电子航图的颜色校正技术研究

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【文献综述】基于颜色变化曲线的多视点视频颜色校正方法研究

文献综述电子信息科学与技术基于颜色变化曲线的多视点视频颜色校正方法研究【摘要】随着数字图像设备的广泛应用，自由视点视频的研究已经成为了一个热点，自由视点视频涉及的一个关键技术就是颜色校正，如何通过颜色校正获得真实的颜色重现已成为图像处理中普遍存在的一个技术难点。

国内外学者以颜色校正的三种方法为基础，从颜色直方图、像素点匹配等出发，在颜色校正这一研究中取得了一定的成就。

【关键词】颜色直方图；颜色空间；像素匹配；图像分割【正文】在图像识别和分析中，彩色图像比灰度图像提供了更多的信息——颜色值，充分利用好这一信息，是进行彩色图像识别和分析的关键。

随着计算机、通信及网络技术的发展，多自由视点视频已经越来越受人们关注，其涉及的一个关键问题就在于不同视点间的颜色差异，进行颜色校正已成为趋势之一。

通过对国内外学者文献的整理，目前为止，概括起来对颜色校正的研究可概述如下：徐晓昭[3]等学者在颜色校正方法及其在图像处理中的应用中高度概括了颜色校正的三种方法：a）为基于映射的颜色校正方法，通过确定源颜色空间到目标空间的映射关系实现颜色空间的转换。

b)基于光谱反射率还原的颜色校正方法，根据系统成像模型，由采集得到的颜色值还原对象物体的光谱反射率，进而结合标准光源的光谱功率分布得到标准颜色值。

c)基于图像分析的颜色校正方法，首先根据图像的色度平均值及色度分布特性检测图像是否偏色以及偏色程度，进而对偏色图像进行颜色校正。

其分别对这三种方式的校正进行了描述，并通过实践比较了各种方法的优缺点。

很多研究都是基于上述三种校正方法出发从而对其进行细化，得到了不同的颜色校正方法，但其原理以及结果是基本一致的。

王章野等学者[8]采用了一种基于颜色传递的多色调图像统一调整方法，解决了现有多色调图像调整方法中存在的色调不连续。

其采用的为上述方法中的第一种，将参考图像和待调整图像的每个分割区间建立映射关系，对待调整图像的每个点，在参考图像的采样点中寻找与其最匹配的点，将参考图像中最匹配的颜色值传递给待调整图像中的对应点，使待调整图像进行亮度的缩放，从而实现与参考图像的亮度保持一致性，其优点在于计算量小、方便以及快速。

基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法

基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法近年来，随着电子产品和图像处理技术的发展，人们对图像处理质量要求越来越高，检测偏色和颜色校正等应用也变得越来越重要。

偏色检测和颜色校正是图像处理中一个重要方面。

本文将介绍一种基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法，以便更好地检测和校正图像中存在的偏色。

为了实现基于图像分析的偏色检测及颜色校正，首先需要完成图像分析操作。

图像分析可以将图像分割成许多像素点，并计算每个像素点的颜色值，这是检测偏色的基础。

图像分析还提供了一些其他操作，比如形态学操作，可以分析图像中物体的形状，细节，大小和结构等信息，有助于对偏色进行更精确的检测。

检测图像中的偏色一般可以分为两种情况：一种是图像中某一像素值超出预定义最大范围，此时可以直接把该像素点判定为偏色；另外一种是图像中像素值之间的差异大于预定参数，此时也可以判断为偏色。

偏色检测完成后，可以根据偏色的数量和位置来确定偏色是由单一颜色产生还是由多种颜色混合而成，以便更有效地进行下一步的颜色校正。

偏色检测完成后，接下来就可以进行颜色校正。

颜色校正是一种把偏色处理为标准颜色的操作，它的原理是把图像的颜色变换表映射到标准颜色空间，最终实现偏色的处理。

为了更好地进行颜色校正，可以使用图像处理技术，包括彩色空间的变换、颜色均衡及图像增强等，以便更准确地将偏色处理为标准颜色。

此外，为了更有效地完成偏色检测及颜色校正，还可以采用算法优化技术，例如元胞自动机算法、模糊C均值聚类算法、改进K-means 聚类算法等，通过改进图像处理算法可以有效地提高图像处理的性能和效率。

