利用YUV颜色空间和纹理特性消除车辆阴影

车辆视频检测中的阴影消除通常可利用图像的颜色特性或纹理特性来进行。如果只用其中一种方法,效果不是很理想。提出了同时利用YUV颜色空间的Y、U、V三个分量和图像纹理特性进行阴影消除的方法。首先利用Y UV颜色空间中的YUV分量用亮度比及颜色不变性的方法消除运动区域中的阴影;然后再利用图像的纹理特性对图像进行阴影消除;最后对两种方法的检测结果进行融合,达到了更好的消除效果。     

基于Gamma隶属度的车辆图像检索算法

为了提高基于颜色特征的车辆图像检索的准确率,提出一种基于Gamma隶属度的车辆图像检索算法。采用3×3模板对图像进行平滑,获得广义图像;在HSV空间上获取该图像各像素点的颜色特征分量,并使用广义直方图对合成分量进行统计;通过Gamma函数确定合成分量的隶属度值,利用Tversky比率相似性模型进行相似性测度。对比实验结果表明,该算法的查准率与查全率均高于非均匀量化算法和三角形隶属度量化算法,检索效果较好。     

基于提升小波和图像融合的数字图像隐藏技术

提出了一种基于提升小波变换的彩色图像融合算法.首先阐述提升小波变换的基本原理,然后根据人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q 色彩分量采用改进的混沌序列来代替融合参数融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回到 RGB颜色空间,在该图像融合方法的基础上,给出了针对相同大小图像的数字图像隐藏的方法,在图像融合过程中,用改进的混沌序列来代替融合参数,使得该方法具有很好的安全性.实验表明,该方法具有较好的效率和安全性.     

基于颜色特征的人脸检测方法

针对RobCup家庭机器人对人脸检测的要求,研究了基于颜色特征的人脸检测方法。该方法首先将人脸图像进行非线性分段色彩变换光线补偿处理,减少光线对肤色的影响,然后在YCbCr颜色空间中建立肤色模型,分割出肤色区域。在颜色空间YCbCr中,嘴巴区域包含的红色分量要高于蓝色分量,利用这个特征分割出嘴巴区域。在YIQ颜色空间中,通过I分量来区分眼睛与皮肤,分割出人眼,最后根据嘴巴、眼睛的几何中心特征映射人脸,人脸检测的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于色彩空间和小波分析的多聚焦彩色图像融合

分别基于RGB、HSV和YIQ三种色彩空间,对多聚焦彩色图像融合进行了大量的研究.在实验中,基于RGB色彩空间时,将图像分解为R分量,G分量,B分量,分别在各个颜色分量上进行小波分解,然后在小波变换域上对所有图像的各个颜色分量的小波分解系数运用加权平均的融合规则,最后做小波反变换得到融合图像.而基于HSV或YIQ色彩空间时,首先要把多聚焦彩色图像转换到HSV或者YIQ色彩空间,然后运用与RGB色彩空间相同的融合方法,最后做小波反变换和色彩空间反变换得到融合图像,实验结果证明,小波分析在多聚焦彩色图像的融合中依然能发挥极好的作用,基于HSV色彩空间的多聚焦彩色图像融合会出现颜色失真,基于RGB和YIQ色彩空间都能取得很好的融合效果,相比之下,基于YIQ色彩空间更能取得较好的融合效果.     

基于数学形态学和改进Otsu的单板缺陷检测

在经典检测算子中,针对单板灰度图像的缺陷检测存在缺陷边缘检测不清晰甚至出现伪边缘的问题,提出了一种Otsu改进算法与数学形态学相结合的单板缺陷检测算法.在HSI彩色空间中,对利用数学形态学滤波后的H、S、I分量采用本文算法进行分别处理,并将三分量的检测结果进行叠加.结果表明,该算法能够准确检测出单板的一个或多个缺陷边缘.与经典边缘检测算子的检测结果对比可知,该算法无论对于缺陷的定位还是边缘的提取均优于其他方法.     

结合Mahalanobis距离的SUSAN彩色边缘检测方法研究

针对HSI颜色空间在图像处理和分析方面更加符合人眼的视觉特性,提出了一种结合Mahalanobis距离的SUSAN彩色图像边缘检测方法．该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到HSI空间,然后以H、S、I为变量计算空间中两种颜色的色差距离,结合SUSAN算子对边缘进行检测．实验结果表明：此方法可以有效地检测彩色图像的边缘．在保留图像边缘方面,性能优于传统的彩色边缘检测方法．     

