田间采摘西红柿计算机识别方法的设计研究

设计了一种实现田间西红柿收获机器人视觉系统的图像识别方法。通过对西红柿图像中目标与背景在不同彩色空间中颜色特征量的统计分析,确定图像分割的颜色特征量。对不同分割算法进行图像分割效果的比较,确定不同采摘期的最佳分割算法,并对分割后的图像进行目标提取及完善,获取颜色、形状特征均符合要求的采摘西红柿较为完整的轮廓信息。经实验测定,对实验样本西红柿目标提取,实验成功率达95%左右,平均用时0.21s。     

自然环境下的柑橘采摘点识别方法研究

针对自然环境中柑橘果实采摘点提取问题,研究对光照变化,亮斑阴影,枝叶、枝条及果实遮挡等干扰因素具有良好适应性的柑橘果实识别、分割和采摘点提取方法.研究了基于卷积神经网络的柑橘识别方法,基于全卷积神经网络的果实分割方法,基于Hough变换的采摘点识别方法.以自然环境下采集的柑橘图像构造训练集训练柑橘识别模型和果实分割模型,并根据实验确定Hough变换参数.实验结果表明,提出的柑橘采摘点识别方法可有效的识别自然环境中柑橘并分割出果实有效区域,可有效提取柑橘采摘点,采摘点识别准确率均值为86.8％.     

基于YCbCr颜色空间的火焰图像分割方法

视频火焰检测对消防安全具有重要的实际意义.火焰颜色信息在视频火灾检测中起着举足轻重的作用,众多学者提出了基于不同颜色空间的多种火焰颜色检测算法.针对目前视频火焰颜色检测算法检测率低、误检率高、适应性差等不足,提出基于颜色空间的火焰图像分割方法.通过研究火焰图像在颜色空间上的分布情况,分析火焰像素对应的Y,Cb和Cr分量...     

基于模糊神经网络的颜色识别方法

针对传统的CIE色度学颜色精确识别与人的颜色模糊感觉的矛盾,提出了一种基于模糊神经网络进行颜色识别的方法。该方法利用传统的色度学中的颜色三刺激的坐标值,结合模糊神经网络的聚类、无限逼近、泛化、学习等特性的优点,从而增加了适合于人的感觉的颜色识别的效果。     

基于颜色相似性度量的弹孔识别方法

针对现有自动报靶系统对弱小弹孔目标识别能力差的缺点提出了一种新的弹孔识别方法。该方法以彩色图像为数据源,在分析弹孔成像的基础上采用颜色相似性概念对弹孔的特征进行描述。然后,以3×3的方形区域为基本的比较单元对射击前后两帧靶面图像的变化情况进行量化表示,并提取出满足人眼识别阈值的区域。最后,依据对弹孔特点的分析结果从这些区域中提取出满足弹孔特征的区域。实验结果表明：和现有方法相比,该方法充分利用了彩色图像包含的丰富信息,对与背景颜色相似程度低于98%的弹孔实现了有效识别,且符合人眼视觉生理特性。     

RGB空间平均颜色矢量法在颜色识别中的研究

目前基于颜色的检索方法很多。引入平均颜色矢量,用平均颜色矢量方法对彩色图像中多个单种颜色目标进行识别。通过计算和分析图像像素与各类训练区的Euclidean距离及各颜色分量平均值和标准差,判断目标颜色相似性,结合Canny算子进行边缘检测,分割图像中的目标。该方法能对RGB值较为明显或颜色分布丰富且部分背景与目标颜色相近的图像进行精确的颜色识别,在番茄色选仿真实验中取得了令人满意的效果。     

基于颜色特征与直方图阈值相结合的田间青椒图像分割算法

通过对青椒RGB模型、颜色因子、直方图阈值的分析,提出了一种颜色特征与直方图阈值相结合进行田间青椒图像分割的方法,该方法无需灰度转换.试验结果表明,该算法能很好地从图像背景中分离田间青椒果实,并较好地保存青椒轮廓信息,分割成功率高于85%.进一步对分割的图像进行平滑,形态学处理,如膨胀、腐蚀等,可以有效消除孔洞现象,有利于对青椒的进一步识别.     

基于TCS230传感器的高精度颜色识别系统设计

采用颜色传感器TCS230与单片机AT89S52设计高精度颜色识别系统平台.分别在3种不同工作条件下,对5种颜色的LED做测试,采用更直观的HSL颜色空间方法分析实验数据,验证系统在不同条件下对颜色识别的准确性.实验结果表明:该系统以白色LED灯调白平衡,在密封和自然光条件下都具有准确的颜色识别性能和良好的抗干扰性.     

