基于視覺感知的圖像處理方法研究.pdf

1、大量可以被人類和其它動物毫不費力完成的視覺任務，如在照片中識別朋友的面容，理解一個從未見過的物體是飛機還是輪船，用當前的機器視覺或圖像處理系統(tǒng)卻難以實現(xiàn)。人類及其他靈長類動物的視覺系統(tǒng)，能夠實時而充分地感知外界的環(huán)境信息，并迅速地做出判斷，無論從哪方面比較和衡量，都優(yōu)于目前最好的機器視覺和圖像處理系統(tǒng)。因此，探究人或靈長類動物視覺系統(tǒng)對外界場景進行感知和信息處理的過程，并以其為參照來設計能完成特定視覺任務的圖像處理算法，即模擬人視覺感知

2、的圖像處理方法，已成為當前用計算機完成視覺任務的新的研究思路和熱點。遵循這種研究思想，本文針對顏色遷移、彩色圖像去色和用于全景拼接的圖像排序等圖像處理問題中所涉及的視覺感知現(xiàn)象和模型進行分析，進而提出能解決這三類問題的新的基于視覺感知的處理方法。具體工作如下：
　　 (1)顏色遷移。選擇在()αβ顏色空間中完成顏色遷移的處理，該顏色空間是利用大量的自然界圖像來進行驅動人的視覺感知的實驗而得到的一個統(tǒng)計上各分量間相互獨立的空間，其

3、灰度和色彩分量分離，近似模擬視網(wǎng)膜->側膝體中神經(jīng)元對可見光信號的刺激響應和處理過程。針對已有顏色遷移算法仍存在的問題，提出了適用于復雜場景的多源圖像顏色遷移算法；并從色彩相似度和結構相似度兩方面對遷移合成圖像質量進行衡量，提出了適用于顏色遷移算法的客觀評價指標；大量實驗結果驗證了所提算法的正確性和評價指標的有效性。
　　 (2)彩色圖像的去色。提出了兩種彩色圖像到灰度圖像的轉換算法：一種是采用數(shù)理統(tǒng)計分析的方法，嘗試從圖像中尋

4、找色彩的差異值，并以此對物理明度分量進行增強；另一種是從彩色圖像去色問題所涉及的視覺感知問題的角度進行分析。利用Helmholtz-Kohlrausch色貌效應所定義的主觀亮度指標來確定彩色圖像的物理明度和飽和度的順序關系，并將該主觀亮度指標與色調作為視覺注意選擇算法PFT(Phase-spectrum of Fourier Transform)的兩個輸入變量，計算后獲得圖像的色彩顯著性圖。由于該色彩顯著性圖綜合反映了原彩色圖像的明度、

5、飽和度和色調的顯著性差異，最終得到的灰度圖像更符合人的視覺感知。
　　 (3)用于全景拼接的圖像序列排序。提出了兩種全景圖像序列自動排序算法：一種采用傳統(tǒng)的圖像處理方法，在梯度域計算得到圖像的相似曲線，并以此作為特征來實現(xiàn)對圖像序列的排序；另一種從視覺感知的層面出發(fā)，分析人在判斷圖像序列拍攝順序時的處理方法，利用視覺注意力選擇算法PQFT(Phase spectrum ofQuaternion Fourier Transform