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文檔簡介
1、隨著數碼相機和數碼攝像機的普及以及互聯(lián)網的迅猛發(fā)展,人們很容易得到大量的數字圖像和數字視頻。同時,人們希望有方便快捷的處理工具以滿足其對數字圖像和視頻編輯的需求。因此,數字圖像和視頻編輯算法的研究成為相關領域的研究熱點。其中的顏色處理技術近年來倍受研究人員關注,許多重要的研究成果陸續(xù)發(fā)表在國際頂級學術期刊和學術會議上。
本文主要研究面向數字圖像和視頻的顏色處理技術。論文首先從顏色轉移、彩色圖像灰度化、灰度圖像彩色化和顏色和
2、諧化處理四個方面綜述近年來顏色處理技術的研究現(xiàn)狀。在此基礎上,圍繞顏色處理技術的功能、性能和用戶友好度三個方面提出基于實例的顏色處理新技術的研究,希望能為廣大用戶提供具有較強功能、性能優(yōu)越、使用方便的顏色處理工具。
本文的研究對象是數字圖像和視頻的顏色,因此論文對顏色視覺和顏色系統(tǒng)作了必要的討論和分析。這部分內容是基于實例的顏色處理研究的重要理論基礎。
本文研究工作主要包括以下幾個方面:
●提出
3、了相關性顏色空間的基于實例的彩色圖像顏色轉移算法。該算法擴展了Reinhard等人的算法,使得顏色轉移處理可以直接在表示圖像數據的顏色空間進行,不受顏色空間三個分量之間相關性的影響。我們的算法采用主分量分析方法對實例圖像和目標圖像像素值進行分析,得到包括平移、比例縮放和旋轉的操作矩陣:將操作矩陣作用于目標圖像得到結果圖像,從而實現(xiàn)在相關性顏色空間將實例圖像的顏色特征轉移到目標圖像上的目的。
●從顏色轉移處理的定義出發(fā),提出
4、了梯度保持的顏色轉移算法。該算法針對基于實例的顏色轉移處理的兩個方面--目標圖像的梯度場和參考圖像的顏色分布--將顏色轉移處理形式化為一個最優(yōu)化問題并得到解決。同時還提出了一種針對基于實例的顏色轉移算法的客觀評價尺度。實驗驗證了方法的有效性以及高保真性。
●針對具有顏色平滑變化特征的自然場景的仿真問題,提出了時間域顏色漸變算法。這類自然場景是影視作品的常用鏡頭,而傳統(tǒng)的制作方式受限于場景的大時間跨度,通常不真正制作出顏色漸
5、變全過程。本算法首先利用自然場景圖像在1αβ顏色空間三維相關性的最小化,將像素數據的三個分量進行單獨處理,并對1αβ顏色空間進行量化,提高了算法的效率;算法通過直方圖的漸變來實現(xiàn)圖像序列的顏色漸變;用戶通過定制調速曲線控制顏色漸變的效果,以滿足相關需求。
●從機器學習的角度分析顏色漸變問題,我們提出了基于徑向基函數網絡的時間域顏色漸變算法。該算法首先對用戶交互選取的成對像素塊進行預處理,得到合理的訓練樣本集;然后用這些訓練
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