一种基于颜色特征的图像分类、检索与约简方法

避开图像相似度大小的定义,通过决策表理论解决图像的分类与检索问题.颜色的特征提取主要依据颜色的面积排序,同时考虑了颜色的空间分布关系.然后基于关系理论,得到一种图像的约简方法.     

一种基于微阵列相机的图像置换技术

本文提出了一种基于3×3微阵列相机所获取的阵列图像的置换技术.本文首先对阵列相机进行标定,然后根据图像数据一致性和相邻像素视差的连续性等约束条件,建立能量函数,再采用图割算法求得视差图,基于视差图生成深度图,最后依据目标物所在的深度层进行目标物置换,实现基于微阵列相机的图像置换功能.本文算法与一般置换技术相比减少了交互工作量,且能有效处理遮挡问题,实验结果表明基于微阵列相机的图像置换技术是切实可行的.     

基于主元分析的相机间颜色校正

针对相机间的颜色校正问题,提出一种新方案以克服因相机所处环境不同而对校正结果带来的影响。利用主元分析确定颜色空间变换关系矩阵,将RGB颜色空间转换到各颜色通道间相关性较小的Lαβ空间,在该颜色空间下,利用图像的颜色统计特性一致性原理对相机间的颜色进行校正。实验结果表明,新方案可有效克服相机所处环境对目标颜色校正的影响,实现较为理想的相机间颜色校正。     

透明类缅甸琥珀颜色的定量分类

为量化缅甸琥珀的颜色, 实现可重复的分级标准, 使用USB2000+光纤光谱仪测量分析了63 颗透明类缅甸琥珀, 利用CIE 1976 均匀色空间, 结合云南省地方琥珀分级标准, 获得了琥珀样品的色度学参数(L^∗、a^∗ 、b^∗),使用SPSS Statistics 23 作聚类分析,结果表明: D65 光源下, 缅甸琥珀色调可分为金珀、茶珀、 血珀、 棕珀, 其金珀的聚类中心为L^∗ = 35. 560, a^∗ = 0. 559, b^∗ = 29. 866; 茶珀的聚类中心为L^∗ =23. 165, a^∗ = - 1. 501, b^∗ = 11. 591; 血珀聚类中心为L^∗ = 27. 442, a^∗ = 5. 132, b^∗ = 14. 161; 棕珀的聚类中心为L^∗ = 22. 170, a^∗ = 0. 346, b^∗ = 19. 189。     

纹理融合新空间关系下颜色的刑侦图像检索

为提高刑侦图像检索的准确率,针对现有刑侦图像检索算法对图像颜色空间信息提取不足以及缺乏对局部纹理描述的问题,提出一种纹理融合新空间关系下颜色的刑侦图像检索算法。该算法通过3级分区划分图像,在计算颜色自相关图的基础上,利用图像块之间的街区距离反映颜色特征的空间关系。同时,使用具有旋转不变特性的局部二值模式(rotation invariant local binary patterns,RILBP)描述算子提取图像的纹理特征。并采用加权相似性度量融合颜色与纹理特征的相似性来实现检索。在刑侦图像库上的实验结果表明,该算法具有较好的检索性能。     

基于TCS3200D的颜色再现与分类

介绍了一种结合新型颜色传感器TCS3200D与微处理器STM32设计的一种新型颜色识别系统.提高了颜色传感器颜色识别的精度与速度,简化了电路,同时也增强了系统扩展性.利用薄膜液晶显示屏TFTLCD显示出红绿蓝RGB值以及该RGB值对应的颜色,实现颜色再现.利用更直观的色相饱和度亮度HSL颜色空间方法分析实验数据来实现颜色分类,给出该方案的软硬件设计以及对该方法的具体应用.实践证明系统设计合理,具有很强的实用性.     

基于成分金字塔匹配的对象分类方法

提出基于成分金字塔匹配(component pyramid matching, CPM)的图像表示方法,将图像块按照颜色进行分层,在每一层中通过优化的方式选取几种颜色的图像块作为当前层次图像的前景成分,其余颜色的图形块作为图像的背景成分。前景成分对应对象的某些区域,能够为图像表示提供弱语义信息。然后,利用相似的颜色选择方法,对每一层背景成分进行再次划分,将其分为下一层前景成分和背景成分两部分。最后将这些成分所表示的直方图连接起来作为图像表示用于分类。试验采用Soccer、Flower17和Flower102 3个图像集进行测评,试验结果表明提出的算法能够得到比较好的分类结果。     

基于二分图最佳匹配的图像检索方法

根据图论中二分图最佳匹配的相关知识提出一种新的方法:先将示例图像与被检索图像同时分成n个子块,将两幅图像的每一子块分别看成是图的一个顶点,子块间的相似度作为权值,从而将两幅图像之间的空间对应关系的确定,归纳成为求二分图最佳匹配的问题.经实验证明:该方法对于同类物体由几何变换和空间变换所形成的图像,有着较高的检索性能.     

基于微阵列相机运动模糊图像的复原

本文提出了一种基于微阵列相机实现运动模糊图像复原的方法.对于3×3微阵列相机拍摄得到的一组阵列图像,首先对其进行多尺度特征的校准和融合;然后用Radon变换得到融合后图像的运动模糊角度和运动模糊长度;最后运用Lucy-Richardson算法去除运动模糊.实验结果表明本文基于微阵列相机的去运动模糊方法要比直接运用Lucy-Richardson方法更能有效地去除运动模糊.     

