Color Clustering for the Intelligence Transportation Monitor and Control System

在高速公路视频车辆监控系统中,颜色能够提供非常重要的信息,用于车辆识别、分割和跟踪.本文介绍了一种颜色聚类的方法,在序列图象中进行颜色的量化,以获得有效的图象颜色的表征.文中给出了聚类结果并得出了对于该聚类方法的结论.     

基于模糊聚类和α-β-γ滤波的车辆跟踪

目前,运动车辆的跟踪技术是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一,其核心内容是利用计算机视觉技术从动态图象序列中检测出运动车辆、并跟踪出其运动轨迹,从而可获知运动车辆的速度、加速度等运动参数.为了正确检测出运动区域,提出了自适应的背景图象适应外界环境变化的跟踪过程.为了获得有效、鲁棒的跟踪结果,提出了基于模糊聚类和α-β-γ滤波的车辆跟踪方法,以当前帧图象α-β-γ滤波的预测值给出了下一帧图象中模糊C均值的聚类中心和聚类数目,从而解决了模糊C均值聚类对初始聚类中心的依赖性,并分析了确定聚类数目时须考虑的情况.     

基于颜色特征的图象索引和检索方法

通过对图象的颜色和空间内容进行自动提取和索引方法的研究，给出了颜色集表示和索引，及其于颜色集的查询策略，该策略克服了颜色直方图方法的问题，诸如高维特征矢量，空间位置，。索引和距离计算等。     

基于分块主色的图象检索

传统的基于颜色直方图特征的图象检索方法简单且易于实现,但其直方图求交运算量过大,而且丢失了颜色的空间分布信息。本文给出了一种基于分块主色的图象检索方法。该方法将图象分成相等的九个子块,依次统计每个子块的颜色直方图,用户可根据各子块的的不同重要程度而改变各子块的权值,最后给出了这种基于分块主色的检索方法中图象相似度的计算方法。实验表明,该方法一方面利用主颜色减少了直方图相交运算量;另一方面通过对图象分块保留了颜色的空间信息并能够有效地将目标从背景中区分出来,从而有效地提高了检索速度和检索精度。     

基于内容检索的BMP图象特征提取

针对静态图象的特性 ,介绍了一种可以在 C语言环境下读取 BMP文件的方法 ,用这种方法 ,可以得到不同位图像素值的 BMP图象的每一个像素点的信息 (即 R,G,B)。在分析了几种典型的颜色和纹理特征提取算法的基础上 ,通过转换成不同的颜色空间 ,利用基于颜色和基于纹理的图象检索算法 ,提取该图象的颜色和纹理特征。并用不同的量化方法对图象的特征提取的效率进行了分析     

颜色感觉生理反应的原理与检测

在论述颜色感觉的形成过程以及所引起的生理反应的基础上，探讨了检测由颜色刺激诱发的脑电波动这种生理反应的方法。通过在NDI－200神经电检测仪上外接计算机，用Visual Basic程序控制颜色图象显示，保证了诱发脑波的测试，为颜色感觉的研究提供了有效的工具。     

基于单幅图像的高光分量可靠去除方法

该文针对目前高光去除算法中存在的颜色失真问题,提出了一种基于MSF图像的局部高光去除算法,并通过一种基于颜色聚类的算法提高了高光区域选取的准确性.实验结果表明,所提出的算法可以解决已有算法中存在的颜色失真,提高了高光分离可靠性.     

图像颜色矢量量化算法

提出了一种基于LUV颜色空间的彩色图像量化算法. 首先运用PGF技术对原始图像进行平滑,在去噪的同时保持图像的边缘和细节;随后将PGF滤波系数作为先验的权重信息传递给矢量量化部分;最后,利用凝聚聚类进行多余颜色的合并. 结果显示,本文算法在主观评价和量化误差上都明显优于经典的K均值聚类算法.     

基于混合智能算法的彩色图像 模糊颜色聚类分割方法研究

结合模糊技术较好地表达和处理了不确定性问题的特点,提出了一种新的彩色图像模糊聚类分割方法.对于信息量大的彩色图像,提出了采用灰度图像处理在RGB颜色空间的应用的分割方法.在足球机器人视觉系统的软件中,设计模糊聚类混合智能算法(包括遗传算法和蚁群算法)进行图像信息处理.实验结果表明:这种方法能有效提高足球机器人视觉系统的识别与跟踪性能.     

均匀量化颜色选择算法的研究与实现

从彩色图像输入设备获得彩色图象，其红、绿、蓝３个分量均为１个字节，所以可表示２５６＾３种颜色。对一幅彩色图象的３个分量在其颜色值的范围内进行均匀量化，输出值均取６个等级，从而把一幅彩色图象转换成２１６种颜色。用这２１６种颜色修改彩色表，然后将量化后的图象数据写入显示缓冲区，从而实现对一幅彩色图象的显示。     

汽车牌照自动定位方法

汽车牌照定位是一个较难解决的图像分割问题.采用灰度图像分割、数学形态学、颜色搜索相结合的方法,进行汽车牌照定位,充分利用了颜色信息和牌照特点.实验表明,检测出的牌照区域准确率高,适用于任意背景、位置和光照下的牌照定位,且通用性较好.     

