基于光照补偿和颜色统计的汽车牌照定位方法

基于车牌颜色相对固定,亮度易受光照条件影响的特点,提出一种车牌定位方法.把车辆图像从RGB空间转换到HSV空间,利用同态滤波对亮度分量进行光照补偿,保持色度和饱和度不变;转换回RGB空间,基于颜色统计进行车牌定位.实验结果表明,对于常见的蓝底车牌,该方法不仅能够实现光照不佳、背景复杂车辆的准确车牌定位,而且还能实现包括接近车牌颜色的各色车体的准确车牌定位.     

基于视频检测和颜色的车辆牌照提取方法

车辆牌照的快速提取是牌照识别技术实用的基础。本文给出了一种利用视频检测方法和车牌彩色信息快速提取车辆牌照的方法。该方法的主要思想是通过设定牌照检测区来检测并获取牌照的预定位区图像,然后选取合适的颜色空间将预定位区彩色图像直接转换为二值图像,再用空间聚类技术进行滤波消噪,最后利用二值图像的水平垂直投影来分割提取车牌区域。     

基于CIE YU''V''的瓷砖颜色色差检测技术

为实现瓷砖颜色分级的自动检测,提出一种基于CIE YU'V'空间的色差计算方法.该方法将数据从RGB颜色空间转换CIE YU'V'均匀颜色空间,利用U'、V'分量计算标准瓷砖与被测瓷砖的色差.通过对总体平均色差和小区域窗口色差进行分析,确定瓷砖颜色等级.该方法对颜色匀度及缺陷具有一定的检测效果.     

基于单目视觉的车牌快速定位方法

提出了一种基于颜色空间理论和形态学结合的方法。首先对图像进行颜色空间转换,按要求提取出需要的特征颜色区域,再对颜色特征区域进行检测,对边缘进行灰度统计,按一定的比例进行筛选,并利用前方车辆位置变化的特点,对下一次车牌可能出现的区域进行粗定位,利于下一次更快速的定位。应用该算法对100幅车牌图像进行定位,定位准确率达90%,速度均在0.1s内。     

高速公路禁令标志检测与跟踪*

利用高速公路禁令标志具有的特定颜色和形状,介绍一种高速公路禁令标志检测和跟踪的方法。检测采用颜色和形状相结合的方法,先将RGB空间转换为HSV空间,利用色调和饱和度融合的方法提取红色,然后利用改进的区域特征参数提取法进行圆形检测并定位。跟踪采用改进的卡尔曼滤波器方法,在图像帧中进行多目标跟踪。对采集的视频实验,取得了较好的检测跟踪效果。实验结果表明,此方法能较准确并快速地检测禁令标志。     

基于图像矩的驾驶员面部椭圆拟合定位

基于人脸类似椭圆的特性,提出一种基于图像矩的驾驶员面部椭圆拟合定位方法.该方法利用肤色信息对驾驶室采集的彩色图像在颜色空间进行快速分割的基础上,利用图像矩拟合驾驶员面部椭圆,从而准确的定位跟踪驾驶员的位置,有效的降低了驾驶室的复杂背景、驾驶员各种面部姿态、表情对人脸检测定位的影响,同时也避免了常用椭圆拟合方法计算量大的不足.实验与仿真表明该方法具有快速、稳健和姿态不敏感的特性.     