基于SOM算法的机器视觉颜色识别

针对机器人视觉系统光适应性差的弱点,利用SOM(Self-organizing Map)算法良好的聚类效果,把该算法应用于视觉系统的颜色分类中,使视觉系统具有学习能力去适应环境的变化.仿真结果表明,采用SOM算法的视觉系统颜色识别率有所提高.     

基于改进的Logistic混沌映射彩色图像加密算法

针对彩色图像加密算法需满足加密速度快、Kerckhoff原则、密钥空间大、解密保真度高这4个基本要求,提出了一种改进的具有较大密钥空间的Logistic混沌映射来产生混沌密码序列并在序列异或加密算法上进行改进,通过实验仿真,从直方图、加密效果评价参数、抗剪裁、抗噪声、相关性、密钥空间大小等方面进行了加密效果分析,结果表明该算法可以实现快速地对图像数据流进行实时加解密.     

用于地图自动识别的彩色分类方法的研究

完善的彩色分类方法将大大降低地图自动输入中识别的复杂性．基于模式识别理论和对现有各种彩色特征空间的分析，提出了一种针对地图彩色特点的彩色分类方法．这种方法用于实际的地图处理和描述，将加速地图的自动输入过程．     

基于全向视觉传感器的图像解算方法研究

视觉信息处理是智能机器人研究的一项关键技术.由于传统的视觉传感器存在可视范围小等缺点,为此引入由双曲线旋转体反射镜构成的全向视觉传感器,提出了基于全向视觉传感器的图像解算算法.该算法可以有效地还原全向视觉传感器所获取的扭曲图像,从而实现利用全局性信息进行移动机器人的视觉导航.实验结果表明该方法从原理上是可行的,可以应用到机器人的定位导航中.     

基于HIS颜色空间颜色对的图像检索系统

提出了一种在HIS空间中进行的基于颜色对的图像检索算法.为突出颜色在画面中的位置在内容检索上的作用,算法在HIS颜色空间的上对各颜色分量进行量化,用颜色对来描述图像的颜色特征,定义了基于颜色对的相似度度量,利用图像颜色特征进行相似度匹配和检索.实验结果表明,该算法能比较快速、有效地针对图像内容进行检索.     

基于S、V分量的模糊C均值彩色图像分割算法

针对彩色图像的分割问题,提出一种快速有效的彩色图像分割算法。基于彩色图像的HSV颜色空间,应用快速模糊C均值聚类算法,对彩色图像的S、V颜色分量进行聚类,综合考虑图像中目标彩色个数与得到的聚类中心完成对彩色图像的分割。实验结果表明,与其他彩色图像分割算法相比,本文算法可以准确地分割目标区域颜色不同的彩色图像,背景信息保留较少,运算速度受图像尺寸影响较小,可以得到理想的彩色图像分割结果。     

基于ICC Profile的数码相机图像的颜色再现

基于国际色彩联盟制定的标准-ICC Profile文件来解决色彩在数码相机和显示器间传递时的一致性问题.借助于与设备无关的XYZ色彩空间,建立从数码相机色彩空间到显示器色彩空间之间的颜色转换关系,以实现数码相片色彩在显示器上的真实再现.利用数码相机和显示器的Profile,来检验数码相机和显示器之间的色彩再现效果,取得了满意的结果,证明了该方法的可行性.     

一种基于色彩统计的图像分割算法研究

介绍了一种基于色彩统计的图像分割方法,该方法主要包括两步:色彩量化和区域分割.在第一步中,选择一种基于统计聚类的算法来实现色彩量化.将所有的图像像素以少数对应的色彩标记来代替,进而形成图像级别图.此方法的重点在第二步,对得到的图像级别图做出色彩标记分布和色彩直方图的统计,并据此来寻找种子区域,同时分析图像中的色彩特征,实现种子区域的快速增长和合并.实验结果表明,此分割算法在分割效果和计算时间上均有较好性能,可以将其应用于目前系统稳定性要求和用户需求都较高的图像检索领域.     

基于无限光源模式的数字图像盲鉴别技术

图像篡改通常会破坏自然图像的光照一致性,根据这一特点将光源方向的不一致性作为检测图像篡改的依据。针对在无限光源照射下生成的图像,根据图像的测量强度与计算强度间的误差函数和无限光源模式的约束条件函数,用Hestenes-Powell乘子法计算图像中不同对象和背景的光源方向,并以此判断图像是否被篡改。实验结果表明:本文算法能够有效地计算出无限光源模式下图像中不同对象和背景的光源方向,其正检率已经达到了82.3%。     

基于颜色分布连续性特征的区域合并方法

针对彩色图像中照明引起的过分割问题，根据人类视觉中的颜色恒常特性，提出了利用相邻区域的颜色分布的连续性作为基准进行区域合并的方法．连续性采用区域内像素的马氏距离定义的椭球的主轴方向夹角来表示．实验表明该方法对过分割有很好的抑制作用．     

基于GA-BP神经网络的双目摄像机标定

为克服传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,本文利用遗传算法的全局寻优能力对神经网络的初始权和阈值进行优化,并将其运用到摄像机BP神经网络标定.采用遗传算法构建的神经网络,在不增加网络结构复杂度的情况下,大大提高了样本训练的精度和成功率,保证了网络的泛化能力.实验结果表明,该算法具有较高的标定精度,而且可行.