彩色圖像
- 基于四元數(shù)傅里葉變換的低照度彩色圖像增強算法
低照度條件下彩色圖像的細節(jié)丟失與視覺效果不佳等問題，提出了一種基于四元數(shù)傅里葉變換的彩色圖像增強算法。把彩色圖像表示為一個四元數(shù)矩陣，整體做傅里葉變換，設(shè)計頻域濾波器，對圖像做濾波處理。實驗結(jié)果表明，該算法能夠明顯提升低照度彩色圖像的視覺效果。隨著計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，圖像已經(jīng)成為信息表達的一種重要方式，圖像作為一種載體，是信息的最直觀的表示。但圖像在拍攝過程中會由于光照不足、噪聲等因素影響，使得圖像的視覺質(zhì)量無法令人滿意，需要做增強處理。圖像增強的方法
數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用 2022年4期2022-05-08
- 基于灰度編碼的多媒體彩色圖像識別方法
類別。多媒體彩色圖像是人們獲取信息的最重要途徑，圖像語言能夠傳達給人們更直觀的視覺感受，在某種程度上更勝于文字語言[2]。根據(jù)統(tǒng)計，超過75%的信息是由視覺系統(tǒng)獲取的，即通過多媒體彩色圖像傳播的。如何發(fā)揮多媒體彩色圖像在各個領(lǐng)域中的更高效能，成為科研工作的關(guān)注與研究重點。為落實此項工作，實現(xiàn)對多媒體彩色圖像的精準識別與高效感知，本文引進灰度編碼技術(shù)，設(shè)計一種多媒體彩色圖像的高效識別方法。1 基于灰度編碼的多媒體彩色圖像灰度轉(zhuǎn)換為實現(xiàn)對多媒體彩色圖像的精準識
信息記錄材料 2022年12期2022-02-15
- 基于離散小波變換的數(shù)字水印圖像安全防護方案
：為了加強對彩色圖像數(shù)據(jù)的安全性及版權(quán)保護，本文設(shè)計基于離散小波變換的數(shù)字水印方案。本方案先將彩色載體圖像和水印信息分別進行RGB分解和置亂處理，然后選擇在人們不敏感的B分量進行二級離散小波變換，選擇低頻子帶嵌入置亂后的水印信息，提取水印的過程是嵌入的逆過程。論文最后給出了彩色圖像的攻擊實驗，經(jīng)過仿真攻擊測試，水印方案對噪聲、高斯低通濾波、剪切顯示較好的魯棒性。關(guān)鍵詞：數(shù)字水印;版權(quán)保護;離散小波變換;彩色圖像1.引言隨著多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們在
科技信息·學(xué)術(shù)版 2021年31期2021-12-03
- 基于原始對偶方法的圖像去色算法
圖像去色又稱彩色圖像灰度化?；叶葓D像由于能用較少的信息量刻畫彩色圖像的特征、系統(tǒng)處理效率高，在人臉識別、目標跟蹤、醫(yī)學(xué)診斷和藝術(shù)美學(xué)等圖像處理領(lǐng)域廣泛應(yīng)用［1］。從數(shù)學(xué)角度講，彩色圖像灰度化是將三通道彩色圖像轉(zhuǎn)換為單通道黑白圖像的降維過程，在轉(zhuǎn)換過程中不可避免地會丟失信息。因此如何在灰度化過程中保持原彩色圖像中的邊緣、紋理、對比度等特征信息，使去色后的黑白圖像盡可能清晰、準確地呈現(xiàn)原彩色圖像中的各種特征信息一直是圖像去色研究中有挑戰(zhàn)性的問題之一。最簡單的彩
南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2021年4期2021-09-26
- 彩色圖像灰度化及其效果的客觀評價方法研究
融合因此，對彩色圖像灰度化效果進行客觀評估是非常有必要的。目的在于獲得與主觀性評估相符的客觀評估。關(guān)鍵詞：彩色圖像;灰度化;客觀評價方法Abstract： in order to save printing costs， many textbooks， published newspapers and most newspapers like to produce cheap and contrasting images; The artistic aes
流行色 2021年12期2021-08-28
- 一種彩色圖像硬拷貝全息水印算法
和掃描過程對彩色圖像水印的攻擊，提出了一種基于DWT變換的抗打印和掃描的全息水印算法。利用數(shù)字全息圖，增強水印的魯棒性。該算法對彩色圖像的紅色、綠色、藍色分部分別進行離散小波變換（DWT），并在每個分部的垂直分部隱藏水印。算法可對水印進行盲提取，其不可見性顯著提高，具有較強的抗模糊化、銳化、濾波、對比度變化、裁剪、噪聲、JPEG壓縮等一系列攻擊，并且打印和掃描攻擊后，對含水印圖像進一步的校正，可清晰提取水印。該算法在商品包裝防偽方面有著很好的實際應(yīng)用價值。
電腦知識與技術(shù) 2021年11期2021-05-23
- 基于二維直方圖的彩色圖像全局閾值分割方法研究
需要對大量的彩色圖像進行優(yōu)化特征提取，采用種子點檢測方法進行彩色圖像的特征分割和邊緣輪廓特征檢測，提高彩色圖像的視覺表達和信息特征提取能力，在彩色圖像全局閾值分割過程中，受到種子點手動選擇下隨機性因素較大的影響，導(dǎo)致彩色圖像全局閾值分割的準確度不高，需要進行彩色圖像全局閾值分割方法的改進設(shè)計，結(jié)合對彩色圖像的信息增強和角點標定技術(shù)，實現(xiàn)對彩色圖像的優(yōu)化分割和自動檢測，從而提高彩色圖像的識別和信息檢測能力[1]，相關(guān)的彩色圖像全局閾值分割研究在醫(yī)學(xué)圖像處理、
