BMP位图文件的颜色采样策略研究

256色位图颜色采样的传统策略,是在224种颜色色谱中均匀间隔采集256种颜色,其固定的配色方案与实际表达的各种图像的色彩匹配性较差。本文提出一种动态的颜色采样策略,每次取得要表达图像所使用的全部颜色以形成该图像特有的有效色谱,从中采集256种颜色作为该图像的配色方案。实验表明,无论从视觉效果还是从统计分析,采用这种新的颜色采样策略,产生的图像能更好地保持原图像的品质。

基于模糊连接度的抠图样本集构造方法

针对已有的图像抠图采样方法易受trimap输入的影响且精确度不足的问题,提出一种基于模糊连接度的抠图样本集构造方法.通过计算模糊连接度求解未知像素到前景边界和背景边界的最强路径,以与最强路径关联的已知像素为中心搜集邻近的已知像素,并构造出未知像素的样本集,且当新的用户笔画加入后,能够快速地更新样本.实验结果表明,文中方法对trimap的依赖性小、采样精确度高、鲁棒性强.

基于VR技术的传统广告图案符号色彩数字化匹配系统设计

传统广告图案符号色彩数字化匹配系统存在色彩匹配特征点少的缺点,导致传统系统色彩匹配效果较差,因此设计一种基于VR技术的传统广告图案符号色彩数字化匹配系统。系统硬件部分包括单片机、颜色传感器和控制器,其中,单片机为系统提供存储功能,颜色传感器主要对传统广告图案符号颜色采样,传感器主要提高系统的实时处理能力。系统的软件部分计算传统广告图案符号色彩的平均值与标准差,对传统广告图案符号色彩进行分布调整,标定传统广告图案坐标系,求出传统广告图案与VR技术之间的坐标系与坐标点的关系,最后利用VR技术完成传统广告图案符号色彩数字化匹配。实验对比结果表明,此次设计的基于VR技术的传统广告图案符号色彩数字化匹配系统比传统系统匹配特征点多,能够满足传统广告图案符号色彩数字化匹配需求。

基于汉字连通分量的印刷图像版面分割方法

针对彩色印刷图像背景色彩丰富和汉字存在多个连通分量,连通域文字分割算法不能精确提取文字,提出基于汉字连通分量的彩色印刷图像版面分割方法。利用金字塔变换逆半调算法对图像进行预处理,通过颜色采样和均值偏移分割图像颜色,标记文字连通分量,根据汉字结构和连通分量特性重建汉字连通分量,分析文字连通分量连接关系确定文字排列方向实现文字分割。实验结果表明,该方法能够有效地重建汉字连通分量,在彩色印刷图像中实现对不同字体、字号、颜色的文字分割。

基于视觉显著性信息的自然图像抠图算法

为了解决目前抠图算法的采样不充分问题,提出了一种在视觉显著信息指导下的采样,并通过可信度计算确定样本可用性的自然图像抠图算法SIGM.该算法将视觉显著模型引入采样过程,以显著图为指导重点采集区域内的颜色显著样本点.综合分析候选样本对的可信度,将是否符合线性假设、颜色空间内的距离、局部显著性等作为评判依据,选择具有高可信度的样本对来估计透明度值.使用抠图拉普拉斯矩阵作为代价函数的平滑项,优化估计透明度值,得到最终的图像掩膜.实验结果验证了该算法的有效性和准确性.

Multi-face detection based on downsampling and modified subtractive clustering for color images

This paper presents a multi-face detection method for color images. The method is based on the assumption that faces are well separated from the background by skin color detection. These faces can be located by the proposed method which modifies the subtractive clustering. The modified clustering algorithm proposes a new definition of distance for multi-face detection, and its key parameters can be predetermined adaptively by statistical information of face objects in the image. Downsampling is employed to reduce the computation of clustering and speed up the process of the proposed method. The effectiveness of the proposed method is illustrated by three experiments.

一种改进的Knockout抠图方法

通过对Knockout算法的研究分析,针对其在实际应用中需要用户大量的交互工作以及因模型简单造成的抠图不精确问题,提出了一种改进算法。该算法用区域生长方法将用户输入的前、背景线段生长聚合成前、背景区域;然后用轮廓查找方法找到两个区域的轮廓作为Trimap的前、背景轮廓线;最后使用优化颜色样本的方法对每个未知像素点的样本进行优化,提高抠图的精确度。实验结果表明,改进后的算法需要用户较少的工作量,能够得到传统Knockout算法更好的抠图效果。