道路交通标志检测分类方法的研究

研究了道路交通标志检测分类问题,针对颜色定位检测交通标志的缺陷,提出了一种基于形状边缘定位和颜色判别的交通标志检测分类方法。首先将原图像从RGB色彩空间转换到HSV,在饱和度S通道上用Canny算子检测边缘,计算边缘的形状参数(圆形度、矩形度以及推广得到的正三角形度)以判定边缘形状,定位出标志的位置;然后采用修正的HSV色彩空间分割模型判别标志颜色以进行分类,分类过程中筛除了非标志区域。实验证明,该方法具有良好的检测分类效果。     

JPEG2000中可逆颜色变换探讨

为了实现彩色图像的完全可逆压缩,通过分析目前彩色图像压缩需要进行色彩空间转换的必要性,并在JPEG压缩标准的可逆颜色空间转换研究的基础上,指出了JPEG2000压缩标准中可逆颜色空间转换公式中所存在的一些问题。文中主要对JPEG2000中颜色空间I0I1I2和Y0Y1Y2的可逆变换,利用提升的方法给出了从整数到整数的完全可逆变换过程。从而为JPEG2000压缩标准中完全可逆图像压缩中色彩空间转换提供了一种简单而有效的实现方法。     

基于多颜色分量的尿常规自动检测

针对手机终端进行尿常规自动化检测问题,提出一种基于多颜色分量的尿常规检测试纸图像处理算法.对HSV颜色空间中的S分量以及RGB颜色空间中的各个颜色分量执行阈值分割,实现试纸定位,通过透视变换算法做角度校正;使用颜色直方图与投影法对待检测色块进行分割;基于HSV颜色空间建立标准颜色库,将分割后的图像与标准颜色库中的图像利用欧氏距离进行颜色识别.实验结果表明,该方法可以有效地实现尿液试纸条图像分割与检测.     

基于混合高斯模型和帧差法的吸烟检测算法

提出一种快速有效的基于混合高斯模型和帧差法的视频吸烟检测技术。利用混合高斯模型获取准确的背景,通过帧差分法对连续两帧的灰度图像序列进行绝对差运算,与背景相减获得运动目标区域;根据改进的转换模型将稀薄烟雾图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,对其颜色特征提取并进行分析,进一步将稀薄烟雾区域从运动目标区域中分离出来。实验结果表明,该技术不易受到周围环境的限制,灵敏度高、适用范围广。     

基于彩色人脸图像的信息融合与识别方法

图像的彩色信息进行图像识别并有效地降低因利用颜色信息所带来的计算量大幅增加问题,提出了一种基于彩色图像的监督近邻保留嵌套的人脸识别方法,通过对图像的彩色信息进行信息融合并利用监督近邻保留嵌套算法来提高人脸识别的效率。首先,采用Gabor变换分别对彩色图像的每个彩色分量图提取Gabor特征;然后采用典型相关分析对所提取的Gabor特征进行特征融合,并采用监督近邻保留嵌套算法对高维彩色图像特征进行降维;最后,采用最近邻分类器对图像进行分类。实验基于XM2VTS和FRAV2D彩色人脸数据库,采用主成分分析、线性判别分析以及监督近邻保留嵌套对基于灰度图像的Gabor特征和基于彩色信息融合的Gabor特征进行降维,其结果说明多信通彩色图像融合技术与监督近邻保留嵌套结合的方法可以显著提高识别系统性能。     

基于光照不变感知特征的打火石检测识别

为了在生产过程中确定打火石的方向,提高打火石安装定位的效率,根据打火石圆柱状外形及两端面的颜色特征,使用特定的棋盘形工装定位装置对打火石进行定位,并利用彩色机器视觉技术对打火石的端面颜色进行检测识别。为了准确识别出打火石的品红色端面,在拮抗色感知特征基础上,针对现场环境中光线不均等问题,进行了光照不变的拮抗色感知特征变换,降低了光照不均对检测结果的影响。对于打火石另一端面银白色特征,根据其高亮的特性,采用Otsu自适应阈值法进行分割,并在颜色通道的统计基础上,对银白色特征提取过程进一步进行约束。实验结果表明,采用光照不变的拮抗色感知特征提取算法以及阈值分割相结合的方法,能够有效对打火石的端面颜色进行识别,在不出现误检的情况下,品红色端面的识别准确率为99.87%,银白色端面的识别准确率为99.62%,满足了打火石视觉检测识别系统的性能要求。     

