基于视觉显著图的异性纤维彩色图像分割方法

为实现对棉花异性纤维自动视觉检测系统采集的彩色图像的精确分割,提出了基于视觉显著图的异性纤维彩色图像分割方法.通过计算颜色显著图,实现彩色异性纤维目标的识别;通过计算亮度显著图,实现灰色异性纤维目标的识别;将彩色和灰色目标进行融合,得到全部异性纤维目标.实验结果表明,该方法可以准确分割出异性纤维彩色图像中含有的各种异性纤维目标.通过比较发现,该方法在分割精度上明显优于其它方法,可以实现对异性纤维彩色图像的精确分割.     

局部颜色映射的彩色夜视算法

针对现有基于全局统计信息的彩色夜视算法不能较好保持图像目标色彩恒常性的不足,提出一种简单有效的局部自然彩色夜视算法。首先依据人类视觉系统的中心-环绕对抗结构生成伪彩色融合图像;按照不同颜色特征对伪彩色融合图像进行聚类,分割成不同颜色域,参考自然彩色图像中对应域为与融合图像对应位置像素集合;最后在简化Lab空间实现对应域间的局部颜色映射,将参考图像颜色特征传输至融合图像。实验结果表明,本文方法使得夜视图像获得如白天参考图像般自然、真实的效果,有利于提高场景辨识能力;方法执行速度快,便于实时处理。     

《数据采集与处理》1993年总目次

第1期嗯论与试验研究、图像的视觉加权子带编码一,’张挥关系结构中的神经计算……王继成多传感器数据的高速传送与可靠接收一D竹对称分解法的特殊用途一··”··…….·技术开发·-发动机台架试验测试系统中的数据采集 .’’谢瑞和涂仁发李群芳陈致奎发动机附面层微机测量与控制系统 ·····...·”···-“···一i..”二温明华_语音合成器T砒5220的开发与应用,··…热状态下电机绝缘电阻的自动测试 ··”··……“··.’········……刘继美高分辨率彩色图形的通用拷贝方法...…·研究简报·最佳线性过德器构成的一种…     

一种基于RGB图像的复杂背景下的运动检测方法

在计算机视觉领域，人运动的视觉分析的研究具有广阔的应用前景，实时分割出运动的人体是研究起始的关键。然而由于人运动的复杂性，已有的研究方法对运动的人体和背景加了诸多的限制条件。本文提出了一种新的方法。该方法不对运动的人体和背景做限制，利用基于彩色RGB图像的背景减除法来获取运动人体目标的提取。     

基于视觉感知噪声模型的彩色图像质量评价和彩色图像质量最佳化

建立一种基于人类视觉感知噪声模型的彩色图像质量评价方法用以评价含噪声图像的彩色图像质量。该方法用视觉感知图像质量的质量四参数：信息熵、平均对比度、平均灰度和关键区域图像的标准差,通过实验建立综合的彩色图像质量评价模型,称为最好质量彩色图像评价函数。该函数的最大值对应最好质量彩色图像。该方法的评价结果更符合视觉感知效果。该方法基于图像质量四参数的独立计算,不但不借助于任何参考图像,还能用于评价参考图像质量。如果参考图像质量不够好,还能通过称为ZadehX变换的灰度变换获得最好质量的彩色图像。     

基于自动获取彩色目标的手臂运动轨迹跟踪

将计算机视觉应用于对示教者动作的分析,控制机器人完成动作轨迹的复现,成为机器人智能化的一个研究方向。针对机器人模仿示教者动作的视觉需求,提出一种基于自动获取彩色目标的目标跟踪算法。该算法在L*a*b空间采用k均值聚类算法对彩色图像分类;在HSV空间基于H分量采用直方图门限法识别彩色目标,最后采用camshift算法实现在图像序列中对目标轨迹的跟踪。通过对人体手臂关节点运动轨迹跟踪的实验表明,该算法能自动准确地识别多个彩色目标,并自动生成手臂关节运动轨迹,是机械臂模仿示教者动作的关键技术之一。     

基于特征差异的彩色目标快速识别方法

本文从人类视觉系统识别彩色目标的特点出发,提出一种基于特征差异的彩色目标快速识别方法,从而有效地提高了机器人视觉系统的实时性,并进行了多物体情况下特定目标的识别与动态目标的识别实验。     

四月一日·圣诞老人篇

~~四月一日·圣诞老人篇     

面向视频感知的静电力触觉渲染方法

针对视觉障碍的人获取视频等数字媒体信息受限的问题, 为扩展视频等数字媒体信息的触觉感知通道,提出一种面向视频感知的静电力触觉渲染方法。首先,采用基于像素点的视频帧处理算法,根据手指触摸位置获取当前视频帧的目标像素点,然后将目标像素点彩色信息从RGB模型转换为HSI模型,利用像素点色调分量来映射静电力激励信号频率参量,结合像素点亮度和饱和度分量来映射静电力激励信号幅度参量,合成静电力触觉激励信号,实现对实时视频的触觉渲染和感知。最后,设计动态色彩感知实验和亮度辨识感知实验,结果表明,该方法可实现对视频中物体信息的触觉感知,动态识别平均正确率达90.6%,色彩辨识平均正确率达69.4%,亮度辨识平均正确率达80.0%,所提方法能有效提取视频中的动态特征信息,增强视频触觉渲染的实时性。     