综上所述，基于图像分析的偏色检测及颜色校正是一种有效的图像处理方式，可以有效地检测和校正图像中存在的偏色，从而实现良好的图像处理质量。

通过图像分析操作，对偏色的检测和颜色校正将更加准确，并且还可以利用算法优化技术，提高图像处理的性能和效率。

色彩校正方法研究与应用的开题报告

色彩校正方法研究与应用的开题报告一、选题背景随着数字化技术的发展，人们越来越依赖数字图像处理。

然而，由于相机、显示器、印刷设备等数字图像获取和输出设备的色彩特性不同，导致图像在不同设备上呈现出的颜色不一致。

因此，为了保证数字图像的色彩准确、统一，需要进行色彩校正。

色彩校正是指将数字图像在不同颜色空间或不同设备之间的颜色转换，以达到色彩一致的效果。

通过色彩校正，可以改善数字图像的视觉效果，提高图像的质量，同时也有利于数字图像在不同设备上的共享和传输。

二、研究目的本研究旨在探究数字图像色彩校正的关键技术和方法，分析其优缺点，进一步提出基于不同场景需求的色彩校正算法，为数字图像处理提供更好的色彩管理方案。

三、研究内容1. 色彩管理理论基础研究：对数字图像色彩管理理论的相关知识进行梳理和总结，包括色彩空间、色彩模型等基本概念。

2. 色彩校正方法研究：对已有的色彩校正方法进行研究和总结，包括传统的直方图匹配和最小均方误差算法、两种色彩映射算法、灰度世界算法、Retinex模型算法等。

3. 基于不同场景需求的色彩校正算法研究：针对不同领域的数字图像处理需求，提出基于场景需求的色彩校正算法，如对传统印刷领域的色彩校正需求、数字影像处理领域对色彩测量和设备标定的需求等。

