【摘要】：隨著高速發(fā)展的電子設(shè)備使得圖像處理的應(yīng)用范圍更加廣泛,圖像處理研究的問(wèn)題更加廣泛.因?yàn)槿S數(shù)字處理與圖像處理的密切聯(lián)系,圖像處理的考慮范圍不應(yīng)該局限在二維信息,也可以考慮三維信息.圖像變換是對(duì)圖像處理算法的總結(jié),它可以分為四個(gè)部分：空域變換等維度算法,空域變換變維度算法,值域變換等維度算法和值域變換變維度算法.其中空域變換主要指圖像在幾何上的變換,而值域變換主要指圖像在像素值上的變換.等維度變換是在相同的維度空間中,而變維度變換是在不同的維度空間中,例如二維到三維,灰度空間到彩色空間.而在這些研究領(lǐng)域中,特征保持是近幾年來(lái)的新研究熱點(diǎn),隨著顯著圖檢測(cè)的興起,如何根據(jù)圖像變換的分類(lèi)來(lái)類(lèi)比特征需求,如何根據(jù)不同算法的需求來(lái)制定不同的特征,如何定義合理的算子來(lái)進(jìn)行檢測(cè),以及如何在圖像處理算法中保持特征是特征保持應(yīng)用問(wèn)題的難點(diǎn).本文針對(duì)圖像變換的三個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題討論了如何更好的定義特征算子,以及如何使用這些特征算子來(lái)更好的增強(qiáng)圖像處理效果. 首先,第二章討論了彩色圖像灰度化問(wèn)題,屬于變維度的值域變換.黑白打印,使用灰度通道算法或者黑白攝影,都需要對(duì)彩色圖像做去色處理.因?yàn)閿?shù)據(jù)存儲(chǔ)的空間從三維變成一維,信息存儲(chǔ)量變小,算法就需要把彩色圖像中可能丟失的信息更多的保留下來(lái),而且重要的信息需要更多的保留.傳統(tǒng)的算法是利用顏色空間將顏色轉(zhuǎn)換到帶亮度信息的通道,直接將其作為灰度圖像.之后很多算法從全局或者局部?jī)蓚�(gè)角度出發(fā),希望能夠盡量保持梯度信息多或者顯著圖大的區(qū)域信息.本算法分析了全局和局部映射算法有著相互矛盾的算法目標(biāo),提出了全局和局部?jī)煞N映射模型,能夠更好為用戶(hù)提供最優(yōu)的結(jié)果.全局映射模型充分考慮了顏色的三個(gè)分量對(duì)灰度圖的影響,得到了能夠自適應(yīng)調(diào)節(jié)系數(shù)的三向映射模型.而在局部映射模型中,充分考慮人眼感知信息的重要程度,不同于以往算法,該局部映射不僅僅依靠像素鄰域梯度或者顯著圖的特征,從視覺(jué)中的濾波模型出發(fā),提出了通道顯著性的概念,從色度亮度飽和度中找出了最能被人眼感知的通道,能夠?qū)⑦@個(gè)對(duì)比度最大的通道上的信息最大化的保留在灰度化結(jié)果中. 其次,第三章討論了灰度化的一個(gè)反問(wèn)題,灰度圖像的彩色化問(wèn)題,也屬于變維度的值域變換.灰度化的反問(wèn)題就是對(duì)灰度圖像進(jìn)行上色,將其變換為彩色圖像.該算法應(yīng)用在老照片上色,動(dòng)漫上色,去除紅眼以及醫(yī)學(xué)圖像上色中,可以給圖像賦予更多的信息,得到更加逼近更高真實(shí)感的圖像.之前的算法從顏色遷移和亮度匹配優(yōu)化的兩個(gè)方向著重討論了自然圖像的彩色化.但是非真實(shí)感圖像彩色化的方面主要還是局限在針對(duì)紋理的圖像分割然后進(jìn)行單色填充,這樣就不能夠有豐富的色彩變化以及在邊緣處光滑的過(guò)渡效果.本算法首先提出了對(duì)非真實(shí)感圖像色調(diào)分析,提取了線(xiàn)條稀疏反映出的圖像明暗關(guān)系之后,就可以使用最優(yōu)化算法依靠鄰域相似性進(jìn)行漸變的傳播,避免了用分割算法在邊界處不連續(xù)的顏色突變.但色調(diào)的明暗關(guān)系并不能體現(xiàn)原圖像線(xiàn)條的鄰域相似性,模式能量是根據(jù)圖像的紋理特性來(lái)計(jì)算非真實(shí)感圖像的鄰域相似性,將其與色調(diào)能量合并計(jì)算,能夠得到更加準(zhǔn)確的鄰域距離,在邊緣處得到更好的上色效果. 最后,第四章討論了同維度的空域變換中的新問(wèn)題,特征保持的圖像適應(yīng)：即如何在縮小圖像的幾何尺寸的同時(shí)保持圖像特征,使其內(nèi)容盡可能的不被破壞.目前,隨著各種電子產(chǎn)品的問(wèn)世,顯示媒介更加的變化多樣,出現(xiàn)了各種分辨率各種尺寸的屏幕.這樣我們就需要根據(jù)圖像的內(nèi)容進(jìn)行適應(yīng)性的縮放,生成保持原有特征的圖像.之前的算法在考慮人眼感知信息的重要程度時(shí),僅依靠像素鄰域梯度或者顯著圖的特征,沒(méi)有從紋理角度去分析圖像信息的冗余成分.近幾年的工作有討論建筑物的重復(fù)模式來(lái)達(dá)到增減建筑單元的效果,依然不能用來(lái)分析更隨機(jī)性的紋理.本章中考慮到信息冗余度和感知顯著性的對(duì)偶關(guān)系,提出了分析冗余信息來(lái)保持顯著性特征的圖像適應(yīng)算法.從分析鄰域相似性的算法中借鑒了紋理層提取和模式能量?jī)蓚�(gè)特征分析工具,得到了自然圖像的平滑和紋理區(qū)域,之后將梯度和紋理兩個(gè)冗余度合并得到了重要度映射,就可以對(duì)圖像進(jìn)行自適應(yīng)的保護(hù).本章還將該算法推廣到非真實(shí)感圖像的圖像適應(yīng)問(wèn)題中.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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6 彭Z，

本文編號(hào)：2556672