利用HSV空间的双通道同态滤波真彩图像增强

在RGB空间中分别对真彩图像的三个通道进行增强能够很好地压缩图像动态范围,但往往会产生色彩偏离。文章提出先将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,进行色度、饱和度和亮度分离,然后对饱和度通道进行巴特沃斯同态滤波增强,对亮度通道进行高斯同态滤波增强,除此之外,研究了同态滤波中高通滤波器截止频率如何确定的问题,并解释了同态滤波器中的比例系数。实验证实,增强后的真彩图像色彩基本无偏差,图像动态范围压缩良好。     

基于小波变换的真彩图像降噪与增强

适用于带噪声彩色图像增强的方法少,而应用灰度图像的增强方法,不仅增强噪声,而且会产生色彩偏离。基于此,提出在HSV色彩空间上的降噪与增强方法。根据人眼视觉系统对亮度的变换敏感性大于色度和饱和度的变换敏感性,以及图像噪声只对亮度和饱和度产生影响,将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,保持色度通道不变,对亮度通道进行小波变换,直接对J尺度下的低频信息进行动态范围的压缩,对各尺度下的高频信息进行基于贝叶斯估计阈值的降噪处理。对饱和度通道,利用得到的降噪公式进行降噪处理,将图像变换到RGB 空间。仿真实验证实,增强后的真彩图像包含噪声少,色彩基本无偏差,图像动态范围压缩良好。     

PCNN模型在彩色图像增强中的应用

应用灰度图像增强方法对真彩图像进行增强,往往都会产生色彩偏离,影响增强结果和视觉效果。因此基于人眼视觉系统对亮度变化比较敏感,提出在HSV色彩空间,应用PCNN模型进行增强的方法。将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,保持色度H和饱和度S不变,结合入射反射模型,利用脉冲耦合神经网络（PCNN）,对亮度V通道进行增强处理。将HSV空间得到的增强图像变换到RGB空间。实验证实,对一些对比度低、细节不明显的图像应用此方法进行增强,色彩基本无偏差,细节部分明晰,动态范围压缩较好,视觉效果得到了较大的改善。     

使用静态小波变换增强与降噪真彩图像

由于几乎所有真彩图像都不同程度含有噪声,并且含有阴影和明亮光源的图像的动态范围超过了多数电子设备和人眼的感受区域,这就要求真彩图像被增强的同时还能够对噪声进行抑制.因此,在分析了噪声在HSV色彩空间分布的基础上,根据静态小波变换解释的入射-反射模型,提出了一种能够同时增强与降噪真彩图像的方法.实验表明,本方法在明显增强真彩图像的同时,还可以有效抑制图像中的噪声.     

基于色调映射的快速低照度图像增强

在弱光条件下,图像通常具有低能见度。为了增强低照度图像,提出一种基于全局自适应色调映射的快速增强方法。将图像从RGB颜色空间变换到YUV颜色空间,对亮度通道进行双边滤波,得到基本层和细节层;对基本层图像进行自适应全局色调映射,再叠加细节层的图像信息;恢复图像色彩饱和度,并重新变换到RGB空间。该算法能快速实现增强,且增强效果更显著,尤其对有大面积低像素的图像处理得更好。     

结合视觉感知特性的梯度域图像增强方法

常见的图像对比度增强方法在压缩图像整体动态范围的同时可有效地增强图像较暗处的细节,但图像中原较亮部分的细节往往得不到增强,甚至被削弱.针对人类视觉感知的特性提出了相对梯度的概念,首先在梯度域对图像原较亮处的梯度进行更大的拉伸,然后在最小二乘意义下重建出增强后的结果图像.通过将RGB图像变换到HSV彩色空间,将增强方法推广到彩色图像的处理中.实验结果表明,采用文中方法可有效地压缩图像的整体动态范围,同时原图像中较暗和较亮处的细节都得到了有效增强或保持.     

