基于方向区域距离测度的彩色边缘检测方法

文中给出了一种彩色边缘的定义，阐述了彩色边缘的特点，提出了一种在HSI彩色空间使用的基于彩色图像方向区域距离测试的彩色边缘检测新方法。该方法定义的方向区域距离测度充分考虑了边缘的方向性和滤波尺度对边缘检测的影响，通过选择不同的权重，可分别求取色调边缘，色度边缘，饱和度边缘，亮度边缘以及它们的组合边缘，能满足不同应用的需要，实验表明，该方法能提取更多的彩色边缘信息并具有很好的抗噪性能。     

彩色印刷品套准精度分析算法

将图像处理技术和分色原理应用于彩色印刷品套准精度检测中，提出一种新的套印精度分析算法。对标准图像与待检图像分色后，对应色的灰度图像进行配准，最后利用图像固有的信息和配准信息获得套印误差。新算法不需要在印刷品边缘印刷套印色标，从而减少了纸张切边等额外工序。实验结果表明，该算法的检测精度和效率均高于传统套印误差检测方法，完全满足精密彩色印刷品套印误差检测的要求。     

区间二型模糊集彩色遥感图像边缘检测方法

针对一型模糊集其隶属度函数是确定的,不具有柔性,很难满足图像的多方面边缘检测要求,及传统PalKing算法采用单一阈值对图像进行增强难以满足灰度变化丰富且含大量信息的彩色遥感图像处理的要求。提出了一种新的基于区间二型模糊集的彩色遥感图像边缘检测方法。实验结果表明,它能较好地检测出彩色遥感图像边缘,因此是一种实用有效的彩色遥感图像边缘检测方法。     

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。     

彩色形态学无人机航拍影像边缘检测算法

现有的彩色形态学梯度算子没有考虑RGB分量间的相关性,容易引入新的彩色值从而改变原始图像的信息,导致图像细节特征的丢失。提出一种基于彩色形态学的无人机航拍影像边缘检测算法。利用RGB颜色空间矢量标准化欧氏距离和夹角余弦相似度,结合人类视觉感知,定义彩色矢量互相关性度量函数;以此函数为准则定义结构单元内彩色像素集合的上确界和下确界,构建彩色形态学的基本算子;将提出的彩色形态学操作进一步应用于无人机航拍影像;通过实验对比验证边缘检测的效果,说明该算法的实用性和有效性。     

超复数空间彩色边缘检测器的实现

提出超复数空间彩色图像边缘检测器的一种新实现方法--基于超复数空间旋转变换的彩色边缘检测。分析结果表明，Sangwine提出的超复数空间彩色图像边缘检测算法实质是一种色差图像边缘检测算法。通过把彩色图像映射到超复数空间进行处理，产生色差边缘图像。为了解决超复数空间的卷积运算问题，文中对超复数空间旋转运算进行推广，提出了旋转变换算子，把超复数空间中的矢量卷积运算转化为标量运算，极大地降低了计算复杂度。实验结果表明了本方案的正确性。     

基于数学形态学的彩色噪声图像边缘检测算法*

针对已有的数学形态学边缘检测算法对彩色噪声图像检测到的彩色边缘信息不够完整、清晰,提出了一种基于HSI色彩空间的多尺度多结构元的数学形态学边缘检测算法,采用以尺度和结构两个单位元素进行横向和纵向的拓展,以面的形式对彩色噪声图像进行全面的边缘检测。基于这种理念分别对H和S两个携带颜色信息的分量进行边缘检测,最后将两分量的边缘信息通过加权合成得到彩色图像的彩色边缘。实验证明,该算法的去噪效果明显,得到的彩色边缘轮廓清晰、细节丰富,对彩色边缘的提取具有可行性和有效性。     

基于主轴分析和嵌入置信度的彩色边缘检测

边缘提取是获取图像特征的基本方法之一,彩色图像提供了比灰度图像更丰富的信息,彩色图像的边缘检测日益受到人们的重视。分析了目前常见的彩色图像边缘检测算法,提出了一种将主轴分析和嵌入置信度相结合的边缘提取算法,通过实验证明,该方法充分利用了图像的彩色信息,能够有效地保护边缘细节,提高检测精度,具有良好的边缘提取效果和边缘连续性。     

基于自适应方向导数滤波器的彩色边缘检测

传统彩色边缘检测算法在提高边缘检测准确性时可能将噪声检测为边缘,而在提高噪声鲁棒性时会将部分边缘当作噪声进行抑制,导致部分边缘信息丢失。为解决传统彩色边缘检测算法在边缘检测准确性与噪声鲁棒性之间的矛盾问题,提出一种基于自适应各向异性高斯方向导数（ANDD）的彩色边缘检测算法。通过彩色图像的微分自相关矩阵构建反映边缘类型的度量准则,以自适应地确定每个像素处ANDD滤波器的形状,从而准确提取不同类型的边缘特征,采用ANDD滤波器组对图像进行平滑处理,提取在三个通道上的ANDD特征。在此基础上,利用奇异值分解得到最优融合权值,并融合三个通道的ANDD特征,以增强彩色边缘强度。实验结果表明,该算法在无噪声和含噪声环境下的Pratt品质因子分别为0.849 6和0.791 4,与彩色Canny、RCMG-MM和FRPOS算法相比,在保持较高边缘检测准确率的同时具有较优的噪声鲁棒性。     

