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保对比度的图像去色算法

保对比度的图像去色算法

作者：俞静华东师范大学

学位级别：硕士

将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像去色,它有着广泛的应用,如单色印刷、电子墨水显示和单通道图像处理等。图像去色的研究目标是如何生成具有良好对比度的灰度图来保留彩色图像的信息。本文我们提出了两类保对比度图像去色算法。首... 详细信息

将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像去色,它有着广泛的应用,如单色印刷、电子墨水显示和单通道图像处理等。图像去色的研究目标是如何生成具有良好对比度的灰度图来保留彩色图像的信息。本文我们提出了两类保对比度图像去色算法。首先,我们提出了基于归一化的范数的保对比度特征去色算法。我们提出了对比度特征的概念,来矫正各通道信息的不平等情况。同时,我们使用了归一化的范数构造能量函数,来度量彩色对比度特征和灰度对比度特征的差异,我们还证明了能量函数的度量和拟凸性等数学性质。该模型通过离散权重搜索法进行求解。与现有去色算法相比,该模型更好地保留了较小的对比度特征,得到了更好的结果。其次,我们提出了一种基于直方图均衡和局部方差最大化的两阶段去色算法。第一阶段通过直方图均衡得到整体效果较好的结果后,我们在第二阶段中进一步通过最大化局部方差来增添局部细节。两阶段模型分别使用离散权重搜索法和迭代算法进行求解,我们还证明了第二阶段最优化问题的解的存在唯一性以及算法的收敛性。与已有去色算法对比,该模型通过直方图均衡思想获得了更符合人类视觉效果的灰度图。

关键词：图像去色对比度特征归一化的L1范数直方图均衡局部方差

基于TV-Stokes模型的图像去色和融合研究

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基于TV-Stokes模型的图像去色和融合研究

作者：张龙慧哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

图像去色是一种将彩色图像转化成灰度图像的算法,是图像处理和机器视觉的基础,是数字印刷、照片渲染和单通道图像处理的基本工具,目标识别、目标检测和图像检索等算法都需要基于去色后的灰度图像进行处理。图像去色研究中重点关注的问... 详细信息

图像去色是一种将彩色图像转化成灰度图像的算法,是图像处理和机器视觉的基础,是数字印刷、照片渲染和单通道图像处理的基本工具,目标识别、目标检测和图像检索等算法都需要基于去色后的灰度图像进行处理。图像去色研究中重点关注的问题是如何最大限度地保留原始图像有效信息,使彩色图像原有的色度、亮度、色彩饱和度在灰度图像中得到充分体现。针对这个问题,本文做了如下工作:首先,本文从微分第一基本形式出发,提取原始彩图的最小特征向量。借用TV-Stokes的模型框架,将重构的思想从图像去噪和复原应用到图像去色中去。提出了图像去色两步法,在每一步中基于TV极小化和利用了图片的几何信息。接着,给出了两种数值求解方法,一种是利用梯度下降流的方法进行求解并利用有限差分格式进行数值计算;另一种是基于优化的思想,利用Chambolle的原始对偶算法框架数值求解。其次,为了避免在去色过程中增大原有图像所带噪声,受到TV-Stokes模型的启发,在Jin模型基础之上,加入包含原有图像的梯度项,使得它的梯度场与原有图像的梯度场相匹配,由此得到了模型二——新的局部变分模型。接着,证明了变分模型解的存在唯一性。而后,将最小化问题转化成子问题,对每个子问题进行交替方向极小化迭代。利用梯度下降流方法求解子问题,并采用有限差分方法(FED)进行实现。最后,在数值实验部分,将本文的实验结果与经典去色方法(rgb2gray)、Jin模型进行比较分析,实验结果证明所提出的模型是有效的,尤其是对于带有噪声的图像。在去色的同时,还可以起到去噪的作用,在视觉效果上显示了一定的优越性。

关键词：图像去色 TV-Stokes模型 Chambolle算法交替迭代

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基于JPEG的彩色图像去色分区压缩

六盘水师范高等专科学校学报 2009年第3期21卷 15-18页

作者：文山李葆青六盘水师范学院贵州六盘水553004 六盘水职业技术学院贵州六盘水553001

为了适应图像的存储和传输,需要对图像进行压缩以减少数据量。由此,许多压缩技术和标准应运而生,取得了相当优秀的成果。但对于彩色图像而言,其色彩模式和数据组合直接影响了压缩效率。根据彩色图像的数据结构将图像的色彩进行提取,并利... 详细信息

为了适应图像的存储和传输,需要对图像进行压缩以减少数据量。由此,许多压缩技术和标准应运而生,取得了相当优秀的成果。但对于彩色图像而言,其色彩模式和数据组合直接影响了压缩效率。根据彩色图像的数据结构将图像的色彩进行提取,并利用JPEG压缩标准分区域操作,从而实现JPEG压缩模式下的无色彩压缩。实验表明,该算法得到的压缩图像在与JPEG同等质量的条件下,数据量要远小于JPEG压缩的数据量,同时可实现不同压缩比的高质量压缩。

关键词： JPEG压缩标准图像去色分区压缩

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多尺度曝光图像及视频去色技术的研究

多尺度曝光图像及视频去色技术的研究

作者：张晓丽天津大学

学位级别：硕士

去色问题是将三通道彩色图像或视频转换为单通道灰度图像或视频,是一个降维的过程。灰度图像或视频往往能够更好地展现物体的纹理和轮廓,并且灰度图像和视频通常只包含图像或视频中最重要的信息,可以有效地节省存储空间。去色技术被广... 详细信息

