不同彩色空间的彩色图像边缘检测研究

边缘信息是图像处理中的一种重要信息，通常的边缘检测研究是基于灰度图像的，然而彩色图像比灰度图像包含有更加丰富的边缘信息。彩色图像的边缘检测可以在不同的彩色空间中进行，目前大多数研究集中在RGB空间中。使用基于扩展的SUSAN边缘检测算子，将彩色图像在空间中的各分量分别进行边缘检测，对结果进行综合得到彩色图像的边缘检测结果，然后采用主观评价准则对若干不同的彩色空间中（包括RGB、YUV、YIQ、YCbCr、HSV、HSI）的试验结果进行了分析比较。试验结果表明，在HSV空间进行的边缘检测具有更好的性能。     

基于模糊增强的彩色边缘检测研究

针对灰度图像易丢失有用信息,以及边缘较模糊的图像其边缘检测结果不准确等问题,本文提出基于模糊增强的彩色边缘检测方法。该算法首先将彩色图像转换到YUV,空间 ,然后在图像的模糊特征平面上进行模糊增强,并合理使用亮度、色度等信息进行彩色边缘检测,最后二值化。实验结果表明,该算法是有效的。     

基于四元数的改进型最小核值相似区边缘检测

针对基于亮度和色度的彩色图像边缘检测在检测过程中忽略亮度和色度之间关联性而导致部分边缘不能有效地被检测出来的问题,提出了一种基于四元数的改进型最小核值相似区(SUSAN)边缘检测算法。首先,利用四元数矢量旋转原理将HSI颜色空间的三维信息映射成二维平面信息实现空间降维,同时引入标量V来综合表示H、S、I三通道之间的关系;然后,将标量V作为算子的核函数;最后,利用改进的SUSAN算子完成图像的边缘检测。实验结果表明,提出的算法针对色度相同、饱和度存在差异以及饱和度相同、色度存在差异的彩色图像,在边缘检测的定位误差率上降低了1.5%。在实际的应用中,能够更好地获得图像中的目标信息,同时也为后续的分割和识别研究提供更好的先验知识。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上,对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息,将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子,同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘,算法简单易于实现。实验结果表明,算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上，对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息，将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子．同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘，算法简单易于实现。实验结果表明，算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

基于目标区域的彩色图像检索研究

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法,首先,获取彩色图像HSV色彩空间中各个分量灰度图像,然后计算各分量灰度图像的二值边缘图像,根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域,在图像检索时,抽取彩色图像目标区域的提取和基于目标区域的彩色图像检索,实验表明,基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的彩色图像检索算法。     

场论与自适应彩色图像边缘检测

传统彩色图像灰度化边缘检测方法大都将彩色像素的R、G、B三分量分别乘以固定系数,从而将彩色图像转换为灰度图像,然后利用处理灰度图像的系列检测方法进行后续处理.仅从数学上分析,彩色图像可认为是彩色像素矢量平面,灰度化处理步骤实际上可理解为固定投影方向彩色像素矢量场通量的求解,根据通量场上的通量密度分布信息则可进行边缘提取.提出基于彩色图像矢量平面自适应投影矢量的检测算法,根据不同图像本身的像素值分布,寻找使得通量场中梯度场的散度在图像平面上积分达到最大的投影方向,并根据该自适应的投影方向对原始图像进行灰度化处理.该方法旨在追求获取最为全面的彩色图像边缘成分,而不偏向局部细节信息的强化或者弱化.实验表明,彩色图像RGB三分量之间存在较强的相关性和互补特性,而采用该算法,利用任意两种彩色分量就能够达到同时使用三种彩色分量的边缘检测效果.通过自然图像的实际测试,能够证明算法的合理性,以及相对于传统灰度化方法的优越性.     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测

为了克服传统边缘检测方法对噪声敏感的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测新方法.该方法是在RGB空间内,把每个像素作为一个向量进行排序,将灰度形态学推广到了彩色图像.然后通过分析噪声(主要是椒盐噪声)污染图像的特点对彩色图像形态学基本算子进行了改进.改进后的算子有很强的抗噪性,可以直接实现边缘检测.实验表明...     

