基于HSV空间的彩色图像分割

彩色图像分割是彩色图像处理和图像识别的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用。根据HSV颜色空间颜色和亮度无关,将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间,然后经过H分割对绿色信息进行提取得到分割结果。试验表明,这是一种计算高效的分割算法。     

彩色图像SUSAN边缘检测方法

传统的彩色图像边缘检测方法主要是基于灰度图像的,先将彩色图像转化为灰度图像,然后用灰度图像边缘检测方法检测边缘。这些方法利用彩色图像的亮度信息进行边缘检测,没有考虑其色度信息。因此部分边缘不能被检测出来。提出了一种基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测方法。该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后用基于色差的SUSAN算子检测边缘。实验结果表明：此方法能有效地检测出彩色图像的边缘。在保留图像边缘方面,性能优于基于灰度图像的边缘检测方法。     

一种基于CNN的彩色图像边缘检测算法

利用细胞神经网络(CNN)模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息,在RGB彩色空间中用Mahalanobis距离来度量象素之间的差异。为了解决常规边缘提取方法输出二值结果的缺点,采用可以多值输出的CNN来进行彩色图像边缘检测。通过Mahalanobis距离对灰度CNN度量象素差异的方式进行改进,使其可以在RGB彩色空间中进行运算。通过与Sobel、Log和Canny等几种边缘检测算子比较,可以看出新方法的结果更加符合人眼的感知。此外,在含有丰富细节和微小变化的区域,新方法可以取得更好的结果。     

结合形态学变形虫和复合颜色空间的彩色图像边缘检测模型

为解决彩色图像边缘检测中出现的RGB空间中向量排序、边缘准确定位以及抗噪性问题,提出一种基于形态学变形虫(自适应结构元素)并联合使用HSV空间和RGB空间的彩色图像边缘检测方法.首先在HSV空间中计算变形虫结构元素,克服了传统形态学结构元素选择不合理的缺点;然后借助HSV空间中的度量,并将其转换到RGB空间中完成向量的排序;再在RGB空间中,通过计算上述变形虫结构元素中像素间距离最小值定义边缘强度,不仅避免了HSV空间边缘定位不准确的问题,而且提高了算法的抗噪性;最后借用Canny算子的思想得到单像素边缘.实验结果表明,该方法能够充分考虑到图像的局部特征,边缘定位准确、抗噪效果显著,能得到有效、丰富的边缘信息.     

场论与自适应彩色图像边缘检测

传统彩色图像灰度化边缘检测方法大都将彩色像素的R、G、B三分量分别乘以固定系数,从而将彩色图像转换为灰度图像,然后利用处理灰度图像的系列检测方法进行后续处理.仅从数学上分析,彩色图像可认为是彩色像素矢量平面,灰度化处理步骤实际上可理解为固定投影方向彩色像素矢量场通量的求解,根据通量场上的通量密度分布信息则可进行边缘提取.提出基于彩色图像矢量平面自适应投影矢量的检测算法,根据不同图像本身的像素值分布,寻找使得通量场中梯度场的散度在图像平面上积分达到最大的投影方向,并根据该自适应的投影方向对原始图像进行灰度化处理.该方法旨在追求获取最为全面的彩色图像边缘成分,而不偏向局部细节信息的强化或者弱化.实验表明,彩色图像RGB三分量之间存在较强的相关性和互补特性,而采用该算法,利用任意两种彩色分量就能够达到同时使用三种彩色分量的边缘检测效果.通过自然图像的实际测试,能够证明算法的合理性,以及相对于传统灰度化方法的优越性.     

基于彩色视频图像的运动人体检测方法

在视频图像中进行运动人体检测是许多计算机视觉任务的基础而又关键的研究步骤.其目的在于将运动的人体从视频图像中检测出来,以便进行后续的的诸如智能监控中对人体进行跟踪及行为理解等工作.而彩色图像由于具有比灰度图像更多的视觉信息,受到了越来越多的重视.研究了一种直接在彩色环境中基于时空联合的运动人体检测算法,该算法将时域分割与空域分割相联合而得到具有精确边缘的运动人体,并且消除了运动人体的影子.时域分割采用一种基于RGB彩色图像的双阈值分割背景减除法.空域分割采用了基于RGB彩色空间的区域生长法.实验结果表明上述算法能够实时有效地从彩色图像序列中检测出运动人体,消除运动人体的影子,而且最终检测出来的运动人体是彩色的.     

基于 HSV 空间彩色图像的边缘提取方法

边缘检测是彩色医学图像处理中一个很重要过程,传统的彩色医学图像边缘提取方法是基于RGB（红,绿,蓝色）色度空间,但是RGB空间不能体现人类的视觉特征,而且彩色分量的计算不能确切体现图像中目标物体的特征,并且计算量大。该文通过对HSV（色度,饱和度,亮度）的观察,提出了基于HSV色度空间的,应用小波分析原理对彩色医学图像进行边缘提取的方法,计算机模拟结果显示,该方法能够确快速检测出图像的边缘,处理简单,效果较好。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上,对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息,将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子,同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘,算法简单易于实现。实验结果表明,算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上，对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息，将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子．同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘，算法简单易于实现。实验结果表明，算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

Unit-Linking PCNN和图像熵的彩色图像分割与边缘检测

在RGB空间中,将最大香农熵准则和最小交叉熵准则两种评价准则与大概率合并和小概率合并两种合并策略相结合,提出基于Unit-Linking PCNN的四种彩色图像分割方案,并在各分量分割结果基础上利用Unit-Linking PCNN实施边缘检测,合并得到彩色图像的边缘检测结果。分析了各评价准则和合并策略的优劣,比较了各分割方案条件下的图像分割和边缘检测效果。与HSV空间中得到的相关结果进行分析比较,该文分割和边缘检测结果体现了图像的更多的细节,说明了在RGB空间中进行彩色图像分割和边缘检测的合理性。与相关文献结果相比,该方法的模型参数对图像分割结果的影响较不敏感。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的彩色图像分割和边缘检测效果,具有较强适用性。     

