基于LMS、lαβ颜色空间的最佳参考方向伪装目标偏振检测

针对复杂背景中伪装目标偏振检测的问题,以中国颜色体系为基础,基于CIE1976L*a*b*颜色空间建立了LMS和lαβ两种颜色空间的256级亮度分量数据表,通过外场偏振检测实验,找到了目标与背景偏振度对比较高时的偏振片最佳参考方向,并研究了这两种空间在此方向上表征偏振信息的优劣和反映偏振检测能力强弱的问题。实验结果表明,以偏振片最大透光方向垂直于入射面为参考方向,在亮照度下,L空间的偏振图相比其灰度图信息量降低甚少,表征目标偏振信息量能力较强;在暗照度下,l空间的偏振图相比其灰度图不仅目标与背景的对比度明显提高,而且对阴影目标检测能力较强,实验结果与人眼观察结果一致。

校正的Lαβ颜色空间转换算法及其在色彩传递中的应用

本文在实现了传统的Lαβ颜色空间转换算法的基础上,分析了算法中存在的缺陷,提出了解决的方案,并将校正后的转换算法具体应用于一类色彩传递算法中,实验结果表明改进了原算法的效果。

基于中国颜色体系的lαβ空间低照度伪装目标偏振检测

针对复杂背景中低照度伪装目标检测难度大的问题,基于中国颜色体系建立了lαβ颜色空间的l分量数据表,通过外场偏振检测实验,测试了伪装目标在一天中偏振信息的变化情况,并研究了此分量表征偏振信息和反映偏振检测能力的问题。实验结果表明,利用建立的l分量数据表,在低照度条件下l分量的灰度(偏振度)级分辨率较L*分量高,虽然在灰度图中目标与背景对比度较低不易识别目标,但在偏振图中不仅目标与背景的对比度明显提高,而且对阴影目标检测能力较强,计算结果与人眼观察结果一致。

颜色迁移在荧光薄片图像分析中的应用

论文采用颜色迁移的方法解决不同显微镜下不同摄像头拍摄的荧光图像颜色差异问题,并针对原颜色迁移算法局部信息的欠考虑问题做了融入局部信息的改进。该算法首先将目标图像和原图像转换到lαβ颜色空间,并提取目标图像的l、α、β的局部信息,然后先对源图像的分量进行整体颜色迁移,再根据迁移结果对源图像的α、β分量进行融入局部信息的颜色迁移。实验证明,该算法对于荧光图像之间的转换效果较好,能解决实际问题。

基于感兴趣区域的色彩传递算法

针对传统色彩传递算法在实际应用中灵活度不高的问题,提出一种基于感兴趣区域ROI(Regions of Interest)的色彩传递算法。通过提取目标图像的感兴趣区域,将其与用户所选图像进行拼贴,得到新目标图像,并以此进行色彩传递,解决了色彩传递用户对图像色彩处理多样化、个性化需求的问题。同时,针对传统感兴趣区域提取方法容易受纹理噪声干扰、提取尺寸不易控制等问题,提出一种基于变异度的感兴趣区域提取新算法。实验结果表明,该算法效果良好。基于变异度的感兴趣区域提取算法可更准确获取图像的感兴趣区域。基于感兴趣区域的色彩传递算法可在不影响图像主体内容表达的情况下,使得色彩传递的效果更加生动多变,更具个性化,提高了色彩传递应用的灵活度。

基于3D高效率视频编码背景的信息隐藏算法

针对秘密信息在公开网络传输的安全性和容量性问题,提出了一种基于高效率视频编码(HEVC)背景的信息隐藏算法。利用HEVC中多视点图像的背景图作为载体,首先对其进行lαβ分解得到三个灰度分量子图,然后选取α和β分量子图作离散余弦变换,最后将秘密信息重复嵌入到载体区域中。隐藏区域选取能量权重较低的α及β分量子图的离散余弦变换中频系数区域,且进行重复嵌入,使得算法具有良好的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,所提算法比基于帧间和帧内算法不可见性分别提高16.1%和11.4%,鲁棒性分别提高55.5%和20.2%。

