把彩色图象处理成由图案组成的二色图象

根据抖动原理,巧妙定义抖动矩阵,把彩色图象灰度比,结合特定图案的抖动矩阵对灰度图象进行二值化处理,最后使彩色图象变成了一幅有特殊图案组成的二色图象,并解决了抖动过程中的一些特殊问题。     

基于HIS空间的彩色图象分割

提出了一种基于HIS空间的彩色图象自动分割算法．在这个算法中，彩色图象首先被转化到HIS颜色空间．图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(1分量)．我们对彩色通道采用基于J-图象的自动分割算法进行分割．对亮度通道采用水线阈值算法进行分割，然后将分割后的结果进行组合．得到最终分割结果．试验表明，这种方法计算快速简单．是一种高效的自动算法。     

基于YCbCr彩色空间的彩色图象水印新方法

随着计算机网络和多媒体技术的发展,数字水印技术正逐渐成为多媒体版权保护的一种有效途径。数字水印处理的目的在于将秘密的个人信息隐含于数字多媒体信号中,以保护其知识产权或证明其真实可靠性,提出了一种基于彩色空间的彩色图象水印处理方法。输入的彩色图象首先由通常的RGB空间变换到YCbCr彩色空间,在YCbCr空间中给出了四种嵌入水印的方案和相应的水印检测算法,最后,实验证明了算法的有效性。     

屏幕彩色图象的打印法

本文介绍了彩色图象的灰度打印法,印阈值法、模式法和抖动法,并给出了用Turbo C实现打印的程序     

彩色印染图象的新的分组分段色分解技术

印染行业中的图案，颜色丰富。本文讨论了采用分组分段的色分解方法对这种图案的颜色进行分组，在同一组中将颜色进行分段。一段颜色制一张胶片，通过控制网屏中的点的尺寸和密度来实现一段颜色的层次和浓淡。这样色分解后进行印染可以降低成本，简化印染工艺，输出接近自然的精美图案，彩色印染效果显著。     

基于色彩学习的彩色图象分割方法

图象分割是实现计算机图象识别与理解的基础，而彩色是进行图象分割的一个重要手段。本文给出了一种基色彩学习的彩色图象分割算法。     

岩石薄片彩色荧光图象的采集与分析

介绍岩石薄片所产生的微弱彩色荧光图象信号的采集，增强等处理方法，根据各组分的发光颜色的不同，由计算机自动地分析各组分的含量，中心波长等各种参数，为同判断与预测的研究提供了重要的定量化数据。     

基于空间—色工多维向量模糊量化的彩色图象压缩

在Ｆｕｚｚｙｋ－ｍｅａｎｓ算法的基础上,考虑到真空蝇的色度信息与空间相关性,提出了空间一色度复合的多维向量模糊聚类量化方法它能有效地压缩彩色图象信息,量化失真小,并在不使图象边缘钝化的条件下去除图象的高频噪声。该方法在彩色图象在实验中取得了良好的效果。     

彩色图像的分割技术

图像分割是计算机早期视觉不可缺少的一步。彩色图像由于具有比灰度图像更多的视觉信息,受到了越来越多的重视。文章将彩色图像的分割技术分为6类,并分别加以介绍,分析了各种技术的优缺点。最后提及了彩色图像分割技术与彩色空间的关系。     

基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法

传统的图像阈值分割算法是将彩色图像转换为灰度图像再进行分割。通过分析RGB颜色空间的特点,本文提出基于RGB颜色空间的阈值分割算法,采用新的判定准则,在颜色空间中以立方体取代原来的四面体,直接对彩色图像进行分割。分析和实验证明,改进的判断准则能够克服由于灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。算法适用于目标颜色为黑色的情况,并可以推广到目标颜色为其它颜色的情况。     

彩色图象的广义分形小波变换压缩算法

基于广义二维分形小波变换,提出了一种新的复合分形小波变换图象编码算法,并将该算法推广到三维彩色空间,实现了彩色图象压缩。同时,提出了一种自适应小波子树分割算法。该算法根据图象局部区域纹理的复杂程度对小波树进行分割,有效地避免了解压缩图象中的分块效应。对彩色图象的实验表明在压缩比相同的情况下。新算法可得到更好的图象效果。     

基于新型Arnold反变换的彩色数字图像水印

数字图像置乱及数字图像水印技术中广泛应用了Arnold变换,传统的Arnold反变换迭代周期性长,运算耗费大量的时间和内存,限制了它的发展。该文针对一种改进的新型Arnold反变换给出了它在不同环境下的不同实现算法,新算法减少了迭代计算的运算量。提出了一种新颖的数字水印嵌入和提取技术,把新算法应用于彩色数字图像水印,对水印进行各种攻击性实验以测试其鲁棒性,实验结果达到了预期的目标。     

基于模糊技术的彩色图像分割方法

由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,目前对彩色图像的分割已提出了许多种算法,在这些算法中由于模糊技术能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。本文主要介绍了基于模糊技术的模糊阈值分割法、模糊聚类分割法和模糊连接度分割法。     

费歇算法在彩色图像分割中的应用

费歇算法是一种优良的线性判决方法，适用于很多分类场合。本文简要介绍了费歇算法的原理，结合实例说明了利用费歇算法分割彩色图像的方法和步骤。分割结果表明，费歇算法能有效地对彩色图像进行分割，取得比较好的效果。     

一种基于数学形态学及融合技术的彩色图像分割方法

提出了一种新的彩色图像分割方法,该方法首先利用数学形态学在3个2维彩色子空间进行图像分割,然后将这些分割结果融合在一起得到最终图像的分割。对于RGB彩色图像,3个子空间分别取为RG、RB和GB。而2维直方图则可看作3维直方图在这3个子空间的投影,对这3个2维直方图分别实施形态学中的watershed分割算法,最后通过区域分裂与合并的方法融合这3个2维空间的图像分割结果,获得最终的图像分割。在计算彩色距离时,使用了CIE（L’a’b’）彩色空间。该方法比直接在3维空间的分割方法既快又节约内存,而且分割效果好。     

基于物理模型的彩色图像分割

本文给出一个基于光学物理模型的真实彩色图像分割算法.算法首先对图像上的颜色变化(由光照和物体颜色引起)进行分析与综合,然后分割图像.算法的基础是双色反射模型理论,该理论认为反射光的颜色是界面反射(耀斑颜色)和本体反射(物体颜色)的线性组合,这两种反射光在颜色空间的三维直方图中形成特定的聚类(点簇).因此分析聚类的性质可帮助确定光照和物体的颜色,但是有意义的聚类的生成又以图像中物体区域的确定为前提.算法按照假设检验的策略,依据图像中的连通性和颜色空间中聚类的特征,完成彩色图像的分割,并产生对景物中所发生的光学过程的物理描述.该描述包括本征反射图像、分割图像、物体和光照颜色的符号描述.本征反射图像包括只反映界面反射的耀斑图像和从原图像中去除耀斑影响后的本体图像.     

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。