基于图像增强的灰度插值算法

针对传统彩色滤波阵列（Color Filter Array，CFA）插值算法在图像识别前一般需要对彩色图像预处理，其中包括把插值后的彩色图像转化为灰度图像、平滑内部和锐化边缘，过程较为繁琐的问题，提出一种新的基于图像增强的灰度插值算法，即在插值过程中锐化图像的边缘并平滑内部，插值结果直接是一幅灰度图像并且保证图像的几何特性不变．实验结果表明此算法的有效性．     

基于YIQ色彩空间的彩色图像盲水印算法*

提出了一种将彩色图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中的新算法,用于图像版权保护。将彩色水印图像进行一维数字化处理,并将彩色宿主图像由RGB色彩模式转换成YIQ色彩模式,采用整数小波变换将彩色水印嵌入到彩色图像YIQ色彩空间的Y分量中。彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验表明：该数字水印算法不仅具有良好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、平滑滤波等攻击具有很强的鲁棒性。     

一种基于HIS模型的彩色图像背景减除快速算法

提出了一种彩色图像背景减除的快速算法。首先对当前待处理的彩色图像进行矢量滤波，并在HIS颜色模型下，利用彩色通道和亮度通道相互独立的特点，选取某一分量与背景图像进行差分运算，消除当前图像背景，最后填充空洞而得到较为精确的前景对象。该算法摒弃了传统上处理多维彩色向量繁杂的矢量运算，而采用优化后的线性运算加快了运算速度。而且不需要复杂的背景建模。实验表明该算法快速、有效。     

基于模糊融合的Soft多结构形态学彩色图像滤波

在HSV彩色空间提出了一种基于模糊融合和Soft多结构元素的新的彩色形态学滤波。基于模糊融合的评价值来进行彩色图像点的矢量排序,与基于HSV矢量排序的方法相比,滤波效果更好。实验结果表明,该形态学滤波算法比经典形态学滤波算法更有效地去除图像的噪声,保留图像细节。     

基于区域方差的纹理滤波算法

纹理滤波器算法是图像处理领域重要的研究方向之一,具有广泛的研究意义和实际应用价值。一种类型纹理滤波器算法通过区分图像中包含的复杂纹理信息和显著结构信息来引导进行纹理滤波处理。如何区分图像中的纹理信息和结构信息成为了算法的关键。提出一种区分图像的复杂纹理信息和显著结构信息的方法。同时对于彩色的包含纹理信息的图像进行滤波处理时,引入了对比度保持的方法来生成灰度图像,用来生成指导纹理滤波的引导图。为了证明算法的有效性,给出了和一些算法进行比较的结果。另外,展示了算法在细节增强,JPEG压缩印迹去除和图像分割的应用效果。     

基于Welsh算法的灰度图像彩色化的研究

Welsh算法在将灰度图像彩色化的过程中取得了较好的效果,但是却存在着像素匹配过程中循环过多、速度过慢、彩色化后的图像存在噪声的问题。分析Welsh算法的不足之处,采取在彩色图像中间隔取点的办法,减少循环次数。同时针对彩色化后的图像中存在噪声的问题,使用指导性滤波对迁移后的图像进行优化,去掉噪声的干扰。通过实验表明,经过指导性滤波处理的图像可以产生出更好的效果,使图像的效果更清晰和自然。     

GLA聚类算法在视频对象提取中的应用

针对彩色视频对象提取，提出了基于GLA聚类算法对图像进行量化的方案。文中讨论了两种不同的GLS聚类方案，给出了各自的实现方案，并比较了结果。在具体实现时,根据人的视觉特性，采用了Lab彩色空间，并引入了PGF（同等组滤波）方法对图像进行噪声滤波，去除噪声的同时有效地保留了图像的边缘和细节信息。     

基于四元数Gabor滤波的彩色纹理特征提取

现有的彩色图像纹理特征提取方法是将彩色图像转换为灰度图像或者对彩色图像进行分通道处理,这样的处理方法会丢失原图像的颜色信息和各通道间的相关性,导致特征图像的纹理特征和原图像的纹理特征差异较大。基于上述问题,提出了一种四元数Gabor彩色纹理特征提取方法。首先,根据Gabor滤波和四元数欧拉公式,推导出四元数Gabor滤波,并将彩色图像用四元数矩阵表达;其次提出四元数Gabor滤波卷积算法处理彩色图像,得到多尺度多方向的彩色纹理特征图像;最后对得到的彩色纹理特征图像进行Tamura统计特征的提取。实验结果表明,该方法可以很大程度地保留原图像的粗糙度、对比度和方向度等纹理特征,同时可以提取到原图像的颜色信息。在转化为灰度图像后,该方法在保留粗糙度、对比度和方向度等纹理特征方面优于传统Gabor方法和LBP方法。     

基于改进模糊C均值的海面目标图像分割算法

提出一种图像分割算法,解决水面无人艇在执行目标跟踪与识别任务过程中的图像快速准备分割问题。首先使用均值滤波算法对彩色的海洋背景图像进行滤波,同时利用其非参数性得到图像的聚类中心和类别数,并以此作为初始化参数进行图像的模糊C均值聚类,在此基础上进行大津法Otsu二值化处理实现目标提取。使用BSDS500标准数据集和海洋背景图像对算法的分割效果及效率进行验证,与传统的模糊C均值算法、脉冲耦合神经网络算法、自适应遗传算法以及马尔科夫随机场算法进行对比的结果显示了该算法的有效性。     

