灰度融合方法,形成两种不同的融合策略以分别满足高实时性和高融合质量的需求。实验结果表明,提出的彩色图像融合算法能够有效地生成一幅具有自然日光色彩效果的融合图像,算法中即使采用像素平均法进行灰度融合同样可以获得令人满意的融合效果。

多尺度融合与非线性颜色传递的微光与红外图像染色

Toet的夜视图像近自然色染色算法对各颜色分量使用了基于线性变换的颜色传递技术,染色结果易出现低对比度或过饱和现象,从而造成细节信息的损失。针对此问题,提出了结合多尺度融合与非线性颜色传递的微光与红外图像染色算法。选用亮度与色彩分离的YCbCr颜色空间进行染色,其中Y分量应用基于冗余小波变换的可增强感兴趣目标的融合方法构造得到,对Cb、Cr分量使用基于直方图匹配的非线性颜色传递方法实现染色。实验结果表明,本文方法可有效防止染色过程中出现的低对比度或过饱和现象,能获得纹理细节更清晰,目标更显著的染色图像。

结构优化型颜色传递融合方法

提出一种红外和可见光图像的快速彩色图像融合算法:结构优化型颜色传递融合方法.算法直接用灰度融合图像和源多波段图像的差异信号构成源YCBCR分量,然后在YCBCR空间运用统计颜色传递技术形成一幅具有与目标图像相似色彩效果的彩色融合图像.文中从数学上证明了YUV等符合通用YCBCR空间模型的颜色空间也可用于本文算法,所产生的融合结果与用YCBCR空间得到的结果相同.算法不仅限于融合红外和可见光图像,还可以用于融合其他谱段的双波段图像.实验结果表明,提出的彩色图像融合算法能够有效地生成一幅具有自然日光色彩效果的融合图像,算法中即使采用像素平均法进行灰度融合同样可以获得令人满意的融合效果.

基于颜色传递和目标增强的夜视图像彩色融合

颜色传递是获得夜视图像自然彩色的一种方法,以红外和微光图像为研究对象,提出了一种基于颜色传递和目标增强的夜视图像彩色融合方法。首先结合红外和微光图像各自的特点,采用TNO法生成伪彩色融合图像(目标图像),很好地保留了图像的细节信息,然后选取一幅相近的参考图像,把目标图像和参考图像转换到YCb Cr颜色空间进行各个通道一阶(均值)和二阶(标准差)统计量匹配的颜色传递,同时在Cr通道引入一个对比度增强因子来增强图像中的兴趣目标。实验结果表明,文中方法不仅使得夜视图像获得了如白天参考图像般自然、真实的色彩,而且提高了图像的细节,目标也更加突出,更有利于观察者对场景的理解。

控向金字塔颜色传递

提出了一个基于控向金字塔的颜色传递算法,其基本思想是在目标图像和源图像对应的子带信息中分别实现统计信息的传递统计信息包含各子带信息的均值、方差、偏度系数和峰度系数 为了避免通道交叉,目标图像和源图像的RGB像素信息首先被变换至与分量无关的lαβ颜色空间 然后对变换后的各分量分别进行控向金字塔分解,并在倒塌金字塔时实现统计信息的传递 作为灵活的图像变换结构,控向金字塔允许对需传递的子带进行选择。

一种基于GPU加速的图像颜色传递算法

针对图像颜色传递典型算法Reinhard算法需对图像中的所有像素进行遍历搜索处理,计算量大、运算速度较慢这一问题,提出了一种基于GPU加速的图像颜色传递算法;利用可编程图形处理单元GPU并行计算和高速浮点计算特性,将Reinhard运算过程转化为GPU中的纹理图像渲染过程,使得Reinhard算法在GPU中加速执行.颜色传递效果对比结果表明,在取得较好的颜色传递效果的同时,该算法计算速度大大提高,且对大尺寸图像提速性能更好.

