基于HSI颜色空间统计直方图的图像检索

给出了一种对图像的特征进行提取、分析并识别出一定形状及色彩差别的方法,主要目的是提取图像的颜色变化。首先是对采集到的彩色图像进行预处理．包括：图像的滤波、目标图像的定位等;然后采取了相应的图像颜色空间和识别算法,包括：图像颜色空间的变换、颜色量化、图像特征提取、识别算法。计算机仿真结果表明,该算法可行,并取得了较好的效果。     

一种基于机器视觉识别交通灯的方法

本文介绍了一种基于机器视觉识别交通灯的方法。将采集到的道路交通灯图像通过计算相似度定位出交通灯所在的区域,然后采取相应的颜色空间和识别算法,包括：图像分解、颜色空间的变换、颜色识别、图像分割等,来判断交通灯的颜色及其显示的数字。     

图像相似性改进算法

针对图像相似性度量问题,提出一种图像相似性改进算法。首先,分别得到源图像和候选图像的三个向量,包括HSV颜色空间H分量的颜色直方图向量、尺度不变特征转换（SIFT）算法局部特征向量以及图像颜色矩向量;然后,采用向量拼接的方法融合上述三个向量,借助主成分分析对融合后的向量降维,生成新的特征向量;最后,计算源图像和候选图像特征向量之间的欧氏距离,进行特征点匹配和图像相似度计算。实验结果表明,所提算法不仅提高了颜色直方图算法对于颜色分布接近图像的识别精度,而且减少了SIFT算法对于平坦区域较多图像的误判,平均查准率较颜色直方图算法和SIFT算法分别提高了23.8和9.6个百分点。所提算法能够有效提高识别图像相似性的准确度,判别结果更符合人眼观察结果。     

图像相似性改进算法

针对图像相似性度量问题,提出一种图像相似性改进算法。首先,分别得到源图像和候选图像的三个向量,包括HSV颜色空间H分量的颜色直方图向量、尺度不变特征转换（SIFT）算法局部特征向量以及图像颜色矩向量;然后,采用向量拼接的方法融合上述三个向量,借助主成分分析对融合后的向量降维,生成新的特征向量;最后,计算源图像和候选图像特征向量之间的欧氏距离,进行特征点匹配和图像相似度计算。实验结果表明,所提算法不仅提高了颜色直方图算法对于颜色分布接近图像的识别精度,而且减少了SIFT算法对于平坦区域较多图像的误判,平均查准率较颜色直方图算法和SIFT算法分别提高了23.8和9.6个百分点。所提算法能够有效提高识别图像相似性的准确度,判别结果更符合人眼观察结果。     

无人机森林火灾监测中火情检测方法研究

本文将无人机遥感的高清可见光图像用于森林火灾的监测,监测过程包括森林火灾检测、火灾区域分割、特征提取、火灾识别。首先,选择RGB颜色空间进行森林火灾的检测,在大幅减少单张图像的计算量的同时,也排除了大部分无火图像。其次,选择HSV颜色空间完成图像分割,得到完整性较好的火灾区域。最后基于灰度共生矩阵和火灾区域边缘图像提取了火灾区域的多维特征,并用支持向量机完成了火灾识别过程。本文算法对森林火灾的检测率可达到87.7%,识别率达到89.2%,表明该算法用于森林火灾监测效果较好。     

快速颜色特征提取改进算法研究

针对颜色特征提取这一图像识别和检索领域的研究重点,提出了一种在RGB颜色空间实现的颜色特征提取改进算法。首先,在RGB颜色空间通过对整幅图像分块进行灰色关联聚类,确定初始聚类中心,然后应用改进的灰色聚类算法进行聚类,最后提取特征颜色。实验表明本文算法不仅能够对近似纯色或具有简单纹理的物体表面特征颜色进行有效提取,还可有效提取较为复杂的图像特征颜色。     

图像数据库检索中颜色特征提取方法的研究

为了降低基于颜色特征图像检索中空间的维数，本文改进了颜色特征的图像特征的提取方法，提出了一种新的基于HSV空间的18色非均匀颜色量化算法。与传统的基于RGB的颜色特征检索算法相比，该算法明显的降低了时间和空间的复杂度。     

基于图像处理的血液透析器纤维识别计数

为获得血液透析膜纤维的高精度识别与计数,通过对纤维图像颜色聚类特征的实验和分析,得出在YUV空间中仅利用颜色分量U和V对图像进行颜色聚类.利用K-means聚类算法对图像进行颜色聚类,根据图像中各像素的聚类属性对图像进行分割.在纤维的识别计数环节,采用Hough变换的方式对分割出的纤维图像识别并计数.实验结果表明,该算法识别精度高,鲁棒性好.     