東北電力大學(xué)學(xué)報 2020年5期2020-10-27
- 基于三維混沌與小波變換的彩色圖像加密方法研究
傳輸，本文對彩色圖像首先進行小波變換，使用三維混沌系統(tǒng)和Arnold變換來對圖像對應(yīng)的低頻子帶系數(shù)矩陣和高頻子帶系數(shù)矩陣進行隨機分塊和對矩陣元素的位置進行移動與置亂，獲得對應(yīng)的加密矩陣，之后對加密矩陣使用小波逆變換，就生成了原彩色圖像的加密圖像。實驗結(jié)果說明，這種方法的密鑰空間大，密鑰的敏感度較高，可以獲得較大的加密強度。關(guān)鍵詞：彩色圖像;三維混沌系統(tǒng);加密算法;小波變換;Arnold變換中圖分類號：TP309.7 文獻標識碼：A 文章編號：1007-94
數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用 2020年8期2020-10-09
- 基于優(yōu)化初始中心的加權(quán)K?均值彩色圖像聚類算法分析
加權(quán)K?均值彩色圖像聚類算法的具體應(yīng)用，針對單板彩色圖像，提出一種基于彩色RGB空間通道的K?均值優(yōu)化初始中心聚類分割方法，并與SLIC進行了分析，得到一種新的SLIC算法（WKK?SLIC算法）。該算法是基于優(yōu)化加權(quán)K?means聚類初始中心點為基礎(chǔ)，對彩色圖像進行分割處理。在該算法中，通過運用密度敏感相似度對空間像素點密度生成聚類初始中心完成計量，所得聚類結(jié)構(gòu)較穩(wěn)定且經(jīng)試驗結(jié)果表明，在進行圖像分割時該算法各方面的性能都要優(yōu)于其他算法，具有更高的穩(wěn)定性與
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年18期2020-09-23
- 多維彩色圖像局部模糊特征自動濾波系統(tǒng)設(shè)計
題，設(shè)計多維彩色圖像局部模糊特征自動濾波系統(tǒng)。通過改善自動濾波系統(tǒng)硬件配置，添加解擾器和復(fù)用器，實現(xiàn)對圖像模糊區(qū)域特征的準確提取。為保障系統(tǒng)運行穩(wěn)定，進一步優(yōu)化系統(tǒng)軟件運行流程，結(jié)合中值濾波原理進行降噪，有針對性地對采集到的圖像特征進行像素數(shù)值恢復(fù)，從而實現(xiàn)對多維彩色圖像局部模糊特征自動濾波系統(tǒng)的設(shè)計。最后通過實驗證實，多維彩色圖像局部模糊特征自動濾波系統(tǒng)穩(wěn)定性和運行效果得到了明顯提高。關(guān)鍵詞： 自動濾波; 系統(tǒng)設(shè)計; 彩色圖像; 局部模糊; 特征提取;
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年14期2020-07-23
- 彩色圖像中基于LSB的文字Unicode加密隱藏
加密并隱藏于彩色圖像的方法。將文字信息的Unicode碼編碼為20位二進制，并以7位以下的數(shù)字作為密碼，以此為參數(shù)構(gòu)造可逆運算置亂信息二進制編碼，實現(xiàn)加密，利用LSB算法將加密二進制數(shù)據(jù)嵌入藍光通道，實現(xiàn)信息隱藏。經(jīng)實驗仿真和數(shù)據(jù)分析表明，該方法易于實現(xiàn)，采用本方法能在彩色圖像中隱藏大量文字信息而不顯著影響圖像的質(zhì)量，且密圖有一定的抗破解能力。關(guān)鍵詞：彩色圖像;Unicode碼;隱藏;加密中圖分類號：TP391.41 ? ? 文獻標識碼：AAbstract
軟件工程 2020年1期2020-02-14
- 耦合先驗拉普拉斯坐標的半監(jiān)督圖像分割算法
：圖像分割;彩色圖像;半監(jiān)督圖像分割;拉普拉斯坐標;先驗概率中圖分類號：TP391.413文獻標志碼：ASemi-supervised image segmentation based on prior Laplacian coordinatesCAO Yunyang1， WANG Tao2*1.School of Statistics， East China Normal University， Shanghai 200241， China;2.Coll
計算機應(yīng)用 2019年9期2019-10-31
- 一種改進的彩色圖像去馬賽克總變分模型
[1]提出的彩色圖像的擴展聯(lián)合稀疏表示模型，有效地減少了傳統(tǒng)模型恢復(fù)圖像中出現(xiàn)的鋸齒現(xiàn)象，但不能很好地保留細節(jié)和邊界的信息；劉巧珍等人[2]提出的一種基于殘差平面超分辨重建的CFA插值方法，有效地保持了圖像中的紋理和邊緣信息，但容易出現(xiàn)傳統(tǒng)插值問題中的鋸齒現(xiàn)象；而由Rudin，Osher和Fatemi[3]提出的總變分正則化模型(ROF模型)，由于其正則項具有分段光滑的特性，使得總變分模型能夠在圖像恢復(fù)過程中有效保留圖像邊緣，從而得到更好的恢復(fù)效果，因此這
