针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

研究光源或经光源照射后物体透、反射颜色的学科称为色度学.这是一门有着广泛应 用的学科,目的是对人眼能观察到的颜色进行定量的测量.无论是在纺织、印染、印刷、 染料、涂料、塑料、食品、油漆、建筑等行业,还是在计量、医学、电视、电影、照相、 环境美化、交通信号、产品鉴定以及遥感、信息处理和空间光学等各个领域,都离不开对 颜色的测量和研究 色度学本身涉及到物理、生理及心理等领域的知识,是一门交叉性很强的边缘学科.为 了把“颜色”这个经过生理及心理等因素加工后的生物物理量变换到客观的纯物理量,从 而能使用光学仪器对色光进行测量,以消除那些因人而异,含混不清的颜色表达方式,需 要经过大量的科学实验,将感性认识上升到理性阶段,再去指导人们对颜色的正确测量

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图像增强是图像处理的基本内容之一。图像增强是指 按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,削弱或 去除某些不需要的信息。这类处理是为了某种应用目的去 改善图像质量,处理的结果更适合于人的视觉特性或机器 识别系统。增强处理并不能增加原始图像的信息,而只能 增强对某种信息的辨识能力,并且这种处理有可能损失一 些其它信息。 图像增强技术主要包括直方图处理、图像点处理、图 像平滑处理、图像锐化处理、伪彩色技术及图像几何处理 等。 图

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