基于感知颜色空间的自然图像抠图

提出了一种基于感知颜色空间的快速自然图像抠图算法．该算法首先手工把图像进行区域划分;接着采用一个简单实用的模型估计前景和背景颜色;最后提出了新的基于感知颜色空间的透明度估计算法,把透明度的计算细分为亮度和色度透明度的计算．与已有的算法相比,在具有同等效果的情况下,该算法能够大大提高抠图速度。     

平面视觉图像舒适色度范围测量算法研究

针对传统方法处理下图像舒适度范围测量结果不够精准,不符合人眼视觉需求的问题,提出平面视觉图像舒适色度范围测量算法.设计图像采集模块提取图像信息,在图像信息中将图像颜色的亮度分量与色度分量分离,根据对比敏感度对亮度分量和色度分量的结构相似度进行加权,得出图像结构相似度.通过约束条件获取全局匹配最小误差,满足平滑性假设,从...     

基于人眼视觉特性的融合图像质量评价算法

针对彩色融合图像在人眼视觉特性上的表现,分析现有图像融合质量评价方法特点,提出一种基于对比度敏感度特性加权结构相似度的彩色融合图像质量评价算法。该方法将图像颜色的亮度分量和色度分量分开,首先对图像亮度分量的结构相似度进行对比度敏感特性加权,再与色度分量的结构相似度进行加权以获得图像的结构相似度。该方法充分考虑人眼视觉特性和颜色特性,对不同图像融合评价方法的评价结果表明,该方法能较好地完成彩色融合图像的质量评价。     

一种基于细节层分离的单曝光HDR图像生成算法

针对利用单幅低动态范围（Low dynamic range,LDR）图像生成高动态范围（High dynamic range,HDR）图像细节信息不足的问题,本文提出了一种基于细节层分离的单曝光HDR图像生成算法.该算法基于人类视觉系统模型,首先分别提取出LDR图像的亮度分量和色度分量,对伽马校正后的亮度分量进行双边滤波,提取出亮度分量的基本层,再对基本层和亮度分量进行遍历运算,得到亮度分量的细节层;然后,构造反色调映射函数,分别对细节层和伽马校正后的亮度图像进行扩展,得到各自的反色调映图像;之后,将反色调映射后亮度分量与压缩后的细节层进行融合,得到新的亮度分量.最后,融合色度分量与新的亮度分量,并对融合后图像进行去噪,得到最终的HDR图像.实验表明该算法能挖掘出部分隐藏的图像细节信息,处理效果较好,运行效率高,具有较好的鲁棒性.     

基于NSST的改进双通道PCNN多聚焦RGB图像融合

针对光学成像设备景深有限、图像部分失焦的问题,提出一种基于非下剪切波变换(NSST)的改进双通道脉冲神经耦合网络(PCNN)融合算法。首先,该算法采用Lab颜色空间分割RGB图像的亮度分量和色度分量间的关联性得到亮度和色度通道子图;然后,亮度通道子图使用NSST重构,色度通道子图使用能量匹配融合;针对融合时阈值设置和点火量化产生的误差,提出改进双通道PCNN模型融合,并结合对比敏感度函数(CSF)自适应设定PCNN参数;最后,亮度和色度重构图通过逆Lab得到最终融合图。实验结果证实,该算法可有效减小失真,抑制伪影并保留边缘轮廓信息,提升全场景清晰度。     

非均匀光照条件下的彩色人脸图像增强

针对非均匀光照彩色人脸图像增强中肤色失真问题,提出了一种基于单尺度Retinex和肤色模型的方法。将人脸图像转换至YCbCr颜色空间,并采用不同的方法分别处理Y分量和CbCr分量。针对亮度分量（Y）采用单尺度Retinex方法压缩图像的动态范围,增强图像暗处的细节信息;针对图像中肤色区域,根据肤色在CbCr空间具有聚集性的特点,调整亮度分量增强后肤色像素点色度分量（Cb和Cr）的值,改善肤色区域的颜色质量。在CAS-PEAL人脸库中进行实验,该方法与传统的人脸图像增强方法相比,在图像细节呈现能力和面部色彩真实程度方面均有提高。     