山西師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2019年3期2019-10-16
- 基于混沌隨機分塊與Arnold變換的彩色圖像加密算法研究
會摘要：針對彩色圖像的加密，本文使用混沌映射首先對彩色圖像進行隨機分塊，并對每個子圖像的紅、綠和藍這三個像素層使用Arnold變換和不同的密匙進行加密操作，其次把經(jīng)過了Arnold變換處理后的這三層加密像素疊加起來，構(gòu)成每子圖像的加密圖像。實驗結(jié)果說明，這種方法無需進行迭代計算，因此它的時間復(fù)雜度相對較低，運行速度較快，而且由于密鑰空間得到了擴大，使得其加密強度較高。關(guān)鍵詞：彩色圖像;加密算法;混沌映射;Arnold變換中圖分類號：TP309.7 文獻標識
數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用 2019年6期2019-09-25
- 失真代價動態(tài)更新條件下的彩色圖像隱寫分割技術(shù)
可直接擴展到彩色圖像上，那么彩色圖像就可視為三幅灰度圖像進行相應(yīng)處理，通常采用以LSB嵌入法為代表的空間域分割技術(shù)，該方法忽略了彩色圖像顏色通道間相關(guān)性，導(dǎo)致圖像隱寫分割效果較差.為了提高隱寫分割效果，目前自適應(yīng)隱寫方法主要基于最小失真代價動態(tài)更新進行設(shè)計，即通過失真函數(shù)分配元素，利用隱寫編碼生成加密體，再通過聚類思想，實現(xiàn)彩色圖像隱寫分割.1 彩色圖像隱寫分割技術(shù)研究圖像分割技術(shù)是圖像分析重要處理技術(shù)，決定圖像最終分析質(zhì)量和判別結(jié)果.彩色圖像分割與灰度圖
廣西民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2019年2期2019-09-06
- 基于計算全息和θ調(diào)制的彩色圖像加密方法*
完成.然而,彩色圖像在圖像細節(jié)、逼真度和色彩表現(xiàn)等方面是灰度圖像所不能比擬的,因此彩色圖像加密有巨大的研究價值和應(yīng)用空間,彩色圖像加密也逐漸成為國內(nèi)外學(xué)者和研究人員的研究熱點[7?10].當(dāng)前的彩色圖像加密方案主要基于空域彩色圖像加密和變換域彩色圖像加密,前者主要利用混沌系統(tǒng)直接置亂圖像的像素(值)和位置,后者是對變換域系數(shù)進行加密處理.例如肖迪和謝沂均[11]采用彩色圖像JPEG壓縮編碼提出了一種彩色圖像加密方法.秦怡和鄭長波[12]提出了基于傅里葉變換
物理學(xué)報 2019年11期2019-08-27
- 基于HSI顏色空間與灰度波動相結(jié)合的復(fù)雜橋梁蜂窩麻面的圖像分割
好。關(guān)鍵詞：彩色圖像;HSI空間;灰度波動;高度差;標準差;圖像分割中圖分類號： TP391.4文獻標志碼：A文章編號：1001-9081（2019）03-0882-06Abstract： As the voids and pits image of bridge often has uneven illumination and multi-background interference problems， an image segmentation a
計算機應(yīng)用 2019年3期2019-07-31
- 基于顏色直方圖的男T恤圖像預(yù)處理初探
GB通道下的彩色圖像，該文將基于顏色特征提取原理，用Matlab軟件探測男T恤圖像在顏色空間中的分布情況，選取合適的圖像顏色空間，計算圖像的顏色直方圖，為男T恤圖像進行顏色特征提取奠定基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：數(shù)字化處理；顏色空間；彩色圖像；顏色直方圖中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）24-0168-03Abstract： In the research of image recognition， digital imag
電腦知識與技術(shù) 2018年24期2018-11-26
- 基于空間變換和專家模糊技術(shù)的彩色圖像對比度增強
文提出了一種彩色圖像對比度增強技術(shù)，首先，從RGB顏色空間變換到色調(diào)、飽和度和灰度的顏色空間；然后，利用專家模糊技術(shù)對彩色圖像的灰度分量進行圖像增強處理.該算法不改變原始彩色圖像的色調(diào)和飽和度.對比實驗表明：該方法明顯提高了圖像的視覺效果，并且計算量小、實時性好.關(guān)鍵詞：圖像增強；對比度；空間變換；模糊技術(shù)；彩色圖像中圖分類號：TP317.4 DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2018.03.0130 引言圖像增強技術(shù)是目前圖
廣西科技大學(xué)學(xué)報 2018年3期2018-09-10
- 基于低分辨率彩色指導(dǎo)圖像的深度圖像超分辨率重建
