基于L*a*b*空间颜色信息度量的边缘检测

对L*a*b*空间进行分析,提出了一种基于颜色信息度量的边缘检测算法.通过在L*a*b*空间中构造立方体,根据体积变化定义各像素点的颜色信息度量,作为确定各像素点是否为彩色图像的边缘点的判据.该方法综合利用了彩色图像的明度和色度信息,将向量空间的计算以自然的方式转换成了标量的计算.实验证明,与传统的方法相比较,能快速有效地检测出图像的边缘.     

结合两个颜色空间的数学形态学边探测

分析了HSI颜色空间和RGB颜色空间应用于检测彩色图像边缘时的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法。该算法在HSI颜色空间利用字典序给像素向量排序,然后逐对确定膨胀运算和腐蚀运算的像素,在RGB颜色空间利用这对像素计算边缘图像的像素点。实验结果表明,所提出算法检测的图像边缘轮廓清晰、连续平滑,细节丰富,边界完整,时间效率较高。     

基于颜色三角形信息量的彩色图像边缘检测

提出了一种利用构造三角形面积变化来检测彩色图像边缘的方法,它能够充分利用彩色图像中各像素的各个彩色分量,将颜色的向量度量转化为标量度量。与传统的边缘检测算法相比,这种方法检测到的边缘比较清晰,能提高边缘检测的准确性。     

基于对比度增强的彩色图像边缘检测算法

在分析彩色图像边缘的灰度化和漏检问题的基础上,设计了分解基于分量相关的颜色模型的彩色图像得到的颜色分量进行颜色对比度增强的算法。提出了以该算法为基础的彩色图像边缘检测的改进方法,即对增强后的各分量应用梯度算子检测其分量边缘,最后合成为彩色图像边缘。实验结果表明,文中提出的改进方法,能够检测出图像的彩色边缘,具有检测出的图像边缘细节较完整的优点;又由于该方法是基于像素点处理的检测方法,故不必进行颜色模型的转换,具有方法简单、算法复杂度低的优点。     

一种有效的数字图像传感器彩色插值算法

Bayer彩色滤光片阵列在图像采集设备上的广泛使用.使得必须通过插值的方法恢复每个像素点丢失的另外两个通道的色彩值;文中提出了一种有效的彩色插值算法.它以基于边缘检测的插值算法为基础.通过相邻像素的相似性进一步得到更为准确的边缘信息;同时还使用了颜色比恒定原理对另外两个丢失的色彩进行还原;和基于边缘检测的插值算法相比.这种算法可以有效地减少插值错误,同时计算复杂度比较低.满足了实时图像还原的要求;在实验中证明,这种算法是有效的。     

基于颜色和边缘方向的图像检索方法

提出了一种新的图像特征表示方法,首先提取图像的底层颜色信息获取颜色特征值 ,通过对图像中物体的边缘检测计算像素点的边缘方向角度值,并对颜色特征值和边缘方向 角度值进行量化。然后根据相邻像素点之间量化结果的数值分析,为每个像素点建立8维特 征向量。再以中心像素点与相邻像素点间不同的位置关系为基础,为每种位置关系赋予不同 的权重,根据像素点的特征向量计算出图像中每一个像素点的特征值。最后统计图像中具有 相同特征值的像素点个数,形成特征直方图,以此作为图像检索的依据。实验表明本文方法 能够有效描述图像的颜色分布和图像中物体的空间结构,更加细致地记录图像信息,进一步 增强图像之间的区分能力。与其他方法相比,本文方法检索效果更好。     

基于字符边缘颜色多分量信息的车牌定位方法

针对复杂环境下的车牌定位,提出利用车牌字符边缘颜色多分量信息特征的定位算法,分别提取车牌底色像素点和字符色像素点,排除没有字符色像素点相邻的底色纹理像素点。由于字符色与底色的相互影响,字符边缘处色度、饱和度分量都有较窄的范围,可缩小车牌的搜索区域。结果证明该特征有助于车牌的准确定位,可确定车牌颜色,同时运算多在二值图上进行,速度快。     

基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索系统工作效率,以人眼视觉感知特性为基础,结合局部图像相关性,提出一种基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索新方法.该方法计算反映局部区域变化的像素点颜色复杂度,利用颜色复杂度对每个像素点进行加权处理,构造能有效反映视觉感知特性的加权颜色直方图并进行图像检索.仿真实验结果表明,本文算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.     

基于图像颜色纹理的均值漂移分割算法

针对传统均值漂移算法对图像纹理特征不敏感的不足,利用图像纹理特征的独特性,提出了一种基于颜色纹理的均值漂移分割算法.结合欧式距离和高斯函数计算当前像素点与其周围像素点的颜色相似度,再使用Gabor变换提取图像不同方向、尺度上的纹理特征,结合颜色的相似度,对该像素点均值漂移的过程加权.该算法充分考虑了图像纹理的周期性、尺度性以及图像颜色的关联性.实验结果表明,算法对色彩信息不明显的纹理图像有良好的分割效果,也会提高彩色图像分割结果的准确性.分割算法用于大型水上桥梁识别,能够提高桥梁识别率.     

