融合彩色模型空间的电力设备红外图像增强

电力设备红外图像普遍存在亮度暗、对比度低等问题,针对此现象,提出了一种融合彩色模型空间的图像增强算法。该方法将图像的对比度与亮度增强转换至HSV与RGB空间中分别进行处理:RGB空间中,首先预处理图像中的高灰度级,并采取混合滤波的方式抑制图中噪声,然后使用增强函数提高图像亮度,最后将增强图像转换至HSV空间中并提取H、S、V三分量图;HSV空间中,采用伽马变换和CLAHE(contrast limited adaptive histogram equalization)算法实现V分量的亮度提升,并采取非线性饱和度矫正函数处理S分量提升图像对比度,最后将处理分量与提取分量进行对应融合得到HSV空间中的增强图像,并将其转回RGB空间中得到最终的输出图像。实验结果表明,本文算法能明显地提升红外图像的亮度与对比度,增强后的3组图像其灰度均值和标准差平均值分别为115.94和78.65,相对于原图的平均值分别提升了81.59和36.17。

彩色叠焦显微颜色空间聚焦评价算法

聚焦评价是叠焦扩展显微景深的关键,为了准确快速地获取叠焦图像序列像素点聚焦位置,生成高质量全聚焦图像,提出了一种基于颜色向量空间的聚焦评价算法。该算法直接在RGB向量空间中计算彩色图像梯度,充分利用了颜色通道间的相关性,避免了传统聚焦评价算法将彩色图转化为灰度图时造成的信息损失,且相较于彩色分量梯度的简单叠加具有更高的准确度;将中心像素与邻域像素在RGB空间的曼哈顿距离均值作为聚焦评价权值,可增强聚焦部分的敏感度,降低离焦部分的评价值,使聚焦评价曲线特性趋向理想化。选取空域、频域和统计学中7种聚焦评价算法与所提算法进行性能对比实验,结果表明:所提算法在仿真图像和真实显微图像中,具有更好的灵敏度、聚焦分辨力和抗噪声能力,曲线特性提升显著,应用于显微镜景深扩展可进一步提升叠焦大景深成像的质量。

基于颜色空间融合的电子鼻特征优化方法研究

为了提高光电子鼻的气体区分能力,对7种气体样本进行了检测和分类实验。将敏感阵列的响应图像从RGB颜色空间向其他6种典型的颜色空间进行了转换,并通过增L减R(L-R)搜索算法,在欧式距离样本可分性判据的基础上,从新生成的7种颜色空间中优选了18个颜色通道组成融合空间。主成分分析和欧式距离可分性判据对比表明,电子鼻在融合颜色空间的气体响应特征向量的类别可分性要显著优于其他颜色空间。

色彩的力量——以色彩为驱动的展览空间时代演绎例

展览空间设计中的形、色、质是相互关联、相互影响、相互依存且不可分割的整体,在有限的视觉呈现无限可能。形、色、质的和谐、生动运用达到相得益彰之时,是展览空间设计增色添彩的重要方面。以国际视野和色彩文化素养,营造创新性、创智性色彩设计,通过优秀的色彩与色光营造展览案例,解析多感官、多媒介、多维度、多元化的智慧的色彩表达与时代演绎。

一种改进CycleGAN的水下彩色图像增强方法

针对基于深度学习方法的水下图像增强只考虑水下图像的RGB颜色特征空间造成的增强效果不理想现象,本文在循环生成对抗网络的基础上改进了一种水下彩色图像增强算法。首先运用循环生成对抗网络在图像的RGB和HSV颜色特征空间进行训练,将图像经过卷积网络下采样提取到的特征送入残差网络和扩展压缩模块,其中扩展压缩模块可以调整图像RGB和HSV通道的权重。预训练好的生成对抗网络作用在成对的水下降质图像与增强后的图像进行监督训练,采用特征融合网络将对抗生成网络输出的RGB和HSV六通道图像融合成RGB三通道图像。实验结果表明,该方法能够有效结合图像的RGB和HSV空间的特征信息,提升水下图像的对比度和亮度,校正水下图像的颜色偏差。

基于自适应容差优化的暗通道去雾算法

针对暗通道先验理论对透射率、大气光值估计不准确及去雾后图像亮度降低等问题,提出一种算法。在暗通道先验理论的基础上,利用引导滤波对有雾图像进行平滑,通过限制对比度自适应直方图均衡化算法处理平滑后的图像,恢复由于雾产生的色差,选取较为准确的大气光值;引入Brenner清晰评价标准自适应确定容差值,实现对透射率的修正;将有雾图像与清晰图像加权融合,保存图像更多细节;在YUV颜色空间中调节亮度分量Y,改善图像亮度。实验结果表明,该算法可有效改善有雾图像的亮度过高与清晰度过低的问题,与其它算法相比,在保留图像细节处相对更完整,图像整体去雾效果更佳。