9)傳統(tǒng)的以彩色圖像為指導(dǎo)的深度圖像超分辨率(SR)重建方法，參考圖像必須為高分辨率彩色圖像，彩色圖像的分辨率決定了深度圖像的放大上限。同時，實際應(yīng)用中可能只存在低分辨率彩色圖像，此時上述方法也不再適用。為此，探討使用任意分辨率彩色圖像為指導(dǎo)的深度圖像SR重建方法。首先，使用大量不同類別的圖像SR算法對輸入彩色圖像進行上采樣，得到高分辨率彩色圖像并以此作為指導(dǎo)圖像，然后采用基于二階總廣義變分方法，將由低分辨率彩色圖像重建得到的圖像作為正則約束項，添加圖像邊
圖學(xué)學(xué)報 2018年2期2018-05-09
- 一種基于立方體相似度的彩色圖像邊緣檢測算法
王娜摘要：對彩色圖像邊緣檢測算法進行了研究，提出了一種基于立方體相似度的邊緣檢測算法，同時，對幾個相關(guān)的問題做了詳細的描述，如顏色空間的概念、分類等。這種算法在一定程度上合理地對R、G、B三個顏色分量之間的關(guān)聯(lián)性進行了構(gòu)造，對相關(guān)顏色的向量問題轉(zhuǎn)為標題問題，轉(zhuǎn)入了發(fā)展相對完善、人們更為熟悉的領(lǐng)域。經(jīng)過實驗得出，該算法可以很充分的通過圖像的顏色信息，使原彩色圖像的邊緣得到更完整的保留。關(guān)鍵詞：彩色圖像;邊緣檢測;立方體相似度;RGB顏色空間中圖分類號：TP3
計算技術(shù)與自動化 2018年1期2018-04-12
- 基于偽彩色的DICOM標準圖像顯示方法
色空間中。偽彩色圖像是通過3個顏色通道的不同組合來顯示色彩，每個顏色通道占8位，DICOM標準圖像中的數(shù)據(jù)元素最大為16位，將16位的數(shù)據(jù)元素劃分為前4位、中7位和后5位共3個部分，然后將劃分后的數(shù)據(jù)元素轉(zhuǎn)換成十進制，并通過亮度調(diào)節(jié)系數(shù)分別賦值到B、G和R顏色通道中，通過此方法將DICOM標準圖像轉(zhuǎn)化為偽彩色圖像。1 相關(guān)知識1.1 DICOM標準圖像文件格式解析典型的DICOM標準圖像文件分為文件頭和數(shù)據(jù)集2個部分。文件頭包括導(dǎo)言和前綴，數(shù)據(jù)集至少包括1
濟南大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2018年2期2018-03-10
- 基于空間域噪聲檢測的彩色圖像縮放增強方法
細節(jié)[1].彩色圖像擁有比灰度圖像更為豐富的信息量，如今計算機視覺和虛擬現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展也使得彩色圖像在實際生活中應(yīng)用越來越廣泛.從空間域?qū)D像處理在數(shù)字圖像處理技術(shù)中十分常見[2]，從Kim提出了全局均衡的BBHE算法[3]之后，不少學(xué)者陸續(xù)進行了改進，江巨浪[4]等人在局部均衡中提出的保持圖像亮度的增強算法能夠進一步增強圖像的局部細節(jié)信息.文獻[5]提出結(jié)合SSR算法和改進的直方圖均衡化處理可以提高對偏亮和偏暗圖像的增強效果.相關(guān)算法都無法很好地抑制圖像
嶺南師范學(xué)院學(xué)報 2017年6期2018-01-29
- 基于FPGA和ADV212的彩色圖像實時壓縮系統(tǒng)的設(shè)計
12為核心的彩色圖像數(shù)據(jù)實時壓縮系統(tǒng)。系統(tǒng)以FPGA為主控單元實現(xiàn)了對圖像數(shù)據(jù)的接收、壓縮、發(fā)送，對ADV212寄存器進行了配置、數(shù)據(jù)輸入，并將壓縮數(shù)據(jù)實時上傳到上位機。經(jīng)過實際測試，該系統(tǒng)滿足對彩色圖像壓縮實時性的要求，且系統(tǒng)穩(wěn)定，失真度小，具有較高的實用價值。關(guān)鍵詞： ADV212； FPGA； 彩色圖像； 數(shù)據(jù)實時壓縮； 上位機； JPEG2000中圖分類號： TN911.73?34； TP274 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年22期2017-11-18
- 基于量子比特相位的彩色圖像描述方法及應(yīng)用
子比特相位的彩色圖像描述方法及應(yīng)用李盼池*曹梓崎(東北石油大學(xué)計算機與信息技術(shù)學(xué)院 大慶 163318)為解決量子計算機上彩色圖像的描述及加密問題，該文提出一種基于量子比特相位旋轉(zhuǎn)的新方法。首先通過將像素灰度值映射為量子比特的相位，將彩色圖像描述成一個量子疊加態(tài)，其中基態(tài)描述像素的位置，而對應(yīng)的概率幅即為該像素的灰度值。然后基于量子比特的相位旋轉(zhuǎn)，設(shè)計了一些簡單的圖像處理方法。最后提出了一種新的彩色圖像加密算法，該算法包括像素位置的置亂和量子比特的旋轉(zhuǎn)兩個
電子與信息學(xué)報 2017年2期2017-10-13
- 計算機視覺領(lǐng)域中的彩色圖像分割算法探究