基于小波分解和K2DPCA-2DLDA的手背静脉识别

提出了一种基于小波分解和二维主成分分析-二维线性判别式分析(K2DPCA-2DLDA)的手背静脉识别方法,选用db4小波基对原图进行小波分解。对其低频子图进行K2DPCA映射获得低维空间特征,通过对此低维空间特征进行2DLDA变换得到最终特征表达,利用最近邻法则进行了分类。实验结果表明,该方法能提高手背静脉识别率,有效减少识别时间。     

基于PCA特征基压缩传感算法的人脸识别

针对人脸识别对遮挡、表情和光照的鲁棒性问题,提出基于PCA特征基压缩传感算法的人脸识别方法。利用双向二维主成分分析提取图像行列2个方向的特征并进行降维,建立反映人脸特征投影矩阵,作为压缩传感算法的超完备基。通过求解最小化l1范数,寻求图像在该超完备基上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构各类图像,求取测试图像与各类重构图像的最小残差进行分类识别。实验结果表明,该方法在较低的人脸特征维数下具有较高的人脸识别率,能有效提高人脸识别对遮挡、表情和光照的鲁棒性。     

自适应三维形变模型结合流形分析的人脸识别方法

为了在人脸姿态和表情归一化后减少人脸外观的信息损失,提出自适应三维形变模型(3DMM)结合流形分析的人脸识别方法。首先,描述人脸姿态变换引起的2D和3D坐标的不对应性,提出自适应3DMM拟合方法;然后,通过三维变换来保留尽可能多的身份信息,将整个图像网格化映射成3D对象,姿态和表情的归一化保证了变换的稳定;最后,利用多流形判别分析计算流形与流形之间的距离,并利用最近邻分类器完成识别。在Multi-PIE,LFW以及自己采集的数据库上的实验验证了所提方法的有效性,在3个数据库上的识别率分别高达99.8%,95.25%,98.62%。所提方法显著改善了人脸识别性能,在约束和无约束环境下均优于其他几种较新的识别方法。     

纹理图象亮度阈值法提取SAR图象居民地

由于微波辐射的复杂特性，从合成孔径雷达图象上提取类似于居民地复杂结构的目标物的研究仍处于探索中．通过研究居民地对合成孔径雷达(SAR)的微波散射特性，分析居民地在SAR图象上的纹理特征，综合利用纹理分析、模式识别和颜色空间变换技术，提出了一种新的提取雷达图象上居民地的方法．该方法在共生矩阵纹理分析的基础上，选取3个合适的特征分量合成彩色纹理特征图象，再通过HIS变换获得亮度分量，使用亮度阈值分割图象来提取出居民地．此方法的特点是，其受雷达系统影响较小，适应性较强，以二值图象的形式记录居民地的提取结果．试验表明，利用此方法在SAR图象上提取居民地具有70％以上的正确识别率．     