多媒体网页中视觉图像色彩增强模型设计

为了解决显示屏亮度不统一所引起的多媒体网页图像色彩退化的问题,设计一种基于RGB模式的图像色形增强模型。根据RGB模式的要求,对视觉图像从照度和反射两个分量的角度进行光滑化处理,在此基础上,利用RGB格式的增强系数,建立视觉图像的色彩增强函数。通过增强多媒体网页中视觉图像的整体亮度、调整图像局部对比度,恢复图像色彩的方式,增强视觉图像的色彩。在Windows XP系统内进行图像色形增强效果的检测,结果显示,基于RGB模式的色彩增强模型能够切实增强图像的亮度、信息爛、饱和度。说明该模型具备有效性,较传统的直方图均衡模型的图像色彩增强效果好,符合实际推广应用标准。     

基于HVS和交叉掩蔽的彩色图像编码算法

以层树分集（SPIHT）编码方案为基础,结合人类视觉系统（HVS）模型和人类视觉对彩色图像分量亮度和色度的不同敏感性,提出了一种基于非对称编码和交叉掩蔽的小波域彩色图像压缩编码算法。该算法首先将原始图像从RGB空间转换到YCbCr空间,然后对YCbCr空间的各分量进行离散小波变换;之后根据人类视觉对彩色图像的亮度分量的敏感性,用交叉掩蔽模型对亮度分量的小波系数进行加权处理;与此同时,利用非对称编码和SPIHT编码思想完成图像的压缩。仿真实验结果表明,文中算法是一种高效的图像压缩编码方法,其压缩效果明显优于SPIHT编码方案。     

宏微观信息增强与色彩校正的高效色调映射

目的 色调映射是一种在保持视觉效果基本不变的前提下将高动态范围图像映射到常规低动态显示设备上进行显示的技术。针对现有方法存在细节模糊、边缘光晕及色彩失真等不足,提出一种宏微观信息增强与色彩校正的色调映射新方法。方法 将给定的高动态范围图像映射到HSV(hue, saturation, value)颜色空间,分离亮度信息与色彩信息。基于人类视觉感知机制,在亮度通道构建宏观一致性和微观显著性的亮度感知压缩模型,并进一步通过调节模型缩放因子消除边缘光晕现象。基于颜色恒常性原理,在色度通道构建自适应饱和度偏移模型,融合亮度压缩信息调整图像的饱和度信息,解决色调映射所造成的主观色彩失真问题。结果 实验结果表明,所提算法在结构保真度、自然度和色调映射质量指数等客观评价方面均优于对比色调映射算法,同时主观平均意见值也取得了最高的4.3分（即好—非常好）。结论 宏微观信息增强的亮度感知压缩模型,在确保场景亮度信息不变的情况下,可以有效增强图像纹理细节的完整性和保真性。融合亮度压缩的饱和度偏移模型可以有效解决亮度压缩导致的图像色彩失真等问题。该色调映射算法效率高、通用性强,可广泛应用于图像压缩、生物医学...     

人眼视觉感知驱动的梯度域低照度图像对比度增强

针对传统的对比度增强方法在对低照度图像进行处理时不能同时顾及压缩动态范围、调整亮度以及增强或保持细节等问题,提出一种基于人眼视觉感知特性的、从全局亮度映射到局部细节补偿的低照度图像对比度增强方法.首先通过非线性全局亮度映射模型压缩图像的动态范围,提高图像的整体亮度水平;然后结合人眼视觉系统的亮度掩蔽特性和超阈值对比度感知特性,非线性地调整图像的局部梯度场增强和恢复图像的局部细节;最后在目标梯度场上通过快速求解泊松方程获取增强后的图像.实验结果表明,该方法能够有效地增强低照度图像的全局和局部对比度,提升了低照度图像的视见度.     