改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强

目的 针对传统的逆光图像增强算法存在的曝光正常区域与逆光区域间阈值计算复杂、分割精度不足、过度曝光以及增强不足等问题,提出一种改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强算法。方法 对逆光图像在HSV(hue, saturation, value)空间中的亮度分量进行亮度提升和对比度增强,然后通过金字塔融合策略对改进的亮度分量进行分解和重构,恢复逆光区域的细节和颜色信息。此外,利用深度抠图网络计算透明度蒙版,对增强的逆光区域与源图像进行融合处理,维持非逆光区域亮度不变。通过改进融合策略增强的图像在透明度引导下既有效恢复了逆光区域又避免了曝光过度的问题。结果 实验在多幅逆光图像上与直方图均衡算法、MSR (multi-scale Retinex)、Zero-DEC (zero-reference deep curve estimation)、AGLLNet (attention guided low-light image enhancement) 和LBR (learning-based restoration) 5种方法进行了比较,在信息熵(information entropy,IE)和盲图像质量指标(blind image quality indicators,BIQI)上,比AGLLNet分别提高了1.9%和10.2%;在自然图像质量评价(natural image quality evaluation,NIQE)方面,比Zero-DCE(zero-reference deep curve estimation)提高了3.5%。从主观评估上看,本文算法增强的图像在亮度、对比度、颜色及细节上恢复得更加自然,达到了较好的视觉效果。结论 本文方法通过结合金字塔融合技术与抠图技术,解决了其他方法存在的色彩失真和曝光过度问题,具有更好的增强效果。     

基于Lab色彩空间和色调映射的彩色图像增强算法

针对低照度图像对比度增强处理中的细节保留和色彩恒常问题,提出一种新颖的基于Lab色彩空间和色调映射的Retinex图像对比增强算法。首先,在Lab色彩空间中将一个低对比度的输入图像分解成亮度和色度分量,并使用自适应双边滤波估计照明的强度,以便根据亮度和颜色值来考虑合适的相邻像素。然后利用基于抛物线的色调映射函数来提高估计光照图像的对比度。最后,将加强的亮度和原始的色度结合在一起以产生一个增强的彩色输出图像。实验结果表明,所提算法通过减弱图像伪影增强了图像的细节和边缘结构,同时通过避免色彩偏移较好地保留了图像的自然度。     

基于HVS的彩色图像边缘检测算子

边缘检测是数字图像处理中的基本预处理方法之一，由于利用检测出来的图像边缘可以对图像做进一步的处理，因此它是图像处理中的基础算法。大家知道，边缘检测问题，其本质上是颜色差分的计算问题。尽管边缘检测在灰度图像处理当中得到了深入的研究，但对于彩色图像仍然是一个难题。为了能够较好地对彩色图像进行边缘检测，结合人类视觉系统(human vision system，HVS)的特点，通过分离颜色的亮度信息和色度信息，并通过压制次要信息来强调其中的重要信息，提出了一种新的彩色图像边缘检测算法。该算法先分别计算两个颜色的亮度距离和色度距离，然后将这两个距离的加权平均值作为最终的颜色距离。由于它能较好地检测出图像边缘，因此是一种实用有效的彩色图像边缘检测方法。     

基于HSI颜色空间的单幅图像去雾算法

针对有雾图像对比度差、能见度低的情况,结合HSI颜色空间特点,提出一种单幅图像去雾算法。首先,将有雾图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间;然后,依据HSI颜色空间中色度、饱和度和亮度各分量受雾影响程度的差异,建立相应的去雾模型;最后,通过分析图像饱和度,得到饱和度模型中权重的取值范围,再对亮度模型中权重进行估计,从而实现去雾效果。与其他几种算法的实验结果比较表明,所提算法运算效率提高1倍左右。同时该算法能有效增强图像清晰度,能很好地运用于单幅图像去雾。     

改进的Knockout自然景物提取算法

针对Knockout算法中颜色估计模型只适用于光滑图像的问题,提出一种新的颜色估计模型。采用区域生长法将未知区域划分为若干个子区域,以距离每一个子区域最近的前景和背景轮廓线上的点为中心做矩形块,分别计算2个矩形块内前景和背景像素点的颜色加权平均值,将其作为该子区域的前景和背景颜色分量。实验结果表明,改进后的颜色估计模型在图像边缘附近颜色相差较大的自然景物提取中有较好表现。     

基于MRF的复杂图像抠图

所谓复杂图像抠图就是从复杂图像中抠取出目标物体的一种图像处理算法。为了取得更好的抠图效果,提出了一种基于马尔可夫随机场的自然图像抠图方法。该方法首先手工把图像分成3个区域:前景区域、背景区域和未知区域;然后,再将未知区域用手工粗略地划分成几个相交的小区域;接着在每一个小区域内,以其中的未知区域的像素点为节点,定义抠图标号,同时在这些节点上面建立MRF抠图模型,并把这些标号赋给这些节点,这样抠图问题被定义为在这个MRF模型和它的Gibbs分布上MAP估计问题;继而再计算出每个小区域的掩像;最后把这些掩像合并,即得到输入图像最终的掩像。和其他算法相比,对复杂图像的抠图问题,该方法可以取得更好的抠图效果。     

基于RWR的自然图像抠图

提出了一种基于图论的自然图像抠图方法。该算法首先在图像上建立图的模型,并用不同颜色标记目标种子点和背景种子点;接着采用有重启概率的随机游走方法计算像素点之间的相似性,进而提出一个线性概率模型;最后求解模型并分别估计前景和背景物体。与目前的抠图方法相比,该算法具有以下特点：将RWR方法结合图论用于自然图像抠图中;减小了RWR算法在图像分割中迭代求逆的高复杂度,大大提高了抠图速度;解决了“弱”边界的问题。     

