电力巡检场景下的红外与可见光图像配准方法

电力设备故障会导致停电事故,影响电网的安全稳定运行。根据电力设备运行时会产生热量的特点,提出一种电力设备的红外与可见光图像配准方法,便于进行异常发热故障检测。首先通过Sobel边缘检测算子提取电力设备的红外与可见光图像的边缘信息,得到边缘图像;然后通过SuperPoint算法检测2幅边缘图像的特征点并计算描述子,利用SuperGlue算法对特征点进行匹配;最后通过最小二乘法计算仿射变换模型参数,实现电力设备的红外与可见光图像配准。实验结果表明本文方法能够对电力设备的红外与可见光图像进行高精度的配准。     

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。     

基于RGB颜色模型的轨道轮廓识别算法

在非接触轨距测量系统中,提出一种基于RGB模型轨道轮廓的识别算法。该算法利用光源颜色相对固定的特点,通过提取RGB图像中的R颜色特征分量,并结合图像差影算法和细化算法,准确提取出钢轨断面轮廓。实验结果表明:该算法具有抗噪声能力强、计算速度快、准确性高等特点。     

基于可见光机巡图像技术的电力设备杂草智能识别

本文基于可见光机巡图像技术提出了电力设备杂草智能识别方法.以可见光无人机巡检图像内存在的杂草特征,与卷积神经网络相结合,切实解决图像内电力设备周围杂草识别等相关问题.以针对机巡图像增广数据,并引进区域生成网络,提取图像中的基础信息,再面向图像提取固定数量候选框的图像特征,与优化后图像分类网络相衔接,从而构成整体卷积神经网络模型,以智能识别电力设备周围存在的杂草.通过实验分析,结果表明,基于可见光机巡图像技术的电力设备杂草智能识别方法准确率高达98.24％,而600×600的图像检测只需耗费约0.25s,在保障高准确率的基础上,实现了高效快速识别.     

儿童绘本图像传感器白平衡数字智能处理技术

为提高儿童绘本图像传感在白平衡突变与遮挡影响下的成像质量,提出基于形态数据捕获的儿童绘本图像传感器白平衡数字智能处理方法。建立儿童绘本图像传感参数融合模型以实现白平衡数字智能处理,对儿童绘本图像传感参数进行滤波融合。通过白平衡偏差下前帧相似程度的置信度响应分析,提取儿童绘本图像优缺点互补的HOG特征。根据颜色特征具有旋转不变性的特点,计算和统计图像局部区域的梯度直方图,实现儿童绘本图像传感器白平衡补偿和优化成像处理。通过仿真对比实验可知,经所提方法的白平衡数字处理后,儿童绘本图像的质量得到显著提升。相比对照方法,所提方法的输出峰值信噪比更高,平均值为20.805 dB,说明其图像抗干扰能力较稳定。可见该研究能够为儿童绘本图像的成像质量改善提供有效参考。     

改进联合彩色和深度图像特征的人体行为识别

与传统光学相机相比,能同步获取RGB图像和深度图像数据,对人体行为识别提供了新的解决方案。因此,分别对RGB和深度图像序列提取改进的时空兴趣点特征,并基于一定规则实现时空兴趣点特征的融合。由于融合后特征的冗余性,基于时空聚类的方法,对特征进行优化处理,并采用SVM分类器进行训练和测试。实验结果表明提出的RGB和深度图像特征联合方法的行为识别平均准确率为91%,相对于其他方法取得了更好的识别结果。     

基于Radon变换的健美操跳跃动作轨迹实时提取方法

在健美操跳跃时若不能及时明确指出不标准跳跃动作，运动员极易受伤且得分较低，因此，提出基于Radon变换的健美操跳跃动作轨迹实时提取方法。采用成像技术完成健美操跳跃动作轨迹图像采集；利用Radon变换将采集图像初步去噪，并利用图像分割、小波多尺度分解方式把图像分成多个子模块去噪，完成图像去噪；运用支持向量机方式得出去噪后图像子模块特征分布情况，并利用视觉RGB方式分离特征，凭借虚拟视景重构方式将子模块特征融合，输出结果。实验结果表明，所提方法提取结果精度、拟合优度均较高，与实际情况基本一致，并且提取速度极快，具有良好鲁棒性。     

基于SVM的室外场景图像的景物识别

关于图像识别优化问题,针对在图像的处理中颜色、纹理等单一特征不能全面描述图像的问题,为了精确识别目标图像,提出一种颜色特征和纹理特征相结合的方法.采用基于RGB空间的颜色直方图和基于多通道Gabor滤波器分别对颜色特征和纹理特征进行提取,并对颜色与纹理特征进行外部归一化得到组合特征,并应用支持向量机法(SVM)对组合特征样本训练分类.实验结果表明,改进方法可以克服用单一特征分析图像的片面性,同时提取了理想的图像结构和光谱特性,可以在图像目标的识别和分类中取得较好的效果.     

