基于颜色恒常性的彩色图像分割方法

针对图像处理及机器视觉领域中,光照不均匀而导致错误图像分割的问题,提出依据颜色恒常性原理进行图像分割的方法。利用颜色恒常性原理及ISODATA聚类分析方法保持在不同光照条件下颜色判断的一致性,消除照明位置及光照强度的影响。实验结果表明,该方法能够有效抑制因照明条件而产生的错误图像分割现象,与传统的基于边界及区域增长的图像分割方法相比,本方法具有更好的彩色图像区域分割效果。     

浅谈标志的设计方法

标志是现代经济的产物。作为企业的无形资产,它也是传递企业综合信息的一种良好媒介和平台。本文以标志的特征作为出发点,结合不同行业的特点,探讨了进行企业标志设计时所要遵循的原则和表现手法,同时也对设计过程中颜色运用和调配作了深入的分析。     

北方蒙古栎植物染色应用研究

文中主要研究北方蒙古栎不同部位的染色性能及应用,探讨了萃取次数、媒染剂、染色方法对丝织物颜色特征值的影响,并将蒙古栎绿干叶、橡子壳及橡子应用于丝、毛、棉、麻织物的染色,测试染色后织物的色谱及耐皂洗和耐摩擦色牢度。结果表明,蒙古栎7种不同部位单宁含量不同,对丝织物显色效果为:绿干叶黄干叶橡子壳橡子三合一橡外壳树枝,染液提取次数2次为佳。蒙古栎绿干叶、橡子壳及橡子所染丝织物皂矾后媒染价值最大,呈黑灰色调,其次是白矾前媒染,呈灰黄色调;最后是直染法,呈浅灰黄色调;蒙古栎绿干叶、橡子壳及橡子对不同织物媒染显色效果优劣依次为毛织物、丝织物、麻织物、棉织物,色谱范围略有区别,其中丝织物综合效果最好,且不同染色方法下织物耐皂洗色牢度及耐摩擦色牢度均可达到3级及以上。     

微小型光纤光谱仪

光谱学是测量紫外、可见、近红外、红外波段光强度的一种技术。光谱测量的应用范围非常广泛，可用于颜色测量、化学成份的浓度测量及电磁辐射分析。     

基于FPGA的图像自适应AWB系统设计与实现

为了解决常见自动白平衡(Auto White Balance, AWB)方法的场景适应能力不足且实时性较差等问题,提出了一种基于颜色通道直方图重构的自适应AWB方法,并使用现场可编程门阵列(FPGA)对所提出的算法进行硬件电路实现,在校正图像白平衡的同时也确保了系统高速实时处理图像。首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)处理来提高图像对比度,然后对图像进行灰度级区间的通道分区统计,对不同场景类别的图像采用颜色直方图匹配或平移的重构方式做自适应处理。实验结果表明,该算法在处理图像白平衡时,相比基于光源估计的AWB算法,色温校正准确率提高了14%,对不同色彩场景有更好的适应性,具有实时处理能力。     

基于颜色空间映射的自适应足球机器人视觉系统

为了解决足球机器人比赛中视觉信息检测问题,给出基于嵌入式多处理器体系结构的视觉系统框架,并研究了一种自适应阈值目标分割方法。该方法将视觉系统采集的图像从YCbCr颜色空间转换为一维颜色映射图像,并提出基于竞争学习的空间映射方法。同时使用小波变换方法来平滑颜色映射空间直方图和降低阈值搜索维数。然后使用基于映射图像直方图动态搜索阈值的方法来分割图像。最后,通过实验表明研究的视觉系统的有效性,能够实时准确地完成视觉处理任务。     

基于共生矩阵和颜色特征的墙地砖缺陷自动检测的研究

该文提出了一种用于墙地砖自动缺陷检测的新算法,该算法综合了颜色的空间分布信息和比例分布信息,应用共生矩阵纹理特征与颜色统计特征构造一个判断矢量,能对复杂纹理的多色墙地砖进行各种缺陷检测,实验证明该算法是有效的。     

基于神经网络和综合特征的车牌定位算法

文中提出一种基于神经网络．利用车牌颜色、字符分布特征来提取车牌的算法。与以前的神经网络定位车牌不同的是,本算法是用二值化后每个8-连接对象作为网络的输入。这样可以减少训练样本数目．有针对性地训练噪音。实验证明本算法对于复杂背景的车牌有较好的提取效果,并且有较快的执行速度和较好的鲁棒性。     

错误提示，别跑!

提问前Eric S.Raymond在《提问的智慧》中(汉化版本:http:// community.csdn.net/IndexPage/ SmartQuestion.aspx)说道:"我们只是毫无歉意地敌视那些提问前不愿思考、不做自己该做之事的人。"他的意思是,遇到问题应该自己先努力想办法解决,比如尝试自己搜索互联网寻找答案。     

一种对光照变化鲁棒的移动目标前景提取方法

运动目标前景提取是对其进一步分析如特征提取、行为分析等的基础。RPCA(鲁棒主成分分析)分解可以得到较为完整的目标前景,但该方法对光照变化敏感,容易导致误检。利用Lab颜色空间中a,b通道对光照变化不敏感的特点,可以提高基于RPCA分解的前景提取方法对光照变化的鲁棒性,首先对图像L,a,b通道分别进行RPCA分解得到稀疏前景,然后利用大津阈值分割各通道二值化前景并采用种子点填充技术融合不同前景,最后利用形态学滤波优化融合结果提取准确的运动目标前景。实验结果表明,该方法可以在复杂背景下准确提取运动目标前景,且能有效克服光照变化的影响。