基于RGB颜色模型的轨道轮廓识别算法

在非接触轨距测量系统中,提出一种基于RGB模型轨道轮廓的识别算法。该算法利用光源颜色相对固定的特点,通过提取RGB图像中的R颜色特征分量,并结合图像差影算法和细化算法,准确提取出钢轨断面轮廓。实验结果表明:该算法具有抗噪声能力强、计算速度快、准确性高等特点。     

基于颜色和形状的图像检索

在分析了基于图像颜色信息和空间信息进行图像捡索的基础上，提出了一种新的基于图像颜色和形状的图像检索算法。该算法采用HSI颜色空间，整幅图像首先被划分为具有固定尺寸的分块，对其中的每一分块，提取该分块的主色调作为该分块的颜色特征，对整幅图像采用主色调直方图作为其颜色特征；在对图像形状特征的提取上，针对图像1分量的每一分块，提出了分块平坦度和凹凸度的概念，并利用分块的这两个属性，将图像的分块划分为不同类别，同时采用不同类别分块的直方图作为图像的形状特征。试验表明利用该算法提取的图像的颜色特征和形状特征在进行图像检索时效果显著。     

一种基于K-L变换的彩色图像聚色算法

本文提出了一个基于Ｋ－Ｌ变换的彩色图像聚色算法,它将彩色图像分割为三个彩色特征Ｉ＾１,Ｉ＾２,Ｉ＾３,对含丰富信息的单色图Ｉ＾１用直方图灰度归并处理最后实现彩色回显,获彩色图像的聚色效果。     

基于物理模型的彩色图象理解算法

本文给出一个彩色图象理解算法。算法首先对图象上的颜色变化(由光照和物体颜色引起)进行分析与综合,然后分割图象。算法的基础是双色反射模型理论,理论认为反射光的颜色是界面反射(耀斑颜色)和本体反射(物体颜色)的线性组合,这两种反射光在颜色空间的三维直方图中形成特定的聚类(点簇)。因此分析聚类的性质可帮助确定光照和物体的颜色,但是有意义的聚类的生成又以图象中物体区域的确定为前提。算法按照假设检验的策略,依据图象中的连通性和颜色空间中聚类的特征,完成彩色图象的分割,并产生对景物中所发生的光学过程的物理描述。该描述包括本征反射图象,分割图象,物体和光照颜色的符号描述。本征反射图象包括只反映界面反射的耀斑图象和从原图象中去除耀斑影响后的本体图象。     

一种基于基元的彩色图像检索方法

结合基元与颜色特征,提出一种基于基元的彩色图像检索算法,该算法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV空间上,并将图像量化为256种颜色,然后定义五种基元类型对图像进行基元分析得到基元图,利用颜色直方图描述基元图的颜色特征,利用改进的直方图相交算法进行相似度度量。实验结果表明：提出的算法能有效地去除背景颜色对图像目标的检索影响,而且较之用灰度边缘检测的边缘代替彩色图像边缘而进行的检索,能更好地反映彩色图像的纹理和边缘特征,具有较高的查准率和查全率。     

基于物理模型的彩色图像分割

本文给出一个基于光学物理模型的真实彩色图像分割算法.算法首先对图像上的颜色变 化(由光照和物体颜色引起)进行分析与综合,然后分割图像.算法的基础是双色反射模型理 论,该理论认为反射光的颜色是界面反射(耀斑颜色)和本体反射(物体颜色)的线性组合,这两 种反射光在颜色空间的三维直方图中形成特定的聚类(点簇).因此分析聚类的性质可帮助确 定光照和物体的颜色,但是有意义的聚类的生成又以图像中物体区域的确定为前提.算法按 照假设检验的策略,依据图像中的连通性和颜色空间中聚类的特征,完成彩色图像的分割,并 产生对景物中所发生的光学过程的物理描述.该描述包括本征反射图像、分割图像、物体和光 照颜色的符号描述.本征反射图像包括只反映界面反射的耀斑图像和从原图像中去除耀斑影 响后的本体图像.     

基于颜色传递的数字视频融合方法

针对伪彩色融合方法的融合图像色彩单一、颜色传递算法计算复杂等问题,提出一种新的红外与可见光数字视频融合方法。该方法在Toet算法的基础上,利用图像统计信息进行颜色查找表映射运算,对融合图像进行快速颜色传递,使融合结果具有与参考图像相同的色彩信息。实验结果表明,该方法的融合结果接近自然景物的颜色,效果优于伪彩色融合方法,且运算速度较颜色传递算法有较大提高。     

基于色彩学习的彩色图象分割方法

图象分割是实现计算机图象识别与理解的基础，而彩色是进行图象分割的一个重要手段。本文给出了一种基色彩学习的彩色图象分割算法。     

基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索系统工作效率, 本文以人眼视觉感知特性为基础, 结合局部图像相关性, 提出了一种基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索新方法. 该方法首先对图像进行分块处理, 并计算出图像子块的颜色直方图; 然后结合反映局部区域变化的像素点颜色复杂度, 计算出图像子块的视觉权值; 最后利用视觉权值对子块颜色直方图进行加权处理, 并根据加权颜色直方图进行图像检索. 仿真实验结果表明, 本文算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像, 并且具有较好的查准率和查全率.     

一种融合颜色和空间信息的区域生长算法

该文提出了一种基于图像颜色和局部空间信息的种子区域生长算法,并用于彩色图像分割。该算法首先根据相对欧式距离使用均值聚类算法对图像进行颜色量化,形成图像的初始分割结果,然后通过计算局部颜色散度,进行分级区域合并,最后,利用形态学相关算法对分割区域的边缘进行平滑。实验表明,该算法能得到与人类视觉判断相一致的有意义区域的分割。     

基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法

传统的图像阈值分割算法是将彩色图像转换为灰度图像再进行分割。通过分析RGB颜色空间的特点,本文提出基于RGB颜色空间的阈值分割算法,采用新的判定准则,在颜色空间中以立方体取代原来的四面体,直接对彩色图像进行分割。分析和实验证明,改进的判断准则能够克服由于灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。算法适用于目标颜色为黑色的情况,并可以推广到目标颜色为其它颜色的情况。