基于RGB空间剖分的彩色图像边缘检测

对RGB颜色空间进行剖分,根据剖分的结果,定义了RGB空间中一点的彩色信息量,通过像素点在相关邻域上的信息量的计算,确定该像素点是否为彩色图像的边缘点.这种边缘检测方法,在一定程度上合理地考虑了个各颜色分量的相关性,将向量空间的计算以自然的方式转换成了标量的计算,在思想上是一种不同于其他算法新的算法.实验结果表明,与传统方法相比,该方法能检测出更多的边缘,并且算法实现简单,检测出的边缘清晰.     

基于颜色内相关和自适应支撑权重的立体匹配算法

立体匹配的关键问题是确定一个合适的匹配代价关系,颜色内相关作为像素点的固有特性,能够有效地反映出匹配像素点间的微小差异。对传统的自适应支撑权重(ASW)方法进行改进,提出了一种基于颜色内相关和自适应支撑窗口的立体匹配算法,该方法结合了颜色相似性、欧式距离相似性和颜色内相关相似性来确定匹配窗口内像素点的权重大小。同时为了消除光照不同对图像匹配结果的影响,将匹配点先进行rank变换后再进行匹配代价关系计算。对计算出的初始视差图进行三步优化,剔除由图像遮挡、重复等引起的不同视差错误,从而得到最终的视差结果。通过在Matlab软件平台上对国际标准图像进行测试,实验结果表明该方法得到的视差结果的平均错误率低,且明显优于其他局部匹配方法,具有很强的稳健性和较低的误匹配率。     

一种基于空域灰预测的边缘检测改进方法

为解决传统图像边缘检测结果边缘细节模糊且部分缺失问题的基础上,提出了一种基于空域灰预测的边缘检测方法。该算法首先采用灰色理论中的灰预测方法对5×5模板的像素点进行预测,通过预测值与实际值的差别来判断该处像素点是否为边缘像素点,然后采用残差检验的方法来评价控制计算结果是否可信,从而达到提高算法精度,细化边缘的目的。通过与传统方法实验结果的对比,能够说明该算法可以有效地提高检测精度.     

基于改进颜色模型的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和模式识别领域的基本课题,传统的边缘检测方法仅利用图像的亮度分量信息。给出一种基于改进颜色模型中颜色距离的彩色图像边缘检测方法,通过实验,将文中给出的边缘检测算法与常用的边缘检测算子进行比较。并对边缘灰度图像的阈值处理方法予以讨论,提出一种具有良好的自适应性的算法——极大值法,通过寻找局部极大值点定位边缘。实验表明文中给出的算法在改进图像边缘检测效果上是有效的。     

融合颜色特征和对比度特征的图像显著性检测

图像显著性检测能够获取一幅图像的视觉显著性区域,是计算机视觉的研究热点之一。提出一种结合颜色特征和对比度特征的图像显著性检测方法。首先构造图像在HSV空间的颜色函数以获取图像颜色特征;然后使用SLIC超像素分割算法对图像进行预处理,基于超像素块的对比度特征计算图像显著性;最后将融合颜色特征和对比度特征的显著图经过导向滤波优化形成最终的显著图。使用本文算法在公开数据集MSRA-1000上进行图像显著性检测,并与其他6种算法进行比较。实验结果表明本文算法结合了图像像素点和像素块的信息,检测的图像显著性区域轮廓更加完整,优于其他方法。     

基于球坐标及三角形插值的颜色信号色域映射算法

针对颜色信号在进行跨媒体传输时出现的失真问题,提出一种基于球坐标及三角形插值的色域映射算法.首先,在球坐标系内选取出目标色域的边界颜色点以作为三角形插值的节点;其次,通过插值节点预查找方法选取出3个符合插值要求的最优节点;最后,使用三角形插值计算得到待映射颜色信号对应的目标色域边界.在EPSON及HP打印机上的实验结果表明本文算法具有良好的可靠性、计算精度及执行效率,可广泛应用于各类呈色设备及彩色图像的色域映射中.     