在水分胁迫下棉花冠层叶片全氮含量的高光谱遥感估算模型研究

研究利用美国产ASD地物光谱仪,获取新疆北部地区棉花冠层关键生育时期的高光谱数据,采用红边积分面积变量估测棉花冠层叶片的全氮含量,对反射光谱进行一阶微分,应用一阶微分光谱数据,衍生出基于光谱位置变量的分析方法,以红边积分面积(SDr)为自变量,冠层全氮(TN)含量为因变量,做相关分析与处理,构建新陆早6号红边积分面积与冠层叶片TN含量的相关数学模型。研究在不同水处理条件下,对棉花冠层单叶叶绿素含量和单叶全氮含量做相关分析,结果表明:叶绿素含量与TN含量呈显著的正相关(R=0.8723,n=39),叶绿素含量能有效的估计棉花单叶TN含量;红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性,相关系数是0.7394(n=40),利用构建的相关模型可以较为精确地估测棉花两个品种新陆早6号与8号冠层叶片的全氮含量,RMSE分别为0.3859和0.4272。研究认为红边积分面积变量具有预测棉花冠层全氮含量的应用潜力,研究得出利用3边面积变量构造的数学模型对反演作物冠层TN含量有较高应用价值。研究认为,红边位移现象结合红边幅度的变化的研究,用于诊断棉花水分胁迫也是可行的,关键是建立相应合理的诊断指标体系。研究结果证明:①随着棉花的生长发育,叶片的生理生化参数发生变化,冠层的生理生化参数随之发生变化;②.棉花叶片叶绿素含量与叶片的全氮含量相关性显著(R=0.8723,n=38),通过建立数学模型,可以估测叶片中全氮的含量;③由一阶微分光谱衍生出基于光谱“红边”位置变量的分析方法,使我们认识到“红边”的变幅、形状和面积包含了各个波段的信息,这些波段综合产生的变量所构造的模型,为棉花氮素营养参数的估计提供了预测能力;④如果棉花叶绿素含量高,说明水分充足、氮代谢旺盛,植株处于生长旺盛时期,红边向蓝光方向发生了位移。利用红边位移现象结合红边幅度的变化的研究,用于诊断棉花水分胁迫也是可行的,关键是建立相应合理的诊断指标体系。     

形状的全尺度可视化表示与识别

目的 视觉目标的形状特征表示和识别是图像领域中的重要问题。在实际应用中,视角、形变、遮挡和噪声等干扰因素造成识别精度较低,且大数据场景需要算法具有较高的学习效率。针对这些问题,本文提出一种全尺度可视化形状表示方法。方法 在尺度空间的所有尺度上对形状轮廓提取形状的不变量特征,获得形状的全尺度特征。将获得的全部特征紧凑地表示为单幅彩色图像,得到形状特征的可视化表示。将表示形状特征的彩色图像输入双路卷积网络模型,完成形状分类和检索任务。结果 通过对原始形状加入旋转、遮挡和噪声等不同干扰的定性实验,验证了本文方法具有旋转和缩放不变性,以及对铰接变换、遮挡和噪声等干扰的鲁棒性。在通用数据集上进行形状分类和形状检索的定量实验,所得准确率在不同数据集上均超过对比算法。在MPEG-7数据集上精度达到99.57%,对比算法的最好结果为98.84%。在铰接和射影变换数据集上皆达到100%的识别精度,而对比算法的最好结果分别为89.75%和95%。结论 本文提出的全尺度可视化形状表示方法,通过一幅彩色图像紧凑地表达了全部形状信息。通过卷积模型既学习了轮廓点间的形状特征关系,又学习了不同尺度间的形状特征关系。本文方法在视角变化、局部遮挡、铰接变形和噪声等干扰下能保持较高的识别正确率,可应用于图像采集干扰较多以及红外或深度图像的目标识别,并适用于大数据场景下的识别任务。     

基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法

提出了一种基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法.用小波包变换对归一化的虹膜图像进行2层分解,并计算出每个子频带的能量;通过选择具有最大能量值的特征作为小波基特征,以减少进入支持向量机的样本数目和提高识别准确率;最后,用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配.实验结果表明,该方法取得了较好的识别效果.     

基于肤色和行为的色情视频检测

传统色情视频识别方法大多是色情图像识别方法的直接扩展,没有考虑到“行为”这一包含在色情视频中的关键信息。光流上下文直方图能描述运动物体的连续动作,基于此,提出了一种新的用于描述行为的特征——光流上下文直方图（OFCH）,并采用主成分分析（PCA）进行特征降维,得到的PCA-OFCH特征用于训练敏感行为识别器;同时采用基于直方图技术的贝叶斯肤色预测模型对视频中是否含有足够的肤色信息进行判断,以降低对正常行为的误报率。实验结果表明,提出的基于PCA-OFCH特征结合肤色检测能有效地对色情视频和正常视频进行鉴别,为色情视频识别提供了新的思路。