肤色检测在人脸检测、手势识别、敏感图像过滤、医疗诊断、图像增强等计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用。由于人体肤色容易受光照条件、种族等因素的影响, 难以在非限制性场景中达到理想的肤色检测效果, 所以自适应肤色检测方法应运而生。本文较全面地对自适应肤色检测方法进行了综述, 重点分析了基于参数动态调整和基于高层语义特征的自适应肤色检测方法, 讨论了它们各自的优势和不足, 并在此基础之上展望了未来的发展趋势, 为相关研究人员提供参考。

为了降低LED背光液晶显示器的能耗, 提出了四原色LED背光方案, 并对该四原色LED重新表达颜色的节能性能以及色差进行研究。首先, 由于人眼对于红色光不敏感, 文中提出了一种使用第四原色替代红色来重新表示复合颜色的方法。为了达到最佳的节能效果, 引入了发光效率来确定第四种原色。之后通过色域分区的方式, 说明了三原色到四原色的转换方法。最后, 介绍了如何评估颜色重新表达后的色差。结果表明, 通过OGB颜色而不是流行的RGB颜色重现复合颜色, 功耗平均降低了20%以上, 使用OGB表达颜色与RGB表达颜色的平均色差ΔE小于1.9。文中提出四原色LED背光方案, 对于目前的液晶显示器有良好的节能效果, 不会使图像的显示产生明显的色差, 符合当前显示器的显示准确和节能的要求。

图像降噪算法生成的图像往往会因丢失高频信息而造成细节模糊, 并且随着网络的加深, 噪声在特征域会不断累加。为了恢复图像降噪中生成图像的高频细节, 增强网络的拟合能力和泛化能力, 减少噪声在特征域的传播, 本文提出了一种基于局部期望最大化注意力机制的降噪网络。网络以经典的自动编码器为基本模块以达到足够的深度, 实现足够大的感受野, 并滤除不必要的低频信息, 促进网络学习高频信息。局部期望最大化注意力模块利用局部期望最大化算法迭代出紧凑的局部基, 并在该局部基上应用注意力机制, 大大降低网络复杂度。大量实验表明, 本文提出的局部期望最大化注意力网络可以恢复更多的高频细节, 在基准测试集BSD68上, PSNR值比当前最先进算法N3Net提升约013 dB, 并有更好的视觉质量。

简述了宽色域视频图像技术的意义, 介绍了可视色域、常规色域、主流宽色域视频标准及其目标色域。鉴于RGB三原色配色理论的缺点, 介绍了多原色宽色域技术。对宽色域视频图像技术的发展进行了阐述, 对现有的扩展色域技术进行了分类, 并对当前主流的三原色和多原色宽色域技术及其相应的成像与显示设备进行了详细描述。最后讨论了宽色域技术待解决的问题以及未来的发展趋势, 为相关研究人员了解宽色域视频图像技术提供了参考。

卷积神经网络已成功应用于人脸识别,但是其提取的人脸特征忽略了局部特征。为了提取更加全面的人脸特征,提出一种将人脸特征融合与卷积神经网络结合进行人脸识别的算法。该方法将人脸图像经离散余弦变换后所获得的低频系数和人脸图像的局部二值模式特征分别作为人脸的全局特征和局部特征,再将两者加权融合后得到的图像输入卷积神经网络进行训练分类。在ORL和CAS-PEAL人脸数据库进行实验和数据分析,结果表明,该方法可以明显地提升人脸识别精度。

本文针对当前多原色宽色域成像系统的图像信号无法在现有标准三原色信道传输、以及多原色宽色域显示系统没有多原色图像源的问题, 提出了一种基于通用三原色信道的四原色图像颜色表示方法。由四原色构成的四边形被分解为两个三角形, 位于每个三角形内的复合色光可以由三原色进行唯一地表达。若四原色成像系统摄取的彩色像素位于由红绿蓝三原色构成的三角形内, 该像素将按照标准YUV格式进行编码, 形成YUV序列; 若四原色成像系统摄取的彩色像素不位于由红绿蓝三原色构成的三角形内, 该像素将采用非标准YUV格式进行编码, 也形成YUV序列。标准YUV格式与非标准YUV格式的区别使得解码器能够盲识别彩色像素来自红绿蓝三原色还是来自其他三原色, 从而使得宽色域视频显示系统使用相应的三原色进行正确显示。实验结果表明: 本文提出的图像编码方法可以完全利用标准三原色信道传输四原色图像信号, 解码器可以100%正确识别YUV信号的三原色来源。作者利用JPEG图像压缩算法测试YUV序列, 相较于RGB三原色系统下的标准YUV序列, 非红绿蓝三原色下的YUV序列压缩率提升0.07~5.99, 色域覆盖率远远超过Pointer色域, 更加接近人眼可视色域。

针对普通显示液晶系统在色彩表现方面的不足，在现有色域扩展技术的基础上，设计了一种以白和宝石蓝两种颜色发光二极管作为背光源的宽色域液晶显示系统。本文通过分析普通显示系统的色域，以色域覆盖率最大化为准则，选择主波长为501 nm的宝石蓝发光二极管作为扩展背光源，扩展普通显示系统未能显示的青绿色区域。从理论上分析该系统的色域范围，并且详细介绍了系统背光源阵列、数据转发等功能模块的电路实现。实验结果表明: 本文所设计的宽色域液晶显示系统的色域扩展了青绿色区域且色域覆盖率可达到45.65%。相比与其他多原色显示系统，本文设计的宽色域液晶显示系统不仅简化了硬件设计的复杂度，而且能够重现更多青绿色区域的颜色。

高动态范围(HDR)图像指的是具有更高的能被人眼识别的亮度动态范围的图像,它能够更加全面地展现场景的细节信息。针对单幅低动态范围(LDR)图像,提出一种基于多层伽马变换融合的HDR图像生成方法。对LDR图像统计特性进行分析,将其分成4个亮度等级区域,每个区域自适应生成伽马变换参数;将得到的4个伽马变换参数依次作用在原图像上,得到强调不同区域细节信息的4幅图像;将4幅伽马变换后的图像融合生成HDR图像。展示利用本文方法生成的HDR图像色调映射结果,并与基于多幅伪曝光图像融合生成HDR图像的算法进行对比,结果表明,本文方法所生成的图像具有更高的信息熵,且算法运行时间更短。

从几何光学的角度设计并实现高动态范围视频显示系统的背光模组。首先明确背光模组亮度均匀性对高动态范围视频显示系统的重要影响, 并通过斯派罗法则确定背光模组LED光源的间距、混光距离等设计参数, 随后利用AutoCAD软件进行三维建模, 利用TracePro、LightTools光学软件进行仿真实验, 并通过改造现有显示屏幕的背光模组来实现高动态范围视频显示系统。结果显示: 设计与实现的背光模组能够达到高动态范围视频显示系统的要求, 液晶面板的峰值亮度可达2500 cd·m-2, 亮度均匀性为95.85%。