視覺領(lǐng)域中的彩色圖像分割算法探究任宣霓（綿陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院，四川 綿陽 621000）文章簡述了計算機視覺領(lǐng)域中的彩色圖像分割算法，包括全局調(diào)色板量化算法、基于色差最小準則的量化算法、模糊聚類算法以及基于區(qū)域的分割方法。彩色圖像分割算法類型多樣，功能和用途均有所不同。文章主要從醫(yī)療業(yè)、農(nóng)業(yè)、航空航天等領(lǐng)域研究幾種彩色圖像分割算法的應(yīng)用情況及其現(xiàn)實意義，研究目的在于拓寬彩色圖像分割算法的應(yīng)用范圍，以推動計算機的現(xiàn)代化發(fā)展。計算機視覺彩色圖像；全局調(diào)色板量化算法
時代農(nóng)機 2017年6期2017-09-11
- 基于顏色色差的彩色圖像壓縮技術(shù)研究
于顏色色差的彩色圖像壓縮技術(shù)研究陳少鋒(廣東理工學(xué)院，廣東 肇慶 526100)基于顏色色差的彩色圖像壓縮技術(shù)是將不同彩色圖像自身的DCT特有變換域系數(shù)特點與人體肉眼能夠辨識出的顏色色差閾值相結(jié)合，進而產(chǎn)生的一種可行的、壓縮質(zhì)量較佳的圖像壓縮技術(shù)，此技術(shù)通過彩色圖像的轉(zhuǎn)換與色差變換，完全可以滿足不同彩色圖像的實際壓縮需求。圖像壓縮；CIELAB顏色空間；顏色色差；離散余弦變換1 相關(guān)概念界定1.1 CIELAB顏色空間日常生活中，人們看到的色彩信息一般都是
黑龍江科學(xué) 2017年10期2017-08-07
- 基于Kinect的典型零部件識別與定位*
t傳感器獲取彩色圖像與深度圖像，提取出兩者之間的仿射變換矩陣，實現(xiàn)彩色圖像的矯正；根據(jù)相關(guān)系數(shù)匹配法實現(xiàn)矯正后的彩色圖像零部件識別；利用彩色圖像與深度圖像的對應(yīng)關(guān)系對零部件進行定位.針對典型零部件，對Kinect傳感器獲取的圖像進行仿真實驗與處理，結(jié)果表明，該方法能對目標進行識別與定位，驗證了方法的有效性.Kinect傳感器； 彩色圖像； 深度圖像； 仿射變換； 圖像矯正； 相關(guān)系數(shù)法； 圖像匹配； 典型零部件近年來，機器視覺以其非接觸式、較寬的光譜響應(yīng)范
沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報 2017年3期2017-06-06
- 基于DCT—DWT—SVD的彩色圖像安全存儲方案
文中提出一種彩色圖像的安全存儲方案，利用視頻作為存儲載體，選取原始視頻關(guān)鍵幀，采用離散小波變換和離散余弦變換對關(guān)鍵幀的B分量進行多次變換，將變換后的子帶進行Arnold置亂，將同樣經(jīng)過多次變換處理的圖像嵌入置亂后的子帶中，再通過奇異值重構(gòu)、逆變換、反置亂等方法，得到包含彩色圖像的視頻。提取圖像時，非完全對稱的過程被采用。實驗結(jié)果表明，文中算法對常規(guī)的圖像處理攻擊，如噪聲、濾波、剪裁、亮度變化、縮放、JPEG壓縮以及幀攻擊等均具有很強的魯棒性，滿足對圖片的存
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2017年5期2017-06-03
- 基于粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量機圖像分割研究
支持向量機；彩色圖像；圖像分割；參數(shù)優(yōu)化引言支持向量機（Support Vector Machine， SVM）作為一種新的分類方法[1]已經(jīng)應(yīng)用于圖像分割和圖像分類。本文以彩色圖像分割為例， 對比研究了幾種支持向量機在圖像分割時的精確度和訓(xùn)練時間。1 最小二乘支持向量機最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machines，LS-SVM）[3]是標準支持向量機的一種變形，利用等式約束代替不等式約束，將求解二次規(guī)劃問
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年9期2017-04-26
- 基于貝塞爾-傅里葉矩的彩色圖像零水印算法
-傅里葉矩的彩色圖像零水印算法何冰1,2林關(guān)成1(1.渭南師范學(xué)院物理與電氣工程學(xué)院渭南714099)(2.陜西省X射線檢測與應(yīng)用研究開發(fā)中心渭南714099)摘要現(xiàn)有基于空間域的彩色圖像零水印算法缺乏抵抗幾何變換的能力,如將彩色圖像旋轉(zhuǎn)微小的角度就可導(dǎo)致水印提取的失敗。為了提高空間域彩色圖像零水印算法的水印嵌入、檢測的精度,以及抵抗幾何變換的能力,提出一種基于貝塞爾-傅里葉矩的抗幾何攻擊零水印算法。首先將原始彩色圖像灰度化,再計算數(shù)字矩陣的貝塞爾-傅里葉
計算機與數(shù)字工程 2016年6期2016-07-02
- 基于彩色特征的道路識別算法
出了一種基于彩色圖像的結(jié)構(gòu)化道路檢測方法，由于受到光照的影響，首先將整幅圖像的道路區(qū)域根據(jù)距離車輛的視野分成幾個部分；將每個部分分別取一個小塊并求取小塊的三個分量的均值和方差，繪制出彩色三分量直方圖，用統(tǒng)計規(guī)律確定每個部分的三分量像素值范圍；最后將這幾個像素值范圍整合起來，可以將道路區(qū)域和非道路區(qū)域分割開來。該方法可以避免對圖像的三分量逐個分析，運算量小，程序簡短，檢測速度快，基本滿足對結(jié)構(gòu)化道路的實時性要求，具有一定的抗光照的能力。關(guān)鍵詞：特征提取；道路