基于彩色偏振图像的HSV空间目标增强方法

针对复杂背景条件下目标难以识别的问题,采用彩色偏振成像技术,提出了一种基于彩色偏振图像的目标增强方法。该方法首先根据分焦平面彩色偏振相机获得的数据得到彩色线偏振度(degree of linear polarization, DoLP)、彩色偏振角(angle of polarization, AoP)和彩色强度(S0)图像;然后利用目标和背景的彩色偏振特性差异大的特点提取DoLP、AoP和S0的视觉显著度,使目标得到初步的增强;随后将3种视觉显著度图像转到HSV空间进行融合,最后转到RGB空间显示。使用对比度和矢量角度距离作为客观评价指标开展实验,多个实验场景数据表明,融合图像的对比度和矢量角度距离分别比融合前图像最高提升了3.971倍和1.711倍。

耦合非局部自相似性与散度的SAR与光学影像融合

SAR与光学影像的高质量融合应用是目前研究的热点问题之一,然而二者间辐射差异大、灰度相关性弱等问题,严重影响了融合质量。为此,该文提出一种耦合非局部自相似性与散度的SAR与光学影像融合算法。首先在频率域将影像分解,然后使用非局部方向熵和散度作为特征量分别指导低频和高频分量进行融合,最后将融合分量重建,得到兼具清晰结构特征和丰富光谱信息的融合影像。通过对比实验,证明所提算法在融合SAR与光学影像方面的有效性,及其在保持结构特征和减小光谱扭曲方面的优越性。

基于边缘信息的多光谱高分辨图像融合方法

针对多光谱图像和高分辨图像的融合问题 ,提出了一种基于边缘信息的新的图像融合方法 ,该方法根据高分辨图像中的边缘强度 ,对多光谱图像在 IHS变换中的强度信息进行了调整 ,得到的光谱强度同时反映了高分辨图像的细节信息和多光谱图像的光谱信息 .实验结果表明 ,该方法的融合效果优于传统的

信息融合技术在彩色图像分割方法中的应用

将信息融合技术应用于彩色图像分割 ,提出了一种新的分割方法 ,并应用剥壳技术降低问题的复杂度 ,为彩色分割在不同领域中的应用提供了一种新的思路与解决方法 .将该方法应用于彩色地图自动矢量化输入系统 ,得到了令人满意的结果 .

基于假彩色的多重图像融合

对假彩色多重图像融合的算法进行了总结分类，并对各种类型的融合算法的结构、特点进行了分析，为在复杂任务和环境下选择恰当的假彩色图像融合手段提供了参考．并以多光谱图像融合以及热成像图像与ＣＣＤ电视图像的融合为例，开发了一些新的有效算法．

Lab的多投影颜色校正及亮度融合技术

传统的多投影颜色校正和亮度融合在RGB颜色空间下进行,存在校正过程中亮度和色度相互干扰的问题。针对上述问题,提出一种基于Lab颜色空间的颜色校正和亮度融合方法。将亮度与色度单独提取出来,用B样条曲线模型建立起各投影仪原图像与投影显示画面的亮度、色度转换关系,以消除各投影仪投影显示画面之间的颜色差异,并采用融合B样条曲线的伽玛校正对画面重叠区域的亮度进行调节。实验结果表明,相对于RGB颜色空间,在Lab空间进行颜色校正使两个投影显示画面的颜色强度差异在Lab三通道分别减少了4.14,2.41,2.44;相对于RGB颜色空间的伽马校正,在Lab空间将伽马校正与B样条曲线融合进行亮度调节使投影显示画面重叠区域与非重叠区域的颜色强度差异在Lab三通道分别减少了6.12,4.64,3.47。基于Lab的多投影颜色校正及亮度融合技术可对投影显示画面亮度与色度进行更准确的校正,并且给予不同颜色强度对应的伽马系数。

融合多颜色空间分量的自适应彩色图像分割

提出了一种新的简单有效的融合多颜色分量的分割方法,首先在六个不同的颜色空间中选择最佳的待分割颜色分量,然后应用直方图和空间模糊C均值(SFCM)技术对不同颜色分量进行自适应初始分割,最后融合分割结果并进行区域合并。利用该算法在Berkeley图像库上进行了大量实验,实验结果表明,与当前一些经典分割算法Mean-shift、FCR、CTM等相比,利用该方法能够获得更好的分割结果以及更优的性能指标。

