本文選題：串行視覺通信 + 失真圖像��； 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2017年11期

【摘要】：顏色校正是提高圖像視覺效果及內(nèi)容感知理解程度的重要環(huán)節(jié)。因此,在串行視覺通信下,需要進(jìn)行失真圖像顏色校正方法研究。但是采用當(dāng)前方法對(duì)失真圖像進(jìn)行顏色校正時(shí),圖像間的顏色亮度差異較大,存在校正結(jié)果易出現(xiàn)噪點(diǎn)及色塊的問(wèn)題。為此,提出一種基于梯度區(qū)域分割的串行視覺通信下失真圖像顏色校正方法。上述方法先將輸入圖像幀分解為包含大尺度邊緣信息的基圖像和含有小尺度信息的細(xì)節(jié)層,獲取失真圖像顏色多尺度細(xì)節(jié)函數(shù),從調(diào)色板中提取顏色特征信息,采用統(tǒng)計(jì)特征校正方法對(duì)顏色單一部分進(jìn)行校正,采用改進(jìn)的多維概率密度轉(zhuǎn)換法對(duì)顏色復(fù)雜部分進(jìn)行校正,從而完成對(duì)串行視覺通信下失真圖像顏色的校正。仿真證明,所提方法顏色校正精度高,可以減少串行視覺通信下顏色失真,保持原圖結(jié)構(gòu)特征。
[Abstract]:Color correction is an important step to improve image visual effect and content perception. Therefore, in serial visual communication, color correction methods for distorted images need to be studied. However, when the current method is used to correct the color of distorted image, the difference of color brightness between images is large, and the problem of noise and color block is easy to appear in the result of correction. Therefore, a color correction method for distorted images based on gradient region segmentation in serial visual communication is proposed. The method firstly decomposes the input image frame into a base image containing large scale edge information and a detail layer containing small scale information, obtains the color multi-scale detail function of the distorted image, and extracts the color feature information from the palette. The single part of color is corrected by statistical feature correction method, and the complex part of color is corrected by improved multi-dimensional probability density conversion method, and the color correction of distorted image under serial visual communication is completed. Simulation results show that the proposed method has high color correction accuracy and can reduce color distortion in serial visual communication and maintain the original structure features.
【作者單位】： 常州大學(xué)懷德學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61170121)
【分類號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 黃沛杰;朱立華;劉學(xué)慧;吳恩華;王傳銘;;針對(duì)實(shí)時(shí)視覺通信的圖像序列自動(dòng)提煉[J];電子學(xué)報(bào);2009年S1期

2 劉忠偉,章毓晉;利用顏色特征進(jìn)行圖象檢索[J];電子技術(shù)應(yīng)用;1999年02期

3 胡波;毛罕平;張艷誠(chéng);;用于識(shí)別田間空心蓮子草的顏色特征的研究[J];農(nóng)機(jī)化研究;2006年09期

4 張正偉;;基于動(dòng)態(tài)和顏色特征的火焰目標(biāo)檢測(cè)[J];科技資訊;2011年06期

5 李久永,李學(xué)群,普?qǐng)@媛,李天牧;計(jì)算機(jī)輔助農(nóng)產(chǎn)品分類應(yīng)用中顏色特征的表征和提取[J];云南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1998年S1期

6 周嘉姬;王濤;鐘寶榮;;基于顏色特征圖片的檢索技術(shù)[J];電腦知識(shí)與技術(shù)(學(xué)術(shù)交流);2007年04期

7 桂斌;;顏色傳輸算法的研究[J];微計(jì)算機(jī)信息;2010年05期

8 趙琰;周俊杰;;基于顏色特征的圖像摘要算法[J];上海電力學(xué)院學(xué)報(bào);2010年05期

9 李娉婷;石躍祥;戴皇冠;;基于顏色特征的家居設(shè)計(jì)圖分類[J];計(jì)算機(jī)工程;2011年16期

10 龔應(yīng)忠;李子存;馮新瀘;管亮;蘇慶宇;張曉偉;;基于顏色特征的銅片腐蝕結(jié)果評(píng)價(jià)[J];腐蝕與防護(hù);2013年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前2條

1 黃沛杰;朱立華;劉學(xué)慧;吳恩華;王傳銘;;針對(duì)實(shí)時(shí)視覺通信的圖像序列自動(dòng)提煉[A];中國(guó)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)進(jìn)展2008--第七屆中國(guó)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)大會(huì)論文集[C];2008年

2 崔翔宇;許百華;;顏色特征信息對(duì)客體檔案保持的影響[A];第十二屆全國(guó)心理學(xué)學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要集[C];2009年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

1 王娟;基于計(jì)算機(jī)視覺的棉花干旱診斷研究[D];石河子大學(xué);2014年

2 白雪峰;足球視頻內(nèi)容分析關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

3 盧記倉(cāng);圖像隱寫檢測(cè)特征分析及隱寫算法識(shí)別[D];解放軍信息工程大學(xué);2014年

4 劉紅;融合壓縮感知的圖像安全的研究[D];重慶大學(xué);2016年

5 劉操;面向交通卡口圖像的駕駛員違章行為視覺感知研究[D];武漢大學(xué);2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 沈新寧;基于顏色特征的快速圖像檢索技術(shù)的研究[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

2 唐欽;基于紋理和顏色特征的植物葉片識(shí)別方法研究[D];浙江大學(xué);2015年

3 任天威;基于stm32微處理器的顏色采集與分析[D];黑龍江大學(xué);2015年

4 許世杰;基于色差模型的色盲輔助矯正方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

5 周國(guó)慶;基于視覺顯著性的圖像目標(biāo)檢測(cè)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

6 王婧;紡織品顏色分類及色差檢測(cè)系統(tǒng)研究[D];西安工程大學(xué);2015年

7 孫毅明;基于圖像識(shí)別的橡膠幼苗缺氮診斷模型研究[D];海南大學(xué);2013年

8 郭春彬;基于顏色特征的產(chǎn)品分揀技術(shù)的研究[D];山東理工大學(xué);2015年

9 趙海;基于顏色特征的皮革分類方法研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2015年

10 楊瑞;基于顏色情感語(yǔ)義的檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];河南大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：1970658