【摘 要】
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针对传统方法处理下图像舒适度范围测量结果不够精准,不符合人眼视觉需求的问题,提出平面视觉图像舒适色度范围测量算法.设计图像采集模块提取图像信息,在图像信息中将图像颜色的亮度分量与色度分量分离,根据对比敏感度对亮度分量和色度分量的结构相似度进行加权,得出图像结构相似度.通过约束条件获取全局匹配最小误差,满足平滑性假设,从而提高误差估计精度.利用Mean Shift算法分割图像,对分割区域实施全局匹配,得到新的视差图.根据色度分割提高弱纹理区域视差估计质量,去除图像边缘的模糊效应,获得视差序列,实现最佳色泽感
【机 构】
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长春师范大学生命科学学院,吉林 长春130032
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针对传统方法处理下图像舒适度范围测量结果不够精准,不符合人眼视觉需求的问题,提出平面视觉图像舒适色度范围测量算法.设计图像采集模块提取图像信息,在图像信息中将图像颜色的亮度分量与色度分量分离,根据对比敏感度对亮度分量和色度分量的结构相似度进行加权,得出图像结构相似度.通过约束条件获取全局匹配最小误差,满足平滑性假设,从而提高误差估计精度.利用Mean Shift算法分割图像,对分割区域实施全局匹配,得到新的视差图.根据色度分割提高弱纹理区域视差估计质量,去除图像边缘的模糊效应,获得视差序列,实现最佳色泽感观范围测量.研究结果表明,所提算法视差估计结果更加准确,测量范围误差小,舒适色度的量化范围更符合人眼视觉需求.
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