混合交通环境中的阴影检测算法

在城市交通流量视频检测系统中,目标阴影总是干扰对目标的正确检测和识别。在混合交通环境下,传统的阴影检测算法总是避免不了进行边缘检测、模板匹配等运算,不仅处理速度慢,而且对行人阴影的检测效果不好。本文提出一种基于颜色信息的阴影检测算法,该算法首先在图像中检测出运动区域,然后在运动区域内计算目标R、G、B颜色分量的灰度距离和色彩距离;最后根据这两个距离量检测出区域中的阴影。实验表明,该算法能够正确检测出车辆和行人的阴影,还能在雨天对目标的路面倒影进行检测,而且计算速度较快。     

基于边缘多通道梯度模型的多运动目标检测

针对视频序列运动目标检测易受环境噪声干扰、提取目标轮廓困难的问题,提出了一种基于边缘多通道梯度改进模型的多运动目标检测算法。首先,利用Canny算子获取视频序列中目标的边缘信息,并根据人类视觉色彩的恒常特性,对目标边缘建立时间、空间、颜色多通道梯度模型;然后,利用该模型获取目标边缘像素点的运动状态描述信息,实现背景边缘和运动物体边缘的分离;最后,将间断边缘像素点与其邻域点的运动状态相关联,以连接目标间断边缘,实现运动目标轮廓的提取,并将连接后的轮廓进行形态学处理以分割出目标。实验结果表明,与同类型算法相比,本算法在运动目标检测中具有的实时性、准确性和鲁棒性更好。     

遥感图像中无水桥梁识别新算法

 给出了边缘密度和线段复杂度的定义,并提出一种遥感图像中无水桥梁的识别新算法.首先对图像进行边缘提取,计算像素点的边缘密度,根据边缘密度进行图像分割,接着采用Hough变换提取直线,利用线段复杂度等确定疑似桥梁区域,然后计算疑似桥梁区域像素点的纹理特征,并构成一个特征矢量,最后将此特征矢量送入BPNN进行分类,统计该区域所有像素点的分类结果以判决是否属于桥梁.实验结果表明,该算法能够较好地识别出遥感图像中的无水桥梁目标.     

基于RGB彩色通道的结构化道路车道线检测

车道线检测是车辆智能辅助系统的重要组成部分,为提高检测准确性,文中采用一种基于RGB颜色特征的车道线检测方法。根据车道线颜色特征设计转移函数标记图像中的车道线区域,并应用基于形态学的边缘检测算法提取车道线边缘,最终检测出车道线。文中算法原理简单,在车道线边缘识别上,具有较高的准确度,对自动车辆车道线检测有一定的意义。     

基于结构光扫描的彩色三维信息测量技术

提出了一种基于线结构光扫描的彩色三维信息测量方法,建立了扫描测量的数学模型,利用一种圆孔阵列平面靶标完成了系统光平面参数的标定。利用所研制的系统对一标准棱块进行测量,空间测量精度优于0．1mm。提出了通过计算测量点对应彩色图像中像素坐标获取颜色信息、对整个扫描数据进行颜色渲染的方案,并对小花盆进行了三维测量和颜色渲染,获得了完整准确的彩色三维数据。系统具有测量精度高、颜色渲染快速和准确的特点。     

激光三维彩色人体扫描的数据重建技术

以激光三维扫描仪获得的人体数据的三维彩色数字化过程为例,讨论了删除噪声点、多传感器数据对齐、多传感器数据统一的数据预处理及人体数据重建、网格模型简化、网格平滑和网格细化的三维模型重建算法及特点,给出了人体数据处理实例,最终获得了三维人体模型.并采用直接处理彩色传感器获取的二维彩色图像实现三维彩色数据颜色边界提取方案,得到三维彩色数字化模型.     