彩色漫画轮廓提取研究

结合漫画图像的用色特点,提出一种彩色漫画图像的轮廓提取方法。对彩色漫画图像根据其颜色信息进行区域的划分,并利用彩色形态学方法进行边缘检测,两者相结合消除噪声和提取出目标轮廓。实验结果表明该算法对彩色漫画轮廓提取效果明显,并能更好地抑制噪声。     

基于颜色直方图匹配的色彩传输

色彩传输就是将一幅图像P的色彩特征传输到另一幅图像P',使之具有P的色彩特征.色彩传输有广泛的应用,包括医学数字图像处理和图像的艺术风格处理等等.设计了基于颜色直方图匹配的色彩传输算法,使P'的色彩对应P的与它最邻近同时面积足够大的色彩.实验结果表明本算法简洁有效,能生成令人满意的色彩效果.     

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。     

HSV颜色空间的彩色图像数字水印算法

提出了一种新的基于HSV颜色空间的彩色图像数字水印算法.该算法采用彩色图像作为水印嵌入到原始彩色图像中.算法根据HSV颜色空间的特点,首先将RGB格式的彩色水印图像转换到HSV颜色空间内,然后分别将水印图像的H、S、V三层进行分块DCT变换,对每一个子块保留左上角的系数,将其它的系数替换为0,得到嵌入矩阵,使得嵌入的有效信息大为减少.再将原始彩色图像转换到HSV域内,对原始图像的H、S和V平面进行分块DCT变换后,将变换后的H、S、V层水印信息分别嵌入到原始图像的H、S和V层变换后的中频和低频系数中,最后通过DCT逆变换和颜色空间转换,将嵌入水印的图像转换成RGB的图像,得到嵌入水印的图像,完成水印的嵌入过程.水印图像小于载体图像,利用冗余嵌入提高了水印的鲁棒性.     

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。     

计算机彩色模型在图像显示与分割中的应用

本文提出了基于彩色模型的灰度图像彩色显示与分割的方法,该方法将ＲＧＢ,ＨＳＶ和ＧＬＨＳ这几个彩色模型用于图像彩色合成显示并首次用于灰度图像分割中,彩色合成利用图产强方法并考虑到人眼对彩色的分辨率以及视觉特性,不仅增强了图像的内容,而且给予图像合理的彩色显示,使图像易于分析并且具有好的视觉效果。     

一种利用颜色信息的车牌字符分割新算法

汽车牌照自动识别系统中由于拍摄得到的字符模糊经常造成分割效果不佳。通常采用的灰度处理方法也丢失了很多颜色信息。本文提出一种基于模糊神经网络的算法，充分利用车牌的颜色信息，根据车牌底色对不同分量进行加强，直接对彩色车牌进行字符分割。实验结果表明，该算法是有效的，尤其是对车牌上汉字的分割效果较以往算法有明显提高。     

基于色彩的图像数据库检索方法的研究

文中论述了基于色彩的图像检索方法,对色彩空间的选择、彩色聚类方法、色彩直方图的距离、以及基于图像分割的色彩直方图等方面进行了详细的论述;为提高图像检索的效率和精度,采用了多阶段相似比较的方法。     

一种自动分割图像颜色的算法

图像颜色分割是图像处理的一项技术。本文提出一种基于直方图采用磨光技术的自动分割图像颜色的算法。通过给定图像的颜色数，经过磨光算法处理，自动确定图像的中心色及分割限，准确地归并图像颜色。此算法可适用于黑白或彩色图像的处理。     

一种基于颜色的图像表示及全局相似检索技术

基于内容的图像检索是当图像数据库领域中的一个研究热点,给出了一种描述图像视觉特征的图像表示方法,并据此计算图像之间的全局相似度,首先,通过对彩色空间的分析,提取图像中的颜色不变量,然后在频域内对这样的颜色信息进行分析,对频域分析的结果进行K-L变换,变换后的低维向量即为图像的颜色表示,在此基础上,也讲座他图像的相似度量以及相应的图像检索技术,并给出了实验结果和图像检索性能的评价。     

面向内容检索的彩色图像分割

稳健有效的图像自动分割是面向内容图像检索中的一个重要问题，适应内容检索的需要，提出了一种融合颜色，纹理特征，采用特征聚类的彩色图像分割新算法，该算法采用线性加权方式融合颜色，纹理特征，并依据图像功率谱分布自适应确定融合权值，它采用提出的基于编码代价的自淬火（self annealing)方法对特征空间聚类，该聚类算法具有可自动确定类别数目，对初始聚类中心选择不敏感的优点，将新算法有于分割多幅自然图像，实验结果证明了算法的有效性。