车辆颜色和型号识别算法研究与应用

针对目前基于机器学习的车辆颜色和型号识别方法的识别准确率低问题, 提出基于卷积神经网络的车辆颜色和型号识别方法。该方法使用Darknet网络中YOLOv3(You Only LookOnce Version 3)算法对车辆图片的车脸进行检测与定位, 再对车脸区域使用车辆颜色和型号识别算法同时识别车辆颜色和型号, 这是对车辆多属性同时识别的方法, 不同于车辆单一属性识别的方法。在公开车辆数据集(Peking University Vehicle Datasets, PKU-VD)上进行实验, 实验结果表明, 车辆颜色和型号同时识别准确率为93.75%, 车辆颜色单一属性识别准确率为94.98%, 车辆型号单一属性识别准确率98.38%, 明显优于基于机器学习的车辆属性识别算法, 从而验证该算法是可行且有效的。最后将车辆颜色和型号识别技术应用在智能停车场收费系统中。     

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。     

基于粒子滤波的移动物体视觉跟踪方法

基于颜色特征的粒子滤波算法已成为移动物体跟踪的热点.提出一种基于加权颜色直方图的粒子滤波跟踪算法,利用Bhattacharyya距离来描述粒子与目标区域颜色模型的相似性.实验结果表明:该方法具有较好的实时性与鲁棒性,可应用在视频监控、小车寻迹等场合.     

基于Sigmoid权函数的分段色彩匹配模型

为兼顾对高低浓度色彩再现精度的要求,解决单一模型进行色彩匹配时出现的“低浓度细节丢失、高浓度色彩饱和度低”的问题,提出一种基于单色样本学习的分段式色彩匹配方法．首先,根据模拟退火技术求解出最佳：分段阈值,将样本数据分成高、低浓度两类,分别对其样本数据进行学习,建立高、低浓度色彩匹配模型,然后,基于sigmoid权函数对两个模型学习得到的曲线进行合成．实验结果表明：与单一色彩匹配模型相比,这种分段式色彩匹配模型可以在不增加测试样本数量的前提下,有效提高色彩匹配尤其是在高、低浓度端的匹配精度;用sigmoid函数作为权函数的曲线合成方法,与一般常用的曲线合成方法相比,不仅可以保证高、低浓度色彩的匹配精度,而且还能有效处理分段式建模中两段曲线的光滑衔接问题,避免曲线衔接点处“颜色反转”现象的发生．     

基于Lab均匀色彩空间的色彩调和系统

对计算机辅助色彩调和工具进行研究，分析了Lab均匀色彩空间的特性，提出了可视化匀色空间的两种算法，对比其性能表现并进行了分析。根据孟赛尔色彩调和理论，构建了色彩调和的几何框架，通过调整几何框架的形状、位置、角度、匀色空间色点密度等参数，确定调和框架顶点和Lab均匀色彩空间的映射，最终获得调和的色彩设计方案。在此基础上开发了CAID软件系统中的色彩调和工具，实现了快速寻找调和色彩方案的功能。     

用于地图自动识别的彩色分类方法的研究

完善的彩色分类方法将大大降低地图自动输入中识别的复杂性．基于模式识别理论和对现有各种彩色特征空间的分析，提出了一种针对地图彩色特点的彩色分类方法．这种方法用于实际的地图处理和描述，将加速地图的自动输入过程．     

一种基于色彩统计的图像分割算法研究

介绍了一种基于色彩统计的图像分割方法,该方法主要包括两步:色彩量化和区域分割.在第一步中,选择一种基于统计聚类的算法来实现色彩量化.将所有的图像像素以少数对应的色彩标记来代替,进而形成图像级别图.此方法的重点在第二步,对得到的图像级别图做出色彩标记分布和色彩直方图的统计,并据此来寻找种子区域,同时分析图像中的色彩特征,实现种子区域的快速增长和合并.实验结果表明,此分割算法在分割效果和计算时间上均有较好性能,可以将其应用于目前系统稳定性要求和用户需求都较高的图像检索领域.     

彩印油墨的一种新色相分析方法

彩印过程中的油墨色彩管理十分重要.本文在前期研发的智能色相分析系统基础上,研究探讨了一种新的色相分析方法,即基于将RGB和CMYK两种色彩转换空间先转换到一个公共空间L*a*b*,再通过L*a*b*找到两者之间关系的原理.它与原有系统使用的色相分析方法相比,其特点是不需要大量依赖采样样本数据,故该方法具有准确性高、分析速度快、存储空间小等显著优点.在线运行表明,采用这种新的色相分析方法所配置的油墨颜色在肉眼观察下与样本色差偏差很小.     

计算机辅助色彩设计系统的构造方法研究

从工业设计中关于产品色彩设计的理论和知识出发,研究了基于语意的色彩设计方法,在风格词汇语意空间的基础上,提出了一种解决风格描述词汇集内部语意冲突的方法。将色彩方案从产品色彩设计问题域中抽象出来,采用面向对象的方法定义了色彩方案的类结构,实现了色彩设计与材质设计相分离,并建立了色彩方案库,在此基础上提出了一个采用基于语意的色彩设计方法的计算机辅助色彩设计系统架构。