基于时序上下文的视频场景分类

以传统的词袋模型为基础,根据相邻镜头关键帧之间具有相关性的特点提出了一种用于视频场景分类的模型。将视频片段进行分割,提取关键帧,对关键帧图像归一化。将关键帧图像作为图像块以时序关系合成新图像,提取新图像的SIFT特征及HSV颜色特征,将图像的SIFT特征及HSV颜色特征数据映射到希尔伯特空间。通过多核学习,选取合适的核函数组对每个图像进行训练,得到分类模型。通过对多种视频进行实验,实验结果表明,该方法在视频场景分类中能取得很好的效果。     

两种改进小波算法的卫星多波段数据融合

本文采用两种改进的算法:基于HSV的小波融合算法(HSV-WT)、基于区域特征的自适应小波包融合算法(AWP)分别对多光谱LandSat TM数据与全色SPOT-5数据、TM数据与ERS-2的合成孔径雷达SAR数据进行融合.融合结果表明两种改进算法融合后的数据在保持光谱信息和提高空间细节信息两方面均得到提高.当应用两种方法对同一组数据进行处理时, AWP的性能参数优于HSV-WT.这两种算法相对传统小波算法,能克服对高频信息处理的缺陷,突破待融合数据的分辨率比值限制,实现分辨率之比非2n的数据融合.     

基于Radon变换和HSV彩色模型的倾斜车牌校正

倾斜车牌校正是车牌识别系统中字符分割前的必要步骤。车牌的倾斜方式可以分为水平倾斜、垂直倾斜和混合倾斜。采用Radon变换来检测倾斜车牌的水平和垂直倾斜角,首先对倾斜车牌进行水平校正,然后基于HSV彩色模型对车牌区域颜色进行提取,进而去除非车牌区域的干扰,最后运用仿射变换对图像进行垂直校正。     

结合阴影抑制的混合高斯模型改进算法

混合高斯模型背景法作为运动目标检测的一种经典方法,已经广泛应用于智能视频监控系统中。但是,传统的混合高斯模型背景法容易将阴影误检测为运动目标的一部分。因此,针对该方法在区分阴影和运动目标方面的不足,提出了一种将混合高斯模型背景法和HSV空间阴影抑制相结合的运动目标检测算法。这种改进算法首先将颜色空间转换到HSV空间,初步提取运动目标,然后再利用阴影的灰度值比背景中的灰度值小,而前景的灰度值比背景中灰度值大的特性,检测出运动目标中的阴影。实验结果表明,这种改进的算法明显提高了检测效果,有效抑制了阴影对运动目标检测的干扰,算法实时性也较好。     

基于双目视觉的机器人目标定位与机械臂控制

为了更好地与复杂多变的非结构化环境进行交互,完成对目标物体的识别和抓取,提出了一种应用于服务机器人平台的基于双目视觉的仿人机械臂控制方法.文中首先用D-H方法对机械臂进行建模,并对这个模型做了改进,给出了一种更加简便的3+1自由度仿人机械臂的逆解算法,采用基于双目视觉与颜色分割的目标识别方法;然后根据识别出的目标三维坐标信息控制机械臂完成抓取任务;最后,本方法在家庭服务机器人上得到了验证,机器人能够完成对目标物体的识别和抓取动作.     

HSV自适应混合高斯模型的运动目标检测

在目前的计算机视觉应用中,从视频序列中提取出运动目标是一个研究热点。针对传统方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动目标且运算量较大的问题,根据HSV颜色空间的特点,提出了一种基于HSV颜色空间的自适应混合高斯背景建模和阴影消除的方法。首先,在传统的混合高斯背景建模的基础上,引入了一种新的混合高斯模型高斯成分个数的自适应选择策略以提高建模的效率。其次,根据阴影在HSV向量空间的特点,融入了一种新的阴影消除方法,以检测出带阴影的运动目标。该方法能够快速准确地建立背景模型,准确分割前景目标。与传统的阴影消除方法相比,该方法可以在不需要设置阂值的情况下,对运动目标的阴影进行很好的消除,有很好的鲁棒性和实用性。     

一种基于边缘信息与HSV颜色空间相结合的阴影检测算法

在基于HSV颜色空间检测阴影的基础之上．针对其存在的问题,即容易把亮度较低的车辆也作为阴影消除．提出一种利用车辆边缘对称性的HSV方法。该方法先对感兴趣区域进行边缘检测．之后在垂直方向上对像素点的个数进行累加．由于车辆两边的边缘轮廓明显．累加值通常最大。以此求得车辆的边缘与对称轴,确定车辆的范围,之后在车辆区域之外采用基于HSV颜色空间的方法进行阴影的消除。实验表明,该方法能有效解决亮度较低的运动目标被检测成阴影的问题。     

使用静态小波变换增强与降噪真彩图像

由于几乎所有真彩图像都不同程度含有噪声,并且含有阴影和明亮光源的图像的动态范围超过了多数电子设备和人眼的感受区域,这就要求真彩图像被增强的同时还能够对噪声进行抑制.因此,在分析了噪声在HSV色彩空间分布的基础上,根据静态小波变换解释的入射-反射模型,提出了一种能够同时增强与降噪真彩图像的方法.实验表明,本方法在明显增强真彩图像的同时,还可以有效抑制图像中的噪声.     

基于HSV的乳腺癌细胞识别方法

乳腺癌是女性致死率最高的疾病之一,严重威胁女性的身体健康。目前,病理医生判断病症等级,仍通过观察病理切片中的增殖细胞个数,具有很大的主观性。本文提出了一种将RGB彩色空间和HSV彩色空间模型结合的方法,采用各分量的色度特征,通过量化分析建立色度特征方程,实现从病理图像中检测识别乳腺癌增殖细胞。经20组乳腺癌病理切片图像验证,准确性达到了94.2%,优于单色彩空间模型方法约4%,本文提出方法能够更精确识别乳腺癌细胞,为乳腺癌细胞识别提供了一种新方法。     

基于中心化Jaccard匹配的SD卡光学字符验证

为了解决安全数码卡(SD卡,secure digital card)表面字符人工验证效率差、准确率低的问题,提出了一种基于中心化Jaccard匹配的SD卡光学字符验证方法,能够实现SD卡表面字符的精密检测与自动验证。首先,提出了一种基于HSV三通道直方图分析的快速验证方法,实现特征显著SD卡图像的准确验证;其次,针对SD卡字符验证精度受光照变化和微小旋转影响的问题,提取V通道图像和变化角度特征,提高HOG特征对光照和旋转变化的抵抗能力;最后,针对相似SD卡字符的验证问题,提出了一种中心化广义Jaccard系数,增强了相似度指标的辨别力,实现了特征相似图像的精密检测。以实际场景采集的数据对所提方法进行验证分析,试验结果表明,该算法准确率达到99.15%,具有很好的实用性和鲁棒性。