四、研究方法本研究主要采用文献调研和实验研究两种方法。

通过文献调研，了解和梳理已有色彩管理理论和色彩校正方法的研究成果，分析其优劣和应用场景。

同时，结合实际的数字图像处理需求，进行相关实验，验证并优化已有的色彩校正算法，提出基于不同场景需求的色彩管理方案。

五、预期成果1. 对数字图像色彩管理的理论及其关键技术进行全面总结和分析。

2. 对已有的色彩校正方法进行深入研究和总结，分析其优劣和应用场景。

3. 提出基于不同场景需求的色彩校正算法，并通过实验验证其效果。

4. 在数字图像处理领域提供更加实用、准确的色彩管理方案，为数字图像处理应用提供技术支撑。

测绘仪器中的颜色校正与处理技巧

测绘仪器中的颜色校正与处理技巧在如今科技迅猛发展的时代，测绘仪器的应用范围越来越广泛。

无论是城市规划、环境监测还是地质勘探，测绘仪器都扮演着重要的角色。

而其中一个关键的问题就是颜色校正与处理技巧。

本文将从色彩的原理、测绘仪器中的颜色校正需求、现有的颜色校正方法及其应用等方面进行探讨。

首先，我们需要了解色彩的原理。

色彩是由不同波长的光线组成的，人眼通过感受这些光线的波长并将其转化为颜色的感知。

然而，由于不同光源、不同传感器以及其他环境因素的影响，测绘仪器所采集到的颜色往往与实际场景存在差异。

这就需要对测绘仪器进行颜色校正，以获得更准确的测量结果。

其次，我们来探讨测绘仪器中的颜色校正需求。

在测绘领域中，颜色的准确性对于数据的可靠性和实用性具有至关重要的影响。

例如，在城市规划中，根据地物的颜色可以确定其类型（如建筑物、道路、植被等），从而提供参考依据。

而在地质勘探中，地质岩层的颜色可以反映出其成分及性质，有助于研究人员进行地质分析。

因此，测绘仪器中的颜色校正需求是不可忽视的。

第三，我们来了解现有的颜色校正方法及其应用。

目前，常用的颜色校正方法主要包括：基于硬件的校正和基于软件的校正。

基于硬件的校正主要通过调整测绘仪器的传感器参数（如增益、曝光时间等）来改变感光元件的响应特性，从而达到颜色校正的目的。

而基于软件的校正则是通过对采集到的图像进行数学运算和处理来实现。

这些方法都有各自的优缺点，需要根据具体的应用场景进行选择。

例如，在高精度要求的测绘任务中，可以采用基于硬件的校正方法；而在大规模地物分类任务中，可以通过基于软件的校正方法来提高数据的分类精度。

值得一提的是，随着机器学习和人工智能的发展，测绘仪器中的颜色校正技术也得到了一定的突破。

通过训练深度神经网络模型，可以实现自动化的颜色校正。

该方法通过大量的数据样本来训练模型，从而学习到不同光源、传感器特性等因素对颜色的影响，并推算出最准确的颜色结果。

这种技术的应用将极大地提高测绘仪器颜色校正的效率和准确性。

航测数据处理与修正方法及技巧

航测数据处理与修正方法及技巧现代航空摄影与遥感技术的迅猛发展，为航测数据处理与修正提供了更加高效和准确的方法和技巧。

本文将介绍几种常见的航测数据处理与修正的方法，包括数据纠正、色彩增强、去噪处理和尺度修正。

航测数据的处理首先需要进行数据纠正。

在航测过程中，由于飞行器姿态、传感器扇区畸变等因素的影响，数据会出现一些偏差和畸变，进而导致图像和数据的质量下降。

因此，对航测数据进行纠正是必不可少的一步。

数据纠正的第一种方法是姿态纠正。

通过利用航测数据中的姿态参数，使用几何模型对图像进行校正，以纠正由于飞行器姿态变化引起的畸变。

这种方法可以提高航测数据的准确性和真实性。

数据纠正的另一种方法是传感器扇区畸变的纠正。

在航测过程中，传感器的视场范围是有限的，图像可能会出现圆形或椭圆形的畸变。

通过对传感器扇区畸变的建模和校正，可以恢复图像的几何形状，提高图像的空间分辨率和几何精度。

在数据纠正之后，对航测数据进行色彩增强是一种常见的数据处理方法。

通过优化图像的色彩和对比度，可以使图像更加鲜明和清晰。

色彩增强的方法有很多种，包括直方图均衡化、颜色平衡和对比度拉伸等。

选择合适的色彩增强方法取决于具体的航测应用和目的。

除了色彩增强，去噪处理也是一种重要的航测数据处理方法。

在航测数据中，由于传感器的噪声和图像采集过程中的干扰，图像可能会出现一些噪点和伪像，降低了数据的质量和可靠性。

通过应用滤波器和去噪算法，可以有效地减少图像中的噪声，提高图像的清晰度和可读性。

最后一种常见的航测数据处理方法是尺度修正。

由于航测过程中的航向和高度变化等因素的影响，航测图像的尺度可能会出现偏差。

为了保证数据的准确性和一致性，需要进行尺度修正。

常用的尺度修正方法包括几何变换和像素点坐标的调整等。

通过尺度修正，可以保证航测数据的空间精度和尺度一致性。

综上所述，航测数据处理与修正涉及到多个步骤和方法，包括数据纠正、色彩增强、去噪处理和尺度修正。

这些方法和技巧可以提高航测数据的质量和准确性，为航测技术的应用提供更加可靠和有效的数据基础。

基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法

基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法近年来，随着现代科技的发展，我们正在向着信息技术的新纪元迈进。

在计算机视觉领域，图像处理技术已经成为一个成功的研究方向，被广泛应用于各种行业中。

其中，偏色检测与颜色校正是图像处理技术中的重要组成部分，它们在视觉分析、机器视觉、视觉检测、机器人等领域的应用越来越广泛。

本文主要讨论了基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法。

首先，让我们来了解一下偏色检测和颜色校正是什么，它们又如何帮助用户进行图像处理？偏色检测指的是在图像处理过程中，根据图像内容选取特定像素，并检测其颜色是否有偏离正常色彩范围的现象，即偏色异常处理技术。