基于计算机视觉的食品中大肠杆菌快速定量检测

利用大肠杆菌能发酵乳糖产酸从而使伊红美兰混合液产生沉淀、溶液变色的特性,设计了一套基于颜色特征识别技术的食品中大肠杆菌快速定量检测系统,通过16 h培养后溶液颜色的变化程度来判断待测液中大肠杆菌的数目。系统自动提取发酵后溶液图像的H、I、S颜色分量作为输入向量,自动调用训练好的BP神经网络模型得到大肠杆菌数。试验结果表明:该方法的检测结果与传统方法的相关性好,检测时间在18 h以内,远少于传统方法的6天,有效提高了产品的销售品质。     

基于复杂背景的彩色图像肤色分割

在使用单个颜色空间进行肤色检测的基础上,提出利用YCbCr和YIQ两种颜色空间同时对单帧图像进行肤色提取的方法,然后对提取的图像进行像素融合和数学形态学处理.实验结果表明,这种方法在确定人脸区域时,简单快速,且减少了人脸的漏检率.     

基于HSV颜色空间静止背景中运动目标的检测算法

针对固定场景视频序列中的彩色运动目标检测,采用HSV颜色空间表示视频原始帧,使用自适应背 景更新在原始帧中提取V 分量建立背景帧,利用背景差分法对视频序列进行运动检测,在运动区域二值化时结合原 始帧中的H 分量对运动区域进行筛选,从而得到特定运动目标被点亮的前景帧。实验结果表明,该算法能够有效地 实现在静止背景、多运动目标共存的视频中检测出特定颜色的运动目标。     

水平集超像素及贝叶斯框架下的显著性检测

针对数字图像显著性检测过程中对超像素的分割及相应显著值的计算不准确问题,提出了一种基于水平集超像素和贝叶斯框架的数字图像显著性检测和更新算法.首先,对基于灰度不均匀的水平集方法的结果先进行分割合并操作,可以得到适应图像不同区域大小的水平集超像素.其次,使用图像内部与边缘超像素之间的颜色和距离差异来构建显著性图.接着,使用水平集超像素来表示显著区域,以图像边缘部分的超像素为基础,基于K均值聚类算法并在贝叶斯框架下提出三种更新算法,用来更新显著性图从而得到显著性结果;更新算法可以进一步提高显著图的准确率、召回率、F值这3个指标,降低平均绝对误差.最后,提出了基于人脸识别的检测算法来处理包含有人的图片.在三个公开的数据库上进行了定性和定量的大量实验评测,结果表明本文提出的显著性检测方法和更新算法在准确率、召回率、F值及平均绝对误差这四个指标上均优于FT、CA、XL、MR、w CO、BSCA等已有的图像显著性检测经典算法.     

基于颜色特征和SVM的交通标志检测

为提高道路交通标志识别系统的实时性和准确度,提出一种改进的RGB空间颜色检测和SVM相结合的交通标志检测算法。首先使用直方图均衡化和Gabor滤波相结合的方法进行图像增强,突出目标颜色;然后使用改进的RGB空间颜色检测方法初步提取并切割出候选标志区域;最后使用HOG特征训练SVM分类器,对候选标志进行精确检测并判断其形状。在检测精度和检测用时2方面进行对比试验,其结果表明,本文算法的检测用时较短,误检率和错检率都较低。该算法能对亮度较低的图像进行有效处理,对旋转、部分遮挡等多种情况也有较优的稳定性和准确性,适用于复杂背景下的标志检测。     

一种有效的彩色边缘检测算法研究

对于彩色图像边缘检测技术给出了一种基于改进的梯度算子和RGB颜色空间色差函数的边缘检测算法.该算法首先使用改进的梯度算子得到RGB颜色空间中各个分量的梯度值,然后使用一个新的色差函数计算中心像素与邻域像素之间的色差距离,最后结合梯度值和色差距离,综合判断得到完整的彩色图像边缘信息.实验表明该方法是有效的和鲁棒的.     

基于特征选择的皮肤检测混合颜色空间的选取

通过特征选择的方法解决皮肤检测过程中颜色空间的选取问题,针对现有基于互信息的特征选择方法的不足,提出了改进方法：1）使用互信息缩小特征选择范围,然后选择使分类效果最佳的特征子集;2）尝试多种可能的特征子集初始化方案,然后选择其中最优的方案.实验结果和对比分析表明,使用改进后的特征选择方法得到的混合颜色空间,其皮肤检测效果优于传统颜色空间和已有混合颜色空间.     

阴影检测技术在裁割机样片轮廓提取中的应用研究

阴影将导致轮廓提取时样片的轮廓发生扭曲变形以及部分轮廓的丢失,为了提高轮廓提取的准确性,提出了一种基于色度畸变和均值的局部多层次差分算子的阴影检测方法.新方法从彩色不变性和纹理相似性两个方面出发,通过阴影覆盖前后色度变化相对较小和纹理具有相似性的原理来确定阴影区域.实验结果表明：该方法能够有效去除样片周围的阴影,具有良好的性能.