基于多颜色空间融合的移动目标检测算法

针对多颜色空间的移动目标检测,提出一种基于多颜色空间的信息融合算法,并给出了该方法的可行性证明。不同颜色分量融合的实验结果对比表明:用该方法实现目标检测与跟踪得到的效果会更好,检测目标的轮廓更加清晰,目标内部更加充实,有效防止了空洞的产生,对检测目标的形状判断和重心计算有重要意义。

一种基于HSI空间的异类传感器假彩色图像融合算法

提出了一种基于HSI空间的假彩色异类传感器图像融合算法。该算法从边缘、色彩这两个图像的基本特征着手,在灰度融合图像的基础上,基于HSI空间,用色彩体现特殊传感器的独有信息。选用laplacian金字塔融合算法及一致性融合规则得到边缘灰度融合图像,并将其送至HSI空间的I通道;根据需要,将某特殊传感器获取的图像,送至H通道进行调制;最后将HSI空间的融合图像变换到RGB空间显示。仿真结果显示:本文算法得到的彩色融合图像不仅保留了与灰度融合图像相近的空间分辨率,而且突出了独有信息,是一幅信息量比较完备的融合图像。同时,对于HSI三通道的选择是固定的,具有很好的算法稳健性。

多媒体传感器网络中基于颜色空间的图像融合方案

基于彩色图像的YUV颜色空间和相邻节点间的视角相关性,将同一场景的监控任务分配给3个相关度较大的传感器节点,每个节点仅需处理亮度分量或色度分量.使用深度信息模型,以及基于自适应四叉树分割和分块空间变换的方法,对解码后的亮度和色度分量进行融合,实现监控场景的彩色图像重构.仿真实验结果表明,该方法有效可行,在视频传感器节点存储量、传输量和场景监控质量之间能取得良好的折中.

基于HSI颜色空间和小波变换的多光谱图像和偏振图像融合实验研究

偏振成像技术是当前光电成像领域研究的热点之一.为了更好地实现目标探测识别,本文研究了基于HSI颜色空间的偏振图像和多光谱图像的融合算法,对每一个波段内的偏振图像进行融合并映射到HSI颜色空间;然后对实验所选取的三个波段的H、S、I图层进行小波系数融合,并将融合图像在RGB颜色空间输出显示.给出了融合图像的客观评价参数,通过与前人的实验对比,表明该算法更加适合于人眼的视觉特性.融合图像用颜色凸显目标的偏振信息,能够将目标和背景明显区分开来,很大程度地提高了目标探测识别的质量.

一种改进的自适应图像颜色迁移算法

颜色迁移是图像处理中一个重要的研究课题,它要解决问题是:基于图像A和图像B,合成一幅新的图像B,使其具有A的颜色和B的形状;提出了一种改进的自适应图像颜色迁移算法,它可以更好地利用图像的局部信息,并在算法中引入了正交化分析,进一步减少了颜色空间各通道间的相关性,实现对图像A和图像B的图像颜色最优的迁移过程。

多颜色空间中玉米叶部病害图像图论分割方法

为了提高农田自然背景下玉米叶部病害诊断精度,提出了一种多颜色空间下的玉米叶部病害的图论分割方法。该方法在不同的颜色空间中引入图论进行分割,分别在单一颜色空间下将玉米病害的分割问题转换为图的分割问题,再通过有效的融合方法对初始的分割结果进行信息融合。通过对玉米叶部病害图像的分割实验表明,该方法的分割效果较好。在多种颜色空间下进行玉米叶部病害的图论分割方法是可行的、有效的。

改进IHS-Curvelet变换融合可见光与红外图像抗晕光方法

为了解决夜间会车滥用远光灯造成驾驶员晕光的问题,提出一种在IHS色彩空间下改进Curvelet变换融合可见光与红外图像的抗晕光方法。该方法通过改进Curvelet变换实现图像二维细节信息的有效表达,提高图像清晰度,其中提出的低频系数权值自动调节融合策略能够将晕光信息剔除,避免其参与融合过程;与IHS变换相结合能够保留原图中的色彩信息,避免色彩失真。对实验结果的主客观分析表明,该方法消除晕光比较彻底,与IHS-小波融合相比,融合图像的标准差、平均梯度、边缘强度、信息熵分别提高了47.15%、53.10%、52.46%、4.45%,对比度和清晰度显著提升,细节信息也更加丰富,人眼视觉效果更好,有利于驾驶员观察前方路况,提前做出预判,消除安全隐患,提高夜间行车的安全性。