颜色校正是在偏色检测的基础上，将偏色异常的像素点通过调节、校准的方法，使其回复到符合预期的正常色调范围内，达到图像色彩美观调整的目的。

显而易见，偏色检测和颜色校正技术能够在图像处理过程中有效的提升用户的体验。

偏色检测与颜色校正的原理有很多，其中最常见的是根据RGB或HSV颜色模型来进行分析处理。

为了检测偏色异常，可以根据某一个颜色模型，将图像分解成三个通道，分别为红色、绿色和蓝色，并将每个通道的色彩值与正常色彩范围进行比较，确定哪些点出现了偏色。

针对这类偏色异常像素，可以根据RGB或HSV颜色模型来调节相应的色彩值，实现颜色校正的目的。

除了经典的RGB或HSV颜色模型，在偏色检测及颜色校正方面，还有其它有效的方法。

比如，通过局部直方图均衡化算法可以有效提高图像色彩美观性，将图像像素分布更加自然、均衡。

另外，轮廓检测算法能够很好的提取和识别图像的边缘信息，有助于更准确的识别偏色异常的像素。

本文介绍了基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法，并对偏色检测、颜色校正的原理和最新的技术方法进行了介绍。

其中，偏色检测和颜色校正可以帮助用户在图像处理过程中提高体验，而局部直方图均衡化算法和轮廓检测算法也能够有效提升图像处理效果。

本文仅介绍了部分偏色检测及颜色校正技术，在实际应用中，还应该综合考虑图像处理的特点，选用合适的方法来提高图像处理的效果。

自动化的航空影像色彩一致性处理及接缝线网络生成方法研究

附件2论文中英文摘要格式作者姓名：潘俊论文题目：自动化的航空影像色彩一致性处理及接缝线网络生成方法研究作者简介：潘俊，男，1979年12月出生，2005年9月师从于武汉大学李德仁院士，于2008年12月获博士学位。

中文摘要摄影测量与遥感开辟了人类认知地球的崭新视角，为人类提供了从多维角度和宏观尺度认识世界的新方法、新手段，目前已在国民经济、社会发展以及国防建设中发挥了越来越重要的技术支撑作用。

数字正射影像产品作为摄影测量与遥感最重要的基础数据产品，它的自动化生产与快速更新是当前行业发展的迫切需求，也关系到摄影测量与遥感在诸多领域中的应用。

因此，解决正射影像产品生产过程中的瓶颈环节，研究高质量、完全自动化的生成方法，对于提高正射影像产品生产的质量与效率具有重要的理论与实践意义，这不仅是摄影测量与遥感行业发展的内在需求，同时也是其拓展在相关领域中应用的基础。

数字正射影像图是目前最有价值的数字化产品，它是由航空影像或卫星影像经过几何纠正、色彩一致性处理和镶嵌而成的。

当前，在以航空影像为数据源的数字正射影像产品的生产过程中，大区域的色彩一致性处理和影像镶嵌中接缝线网络的生成是制约正射影像产品自动化生产的质量与效率的两个瓶颈问题。

一方面，航空影像摄影高度较低，摄影角度的差异对于获取的地物影像的影响非常明显，它不仅会使重叠区域获取的影像在内容上有不同程度的差异，而且还会使影像上出现大量的镜面反射现象，从而使一些特殊区域所表现出来的色彩会随摄影角度的变化而显著变化，这使航空影像的色彩一致性处理更为复杂，也更为困难；另一方面，数码航空相机逐渐普及，与模拟相机相比，其获取的影像具有更高的分辨率、更大的重叠度和较小的覆盖范围，这样，同样的地面覆盖范围会包含更多的像片数，这也使得镶嵌处理的数据量急剧增长，在当前接缝线的自动生成尚不能满足用户需求的情况下，无疑大幅增加了人工编辑的工作量；而且对于大区域的镶嵌处理，传统的两两镶嵌模式显然已经不能满足需求，如何自动生成基于全局的接缝线网络，并基于影像内容对接缝线网络进行自动优化，是提高大区域影像镶嵌的质量、效率以及自动化程度的关键。