一种图像综合中值滤波方法

本文描述了图像中值滤波的原理,提出一种图像综合中值滤波算法,通过测试表明,该算法可明显改善图像中值滤波处理效果。     

图像融合技术在图形融合中的应用研究

针对RGB颜色模型提出的图形融合算法首先通过网格采样将图形数据离散化,然后将像素级图像融合技术的融合单元进行扩展并应用于气象云图的融合处理中,同时考虑颜色差异性来决定加权融合算法中的权值,并使用中值滤波技术消除融合噪声,使各层图形的冗余信息得到充分利用,避免了图形叠加时的简单覆盖。     

魂芯DSP上滤波算法的高效实现

滤波算法是数字信号处理、图形图像处理领域的一个重要算法。分析了滤波算法的并行性,结合魂芯DSP的体系结构特征,提出对滤波算法的优化方法。实验表明,滤波算法蕴含的并行性在魂芯平台得到了充分的发挥。     

基于视觉掩蔽特性的小波域彩色数字水印技术

应用静态图像压缩编码技术，实现了以彩色图像作为水印信号的数字水印算法；充分利用人眼视觉掩蔽特性，实现了水印嵌入位置的自适应确定，增强了算法的透明性和鲁棒性；彩色水印图像的提取不需要原始载体图像；采用整型提升小波变换，有效地克服了小波域水印算法普遍存在的舍入误差问题．仿真实验表明：文中的小波域彩色数字水印技术不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于自适应滤波和MBVC的矢量误差扩散法

针对彩色图像最小亮度分布处理方法中存在的由于使用固定误差扩散系数带来的方向性纹理缺陷问题,提出了一种基于自适应滤波的最小亮度分布处理改进算法。该算法通过自适应的方法,在处理过程中随图像特性动态调节扩散系数,使得处理结果更加逼近原始图像。使用最小亮度分布的办法,减小因各颜色之间亮度不同所带来的彩色噪声。实验结果表明,该算法处理输出图像更加柔和,在图像渐变区域没有明显纹理,效果更好。     

基于二维细胞自动机和中值运算的图像滤波方法

为滤除手写汉字识别图像预处理中二值图像上的噪声点，结合中值滤波和细胞自动机滤波方法，提出一种二值图像CA-M（Cellular Automata—Median）滤波方法，并给出具体的算法流程．利用该方法进行滤波去噪实验并计算算法效率，对二值图像去噪非常有效．     

基于小波变换图像鲁棒性水印算法

立足于灰度数字图像的研究方法，在彩色数字图像中嵌入二值水印。先将彩色数字图像转换到YUI颜色空间上，利用离散小波变换对Y分量进行多级变换，然后在小波分解后的中频系数中嵌入水印信息，嵌入前后彩色图像区别不大；在水印检测时，不需要原始图像参与，实现了盲提取。经过实验证明，该算法对常见的信号处理与攻击，诸如图像剪切、噪音污染、中值滤波、均值滤波、JPEG压缩等操作，具有较强的鲁棒性。     

图像降噪组合滤波优化算法

论文利用中值滤波算子和灰度数学形态学中的开、闭算子设计了一种用于灰度图像降噪处理的优化组合滤波算法。提出了一种简单、实用的评价函数用于算法的优化过程。该算法能根据输入噪声图像自动调整算子的组合结构获得最佳的滤波输出,并克服了中值滤波算法在处理灰度图像时对噪声强度的敏感问题。该优化算法简洁、耗时少。算法的实用性用计算机进行了仿真验证。     

火炮内膛疵病图像预处理研究

以火炮内膛疵病图像为例,介绍了图像预处理的目的及图像预处理的基本方法。首先将获取的彩色火炮内膛图像灰度化,其次采用直方图均衡化扩展图像的对比度,最后在对比度扩展后的图像基础上采用了一种改进的中值滤波算法对图像进行滤波去噪处理,以消除图像的噪声。达到了良好效果。     

基于改进脉冲噪声检测的新型滤波算法*

通过分析脉冲噪声图像的数值特征,为了快速和准确地滤除图像脉冲噪声并能很好地保持图像的细节,提出了基于改进脉冲噪声检测的灰度图像和彩色图像非线性自适应滤波算法。该算法首先通过改进的噪声检测方法把图像中的噪声点标志在噪声标志矩阵中,然后采用改进中值滤波方法并有限制地自适应调整滤波窗口对灰度图像中的脉冲噪声给予有效滤除。在此基础之上,分别采用该方法对彩色图像的三个RGB子图像进行单独滤波,然后利用通道融合技术得到最终的彩色滤波图像。经过实验仿真并与国内外相关文献提出的算法相比,本方法不仅思想简单、快速、易于实现     

木材彩色图像缺陷分割——基于Gabor滤波的改进C-V彩色模型

分析了木材节子缺陷、单板节子的特点,提出了一种基于多通道Gabor滤波的改进C-V彩色模型的木材缺陷识别算法。该算法将彩色图像作为一个整体的图像,保留了图像的彩色信息。该算法利用多通道Gabor滤波器、K-均值聚类算法得到缺陷目标与背景的彩色区分图像;利用改进的彩色C-V模型对新图像进行边缘提取,得到理想的实验结果。与采用基于改进C-V模型与小波变换的灰度图像缺陷识别算法相对比,结果表明该方法可快速、准确地实现对木材节子缺陷彩色图像及单板多节子彩色图像的分割。