改进的自然图像鲁棒抠图算法

自然抠图从背景复杂的彩色图像中根据已知像素进行未知像素的透明度估计以实现前景的准确提取,是图像处理和影视制作的关键技术之一。由于自然图像透明度值的求解具有高度不确定性,目前对颜色和结构复杂的图像抠图效果并不理想。提出一种改进的鲁棒抠图算法。该方法根据trimap的已知前景和背景区域减少未知像素个数;计算前景-背景对的可靠性,选择可信赖的样本对获得透明度的初始值和信心值;优化基于图拉普拉斯的二次目标函数并确定未知像素最终透明度值。自然抠图实验结果表明,与几种主要抠图算法相比,所提方法能提取到具有更好视觉效果和均方误差的前景。     

Using texture to complement color in image matting

Current image matting methods based on color sampling use color to distinguish between foreground and background pixels. However, they fail when the corresponding color distributions overlap. Other methods that define correlation between neighboring pixels based on color aim to propagate the opacity parameter α from known pixels to unknown pixels. However, strong edges of textured regions may block the propagation of α. In this paper, a new matting strategy is proposed that delivers an accurate matte by considering texture as a feature that can complement color even if the foreground and background color distributions overlap and the image is a complex one with highly textured regions. The texture feature is extracted in such a way as to increase distinction between foreground and background regions. An objective function containing color and texture components is optimized to find the best foreground and background pair among a set of candidate pairs. The effectiveness of proposed method is compared quantitatively as well as qualitatively with other matting methods by evaluating their results on a benchmark dataset and a set of complex images. The evaluations show that the proposed method presented the best among state of the art matting methods.     

Video chroma keying via global sampling and trimap propagation

Chroma keying is a widely used video editing technique, which finely separates the foreground objects from the background. Two major concerns are involved in chroma keying problems: alpha estimation and foreground color restoration. The alpha values reveal the opacity property of the foreground objects. The foreground color restoration removes the background color influence to the foreground appearance especially at transparent regions and objects’ boundaries. In this paper, the color range of the solid background is well analyzed to automatically separate foreground from background. Global sampling is utilized to robustly and reliably estimate the foreground color at boundaries and transparent regions. Furthermore, we propose to propagate the geometric shape of foreground boundaries between adjacent frames by using optical flow and thin plate splines interpolation. The trimap, which is an initial foreground/background/unknown segmentation of each frame can be automatically updated for each video frame by using our proposed propagation method. Compared to previous methods, our proposed matting method estimates high-quality alpha matte and reliable foreground color with least user interference.     

基于前景语义信息的图像着色算法

图像可分为前景部分与背景部分,而前景往往是视觉中心。在图像着色任务上,由于前景的类别多且情况复杂,着色困难,以至于图像中的前景部分会存在着色暗淡和细节丢失等问题。针对这些问题,提出了基于前景语义信息的图像着色算法,以改善图像着色效果,达到图像整体颜色自然、内容颜色丰富的目的。首先利用前景子网提取前景部分的低级特征和高级特征;然后将这些特征融合到全景子网训练中,以排除背景颜色信息影响并强调前景颜色信息;最后用生成损失和像素级别的颜色损失来不断优化网络,指导生成高质量图像。实验结果表明,引入前景语义信息后,所提算法在峰值信噪比（PSNR）和感知相似度（LPIPS）上有所提升,可有效改善视觉中心区域着色中的色泽暗淡、细节丢失、对比度低等问题;相比其他算法,该算法在图像整体上取得了更自然的着色效果,在内容部分上取得了显著的改进。     

基于CT图像分割的Knockout改进算法

Knockout算法对初始交互轮廓线的依赖性较高、鲁棒性较差.为此,提出一种改进箅法,引入CT图像的典型纹理特征信息对初始交互轮廓线进行修正,通过自适应阈值和区域生长法修正前景区域,利用负梯度搜索法修正背景区域,通过颜色空间变换将透明度的三通道表达式转换为单通道形式.实验结果表明,改进算法对初始交互轮廓线的依赖性较低,...     

基于模糊估计融合显著性检测的自动抠图算法

提出了一种新的自动抠图算法框架。首先,估计输入图像各个区域的模糊程度;其次,对图像进行显著性的计算;然后融合模糊度和显著性信息,大致分割出前景和背景,从而自动生成标注前景、背景、未知区域的三色图;最后,采用基于采样的抠图算法就可以准确地完成前景目标物体的自动抠图。该算法无须人工辅助或附加信息。在标准数据集和实拍图像上的实验结果证明了该算法的准确性和实用性,可广泛应用于图像和视频的编辑合成。