基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法

传统的图像阈值分割算法是将彩色图像转换为灰度图像再进行分割。通过分析RGB颜色空间的特点,本文提出基于RGB颜色空间的阈值分割算法,采用新的判定准则,在颜色空间中以立方体取代原来的四面体,直接对彩色图像进行分割。分析和实验证明,改进的判断准则能够克服由于灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。算法适用于目标颜色为黑色的情况,并可以推广到目标颜色为其它颜色的情况。     

用于图像认证及恢复的半脆弱水印算法

提出一种新的用于图像认证及恢复的半脆弱水印算法。该算法的水印生成和嵌入都在原图像中进行,图像认证时不需要原始图像和任何有关水印的附加信息,从而提高了水印的安全性和保密性。实验结果表明,该算法可较好地区分对图像内容的恶意篡改和可接受的一般图像处理,当图像内容被篡改时,可以给出篡改的位置并有效恢复被篡改的内容。     

基于文字RGB颜色变化的脆弱型文本数字水印技术

给出了一种利用文本字体颜色的变化来进行文本认证的方案。通过提取文字的特征,结合用户密钥和哈希技术,该方案将文本信息和用户信息嵌入到待传输文本中。不需要额外传送文本特征值;接受端通过水印的提取以及特征提取等步骤,可以判断文本的完整性和文本的可信性。进一步的,可以定位文本篡改发生的位置。理论分析和实验结果都表明,对于通常的攻击,如果文字级联长度为m,则该方案检测和定位篡改的概率达到了1-1/(26)m。     

基于RS码的二值图像认证及篡改定位算法

用于二值图像内容认证和篡改定位的数字水印技术具有重要的实际价值,但却面临着二值图像像素单一、嵌入容量有限且分布不均匀等问题.根据纠错码--RS码的检错原理,提出一种用于二值图像内容认证和篡改定位的脆弱的数字水印算法.该算法利用二值图像的像素值来构造RS码,通过嵌入其校验码来实现对图像的内容认证和篡改定位,一方面保证了其优越的检错能力;另一方面,具有较低的嵌入负载.经实验证明,该算法能有效地检测出二值图像是否被篡改以及篡改发生的位置.此外,在水印信号的生成和提取过程中使用了密钥,确保了水印的安全.     

基于混沌序列的脆弱数字水印算法

为解决Yeung-Mintzer脆弱水印算法的安全性问题,提出一种基于混沌序列的水印算法。采用混沌序列对Yeung-Mintzer脆弱水印算法进行改进,得到更好的水印不可见性和篡改检测率,同时保留原算法运算速度快、检测定位能力强、盲检测等优点。理论分析和实验结果证明,该算法可以应用于法律证据图像、医疗图像等安全性和图像质量要求高的领域,有效地检测对图像的篡改部分。     

基于整数小波的彩色图像认证水印算法的研究

文章提出了一种基于整数小波的彩色图像认证水印算法,详细讨论了彩色图像认证水印的嵌入和检测过程,通过MATLAB仿真实验,表明算法性能良好,能够达到对高值彩色图像内容的安全认证。     

基于卷积码的数字图像认证

提出一种基于卷积码的彩色图像认证算法。对图像RGB颜色通道的高位比特进行卷积编码,把监督比特隐藏在低比特位中,实现对彩色图像的篡改检测和篡改定位,并保持编码后图像的不可感知性。编码后的图像可以在没有原始图像的情况下,在像素级别上对篡改进行检测和定位,并有一定的图像自恢复能力。实验结果表明,基于卷积码的彩色图像认证算法实现简单、性能可靠,编码后的图像具有很好的篡改检测、定位性能。     

一种安全的基于层次结构的图像认证算法

很多图像认证算法或者篡改定位精度较高,但容易受到攻击,或者牺牲定位精度来提高安全性.该算法利用自定义的层次结构,不但可以抵抗矢量量化(VQ)、黑盒(ORACLE)等各种攻击,满足安全性要求,而且具有很高篡改定位精度.如果一个被篡改的像素在第四层没有被检测出来,也会以将近100%的概率在第三、第二和第一层检测出来.理论分析表明该算法对单像素、2×2像素块篡改的漏报率分别低于0.78%、0.19%,对大于等于4×4像素块篡改的漏报率约等于0.实验结果表明,该算法对图像篡改具有高度的敏感性,而且嵌入的水印具有很好的不可感知性.     

基于数字水印的图像认证技术

伴随着数字水印技术的发展,用来解决数字图像的真实性问题的图像认证技术在近年来发展迅速．它主要包括两大部分：篡改检测与篡改定位．有两种技术手段可供它使用：数字签名和数字水印．该文详细讨论了在设计基于数字水印的图像认证算法时常见的若干关键问题,阐述了基于数字水印的精确认证和模糊认证算法各自的发展过程及其国内外现状,并指出了将来继续努力的方向．     

基于混沌的图像自恢复安全双水印算法

为提高图像自恢复双水印算法的安全性,提出一种基于混沌的安全双水印算法。该算法首先利用混沌映射将双水印信息加密后再嵌入其他图像块的低位,然后结合图像块内容和嵌入在图像块低位的恢复水印信息,利用混沌映射随机生成用于检测图像块真实性的认证数据。理论分析和实验结果表明该算法在保持篡改恢复质量和不可见性的基础上,有效提高了自恢复双水印算法抵抗内容篡改攻击和字典搜索攻击的能力。     

一种图像篡改可恢复的认证水印方法

针对数字图像的篡改恢复问题,提出一种自嵌入的脆弱认证水印方法。提取图像2×2分块的灰度均值,经混沌映射加密、嵌入位平面确定和自同构映射后,作为水印信息嵌入原始图像所有像素的2个最低有效位中。该方法在图像认证时无需原始图像和任何有关水印的附加信息,可实现对细小图像篡改的准确检测定位并恢复到图像分块。实验结果与分析表明,该方法对任意的篡改极其敏感,恢复图像质量较好,安全性能较高。