基于颜色传递的数字视频融合方法

针对伪彩色融合方法的融合图像色彩单一、颜色传递算法计算复杂等问题,提出一种新的红外与可见光数字视频融合方法。该方法在Toet算法的基础上,利用图像统计信息进行颜色查找表映射运算,对融合图像进行快速颜色传递,使融合结果具有与参考图像相同的色彩信息。实验结果表明,该方法的融合结果接近自然景物的颜色,效果优于伪彩色融合方法,且运算速度较颜色传递算法有较大提高。

夜视图像局部颜色传递算法

针对基于全局统计信息颜色传递过程中存在的染色效果不能很好保持图像色彩的自然性,局部区域颜色与真实场景的颜色不符、目标变淡的问题,提出一种夜视图像局部颜色传递算法。首先,采用稀疏表示的方法对红外与微光图像融合;其次,对得到的融合图像进行非线性扩散,扩散结果采用核模糊均值聚类算法进行图像分割;然后,在YCb Cr颜色空间对红外与微光图像块进行颜色传递;最后,把得到的彩色图像块组合成一幅图像,随后用得到的灰度融合图像来表征YCb Cr空间的Y通道。实验结果表明,文中算法得到的彩色图像更加自然、真实。

适于图像融合的快速颜色传递方法

为获得具有自然日光色彩效果的融合图像,利用线性YCBCR空间和Reinhard统计颜色传递策略,提出了一种适于图像融合的颜色传递方法:YCBCR颜色传递方法。此方法不仅计算复杂度低,而且非常适合彩色图像融合,使得利用高对比度灰度融合图像替换彩色融合图像亮度分量,从而使增强彩色融合图像亮度对比度的操作变得简单易行。本文从数学上证明了YUV等符合通用YCBCR空间模型的颜色空间用于颜色传递所产生的重染色结果与用YCBCR空间得到的结果相同。实验结果表明,YCBCR颜色传递方法可以赋予彩色融合图像一种自然的日光色彩效果,其重染色彩色融合图像的能力好于Reinhard方法。

基于YC_BC_R空间颜色传递的融合图像目标检测算法

针对融合图像采用帧间差法检测目标时会出现背景噪声的缺陷,在红外与可见光图像利用小波变换融合后,将彩色参考图像与融合图像在YCBCR空间进行颜色传递的基础上,提出了一种采用帧间差法和形态学相结合的运动目标检测方法。该算法得到的目标轮廓清晰、更易于识别,并且其中热目标呈红色,冷目标呈蓝色。同时实验结果表明在目标检测的过程中,该算法能消除图像融合产生的背景噪声,适应复杂场景的检测,在性能上满足实时性的要求。

颜色传递在图像拼接中的应用

针对图像拼接技术中存在拼接缝的问题,将一种直接在RGB颜色空间中进行颜色传递的算法应用于图像拼接技术中,实现拼接缝的消除。首先利用Harris角点检测器提取图像的特征点,并用BRISK描述子对特征点进行二进制比特串描述;然后利用汉明距离对特征点进行匹配,用RANSAC算法求出变换矩阵,再用高斯加权法进行融合;最后使用颜色传递算法对拼接图像进行色度调整。试验表明,该算法对图像拼接缝的消除具有较好的效果。

双光栅衍射消色散成像图像颜色传递算法

双光栅衍射消色散成像图像的色散度较大,为了提高图像的颜色传递能力,提出基于同态滤波和色彩校正模型的双光栅衍射消色散成像图像颜色传递算法。构建双光栅衍射消色散成像图像的暗通道模型,采用红、绿、蓝三阶颜色融合方法进行双光栅衍射消色散成像图像颜色融合处理,根据图像的色彩特征分布进行双光栅衍射消色散成像处理,采用同态滤波抑制的方法进行双光栅衍射消色散成像图像的灰度信息滤波,建立双光栅衍射消色散成像的灰度直方图模型,采用色彩校正和图像颜色衰减检测的方法进行双光栅衍射消色散成像图像颜色传递优化。仿真结果表明,采用该方法进行双光栅衍射消色散成像图像颜色传递的自适应性较好,对图像的颜色特征检测准确度较高,有效抑制图像背景光的散射作用,提高双光栅衍射消色散成像质量。

结合图像签名和最优传输的颜色传递方法

颜色传递在图像处理领域一直备受关注,传统的颜色传递方法往往存在细节保持能力不足、层次感欠缺和视觉效果不佳等问题。针对上述问题,本文提出了一种结合图像签名和最优传输的局部颜色传递新方法。首先,引入基于图像签名的显著区域检测方法,得到参考图像和内容图像的前景区域和背景区域,然后在对应区域进行颜色传递以提高结果图像的层次感。其次,在传统线性颜色传递模型的基础上,结合最优传输理论提出了一种保持内容图像亮度的颜色传递策略,以较好地提升结果图像的质量。最后,为了更好地评估颜色传递效果,结合色度差和结构相似度设计了一种新的颜色传递客观评价指标。实验结果表明,相比于传统的颜色传递方法,文中所提方法得到的结果图像能够较好地保持内容图像的细节信息和层次感,并且具有更佳的视觉效果(新方法综合效果较传统方法提升了约30%)。另外,相对于传统的颜色传递评价指标而言,文中所提客观评价指标更加忠实于用户的主观评价结果。实验分析表明,与传统颜色传递方法相比,文中所提方法得到的结果图像在细节保持、层次感保持以及视觉效果上均有更佳表现,而且文中所提客观评价指标更为贴近主观评价结果。