電腦知識與技術(shù) 2016年12期2016-06-14
- 基于貝塞爾-傅里葉矩的零水印算法
基于空間域的彩色圖像零水印算法缺乏抵抗幾何變換的能力，如將彩色圖像旋轉(zhuǎn)微小的角度就可導(dǎo)致水印提取失敗。為了提高空間域彩色圖像零水印算法的水印嵌入、檢測精度，以及抵抗幾何變換的能力，提出一種基于貝塞爾-傅里葉矩的抗幾何攻擊零水印算法：首先將原始彩色圖像灰度化，再計算數(shù)字矩陣的貝塞爾-傅里葉不變矩，最后利用少量低階貝塞爾-傅里葉不變矩來設(shè)計和構(gòu)建零水印信息。實驗結(jié)果表明，該方法可以獲得良好的圖像視覺效果，對于幾何攻擊具有很強的魯棒性。同時對于濾波、JPEG壓縮
渭南師范學(xué)院學(xué)報 2016年8期2016-05-07
- 基于視覺感知的彩色圖像邊緣檢測
能，提出用于彩色圖像邊緣檢測的有效模式。文章基于Sobel邊緣檢測算子，在BSDS500數(shù)據(jù)庫中對基于CIELAB顏色空間、S-CIELAB顏色空間和LAB2000HL顏色空間的ΔEab和CIEDE2000色差公式進行測試，并根據(jù)人眼的恰可察覺色差，提取物體的邊緣進行比較分析。關(guān)鍵詞： 彩色圖像; 邊緣檢測; 感知均勻顏色空間; 色差中圖分類號：TP391.4 ? ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? 文章編號：1006-8228（2016）02-04-0
計算機時代 2016年2期2016-02-19
- 基于均勻色差空間向量分解模型的彩色圖像質(zhì)量評價方法
量分解模型的彩色圖像質(zhì)量評價方法楊楊,明軍, 閻妍(安徽大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,安徽 合肥230039)摘要:針對三要素(亮度、色調(diào)和飽和度)空間方法缺乏視覺均勻色差思想的支持,而均勻色差空間方法又需要其他有效評價模型的補充,該文立足于圖像的兩個基本屬性,即光特性(亮度、色調(diào)和飽和度)和結(jié)構(gòu)特點,結(jié)合反映彩色空間特性的均勻色差空間模型以及空間向量分解模型,提出了均勻色差空間向量分解模型.實驗結(jié)果表明基于均勻色差空間向量分解模型較傳統(tǒng)評價方法和單項模型更能夠
安徽大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2015年5期2015-12-22
- 紅外偽彩色圖像的去彩化研究
5)?紅外偽彩色圖像的去彩化研究楊 晨1，張智勇1，王繼紅1，黃寓洋2，丁 召1(1.貴州大學(xué) 貴州省微納電子與軟件技術(shù)重點實驗室, 貴州 貴陽 550025;2. 中國科學(xué)院蘇州納米技術(shù)與納米仿生研究所, 江蘇 蘇州 215125)為適應(yīng)人眼的感知能力，偽彩色編碼技術(shù)常被用于處理紅外探測系統(tǒng)輸出的灰度圖像。較于灰度圖像，計算機對彩色圖像處理所需的存儲量與計算量較大。鑒于某些紅外設(shè)備只提供偽紅外圖像的輸出，因此偽紅外圖像的去彩色化算法成為該文的主要研究目標
應(yīng)用光學(xué) 2015年3期2015-06-10
- 基于matlab偽彩色圖像處理研究與實現(xiàn)
方圖均衡化；彩色圖像一、引言偽彩色處理是用彩色來代替像素灰度值的一種技術(shù)，因人眼對彩色的分辨率遠高于對灰度差的分辨率， 我們可用來識別灰度差較小的像素?；叶葓D像中， 如果相鄰像素點的灰度相差不大， 人眼將無法從圖像中提取相應(yīng)的信息， 因為人眼只能辨別一幅圖像中的四到五種灰度級，卻能辨別近千種的彩色， 為了揮發(fā)人眼對顏色的辨別能力，用不同的顏色代表不同的灰度，這樣將黑白圖像轉(zhuǎn)換為彩色圖像后， 人眼可以提取更多的信息量。二、偽彩色圖像處理基本原理偽彩色圖像處理
大東方 2015年8期2015-05-30
- 基于四元數(shù)改進人工蜂群算法的彩色圖像邊緣檢測*
工蜂群算法的彩色圖像邊緣檢測*鄧小亞(四川文理學(xué)院 計算機學(xué)院,四川 達州 635000)摘要：提出了一種基于四元數(shù)表示彩色圖像的改進人工蜂群算法的彩色圖像邊緣檢測方法。傳統(tǒng)的彩色圖像邊緣檢測方法采用三色分離的方法進行，因而計算量較大，速度較慢，漏檢和錯檢點較多。首先在彩色圖像表示中引入四元數(shù)理論，用四元數(shù)表示彩色圖像，運用改進人工蜂群算法求出所有次優(yōu)解和全局最優(yōu)解就是彩色圖像的邊緣點，所有邊緣點的集合就構(gòu)成了彩色圖像邊緣。仿真試驗表明，所提出的方法不僅對
新技術(shù)新工藝 2015年8期2015-02-26
- GB/T 18721.2-201X《印刷技術(shù)印前數(shù)據(jù)交換 第2部分：XYZ/sRGB編碼的標準彩色圖像數(shù)據(jù)(XYZ/SCID)》國 家標準起草組成立會議在深圳召開