一种基于HSV空间的彩色边缘图像检索方法

结合重要的彩色图像边缘及人眼视觉特性,提出了一种基于彩色边缘直方图的图像检索方法。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,然后将彩色图像边缘转换至符合人眼视觉特性的HSV空间并进行量化处理,再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。     

一种基于基元的彩色图像检索方法

结合基元与颜色特征,提出一种基于基元的彩色图像检索算法,该算法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV空间上,并将图像量化为256种颜色,然后定义五种基元类型对图像进行基元分析得到基元图,利用颜色直方图描述基元图的颜色特征,利用改进的直方图相交算法进行相似度度量。实验结果表明：提出的算法能有效地去除背景颜色对图像目标的检索影响,而且较之用灰度边缘检测的边缘代替彩色图像边缘而进行的检索,能更好地反映彩色图像的纹理和边缘特征,具有较高的查准率和查全率。     

基于HVS的彩色图像边缘检测算子

边缘检测是数字图像处理中的基本预处理方法之一，由于利用检测出来的图像边缘可以对图像做进一步的处理，因此它是图像处理中的基础算法。大家知道，边缘检测问题，其本质上是颜色差分的计算问题。尽管边缘检测在灰度图像处理当中得到了深入的研究，但对于彩色图像仍然是一个难题。为了能够较好地对彩色图像进行边缘检测，结合人类视觉系统(human vision system，HVS)的特点，通过分离颜色的亮度信息和色度信息，并通过压制次要信息来强调其中的重要信息，提出了一种新的彩色图像边缘检测算法。该算法先分别计算两个颜色的亮度距离和色度距离，然后将这两个距离的加权平均值作为最终的颜色距离。由于它能较好地检测出图像边缘，因此是一种实用有效的彩色图像边缘检测方法。     

可避免彩色失真的图像对比度增强

为了将灰度变换技术推广到RGB彩色图像增强,并克服其容易引起彩色失真的缺陷,提出了一种通用的自适应彩色图像对比度增强算法.首先采用小波变换,直接在RGB空间分离出原始彩色图像和灰度变换图像的低频部分和高频部分,然后提取原始图像的彩色信息和灰度变换图像的对比度信息,最后进行归一化处理再重构输出彩色图像.实验结果表明.算法能在不引起明显彩色失真的前提下改善图像视觉效果,与基于Betinex理论的多尺度彩色复原(MSRCR)算法相比,逼真度和运算复杂度等指标都更加优异.     

自然图像颜色空间统计规律性研究

自然图像统计模型(NSS)在无参考图像质量评价中得到了广泛应用,但目前绝大部分的图像质量评价方法都是针对灰度图像的,没有有效地利用彩色空间的信息。对RGB、HSV、LAB、YCBCR、YIQ 5种颜色空间的规律性进行分析,对归一化的系数值使用高斯分布、对数正态分布、极值分布和T分布进行拟合,对拟合结果进行分析和比较,从中找出最适合各个色彩空间的模型。然后使用拟合成高斯模型的参数作为特征对LIVE库的失真图像进行分类。实验结果表明,某些色彩分量分类效果要优于灰度空间。     

一种基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理的基础,也是图像处理领域研究的热点问题。本文提出基于HSI颜色空间形态学的有噪彩色图像边缘检测方法。在传统形态学梯度检测边缘的基础上进行改进,计算H、S、I三个分量的边缘信息,然后根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘。实验结果表明,这种方法所检测的边缘符合视觉边缘,在抗噪声方面的效果比传统方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,有更好的实用性和通用性。     

基于均值移动算法的图像分割的研究

均值移动算法是一一种统计迭代算法,实际已经在图像分割中得到了广泛应用。但对分割结果的准确性有待于提高。为了能够得到更好的图像分割结果,根据柱状HSV颜色空间三个分量相关性弱、便于计算和颜色差异便于表示的特点,提出了基于柱状HSV空间的均值移动图像分割算法。将图像由RGB空间转化到柱状HSV空间,在转化后空间采用均值移动算法进行图像分割,用白色像素标记不同区域边界。最后通过与对RGB空间的均值滤波器的分割结果比较,验证算法的有效性。     

Kirsch联合高低双阈值的多色彩空间图像边缘检测算法

边缘检测是计算机视觉中非常重要且实用的图像处理方法,被应用在各个领域。然而在图像采集或传输过程中,由于外界环境的干扰,容易出现结果边缘检测率较低或者伪边缘现象,学者们为此提出了很多改进方法。但是通用的边缘检测方法确很少,现有的算法都是以处理特定场景或特定情况下的问题为目的。Kirsch联合高低双阈值的RGB图像边缘检测算法正是针对上述问题提出的。首先,提取原图RGB色彩空间下的不同分量图,对每个分量图利用改进的Kirsch算子求取边缘强度;然后利用高低双阈值划分图像的边缘点和背景点,得到不同色彩空间的边缘结果;最后对不同分量的边缘检测结果进行融合,得到最终的边缘结果。利用基准数据集BSDS500数据集中的200张测试图像对算法进行验证评估,实验结果表明,本文算法相比于其他算法检测到的边缘更加清晰,细节更加完整,边缘连贯性更好,检测率更高,适用范围更广。