颜色纠正与图像增强技术在测绘中的应用

颜色纠正与图像增强技术在测绘中的应用摘要：随着科技的不断发展和测绘技术的不断进步，颜色纠正与图像增强技术在测绘中的应用日渐广泛。

本文将深入探讨颜色纠正和图像增强技术在测绘中的作用和意义，并对其应用进行了较为详细的分析。

1. 引言颜色纠正与图像增强技术是当今数字图像处理领域中的重要研究方向之一。

测绘作为一项重要的土地管理与空间信息工程技术的应用，对高质量的图像处理技术有着较高的要求。

颜色纠正和图像增强技术可以使测绘图像更加真实、准确，提高图像处理效果和测绘精度，因此在测绘领域得到了广泛应用。

2. 颜色纠正技术在测绘中的应用颜色纠正是指通过对图像颜色进行修正，使其更符合人眼对实际物体颜色的感知。

在测绘中，颜色纠正技术可以应用于遥感图像、航空摄影图像等数据的处理中，提高图像的真实感和准确度。

例如，遥感图像中一些地物的颜色在图像中显示不清晰，利用颜色纠正技术可以准确还原地物真实的颜色，帮助测绘人员更好地识别和分析地物特征。

3. 图像增强技术在测绘中的应用图像增强是指通过对图像的增强处理，使其在视觉上更加清晰、鲜明，以提高图像的可读性和解译能力。

在测绘中，图像增强技术可以应用于数字摄影图像、遥感图像等数据的处理中，改善图像的质量和细节。

比如，在数字摄影图像中，由于光照条件或相机设置的原因，图像中可能存在过曝光或低曝光的情况，利用图像增强技术可以调整曝光度和对比度，使图像更加清晰可见，有助于测绘人员进行精确定位和空间分析。

4. 颜色纠正与图像增强技术的发展现状与展望随着数字技术的迅速发展，颜色纠正与图像增强技术在测绘领域得到了广泛应用。

目前，各类商业软件和算法为颜色纠正与图像增强提供了多种选择和操作方法，如图像直方图均衡化、亮度调整、去噪等等。

未来，随着人工智能和大数据等新兴技术的应用，颜色纠正和图像增强技术在测绘中的应用将更加智能化和高效化。

结论：颜色纠正与图像增强技术在测绘中的应用对提高测绘成果质量和处理效率具有重要意义。

航空影像色彩一致性处理算法研究

航空影像色彩一致性处理算法研究王邦松;艾海滨;安宏;张力【摘要】航空影像的色彩一致性处理,又称影像匀光匀色,是正射影像生产过程中的重要环节之一,本文从色彩学、统计学、人体视觉等多角度出发,通过适当地改变原始影像亮度、对比度,提出了解决影像中大面积雾霭的方法,对于影像拼接之后出现的不同影像间色彩反差明显的现象,通过调整影像统计直方图,取得了很好的效果.%The color consistency processing of aerial images,or brightness & color dodging,is an important part of processing in orthophoto production. In tbis paper, an algorithm is proposed to solve the images covered with large-scale mist,referring of color science, statistics, human visual science and so on, through modifying brightness and contrast of original images appropriately. Regarding much more difference between the color of images after mosaics , an adjusting image histogram, as a good solution,is advanced. Both algorithms achieved wonderful results.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2011(000)001【总页数】5页(P45-49)【关键词】航空影像;色彩一致性;匀光匀色;统计直方图【作者】王邦松;艾海滨;安宏;张力【作者单位】兰州交通大学数理与软件工程学院,兰州,730070;中国测绘科学研究院,北京,10039;中国人民解放军68011部队,兰州,730020;中国测绘科学研究院,北京,10039【正文语种】中文【中图分类】TP7511 引言传感器技术与计算机图形图像处理技术的飞速发展,使得航空摄影测量与遥感的户外数据采集的速度与质量有了翻天覆地的变化,特别是无人飞机应用于摄影测量的数据采集领域,促使遥感影像的价格大幅下降,大量高重叠率的数字影像的获取成为可能,数字正射影像产品的应用也愈趋普及。

