导读:本文包含了彩色线性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:彩色图像灰度化,线性加权,边缘检测
彩色线性论文文献综述
李晓芳[1]（2019）在《基于自适应线性加权的彩色图像灰度化算法研究》一文中研究指出随着计算机技术的不断发展,以图像为基础的数字媒体不断深入并丰富着我们的生活,彩色图像因为具有丰富的色彩和良好的视觉效果在传递信息过程中起着至关重要的作用。而灰度图像能以较少的数据信息表示彩色图像的大部分特征,在模式识别、图像分割和打印等领域都扮演着重要的角色。彩色图像灰度化是一个将位于叁维空间的彩色图像数据映射到一维空间的过程,在此过程中,色度、对比度、结构等特征信息的丢失或弱化是不可避免的,因此如何尽可能多的保留原始图像的关键信息就成为了彩色图像灰度化这一领域研究的主要目的。近年来,国内外研究者们提出了很多方法来将彩色图像转换为灰度图像,其中线性加权法是一类比较经典的灰度化方法,由于其原理简单、能很好地利用整个灰度级,所以目前还在被广泛使用。基于此类方法,本文的主要贡献如下:本文提出了一种基于自适应线性加权的彩色图像灰度化算法,它首先通过穷举法离散权重空间并确定备选灰度图像,然后计算备选灰度图像的边界点个数,以此来自适应地选择最佳投影方向。本文提出的算法着重考虑了图像的边缘信息,通过Canny边缘检测提取图像边界点。将本文算法与其他已有算法的实验结果进行主观评价和客观评价,主观评价上本文算法的灰度转换效果符合人眼视觉特性,对于区域特征明显的图片效果最好;客观评价采用了C2G_SSIM和E-Score模型,本文算法在两种模型下的平均得分都高于对比算法;对于客观分析中不能区分算法优劣的情况,计算了算法的运行时间,结果显示,本文算法的运行时间更短。(本文来源于《兰州大学》期刊2019-04-01）
易尧华,王笑,何婧婧,杨锶齐[2]（2019）在《基于线性误差增强的彩色3D打印网目调重建方法》一文中研究指出叁维误差扩散网目调重建方法为彩色3D打印提供精细的颜色阶调还原再现技术,常用的叁维误差扩散网目调重建方法存在对原数据垂直方向上颜色阶调再现不均匀等问题。本研究提出了一种顾及人眼阶调敏感性的叁维误差扩散滤波器,并在误差扩散过程中根据阶调线性增强误差信号再进行网目调二值化处理。同时,考虑3D打印材料透明度的影响,提出基于光线投射的3D打印网目调重建的仿真方法。依据数据切片及光线投射仿真,比较分析不同误差扩散网目调算法对数据垂直方向上的颜色阶调再现效果。结果表明,基于线性误差增强的彩色3D打印网目调重建算法具有较好的颜色阶调再现效果。(本文来源于《数字印刷》期刊2019年01期）
田建勇,石林江[3]（2018）在《局部线性嵌入与模糊C-均值聚类的红外图像彩色化算法》一文中研究指出针对红外图像彩色化处理后清晰度低、色彩不够自然等问题,将改进后的局部线性嵌入算法(LLE)算法引入到红外图像彩色化应用中,提出了一种LLE与模糊C-均值聚类的红外图像彩色化算法。首先通过扩大邻域范围和添加权重信息等方法改善了LLE算法敏感于稀疏矩阵的缺陷,在红外和彩色模板像素矢量化空间中,利用最近邻搜索计算最佳匹配系数,经彩色值计算将彩色模板中的颜色映射到红外图像特定区域,完成模板彩色与红外目标图像的颜色传递。利用改进后的模糊C-均值聚类对彩色化后的红外图像进行颜色聚类,在颜色聚类集上利用直方图均衡化进行分段颜色均衡处理,最后将均衡化后的图像合成。将本算法与其他两种红外彩色化算法进行仿真对比,实验结果表明,与其他两种算法相比,提出的红外图像彩色化算法在仅仅利用目标红外图像和彩色模板下就能获得图像较为清晰、目标突出的彩色化结果。(本文来源于《图学学报》期刊2018年05期）
葛昊立,陈妍,王建军[4]（2018）在《基于通道线性回归与二维多级预测误差直方图平移的彩色图像可逆数据隐藏》一文中研究指出提出使用通道线性回归来估计当前像素并生成预测误差直方图,然后按照像素的局部空间复杂性使用二维直方图平移嵌入隐秘信息.在接收端,按照和嵌入时完全相反的顺序操作图像,可以在提取出嵌入信息的同时恢复原图像.实验结果表明,与现有的方法相比,相同嵌入容量下本文的算法具有更高的峰值信噪比.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2018年05期）