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。     

复杂背景下维吾尔文字符的分割算法

在视频或图像中包含丰富的文字信息,这些文字信息与视频或图像的内容密切相关,因此可以作为视频片断或者图像的内容标识和索引。以视频维吾尔文为例,首先用Canny算子将彩色图像转换为灰度化的边缘图像,其次对图像中的文字进行定位,再对图像进行边缘点彩色分割,然后进行文字图像行区域和列区域的检测,最后基于候选文本区的特征从不同复杂度的彩色图像中提取文本信息,实验结果表明了算法的有效性。     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。     

基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法

针对Retinex算法处理低照度彩色图像出现色彩失真,边缘保持性差等问题,提出一种基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法;该算法首先在YIQ颜色空间提取亮度分量Y,对其进行MSR算法增强;然后采用高斯-拉普拉斯算子对彩色图像的RGB三个分量进行边缘检测,将其叠加合成后转换成灰度图;最后使用小波变换将两幅图像融合得到新的亮度分量,将其与I、Q分量融合后转回RGB颜色空间,从而获得色彩保真度高、细节清晰的图像;实验结果表明,该方法有效提高了图像边缘细节信息,避免了色彩失真,具有很好的视觉效果。     

向量空间的彩色图像边缘检测方法

彩色图像中邻近区域可能具有不同的色调但是具有相同的亮度。在彩色图像中明显的边缘在对应的灰度图像中不一定能够被检测出。该文提出一种自适应的基于主成分分析(principal components analysis,PCA)的彩色图像到灰度图像的边缘保存的转换方法,能够较好的保存彩色图像的边缘。使用Canny方法对转化的图像进行边缘检测。实验结果表明,该文方法能够得到较好的彩色图像边缘检测结果。     

基于HSL空间彩色图像多结构元形态边缘检测

构建了一类在HSL颜色空间基于多结构元彩色形态边缘梯度检测算法实现彩色图像边缘检测新算法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能。该方法是把RGB空间的彩色图像转换到HSL空间,并且定义了在HSL空间的彩色形态学基本算子,提出了改进的多结构元彩色形态边缘检测算法。经过大量实验证明,该算法在有噪声的干扰下,比传统的方法能够更好地抑制噪声并提取有用的图像边缘信息,能满足不同的应用需要。     

一种基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理的基础,也是图像处理领域研究的热点问题。本文提出基于HSI颜色空间形态学的有噪彩色图像边缘检测方法。在传统形态学梯度检测边缘的基础上进行改进,计算H、S、I三个分量的边缘信息,然后根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘。实验结果表明,这种方法所检测的边缘符合视觉边缘,在抗噪声方面的效果比传统方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,有更好的实用性和通用性。     

一种基于Tsallis熵的彩色图像边缘检测方法*

通过引入Tsallis熵,提出了一种新的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YCbCr空间,分别求出三个子空间中像素在3×3邻域内的最大边缘强度值;然后采用Tsallis熵求取每一个子空间的最佳边缘强度阈值对亮度子空间Y和颜色信息子空间Cb、Cr分别进行边缘提取,最后将三个子空间中获取的边缘点进行融合,从而完成整幅图像的边缘检测.实验结果表明,与采用Shannon熵的边缘检测方法相比,该方法具有更好的灵活性和可行性.     

基于对比度增强的彩色图像边缘检测算法

在分析彩色图像边缘的灰度化和漏检问题的基础上,设计了分解基于分量相关的颜色模型的彩色图像得到的颜色分量进行颜色对比度增强的算法。提出了以该算法为基础的彩色图像边缘检测的改进方法,即对增强后的各分量应用梯度算子检测其分量边缘,最后合成为彩色图像边缘。实验结果表明,文中提出的改进方法,能够检测出图像的彩色边缘,具有检测出的图像边缘细节较完整的优点;又由于该方法是基于像素点处理的检测方法,故不必进行颜色模型的转换,具有方法简单、算法复杂度低的优点。