一种基于情感语义的色彩传递源图选择算法

针对色彩传递算法,在图像、视频着色过程中,用户人工选择源图像盲目性高、工作量大、自动化程度差的问题,提出一种基于情感语义的色彩传递源图像自动选择算法。利用图像的情感语义,通过提取用户所选情感的颜色特征与图库图像的颜色特征进行相似性比对,自动为用户检索出相应的源图像,为用户选择所需的源图像提供依据。实验结果表明,算法效果良好,提高色彩传递应用过程的自动化水平,减少人工干预的程度。

基于色彩传递的生物医学图像彩色化

单色生物医学图像的彩色化通常需要手工操作。基于色彩传递的彩色化方法在生物医学成像过程中应用计算机给单色生物医学图像添加颜色,是一种跨学科的新方法。首先根据单色图像的内容确定一幅合适的彩色图像做参考图像,然后单色图像和彩色参考图像转换到去相关的对立色空间(lαβ颜色空间);用亮度通道邻域统计量匹配的方法为单色图像的每个像素选取最佳参考图像采样点,并将最佳参考图像采样点的颜色赋值给相应的单色图像像素;最后,传递结果转换到RGB颜色空间显示。经过这样的处理过程,单色生物医学图像获得了看上去近似于参考图像的色彩,与传统方法相比更方便高效。

基于多小波变换与QAR编码的信息隐藏算法

针对信息隐藏算法中常见的不可见性和鲁棒性相矛盾且不具备检错能力的缺点,提出一种新的基于多小波变换与QAR编码的信息隐藏算法。该算法利用CARDBAL2多小波变换、GHM多小波变换和lαβ颜色空间转换等方法对数字图像载体进行预处理,再将经过QAR(Quotient and remainder)编码的秘密信息嵌入到预处理后的载体图像中以生成含秘图像,从而达到将秘密信息安全传输的目的。实验结果显示,算法的优势在于其不可见性、鲁棒性和感知篡改性。

基于目标图领域点比较的色彩传递研究

目前,图像的色彩传递主要基于Lαβ颜色空间,利用邻域点匹配算法和高阶矩匹配算法,或者采用亮度分割匹配等方法,在源图和目标图之间进行色彩匹配传递。但是,这些算法匹配点数量多,速度慢。针对这个问题,文章在原有匹配方法的基础上提出了基于目标图相邻点匹配以及目标图邻域点匹配的改进方法,在保证传递效果的情况下,提高了色彩传递的速率,文章还讨论了色彩传递过程中存在的一些问题,给出了一些解决方案。

基于Lαβ变换和伽马校正的蒙古族家居纹样增强研究

为了蒙古族家居纹样的细节更加清晰,以及更好地改善纹样的视觉效果和提高识别精度,本文提出一种基于Lαβ变换和伽马校正的蒙古族家居纹样增强算法。首先将蒙古族家居的原始彩色纹样的RGB空间的原始彩色纹样转换到Lαβ色彩空间;其次利用伽马校正方法提高纹样的信息熵,增强纹样的细节;最后再将Lαβ色彩空间的纹样返回到RGB空间。结果表明,本算法与CLAHE方法比较,不仅提高了纹样的客观评价指标,丰富了图像中存在的信息,而且使纹样主观上细节更加突出、纹理更加清晰,其增强效果更好。

确定区域的人脸彩色传递

在对整幅图像色彩传递算法的基础上,提出了确定区域的人脸彩色传递法。首先利用改进的主动形状模型(ASM)方法定位人脸特征点,进而利用区域生长法确定人脸区域。在将参考图像和目标图像(彩色或灰度图)转换到去相关的对立色空间(lαβ颜色空间)后,对于彩色目标图像,分别调整肤色区域图各通道的均值和标准差;对于灰度目标图像,用亮度邻域统计量匹配的方法在参考图像中选取匹配点,并将匹配点的颜色赋值给目标图像中的对应点。最后,把传递结果转换到RGB颜色空间显示。实验结果表明,该方法能有效传递肤色,形成自然逼真的彩色人脸图像。