钱俊任,古乐野,郭玉峰[5]（2017）在《基于颜色和空间信息的彩色图简单线性迭代簇超像素分割》一文中研究指出针对图像分割算法无法兼顾图像细节与图像整体的问题,提出一种基于图像颜色和空间信息的彩色图像超像素分割方法。该方法首先使用图像色彩粗糙程度来对图像进行颜色量化,并在此基础上使用了超像素分割中的简单线性迭代簇(SLIC)算法对颜色量化后的图像进行了初步分割。将区域面积过小的区域认定为不合格区域,通过颜色与空间信息将不合格区域并入合格区域,形成图像的初始分割区域,并记录每个区域的各个特征值。然后,根据各个初始分割区域间的颜色与空间信息进行比较,对初始分割区域再次进行合并。最后,利用形态学相关算法对分割区域的边缘进行平滑处理,得到最终结果。通过Matlab仿真,算法分割的结果在细节与整体的把握上优于基于颜色K-means算法的和基于梯度的Mean-shift算法。(本文来源于《计算机应用》期刊2017年S2期）
陈颖[6]（2016）在《基于线性近邻和流形保持的图像彩色化研究》一文中研究指出随着计算机技术的发展,数字图像彩色化技术得到广泛的应用和传播。如何得到清晰自然的彩色化图像,受到人们的关注。图像彩色化技术可广泛应用于古画修复、影视制作、广告设计、图像通信、视频编辑等诸多领域,是数字图像处理及应用的前沿研究课题。本论文研究数字图像彩色化的理论和关键技术,提出几种有效的图像彩色化方法。取得的成果概括如下:1.避免颜色越界的各向异性扩散图像彩色化利用偏微分方程解决图像彩色化问题。建立扩散方程,通过设置合适的张量函数,使颜色在平滑区域内能均匀快速地扩散,在不同颜色交界处按各向异性方式扩散,并有效增强边缘颜色的连贯性。用有限差分法对偏微分方程进行数值求解得到彩色化结果。该方法可克服各向同性扩散等方法存在的颜色越界问题。2.采用线性近邻和加权平滑的局部颜色扩散将线性近邻传播用于局部颜色扩散。构建线性近邻矩阵模型,按照优先级思想完成图像的全局染色。针对不同颜色交界处颜色易越界的问题,通过滤波器由边界到区域的平滑处理,使得整幅图像平滑自然,彩色化效果良好。与当前流行的局部颜色扩散技术相比,该方法能够简化对初始着色的要求,并且得到更加清晰自然的彩色化图像。3.利用流形保持和四叉树的局部颜色扩散将流形学习的方法应用到局部颜色扩散,用流形保持方法构建较优的权值,建立自适应颜色扩散方程。采用四叉树的方法,利用树节点来代替像素,可有效提高图像彩色化的速度。用线性插值方法得到图像中每个像素的颜色值,获得彩色化结果图像。该方法不仅可获得良好的图像彩色化效果,而且利用四叉树加速方法,可有效提高运算速度。4.基于K近邻和局部线性嵌入的图像彩色化将局部线性嵌入的方法应用到图像彩色化中,利用K近邻方法发现样本点相似的邻域像素。根据局部线性嵌入方法,把每个像素表示为它周围邻域像素的线性组合,求出加权系数后,通过求解彩色化方程得出最终的彩色化结果。实验结果表明,该方法在灰度图像染色、彩色图像二次染色中,都能得到良好的实验效果。本论文提出的方法对于图像彩色化技术提供了几种有效手段。随着图像处理工具的发展,图像彩色化技术也在不断改进。进一步完善和提高图像彩色化技术是一项具有挑战性的长期任务。(本文来源于《上海大学》期刊2016-12-01）
李岚,蔺国梁[7]（2015）在《非负矩阵分解与线性判别分析算法相融合的彩色人脸识别》一文中研究指出针对彩色人脸中的环境影响,提出了一种新的识别方法。首先将彩色人脸图像在YCb Cr空间进行转换,增强了图像的聚类性;然后将转换后的图像进行NMF,得到对应基图像的分解系数;再经过LDA算法,找到投影矩阵Wopt,使得类间距最大,类内距最小,从而确定图像所属的类。实验验证此方法有效地提高了识别的准确率和效率。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2015年04期）