基于颜色传递的双波段目标跟踪算法研究

针对复杂背景下Camshift算法容易丢失目标的情况,提出一种基于YCBCR空间将红外与可见光融合图像与彩色参考图像进行颜色传递后,采用Camshift进行目标跟踪的算法。该算法在颜色传递时充分利用双波段图像信息,得到的目标对比度高并且颜色空间较其周围背景突出,增强了目标的颜色概率图,提高了Camshift算法效率。实验表明,通过对可见光图像、经颜色传递后的红外图像以及传统颜色传递方法得到的图像采用相同跟踪算法进行定性分析,在该算法得到的图像中,跟踪窗口中心相对于目标质心仅有3个像素的误差,跟踪精度远远优于对比实验图像的跟踪结果,并且算法的跟踪时间为每帧20.6ms,达到了实时性的要求。

多参数亮度值重映射的颜色传递方法

为了提高灰度图像中人眼视觉的情景感知和目标的识别率,提出了多参数亮度值重映射的颜色传递方法,将灰度图像赋予色彩。该方法首先将灰度目标图像和彩色参考图像由RGB颜色空间转换到亮度与色彩分离的YCbCr颜色空间。然后,引入由彩色参考图像和灰度目标图像的列数和亮度共同决定的参数,对彩色参考图像的亮度值进行运算,使彩色参考图像与灰度目标图像具有相同的亮度值动态范围。最后,根据目标像素和它周围的像素存在相关性,进行灰度目标图像与彩色参考图像的像素匹配后,将得到的结果再逆变至可以表示出各种色彩的RGB颜色空间。该颜色传递方法降低了色彩误传现象,提高了颜色传递的准确度并缩短了程序的运行时间。

基于颜色传递和对比度增强的夜视图像彩色融合

针对基于颜色传递夜视图像彩色融合算法存在的热目标不突出问题,提出一种基于颜色传递和对比度增强的彩色融合算法。该算法首先利用非线性扩散和迭代阈值分割方法提取出图像中的热目标,然后在HSI颜色空间利用热目标和灰度融合图像对颜色传递得到的初步彩色融合图像进行调整,接着将处理结果变换回RGB颜色空间,得到最终的融合图像。实验结果表明,利用该算法得到的融合图像不仅与人眼视觉感知习惯一致,而且显著增强了目标与背景的对比度,从而有效提高了目标的可探测性。

多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强

提出一种基于小波降噪、多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强方法。该方法利用一种多尺度图像分割技术,将图像分割为若干子区域,在子区域之间进行亮度匹配和颜色传递,减少了颜色传递误差,再与采用软阈值方法的复数小波包降噪预处理相结合,来增强遥感图像的细节分辨能力。试验结果证明,基于图像分割和色彩传递相结合的方法,其参考彩色图像不需要与目标图像配准,只要特征、风格相近似,就可以对纹理结构相对较简单的全色遥感图像实现全自动的彩色化增强。彩色化的结果图像在美观程度及目标的可识别度上都有了明显增强。

基于图像分割和局部亮度调整的微光图像颜色传递算法

为提高微光夜视图像质量,提出一种基于图像分割和局部亮度调整的颜色传递算法。用简单线性迭代聚类结合K均值聚类对微光图像进行分割,在YCbCr颜色空间中利用子区域与参考图像每一个像素点上亮度的一致性,将匹配参考图像的颜色分量传递到目标图像的子区域,以目标图像纹理特征中对比度的值作为系数,调整目标图像子区域的亮度值,进行颜色空间转换并显示颜色传递结果。搭建了微光图像成像系统,进行了微光图像分割及完成了微光图像的颜色传递。结果表明,改进的分割算法将图像中不同的景物分割出来,得到的彩色微光图像的峰值信噪均值达到12.048 dB,比Welsh算法平均提高2.63 dB。