基于矢量失真测度和自适应四叉树分割的彩色图象分形压缩方法

在Ｊａｃｑｕｉｎ分块分形图象压缩方法的基础上,提出了一种基于矢量失真测度的自适应四叉树分割彩色图象分形压缩方法。该方法充分利用ＲＧＢ彩色空间２４位真彩图象的三彩色分量间相关性,实验表明该方法比分别对三彩色分量使用分块分形压缩方法在 重构图象质量方面有很大的改善。     

基于区域特征加权的JPEG改进算法

JPEG标准在对彩色图像编码时,为了提高图像的压缩率,需要将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间并对颜色分量Cb与Cr进行重采样.颜色空间转换与重采样会引起还原图像光谱畸变现象.在研究图像融合技术的基础上,提出一种基于区域特征的动态加权色彩空间变化方法.根据主观目视和客观评价指标,对还原图像进行了比较和分析.仿真试验表明,提出的方法可以提高还原图像的光谱分辨率,同时很好保持了原图像的空间分辨率.     

颜色传输算法的研究

研究了一种彩色图像颜色传输算法,对于给定两幅彩色图像,首先把计算机表示的RGB颜色空间转换为LMS空间,并通过线性变换把LMS基变换到一组正交基来消除空间内各个分量之间的强相关性,从而把RGB颜色空间转换到一个正交空间,然后利用统计学方法进行局部和整体相结合的自适应采样分析,提取一幅图像的颜色信息和另一幅图像的形状信息,合成一幅崭新的图像,实现颜色样本图像到目标图像的颜色传输过程。实验结果表明,取得了较好的效果。     

一种基于DWT域的彩色图像数字水印算法

针对目前实用的彩色图像数字水印技术不多,特别是灰度级水印信号的嵌入算法比较少,文章提出一种二维的DWT彩色图像数字水印的新算法。基本思想是：选取二维条形码作为嵌入的水印,在嵌入之前对其进行二值化,再对结果进行分块并且对各个子块进行编码,最后将各个子块合并后的图像按照某种顺序排列作为水印。考虑到人类的视觉系统（HVS）特点,我们采用YIQ色彩空间,将水印信号嵌入到载体图像的亮度分量Y的DWT后的低频系数上。实验结果证明该算法对加噪,JPEG压缩,低通滤波,中值滤波,几何剪切等攻击具有很好的鲁棒性。     

基于Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合

针对多波段SAR图像融合问题, 提出了一种基于contourlet变换的伪彩色图像融合方法. 该方法首先利用contourlet变换多尺度, 多方向以及各向异性的良好特性对不同波段SAR图像进行多尺度分解, 采用边缘信息量测因子策略融合方向高频子带, 加权平均策略融合低通子带. 然后对灰度融合图像利用混合高频提升滤波方法得到RGB彩色空间的三个颜色通道, 并在RGB空间量化显示,把人眼难以分辨的灰度信息转化为可分辨的色彩, 保持SAR图像的空间分辨率的同时增强了光谱分辨率. 采用Ku和L波段SAR图像进行融合实验, 并用客观评价因子对融合质量进行评价, 结果验证了该方法的有效性.     

基于非子采样Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合*

为了对多波段SAR图像进行有效的融合,提出了一种基于非子采样 Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合方法。该方法首先对多波段SAR图像进行基于亮度的波段选择,按选择方法将图像分别赋予R、G、B通道;所得RGB 图像通过IHS变换得到亮度分量I;再利用非子采样Contourlet变换对I分量和另一波段图像进行多尺度分解,低频和高频图像分别采用活性测度和绝对值最大规则进行系数选择;最后将融合结果与H、S分量进行IHS反变换,得到新的RGB图像。实验结果表明,采用该方法进行多波段SAR图像伪彩色融     

竞争选择多彩色图像自适应颜色迁移算法

提出一种基于相似性竞争选择的多彩色图像自适应颜色混合迁移算法。首先将彩色图像的颜色空间转换为l?琢?茁空间,然后利用亮度图像信息熵检索选择与灰度图像内容最匹配的多幅彩色图像作为彩色参照图像;然后利用相似性竞争选择进行局部和整体相结合的自适应采样分析,采用像素点对应原则,选择参考图像中最佳颜色信息迁移到灰度图像中,合成一幅崭新的彩色图像。该方法将自动图像检索技术与颜色迁移相结合,达到充分利用多幅彩色图像中彩色信息的目的。最后给出实验结果表明,该算法相对于经典算法具有更好的颜色迁移效果和更加广泛的适用范围。