厉旭杰,赵汉理,黄辉[8]（2013）在《局部线性模型优化的灰度图像彩色化》一文中研究指出提出一种有效的仅需要少量线条着色的灰度图像彩色化算法。该算法在Lab颜色空间实现,基于抠图拉普拉斯矩阵设计了一个局部线性优化模型,只需要少量的人工线条着色就能产生高质量的彩色化图像。该模型的彩色化效果总体上与现有方法相当,而在某些情况下,能降低在灰度图像彩色化过程中出现的色彩渗透问题。局部线性优化模型建立的代价函数最优解能通过求解稀疏线性方程组获得。在构建抠图拉普拉斯矩阵时,发现利用扩散距离来代替欧氏距离能对本文模型进一步改进。实验结果显示,用基于扩散距离的改进局部线性优化模型方法,和基于欧氏距离的局部线性优化模型算法相比较,在减少人工线条交互和彩色化效果方面都能有较好的改进。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2013年04期）
李国,张俊,龚志辉[9]（2012）在《彩色遥感影像色彩保持直接线性增强方法》一文中研究指出将适用于全色遥感影像的线性增强技术直接应用到海岛礁彩色遥感影像增强处理中,实现了一种高速地具有色彩保持特性的海岛礁彩色遥感影像增强方法。将其与传统直方图方法、基于直方图的色调不变增强方法进行了对比实验,实验结果表明该方法不但有效改善了海岛礁彩色遥感影像视觉质量,还保持了海岛礁彩色遥感影像的色彩信息。此方法处理的海岛礁彩色遥感影像具有视觉效果好、色彩鲜明等特点,更有利于其后续处理。(本文来源于《地理空间信息》期刊2012年05期）
白晓明,王成章,石勤[10]（2010）在《基于二维线性判别分析的彩色人脸识别》一文中研究指出为了提高人脸识别的准确率,提出了一种基于二维线性判别分析的彩色人脸识别算法,直接对彩色人脸图像不同通道的颜色信息进行编码,采用矩阵表示模型描述人脸对象;融合人脸的类别特征,采用二维线性判别分析的算法提取彩色人脸的分类特征;根据投影后的特征矩阵,采用最近邻分类的算法进行人脸识别.利用CVL和CMU PIE彩色人脸数据库进行实验.结果表明,本文提出的彩色人脸识别算法能有效地提高人脸识别的准确率,明显优于对比的算法.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2010年12期）
彩色线性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
叁维误差扩散网目调重建方法为彩色3D打印提供精细的颜色阶调还原再现技术,常用的叁维误差扩散网目调重建方法存在对原数据垂直方向上颜色阶调再现不均匀等问题。本研究提出了一种顾及人眼阶调敏感性的叁维误差扩散滤波器,并在误差扩散过程中根据阶调线性增强误差信号再进行网目调二值化处理。同时,考虑3D打印材料透明度的影响,提出基于光线投射的3D打印网目调重建的仿真方法。依据数据切片及光线投射仿真,比较分析不同误差扩散网目调算法对数据垂直方向上的颜色阶调再现效果。结果表明,基于线性误差增强的彩色3D打印网目调重建算法具有较好的颜色阶调再现效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
彩色线性论文参考文献
[1].李晓芳.基于自适应线性加权的彩色图像灰度化算法研究[D].兰州大学.2019
[2].易尧华,王笑,何婧婧,杨锶齐.基于线性误差增强的彩色3D打印网目调重建方法[J].数字印刷.2019
[3].田建勇,石林江.局部线性嵌入与模糊C-均值聚类的红外图像彩色化算法[J].图学学报.2018
[4].葛昊立,陈妍,王建军.基于通道线性回归与二维多级预测误差直方图平移的彩色图像可逆数据隐藏[J].微电子学与计算机.2018
[5].钱俊任,古乐野,郭玉峰.基于颜色和空间信息的彩色图简单线性迭代簇超像素分割[J].计算机应用.2017
[6].陈颖.基于线性近邻和流形保持的图像彩色化研究[D].上海大学.2016
[7].李岚,蔺国梁.非负矩阵分解与线性判别分析算法相融合的彩色人脸识别[J].自动化与仪器仪表.2015
[8].厉旭杰,赵汉理,黄辉.局部线性模型优化的灰度图像彩色化[J].中国图象图形学报.2013
[9].李国,张俊,龚志辉.彩色遥感影像色彩保持直接线性增强方法[J].地理空间信息.2012
[10].白晓明,王成章,石勤.基于二维线性判别分析的彩色人脸识别[J].北京工业大学学报.2010