一种改进的边缘生长彩色图像分割方法

针对彩色图像颜色空间特性,提出一种改进的边缘生长图像分割方法。首先根据平均颜色矩确定图像量化级数,色彩量化后采用边缘检测提取边缘像素集,并将这些高细节点形成边缘线,围成一个封闭的区域,最后根据颜色空间的区域距离,将初始分割区域进行合并。该方法很好的解决了使用边缘检测或区域生长所产生的不连续性和过分割问题。实验结果显示对彩色图像分割具有较好的效果。     

基于颜色矢量角的彩色图像检索算法研究

通过分析利用颜色直方图进行图像检索时存在的问题,提出了一种基于图像边缘空间分布特征的图像检索算法。即利用颜色矢量角对亮度不敏感,对色度和饱和度敏感的特性来提取图像的边缘信息。在图像的边缘空间,提取图像边缘点的颜色矢量角直方图,以此来描述图像的内容。该算法充分利用了图像的颜色信息、边缘信息及形状信息,实验表明该算法具有较好的光照不变性、尺度不变性、平移不变性和旋转不变性。     

二层减法聚类图像颜色迁移算法

提出了一种图像自动颜色迁移方法,利用二层减法聚类将图像分成一定数量的子块,通过灰度差值直方图方法提取子块纹理特征,建立目标图像与源图像间子块的最佳对应关系,选取各子块数据点密度较大的像素组成子块的样本块,在对应源图像样本块中查找目标样本块的最佳匹配像素,完成样本块间颜色迁移,进而根据已上色的样本块完成目标图像的全局颜色迁移.该算法既适用于彩色图像间颜色迁移也适用于灰度图像上彩色.     

基于HSV空间的彩色监控视频前景提取方法

提出了一种有效的HSV空间视频序列图像背景去除方法.首先,将彩色视频分解为彩色图像帧序列,然后将图像进行高斯滤波,做平滑处理,再利用surendra背景更新算法动态更新背景图像.将当前帧像素矩阵与背景矩阵做差分,通过比较差分矩阵来确定当前帧中前景的区域.实验结果表明,此方法成功地减除了彩色帧图像的背景,较好地保留了前景...     

一种改进的高亮度区域肤色像素检测算法

高亮度条件下肤色和非肤色具有很高的相似性,导致高亮度肤色像素的检测一直是基于肤色分割的一个难点。为了提高肤色分割的效果,提出一种能够检测出图像中高亮度肤色区域的方法。首先在YCbCr颜色空间中利用阈值自适应的单高斯模型检测出图像中具有正常亮度的肤色像素,再结合像素的邻域信息和亮度边缘信息进一步检测出图像中高亮度区域的肤色像素,有效地解决了传统肤色检测方法对高亮度肤色区域漏检的问题。实验结果表明,采用该算法可以较准确地检测出图像中的高亮度肤色区域。     

一种新的低照度彩色图像降噪算法

针对低照度监控图像存在大量噪声的情况,按照视觉心理感知特性选择HSV颜色空间,在此空间提出了一种新的低照度彩色图像降噪的算法,保持色调不变,针对饱和度和亮度分量的不同特征,分别采用了中值滤波和基于边缘提取的降噪方法。实验结果表明该算法在保持了色调和边缘不变的同时,提高了图像信噪比,降噪效果明显。     

彩色摄像机颜色分辨力测量

为实现对彩色摄像机颜色分辨力测试,设计了通过双离散颜色源、反射式准直光学系统和四杆靶靶标模块组成的测试装置。双离散颜色源分别产生经过标定的前景和背景颜色光束,经过准直光学系统,最终合成四杆靶测试靶标图像。该系统在测量过程分别获取各频率下从靶标图像中提取的目标靶标并对其进行色差计算,通过图像算法对测试靶标进行判断和识别,获得彩色摄像机的最小可分辨色差(minimum resolvable E difference,MRED)和最小可探测色差(minimum detectable E difference,MDED),实现对彩色摄像机颜色分辨力的客观检测。     

基于颜色和边缘的快速图像检索研究

在分析传统的图像检索技术基础上,研究了一种基于颜色和边缘特征的快速图像检索技术。首先,在HSI颜色空间中,使用色调直方图对原图像库进行初步检索,获得初级检索图像库;然后,用改进的数学形态学算法对初级检索图像库进行边缘提取,使用边缘像素点集合颜色直方图对初级检索图像库进行再次检索,从而得到最终的检索结果。实验结果表明方法在提高图像检索精度的同时,大大缩短了检索时间。