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针对现有灭火机器人视觉系统的窄视野且检测结果受光照变化干扰的问题,提出了一种应用于大视角全景图像火焰识别且抗光照变化干扰的二分粒度聚类优化的核极限学习机方法.首先,对全景图像建立抗光照变化干扰的颜色模型;然后在该颜色模型下利用经过二分和粒度思想改进的K-means聚类算法分割疑似火焰区域与非火区域;最终提取疑似火焰区域的颜色分量等特征参数作为输入向量来训练核极限学习机(KELM)分类器以提取火焰区域.经仿真研究证明,该算法能快速准确识别全景火焰图像,对光照变化具有良好的鲁棒性,且通用性强. 相似文献
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基于颜色、梯度矢量流活动轮廓及支持向量机实现白细胞的提取和分类 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于图像技术实现白细胞分类的方法。首先,利用彩色图像的信息转换、距离变换和梯度矢量流活动轮廓(GVF Snake)等方法从血液细胞图像中提取出白细胞;然后,利用细胞核在图像中具有较高颜色饱和度的特点,结合数学形态学和GVF Snake方法从白细胞中精确地提取出细胞核。最后,根据细胞的形态、颜色及纹理特征用支持向量机(SVM)对白细胞进行分类。实验结果表明:在上述图像分割的基础上,基于支持向量机分类器的方法对白细胞进行分类,分类准确度能够达到89.6%。与其他传统的分割和分类的方法相比,本文提出的方法具有一定的优越性。 相似文献
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为提高对焊缝缺陷的检测精度,提出采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类的方法对X射线焊缝图像进行分割.选择训练样本图像的灰度、形态学梯度作为训练向量的特征分量对SVM进行训练,得到SVM分割模型后,将测试样本输入分割模型进行分割处理.以气孔缺陷为例,证明了该方法能实现焊缝气孔缺陷的准确分割,与其他分割方法相比,可提高缺陷检测的精度. 相似文献
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针对目前火车死钩检测无法自动实现的问题,提出了一种自然环境下基于颜色聚类和颜色距离的死钩检测方法.根据死钩和车厢颜色的对应关系,使用CCD(charge-coupled device)相机获取现场车厢图像并提取前景区域和背景区域的颜色特征,通过分析该颜色信息的差异来判断车厢之间的连接是否为死钩.首先获取特定区域的颜色信息,然后采用FCM(fuzzy Cmean)聚类算法对颜色信息进行分类得到该区域的单一颜色特征,最后根据HLC(hue,lightness,hromatic)颜色空间和人类颜色视觉的相似关系,计算颜色特征对的NBS(national bureau of standards)颜色距离.利用翻车作业现场火车车厢图像进行检测,实验结果验证了该方法具有对颜色差异的高敏感性和识别的准确性,可以满足实际死钩检测的需要. 相似文献
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白细胞图像的自动分割算法 总被引:2,自引:1,他引:1
根据白细胞核在其饱和度分量S和绿分量G中的分布特点,构造细胞变换图像,提取细胞核,实现白细胞的初步定位.对存在细胞粘连的细胞图像,利用细胞边缘的相位角变化来检测细胞粘连区域并除之,采用线性插值法拟合边缘曲线,得到封闭的白细胞边缘轮廓,最终提取白细胞.本算法可自动分割白细胞,具有很好的分割效果. 相似文献
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首先提出一种改进的局部秩变换(D-LRT)方法,通过计算图像像素的局部秩进行图像变换,根据阈值选取实现低对比度和局部模糊的尿沉渣细胞图像分割。然后提出一种局部直方图统计(LHS)方法提取细胞图像平移、旋转、光照不变特征。该方法通过高斯模糊获取不同尺度下的细胞高斯模糊图像,并利用RIUP-LBP算子获取细胞高斯模糊图像的RIUP-LBP特征图谱,基于距离变换采取由内而外的方式,分层统计细胞高斯模糊图像及其RIUP-LBP特征图谱的直方图,将所有直方图串联作为细胞图像的LHS局部特征。还同时将LHS特征结合图像的几何特征、Harris角点及灰度共生矩阵特征,从局部和全局角度构造尿沉渣细胞图像的特征向量。最后采用支持向量机(SVM)对7类典型尿沉渣细胞图像进行分类。实验结果表明:本文提出的D-LRT方法在低对比度和局部模糊的细胞图像分割中完整度明显提高,提出的LHS方法可以有效地提取7类尿沉渣细胞图像特征,7类细胞图像识别的平均准确率可达到93.0%,平均召回率可达93.2%。 相似文献