针对去雾过程中容易出现色彩过饱和与偏色现象的问题, 提出一种基于YUV颜色模型和导向滤波的图像去雾算法。首先分离出含雾图像的亮度分量, 结合拉普拉斯锐化算子与导向滤波细化大气光幕, 求得准确的透射率之后, 对天空区域进行修正; 其次根据光幕值的强度信息定位浓雾区域, 将该区域平均值作为大气光的估计; 最后对色度分量进行补偿, 还原真实场景的色彩饱和度。实验结果表明, 去雾后图像的边缘强度与颜色保真度得到大幅提升, 信息熵、平均梯度和标准差客观评价参数均优于目前主流的算法。该算法去除雾气的效果显著, 能满足图像视见度和细节清晰度的需求。

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。

针对数字图像在处理过程中容易产生模糊的现象, 提出了基于无参考图像质量评价的自适应反卷积去模糊算法。首先, 根据无参考图像质量评价结果与其失真等级的强相关性, 通过计算模糊图像的无参考评价参数确定图像的模糊等级, 进而根据图像模糊等级与模糊核的对应关系确定反卷积核; 其次, 提出将失真图像颜色空间转变到 YUV, 仅对失真图像 Y通道进行去模糊处理, 保证了彩色图像处理前后颜色的忠实性, 并提高算法运算效率; 最后, 针对图像灰度剧烈变化的邻域出现类吉布斯(Gibbs)振荡分布的现象, 提出基于梯度的权重矩阵进行控制。实验结果表明, 本文提出的算法在 Tid2008图库不仅能够对图像模糊进行快速有效去除, 并且恢复图像的纹理细节能够得到有效保留。

针对视觉背景提取(Vibe)算法不能有效地去除目标阴影以及不能快速消除鬼影现象的缺点,提出了一种改进的YUV_Vibe融合算法。该方法通过扩大样本的邻域选取范围,从而有效避免了同一样本重复选取;将更新因子从16调整至4,且将样本更新个数变为2,提高背景更新速率,加快鬼影现象消除速率;将YUV颜色信息特征与Vibe相融合,消除了阴影影响;通过融合双模型的构建,有效地减少了阴影误检测率。通过视频数据集对算法进行实验论证,检测结果表明,改进了的YUV_Vibe融合算法在准确度与识别率上都有提高,且实验检测的结果更准确。

针对夜间汽车晕光现象引起的交通安全问题, 从规避碰撞物的角度出发, 设计了一种红外与可见光图像融合的视频抗晕光系统。系统通过对可见光图像和红外图像做MSR图像增强, 解决了夜间可见光图像亮度低, 暗处信息不易获取的问题, 并提高了红外图像对比度, 提升了融合图像的清晰度; 通过YUV与小波变换结合的方式对增强后的可见光图像和红外图像进行融合, 消除了晕光现象。实验结果的主客观分析表明: 该融合算法比YUV与小波融合算法在熵、均值、平均梯度、标准差上分别提高了1.6%、13.5%、25.3%、0.6%, 该系统不仅能有效消除晕光, 还对融合后图像的亮度和暗处细节信息有较大提升, 提高了夜间驾驶安全性。

针对夜视图像彩色融合通常存在细节信息不够丰富、颜色对比度低的问题，为了获得更为理想的彩色融合效果，提出一种新的基于非下采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform，NSST)和颜色对比度增强的彩色融合方法。首先，分别设计基于S 函数和局部方向对比度的低频与高频融合规则，完成源可见光与红外图像在NSST 域的融合；其次，将灰度融合图像赋给Y 分量，源图像的差值信号赋给U 和V 色差分量，形成YUV 空间的伪彩色融合图像。最后，选择一幅与待上色图像具有相似颜色分布的自然日光图像作为彩色参考图像，在YUV空间对伪彩色融合图像进行颜色对比度增强的非线性色彩传递。与近年方法相比，该方法所得彩色融合效果细节信息丰富、热目标突出。将该方法运用于彩色夜视领域，可有效增强场景深度感知和目标的可探测性。

随着固态体积式真三维显示技术的快速发展，人们对该技术显示片源的要求不断提高，本文提出了一种用于固态体积式真三维显示的片源编码的改进方法。该方法对具有景深的虚拟场景提供3种处理模式：模式一，直接对RGB值和深度值进行编码、传输、解码；模式二，将RGB值转换成YUV值，再对YUV值和深度值进行编码、传输、解码；模式三，将RGB值转换成YUV值，对YUV值和深度值进行编码，再将编码后的YUV值转换成RGB值，对RGB值传输、解码。分别对这3种处理模式在工程样机上进行立体显示效果测试和编码效率的对比测试。实验证明：3种模式都能够达到立体显示要求，模式二和模式三生成的立体图像更逼真细致，模式二和模式三的编码效率比模式一的提高了至少3倍。该改进方法使生成的片源更具有灵活性和普适性，对YUV信号进行编码能够更贴合人眼对亮度的敏感度、使立体显示中的颜色信号更加充裕。

传统遥感图像融合方法没有充分利用低分辨率多光谱图像本身的空间信息。针对这一问题，提出了一种基于低分辨率多光谱图像超分辨率处理的遥感图像融合方法。通过对低分辨率多光谱图像进行基于稀疏表示的图像超分辨率处理，在保持其光谱信息的基础上增强其空间信息；利用静态小波变换对增强的多光谱图像的亮度分量Y 和全色图像进行融合；由YUV 逆变换得到融合多光谱图像。在真实遥感图像上进行的实验结果表明该算法能有效提高融合图像的空间细节信息，同时保留了光谱信息，对比实验验证了该方法的优越性。

提出一种红外图像与可见光的图像融合方法。硬件光学成像系统采用共轴光路，使用拉普拉斯金字塔变换方法对采集到的红外图像与可见光图像进行融合，并使用融合后图像与红外图像相结合在YUV通道中进行信息融合伪彩色化。实验结果表明，所提出的红外图像与可见光图像的融合方法能够显著增强图像信息，突出图像中的特定目标，且对于各种外界环境条件都能得到较好的融合结果。

针对传统色彩传递过程中容易出现色彩误传的现象，研究一种基于融合和色彩扩展的灰度图像彩色化技术，首先利用图像融合技术对微光图像和红外图像进行融合，将融合后的图像作为目标图像，然后利用改进的 welsh色彩传递算法对目标图像进行上色得到精确匹配的局部彩色化图像，最后利用最小二乘优化方法对得到的局部彩色化图像进行优化。实验结果表明该算法修正了传统算法中色彩误传现象，验证了算法的正确性。