嫦娥三号卫星相机地形图像的彩色校正方法

嫦娥三号卫星相机地形图像的彩色校正方法
赵汝进;刘恩海;王进;余国彬
【期刊名称】《宇航学报》
【年(卷),期】2016(037)003
【摘要】针对嫦娥三号卫星着陆器有效载荷相机地形图像出现偏色问题,设计一种彩色定标与白平衡相结合的两步彩色校正方法.首先在D65标准光源下,针对相机彩色光谱响应与CIE标准色匹配函数偏差,利用24色彩色色标最小二乘平差获取相机彩色校正矩阵,提高校正矩阵对不同色彩图像的适应性;其次在模拟月面环境光照条件下,采用9阶中性色标最小二乘平差进行相机白平衡校正,改进传统单一色标白平衡校正系数泛化能力不足的缺点,有效降低月面环境光照条件对相机图像色彩影响.地面成像验证试验和在轨成像试验结果表明,两步法校正后相机成像色差明显降低,图像色彩与人眼所见更加一致.
【总页数】7页(P341-347)
【作者】赵汝进;刘恩海;王进;余国彬
【作者单位】中国科学院光电技术研究所,成都610209;中国科学院光电技术研究所,成都610209;中国科学院光电技术研究所,成都610209;中国科学院光电技术研究所,成都610209
【正文语种】中文
【中图分类】V476.3
【相关文献】
1.IRS遥感卫星图像地形校正 [J], 何超;岳彩荣;陈建珍;袁华
2.资源一号卫星CCD相机辐射定标和图像辐射校正 [J], 林德荦
3.一种基于LASSO回归模型的彩色相机颜色校正方法 [J], 郭越;高昆;朱钧;豆泽阳;黄亚东;冯云鹏
4.基于遥感相机模型的遥感图像彩色校正 [J], 王雪晶;张健;魏仲慧;郝志航
5.环境与灾害监测卫星红外相机图像地球自转引入的畸变校正 [J], 张晓叶;孙德新;刘银年
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彩色视觉装置的颜色校正对比实验研究

彩色视觉装置的颜色校正对比实验研究祝振敏;衷路生;涂海燕;金小龙【摘要】鉴于利用彩色视觉装置进行在线测量是颜色测量在工业应用发展的趋势,而光源的光谱分布和相机响应函数与人眼的光谱响应曲线的不一致会严重影响测量的精确性,在人工D65光源和LED阵列光源照明下,利用相同的工业相机获取校正图片,采用多项式回归方法在与设备无关空间sRGB和CIEL*a*b*空间进行校正.实验结果显示在校正前平均色差分别为27.68△E和16.09△E,人工D65光源照明下获取的图片色差较小,校正后不同光源下获取图片的色度趋于一致,分别为2.56△E和2.39△E.采用sRGB颜色空间,在校正精度、校正步骤、图片显示等方面都要优于CIEL*a*b*空间.以一幅拍摄的实际图片校正为例,显示了色度校正对彩色装置的重要性.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2013(034)006【总页数】6页(P968-973)【关键词】颜色校正;颜色空间;彩色视觉【作者】祝振敏;衷路生;涂海燕;金小龙【作者单位】华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌330013;华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌330013;华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌330013;华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌330013【正文语种】中文【中图分类】TN206;O432.3引言颜色测量主要是应用在瓷砖、食品、纺织品、印刷品等方面［1-5］，表面颜色是消费者购买这类产品重要的参数。

常见的颜色测量方式为人工、色度计或分光测色仪等测色仪器，测色仪器如XRite SP60等只能够测量某个范围的颜色平均值。

相对于人工测量，测色仪器能够客观、精确地获得产品表面的颜色值。

但是，如果测量的产品颜色不均匀，或者产品过小不能够满足色度计的测量范围，颜色测量的精度就会受到很大的影响，而采用机器视觉的方式进行测量则不存在上述问题。

彩色图像的形成受3个因素的影响：照明光源的光谱分布、彩色相机的光谱响应函数以及检测目标本身的光谱反射率。

串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法分析

串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法分析
周燕
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2023(45)2
【摘要】以提升串行视觉通信下的舰船图像质量为目标,研究串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法。

采用多线程通信技术,通过写线程、读线程以及监测线程的多线程合作,完成舰船图像的串行视觉通信。

依据自适应颜色阈值,划分待传输的舰船失真图像为多个层次,针对各层次的舰船图像设置不同尺度的细节函数,依据细节函数提取舰船失真图像的颜色特征信息。

依据所提取的颜色特征,划分舰船失真图像的亮区域与暗区域。

利用统计特征匹配方法以及直方图匹配方法,分别完成亮区域与暗区域的颜色校正,合成完成颜色校正的暗区域与亮区域,获取舰船失真图像颜色校正结果。

实验结果表明,该方法有效校正串行视觉通信下的舰船失真图像颜色,舰船失真图像的色度、饱和度、亮度改善效果明显。

【总页数】4页(P167-170)
【作者】周燕
【作者单位】华南农业大学数学与信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法
2.串行视觉通信下失真图像颜色校正方法仿真
3.一种投影显示图像颜色失真校正方法
4.自然环境下舌诊图像偏色检测及其颜色校正方法
5.连续性健美操动作图像视觉误差校正方法分析
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