B編碼的標準彩色圖像數(shù)據(jù)（XYZ/SCID）》國家標準起草組成立會議。與會代表經(jīng)過認真討論，確定本部分標準采用翻譯法，在ISO 12640-2∶2004《印刷技術(shù) 印前數(shù)據(jù)交換 第2部分：XYZ/sRGB編碼的標準彩色圖像數(shù)據(jù)（XYZ/SCID）》的基礎(chǔ)上編制，與ISO 12640-2∶2004《印刷技術(shù) 印前數(shù)據(jù)交換 第2部分：XYZ/sRGB編碼的標準彩色圖像數(shù)據(jù)（XYZ/SCID）》一致性程度為等同采用。endprint
印刷技術(shù)·數(shù)字印藝 2014年5期2014-08-27
- 基于分數(shù)傅里葉變換的雙彩色圖像加密
9］等。由于彩色圖像相對于灰度圖像，包含更多的信息，可以描述更為豐富的內(nèi)容，因此對彩色圖像的加密更具有現(xiàn)實意義。彩色圖像的加密方法眾多，大致可分為多通道和單通道兩大類。多通道的方法是將彩色圖像分解為R，G和B 3個分量，分別對3個分量按照灰度圖加密的方法進行加密［10-12］。這類方法相對比較繁瑣，實現(xiàn)成本比較高。單通道方法則是將彩色圖像轉(zhuǎn)換成索引圖像，或是將它的R，G，B的3個分量編碼成1個灰度圖像，再對它們進行雙隨機相位加密［13-15］。與三通道的方
激光技術(shù) 2014年4期2014-07-13
- 基于彩色圖像的海上能見度估計
018)基于彩色圖像的海上能見度估計周立佳1,戰(zhàn)勇強2,徐冠雷1(1.海軍大連艦艇學(xué)院軍事海洋系,遼寧大連116018; 2.海軍大連艦艇學(xué)院研究生管理大隊,遼寧大連116018)摘.要.目的實現(xiàn)海上能見度實時估計。方法從圖像處理的角度,通過多組多距離彩色模板拍攝實驗,分析飽和度同能見度的響應(yīng)關(guān)系,結(jié)合最小二乘法和多模型融合,通過誤差分析尋找最優(yōu)模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn)多組彩色模版的圖像飽和度同能見度存在一定的響應(yīng)關(guān)系。結(jié)論所建模型可以對能見度進行快速、連續(xù)地實時觀
裝備環(huán)境工程 2014年6期2014-03-13
- 彩色圖像的稀疏分解
度圖像上，在彩色圖像上的應(yīng)用比較少.本文在分析灰度圖像稀疏分解的基礎(chǔ)上，將相關(guān)算法推廣到彩色圖像中，實現(xiàn)了彩色圖像的稀疏分解.1 稀疏分解原理1994年，Mallat等提出了圖像的稀疏分解表示方法——Matching Pursuit(MP)算法.雖然目前出現(xiàn)了多種稀疏分解新算法，但是最常用的還是MP 算法［4］.假設(shè)所研究的圖像為f，大小為M ×N.若將圖像分解在完備正交基上，則正交基的數(shù)目應(yīng)該為M×N，這些正交基在圖像所組成的空間中是正交的.圖像分解之后
吉林化工學(xué)院學(xué)報 2014年11期2014-03-01
- 基于DFT變換的彩色圖像平滑濾波
，即使涉及到彩色圖像的平滑，通常也是將彩色圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像，再利用上述方法實現(xiàn)平滑濾波，或者利用imfilter函數(shù)，采用線性空間濾波器對RGB圖像或HSI圖像的亮度分量進行平滑濾波，專門用于彩色圖像的平滑濾波方法研究的比較少。文獻［3］根據(jù)人眼視覺系統(tǒng)的空間模糊特性、人眼視覺感知中的彩色細節(jié)失明及同時對比特性出發(fā)，確定初始高斯模板和高斯權(quán)值矩陣，實現(xiàn)對圖像的平滑；文獻［4－7］等通過選擇不同的全局固定帶寬或者局部自適應(yīng)帶寬，將Mean Shift算法運
計算機工程與設(shè)計 2014年4期2014-02-09
- 彩色圖像處理的可交換Clifford代數(shù)方法
30033）彩色圖像處理的可交換Clifford代數(shù)方法郭立強1，2*，朱 明2（1.淮陰師范學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，江蘇淮安223300；2.中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機械與物理研究所，吉林長春130033）采用可交換Clifford代數(shù)對彩色圖像建模，充分利用彩色圖像作為一個整體所具有的潛在顏色信息，實現(xiàn)彩色圖像各顏色分量的并行處理，可完成彩色圖像的整體處理。本文分析了彩色圖像的表示方法，系統(tǒng)研究了一類可交換Clifford代數(shù)—，定義了上元素的四則運算
中國光學(xué) 2013年6期2013-04-27
- 激光光斑圖像偽彩色處理方法研究
，根據(jù)人眼對彩色圖像非常敏感的特性，利用RGB三基色機理，采用映射函數(shù)將黑白圖像256個灰度級轉(zhuǎn)化為按可見光譜中彩色光的波長來表示的偽彩色圖像，從而實現(xiàn)了激光光斑灰度圖像的偽彩色處理。通過激光光斑灰色圖像和偽彩色圖像的比較可知，偽彩色光斑圖像內(nèi)部細節(jié)清晰、分辨率較高，視覺效果也比較自然，更能夠全面生動地體現(xiàn)激光光斑圖像所表示的相關(guān)信息。關(guān)鍵詞：激光光斑圖像； 偽彩色處理； 彩色圖像； 空間域中圖分類號：TN247?34 文獻標識碼：A 文章編號：1004?