基于边缘连续性的边缘检测算法

针对传统的边缘检测算法抗噪能力弱、弱小边缘难以检测以及边缘图像容易出现断层等问题,本文提出了一种新的边缘检测算法。该方法首先对边缘进行提取,然后进行边缘连接。边缘是图像灰度突变的反应,像素点的梯度以该像素点为对称中心,由对称位置灰度有明显变化的像素点的个数加权得到。对梯度较大的像素点计算其方向,通过像素点方向的连续性进行边缘提取。为了克服边缘图像出现断层的缺陷,利用蚁群算法进行边缘连接 。实验结果表明,该方法有较强的抗噪能力,尤其对椒盐噪声,且可以有效地检测出灰度变 化不明显的边缘。     

基于边缘颜色对的车牌定位新方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题．该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法．首先进行彩色边缘检测，然后以每一边缘点为中心，垂直于边缘方向取一线形窗口，在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色，若是，则保留为候选车牌边缘点；然后进行形态滤波，剥离不符合车牌结构特征的区域，最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域．该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点，综合利用了车牌的结构特征和纹理特征，提高了车牌定位的可靠性．对各种条件下拍摄的163幅含有车牌的图像应用该算法，定位准确率达到98．2％。     

人脸彩色图像光照校正方法研究

对人脸彩色图像的高光和阴影部分进行研究.对于高光区域,利用人脸肤色与像素空间分布特征进行检测,根据在rgb空间中各分量颜色偏移率实现高光区域自动校正,通过边缘拟合方法校正超出显示范围的图像.对于阴影区域,采用Retinex方法进行光照增强.实验结果表明,该方法处理速度快,且能提高图像对比度.     

字符边缘颜色与逻辑在车牌定位中的应用研究

针对复杂背景下的车牌定位问题,提出了一种基于字符边缘颜色与逻辑的快速车牌定位方法。该定位方法将RGB彩色空间中的车牌图像,转换到HSV彩色空间中。根据像素点颜色进行二值化,得字符边缘颜色像素区,同时通过逻辑与,确定图像字符颜色边缘点,最后经纹理分析来定位车牌,解决了目前常用流行算法所不能处理的定位问题。     

一种基于硬件的彩色插值算法

大部分消耗型数字相机都采用单片CCD或CMOS图像传感器,并通过一个彩色滤波阵列来实现,因此在每个像素上只能采集红、绿或蓝一种颜色分量。为获得全彩色图,必须通过插值恢复丢失的色彩信息,通常这个过程被称为demosaicing。鉴于传统方法颜色失真明显,现有方案算法复杂,不利于硬件实现。本文提出一种新的插值算法,引入方向标志位的概念,以及一种平滑的边界检测方案。通过该算法,既可得到满意的插值效果,同时适合数字相机硬件实现,文章最后评估了算法性能。     

基于彩色边缘网格直方图的图像检索方法

边缘是图像局部变化最显著的部分,也是人类理解图像内容的重要线索.本文提出了一种基于彩色边缘特征的图像检索方法,该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图;最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.     

基于语义的手机图像颜色提取方法

为了能够准确提取彩色图像中的颜色区域,提出基于语义的手机图像颜色提取方法。该方法通过语义描述划分颜色区域,采用模糊聚类算法将图像中的像素聚类到各个颜色区域。实验结果证明,该方法在手机中实现了根据语义需求提取某一颜色区域,在对图像的边缘检测和模式识别中具有很高的应用价值。     

基于ECM的彩色套印偏差检测算法

为检测彩色套印图像是否存在偏差及其偏差参数,提出基于边缘共生条件概率矩阵(ECM)的彩色套印偏差检测算法。该算法检测彩色套印图像的边缘信息,在边缘图像中计算ECM,并提取ECM中的极值点。若存在非(0,0)点处的极值点,则原图中存在套印偏差且极值为其偏差参数;否则,原图中不存在套印偏差。实验表明,该算法的检测结果可以精确到像素级。     

一种用于单CCD图像传感器的图像插值算法

由于物理结构的限制,单CCD图像传感器在每个像素位置上只能采集一个颜色分量,其余两个颜色分量只能通过插值的办法得到。提出一种在色差空间进行插值的算法,利用具有比例线性关系的局部颜色特性和局部协方差求得最小均方误差意义下的最优插值系数。所获取的该插值系数具有边缘细节保持性,同时色差空间的插值又考虑了不同颜色分量间的耦合性,因而有效地抑制了图像边缘的模糊和颜色失真。实验结果表明,该算法可获得高质量的插值图像。