【摘 要】
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人们从外界获得的信息中,很多都来自于图像信息,图像是指通过各种观测系统观测客观世界获得的可以直接或间接作用于人眼而产生视觉的实体,在信息的传递和交换中,图像是重要的
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人们从外界获得的信息中,很多都来自于图像信息,图像是指通过各种观测系统观测客观世界获得的可以直接或间接作用于人眼而产生视觉的实体,在信息的传递和交换中,图像是重要的传播媒体。由于采集设备和自然条件的限制,直接从自然界得到的图像,很多都是灰度图像,如:红外和微光夜视图像,医学图像等,然而人眼对于灰度的敏感程度远不如对色彩的敏感程度,因此,可以通过色彩传递技术,将这些灰度图像处理为具有自然色彩的彩色图像,这样将有利于对图像中的目标进行识别或后期的各种处理。本文对色彩传递技术的相关基本理论、经典算法以及国内外研究现状进行了详细介绍,提出一种基于图像分割与色彩扩展的色彩传递算法。首先利用Mean-Shift算法对参考图像和目标图像进行分割,并利用灰度统计信息,找到每个目标图像块相对应的参考图像块,进行局部色彩传递。其中采用Mean-Shift算法对参考图像和目标图像进行分割,是为了避免色彩传递时不同图像块间造成的色彩干扰,减少色彩“误传”现象;采用局部色彩传递将那些“误传”像素的色彩信息清除,可以进一步保证色彩传递的准确性。第二步是色彩扩展算法,可以解决图像色彩不均匀的问题。在色彩域空间通过设定最小化目标函数来保证彩色化的目标图像在空间域上相邻的像素色彩过渡自然,使整幅图像色彩看起来细腻均匀。本文还将提出的算法应用到彩色夜视领域的研究,首先把实验获得的夜视红外和微光图像进行融合,然后利用本文算法对融合后的夜视图像进行彩色化处理,可得到一幅色彩较好的彩色夜视图像。针对本文提出的基于图像分割与色彩扩展的色彩传递算法,结合作者参与的科研项目,设计开发了相应的软件系统(一般灰度图像彩色化系统和夜视图像彩色化系统),本文色彩传递算法集成在系统中,同时集成了一些其他算法,运行效果良好。
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