現(xiàn)代電子技術(shù) 2013年2期2013-03-29
- 基于集合映射的彩色圖像邊緣檢測
。目前的各種彩色圖像邊緣檢測大多都是把彩色圖像的RGB 3 個分量首先分別進行邊緣檢測，然后再合成一幀總的邊緣檢測圖像。這些圖像邊緣檢測方法建立在一維度的基礎(chǔ)之上，能很好地與傳統(tǒng)邊緣檢測方法結(jié)合起來，但在各RGB 彩色分量灰度變化不是很大的情況下，這些方法很難發(fā)揮很好的效果。如果能考慮將彩色圖像的顏色變化作為彩色圖像邊緣檢測的依據(jù)，就可以克服彩色圖像邊緣檢測的以上缺陷。本文把彩色圖像具有的所有RGB 分量依次排列成為一個3 ×n矩陣，然后把這個矩陣的n 列
兵器裝備工程學(xué)報 2012年10期2012-07-09
- 戰(zhàn)場偵察圖像融合技術(shù)
像包括可見光彩色圖像、紅外圖像(長波紅外、中波紅外、短波紅外)、微光圖像和微波圖像等。每種圖像都揭示了目標特定的信息,但單一的圖像都不能完全滿足對戰(zhàn)場目標分析的要求。圖像融合是解決這個矛盾的有效方法,融合后的圖像能夠?qū)⒚糠N傳感器的圖像的信息結(jié)合在一起,其信息內(nèi)容超過任何一種單一的圖像,能夠更加精確地描述偵察場景中的地形、地貌、隱藏的人員和武器類目標。戰(zhàn)場上獲取的偵察圖像最常見的是彩色圖像和紅外圖像,彩色圖像具有高分辨率和豐富逼真色彩的優(yōu)點,但卻無法看到隱藏
無線電工程 2011年5期2011-06-14
- 彩色含噪圖像的空間多分辨力閾值收縮求解方法
逼真的描述是彩色圖像。豐富的色彩成為目標明顯的特征，也成為人眼和計算機中智能識別目標的依據(jù)。與灰度圖像相比，彩色圖像提供了更為豐富和復(fù)雜的信息，受到人們更多的關(guān)注，但它在采集、傳輸和處理過程中，引入的噪聲使彩色圖像質(zhì)量降低。相對于灰度圖像，彩色圖像的去噪困難更大。目前，對灰度圖像的去噪已有大量的成果，但對彩色圖像的去噪處理卻比較復(fù)雜。通常用三維向量來表示彩色圖像的顏色，向量中的每一維分量分別代表不同的純色。灰度圖像和彩色圖像兩者之間的區(qū)別主要是對每一像素的
電視技術(shù) 2011年16期2011-06-07
- 基于直方圖均衡化的彩色圖像增強研究
體圖像較暗的彩色圖像中，如何快速的恢復(fù)圖像主體，找到圖像中的關(guān)鍵要素，如人臉，車牌號等成為研究的熱點，也能迅速在實際中得到應(yīng)用.2.直方圖均衡化與彩色圖像2.1 直方圖均衡化直方圖均衡化是在空間域處理圖像的一種方法，指的是在圖像平面本身直接對圖像的像素進行處理，主要用于亮度圖像的處理.一幅亮度圖像可以用矩陣來表示，其歸一化的取值表示亮度.2.1.1 亮度圖像的直方圖一幅亮度圖像在[0，G]內(nèi)共有L個灰度級，其直方圖定義為離散函數(shù) h( rk)=nk其中，
重慶三峽學(xué)院學(xué)報 2011年3期2011-01-04
- 多聚焦彩色圖像融合預(yù)處理
鵬在實際中，彩色圖像可以將不同的亮度和不同的彩色組合起來表示不同的信息，由彩色圖像融合而成的彩色融合圖像就可以更好地表達細節(jié)信息，因而彩色圖像的融合對于實際應(yīng)具有更為重要的作用。而大多數(shù)討論多聚焦圖像融合的文章都只討論灰度圖像，或是討論多聚焦彩色圖像融合時，僅僅簡單地對RGB三分量進行分開處理，如：文獻[9]提出了一種基于三基色RGB的融合方法，該方法分別對三基色分量進行小波變換，以三基色分量方向?qū)Ρ榷葹榕袚?jù)進行融合，但它忽略了多聚焦彩色圖像各分量的特性及
現(xiàn)代電子技術(shù) 2009年13期2009-08-31
- 談包裝印刷設(shè)計中彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖的方法與注意事項
究、歸納了由彩色圖像轉(zhuǎn)換灰度圖像的常用方法及注意事項，特別對CS3中黑白轉(zhuǎn)換命令做了重點論述。關(guān)鍵詞：包裝印刷；彩色圖像；灰度圖像；轉(zhuǎn)換；注意事項在包裝印刷中常用到的圖像稿件一般分為彩色圖像和非彩色圖像兩大類。非彩色圖像又包括灰度和線條稿件，一般情況下，我們將灰度圖像稱為黑白照片，需要注意的是，黑白照片實際包含大量由白到黑的灰度信息，如果只是含有黑白信息的話，它應(yīng)該是指位圖模式的圖像（即“線條稿件”）。印刷中還有單色調(diào)與雙色調(diào)圖像（視覺上二者常具有“非黑灰
教師·下 2009年5期2009-07-04