去色问题是将三通道彩色图像或视频转换为单通道灰度图像或视频,是一个降维的过程。灰度图像或视频往往能够更好地展现物体的纹理和轮廓,并且灰度图像和视频通常只包含图像或视频中最重要的信息,可以有效地节省存储空间。去色技术被广泛应用于多媒体压缩、医学图像可视化、艺术作品风格化等领域。在图像去色过程中,如何保留彩色图像中的对比度信息一直是图像去色领域研究的核心。在传统图像去色方法中,研究者大多采用局部方法或全局方法求解彩色图像转换到灰度图像的映射关系以求最大程度地保留图像对比度。其次,人类视觉机制方面的研究表明,曝光度影响人类对于图像的感知,低曝光或过曝光区域会首先吸引人们对图像的注意力,同时影响图像对比度的展现。因此,本文设计了一个端到端的卷积神经网络框架用于对不同曝光度下的彩色图像去色。其中低级特征网络用于学习输入彩色图像低级特征,局部特征网络提取图像局部特征以保留局部颜色块的对比度,在曝光度特征粗分类器中获取图像的曝光特征,最后在去色网络中融合局部特征和曝光度特征,输出最终的灰度图像。视频去色的本质是对视频帧图像进行去色操作。目前已有的视频去色算法中大多是基于图像去色算法的推广,如果只考虑单帧视频图像的去色效果,往往会伴随闪烁现象,即相邻视频帧之间相同的局部特征或相同的物体,如果在相邻帧的去色结果中显示为不同的灰度级。针对视频去色的上述问题,本文提出了一种基于CNN和LSTM混合神经网络模型的视频去色方法。在该模型中,主要采用VGGNet19网络作为视频序列编码器提取视频帧的深度特征以实现对比度特征保留;使用LSTM学习视频连续帧之间的时序信息以保持视频的时空一致性,最后在基于反卷积的解码器中生成灰度视频帧序列。

关键词：图像去色视频去色卷积神经网络对比度曝光度时空一致性

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L0正则项约束的可逆灰度图算法

L0正则项约束的可逆灰度图算法

作者：叶泰钟华南理工大学

学位级别：硕士

图像上色与去色是计算机视觉领域及图像处理领域内的重要技术。对彩色图像进行去色操作,在现实生活中有着诸多应用,如图像打印,单通道图像处理以及风格化处理等;而对黑白图像进行重新上色在实际生活中更有着重要的作用,如可用于历史照... 详细信息

图像上色与去色是计算机视觉领域及图像处理领域内的重要技术。对彩色图像进行去色操作,在现实生活中有着诸多应用,如图像打印,单通道图像处理以及风格化处理等;而对黑白图像进行重新上色在实际生活中更有着重要的作用,如可用于历史照片上色,风格化处理等应用。但经传统去色方法处理彩色图片而得到的灰度图,无法通过现有的上色技术被还原回原本的彩色图片。因此,为了实现可靠的去色效果与上色效果,本文提出了基于L0正则项的可逆灰度图算法,将图像去色与图像上色这两个任务通过一个编码器-解码器的一体化网络实现。本文的主要工作如下:首先,本文阐述了图像上色与去色任务的研究意义与实际应用,介绍了代表性研究成果并分析了现有方法的优点与不足之处。接着,本文介绍了稀疏表达在图像处理领域内的应用,分析了现有的卷积神经网络结构如何有助于特征提取,介绍了用于评估图像相似度的常用指标。然后,本文提出基于L0正则项的可逆灰度图算法。这一算法中的编码器网络将彩色图片中的色彩信息编码进一张残差图,随后结合有损压缩后的传统灰度图得到可逆灰度图,可逆灰度图随后经解码器网络处理得到还原彩图。具体来说,本文使用L0正则项策略对残差图的稀疏度进行加强,抑制了像素中的冗余值,因此实现了以尽可能少的空间来存储和传输残差图。经过处理后,残差图的体积被大大缩小,实现了只用残差块中较少的色彩信息,就能获得较高的色彩还原效果。随后,为了提升上一算法中的网络性能,即实现更高的色彩还原质量,本文设计了双特征融合网络来对其进行结构上的优化,先是使得编码器对彩图去色后的可逆灰度图更接近传统灰度图,而解码器对可逆灰度图重新上色后得到的彩图和原彩图近乎一样。最后,结合L0正则项,对可逆灰度图中的残差图进行非零元素数量上的限制,实验结果表明双特征融合网络对色彩还原效果有着提升作用。综上所述,本文的主要工作成果是:1)本文分析了现有的图像去色与上色方法的不足之处,利用L0正则项的稀疏性,设计了基于L0正则项的可逆灰度图算法,该方法既能使得可逆灰度图中的残差图占用较小的空间,又能由其获得良好的色彩还原效果;2)基于双特征融合网络巧妙地结合了现有卷积网络结构的优点,拥有强大的特征提取能力,从而提高了网络的色彩还原效果;3)本文针对提出的两种结构设计,进行了大量的实验,从定性和定量这两个角度展示了本文方法的可靠去色能力与可靠上色能力。

关键词：图像去色图像上色双特征融合 L0正则项卷积神经网络