基于模糊核聚类的图像SVM分类辨识

提出一种结合特征场和模糊核聚类支持向量机的图像分类辨识方法。首先,构造符合人类视觉特性的图像彩色和纹理特征数据场,一方面,引入新阈值,建立图像纹理特征;另一方面,在图像彩色特征上,对能够引起注意的像素区域的像素点进行加权处理,并使用彩色空间分布离散度来描述彩色的空间分布。其次,采用模糊核聚类支持向量机对图像进行分类研究。在使用特征空间时,不仅考虑了样本与类中心间的关系,还考虑了类中各个样本间的关系,以模糊连接度来度量类中各个样本间的关系,并以二叉树方式构造子分类器。实验结果表明,该方法可以获得较好的图像分类效果。     

基于Gabor小波的目标跟踪方法研究

针对利用Gabor小波进行目标识别的过程中参数序列过多的问题,提出一种新的参数组合选取原则.该方法利用Gabor小波参数特性,配合能量函数构成图像的特征点集合.同时提出了基于统计模型的自适应非线性滤波算法,以弥补基本统计模型下卡尔曼滤波算法的缺陷,配合Gabor小波特征点集合能够大大减少特征点序列过多所造成的算法耗时问题.仿真和实验表明,该算法可广泛应用于各种图像目标识别与跟踪的系统中,并具有良好的图像目标识别能力.     

亮度补偿变换矩阵的颜色恒常性算法

颜色恒常性是计算机视觉的重要研究方向,旨在准确识别目标的真实颜色而不受场景光源变化的影响。目前提出的多种颜色恒常性算法,使用传统的Von Kries 对角变换矩阵对图像的估计照明进行校正,对低照度和强光照射条件下采集到的图像处理效果比较差。根据图像形成的数学模型和光学原理提出了亮度补偿对角变换矩阵的颜色恒常计算方法,该方法对图像颜色校正的同时根据图像像素亮度变化对图像的亮度进行补偿。通过采用多种颜色恒常性算法进行实验验证,该方法能够有效地校正低照度和强光照射图像的颜色、对比度和亮度,从而增强了图像的视见度。     

一种用于彩色图像目标识别的自适应阈值分割方法

机器人视觉系统利用颜色、形状等信息来识别环境目标，但是难点在于识别的鲁棒性和实时性的保证。采用移动机器人做平台，提出一种基于颜色学习的实时目标识别系统，并提出了一种目标颜色学习和分割算法，该算法基于自适应阈值分割图像，考虑环境的光照变化进行调整，改善了系统的实时性和鲁棒性。     

Adaptive target recognition

Target recognition is a multilevel process requiring a sequence of algorithms at low, intermediate and high levels. Generally, such systems are open loop with no feedback between levels and assuring their performance at the given probability of correct identification (PCI) and probability of false alarm (Pf) is a key challenge in computer vision and pattern recognition research. In this paper, a robust closed-loop system for recognition of SAR images based on reinforcement learning is presented. The parameters in model-based SAR target recognition are learned. The method meets performance specifications by using PCI and Pf as feedback for the learning system. It has been experimentally validated by learning the parameters of the recognition system for SAR imagery, successfully recognizing articulated targets, targets of different configuration and targets at different depression angles.     

基于感兴趣区域的彩色图像检索

随着图像信息的大规模应用,图像检索具有越来越重要的应用价值.基于内容的图像检索成为今年来的研究重点.提出一种基于感兴趣区域(ROT)和颜色一纹理特征的联合彩色图像检索新方法.采用此方法,将图像经由对图像进行小波变换,得到小波变换域的颜色局部能量,进而得到图像分割后各区域颜色和纹理综合特征,并采用用户定义感兴趣区域即ROI(Region-of-Interest)对相似度进行修正.实验结果证明,该方法能够快速有效地得到图像特征和图像中的感兴趣物体,取得很好的检索效果.     

基于人眼视觉特性的DCT域彩色图像的信息隐藏

在MATLAB环境下实现了基于人眼视觉特性的DCT域彩色图像的信息隐藏.经过对DCT变换的特征分析,选用载体图像DCT系数的中频部分作为待隐藏图像的DCT系数.实验结果表明,嵌入隐藏信息后的两幅图像在视觉上人眼无法分辨,算法具有良好的隐秘性和较强的鲁棒性.     

纺织品检验中视觉平台的构建

针对目前纺织品外观检验主要采用人工检验的各种问题,研究了一种基于机器视觉技术的纺织品检验方法,介绍了机器视觉检验的工作原理,叙述了图像采集平台和图像处理的设计思路。通过基于机器视觉的生丝黑板检验系统的实际案例分析,表明机器视觉在纺织品检验中具有广泛的应用前景。     

基于双目立体视觉的机械手精确定位系统

在机械手执行任务的过程中,控制机械手定位到目标位置是一个非常的机械手自动定位系统设计方法,由双目立体视觉系统根据目标物的二维图像计算出目标物的三维坐标,然后根据此三维坐标去控制机械手自动运动到目标位置.实验表明该系统能提高排爆机器人机械手的易操作性,大大提高了机械手的性能     

基于色彩传递与扩展的图像着色算法

色彩的不均匀一直是色彩传递算法中没有解决的问题。一些传统的算法只是单独依靠像素点的匹配来进行色彩传递,难以保证处理后图像色彩在空间上的连续性,即某些像素点的色彩和它周围的色彩反差较大。针对此问题,提出了一种基于色彩传递与扩展的图像着色算法,先利用传统的色彩传递方法,在lαβ空间对灰度目标图像进行局部上色,然后再利用色彩扩展的算法,对其他未经过上色的区域进行色彩扩展,完成整幅灰度目标图像的自动彩色化过程。实验得到了色彩细腻均匀的结果图像,验证了算法的实用性。