结合反射图像的双流多层次融合人脸活体检测

针对从RGB图像提取到的特征对光照敏感，导致人脸活体检测模型泛化性能较差的问题，提出一种结合反射图像的双流多层次融合检测（face anti-spoofing using dual-stream multi-level fusion and reflection images,DMF-RI）算法。对RGB图像进行带色彩恢复的多尺度Retinex增强，获得反射图，并分别提取原图和反射图的低、中、高多层次深度特征；通过双流多层次特征融合模块（dual multi-level feature fusion,DMFF）实现不同层次不同特征的有效融合；联合基于二值掩码的像素级监督和基于二值标签的二分类监督训练网络模型。在CASIA-FASD、Replay-Attack、MSU-MFSD、OULU-NPU和SiW这5个人脸活体检测数据集上的多组实验表明，所提算法通过多层次融合RGB图像和MSRCR图像的深度特征，能提取人脸中更为本质的特征信息，在复杂背景条件下表现出较强的鲁棒性和泛化能力。     

基于色彩空间自然场景统计的无参考图像质量评价

RGB色彩空间中各色彩分量间存在强相关性, 图像发生失真会改变各分量间的相关性. 基于此, 本文提出了一种新的通用无参考图像质量评价方法. 首先, 根据人类视觉对RGB色彩空间中绿色分量更为敏感的颜色感知特性, 提取了G分量MSCN系数及其4方向邻域系数的统计特征; 其次, 在分析RGB色彩空间中R、G及B分量间相关性的基础上, 分别计算RGB色彩空间各色彩分量及其纹理、相位间的互信息, 利用互信息作为统计特征来描述其各分量间的相关性; 进而, 结合上述统计特征, 分别利用SVR和SVC构建无参考图像质量评价模型和图像失真类型识别模型; 最后, 在LIVE、CSIQ 及TID2008图像质量评价数据库上进行了算法与DMOS (Different mean opinion score)的相关性、失真类型识别及计算复杂性等方面的实验. 实验结果表明, 本文方法的评价结果与人类主观评价具有高度的一致性, 在LIVE 数据库上的斯皮尔曼等级相关系数和皮尔逊线性相关系数均在0.942以上; 而且, 图像失真类型识别模型的识别准确率也高达93.59%, 明显高于当今主流无参考图像质量评价方法.     

面向视觉SLAM的改进RGB特征点检测算法

视觉SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的鲁棒性是困扰其走向应用的瓶颈,其中特征点提取算法的鲁棒性是重要影响因素。针对目前特征点提取算法普遍基于灰度图像,造成较大信息损失的问题,提出RGB图像的信息熵度量,验证了RGB图像变换为灰度图像的信息损失。在此基础上,提出了基于...     

基于无线传感技术与卷积神经网络的静态手语识别方法

基于传感网络的手语识别随着手势复杂程度的提升，识别的难度增大，因此，为了获取更加精准的静态手语识别结果，提出了基于无线传感技术与卷积神经网络的静态手语识别方法。通过无线传感技术对静态手语图像滤波处理，采用特征提取方法提取静态手语特征并进行融合处理，将融合后的连续二维特征图像直接转换为一维向量，将其作为卷积神经网络的输入，通过迭代训练完成静态手语识别。实验结果表明，所提方法在不同场景下静态手语识别精度高于94.11%，且识别速度较快，由此验证了所提方法可以快速准确完成静态手语识别。     

基于图像特征检索技术的材料腐蚀监测系统

材料腐蚀监测是利用视频技术、计算机图像处理技术、模式识别技术等对材料外观腐蚀图像进行检测、处理及管理。该文针对材料腐蚀图像的颜色特征和空间结构信息，用颜色直方图、颜色一致向量、颜色相关图和图像分形维数方法实现材料腐蚀图像统计特征的提取，用加权欧氏距离来描述材料腐蚀图像的相似性，实现了材料腐蚀图像内容的匹配及检索。     

一种基于RGB-D特征融合的人体行为识别框架

人体行为识别是计算机视觉和模式识别领域内一个重要的研究方向。人体行为的复杂性和不同人执行同一动作的差异性,使得行为识别仍然是一个具有挑战性的课题。采用新一代传感技术的RGB-D相机能够同时记录RGB图像和深度图像,并能够实时提取骨骼点信息。充分利用以上信息,成为行为识别领域的研究热点和突破点。文中提出了一种新的基于高斯加权金字塔式梯度方向直方图的RGB图像特征提取方法,并构建了一种多模特征融合的行为识别框架。在UTKinect-Action3D,MSR-Action 3D和Florence 3D Actions 3个数据库上对本研究所提特征和框架进行实验,结果表明,所提框架在3个行为数据库上的识别正确率分别达到了97.5%,93.1%,91.7%,从而证明了该行为识别框架的有效性。     

特征融合与S-D概率矫正的RGB-D显著检测

目的 许多先前的显著目标检测工作都是集中在2D的图像上,并不能适用于RGB-D图像的显著性检测。本文同时提取颜色特征以及深度特征,提出了一种基于特征融合和S-D概率矫正的RGB-D显著性检测方法,使得颜色特征和深度特征相互补充。方法 首先,以RGB图像的4个边界为背景询问节点,使用特征融合的Manifold Ranking输出RGB图像的显著图;其次,依据RGB图像的显著图和深度特征计算S-D矫正概率;再次,计算深度图的显著图并依据S-D矫正概率对该显著图进行S-D概率矫正;最后,对矫正后的显著图提取前景询问节点再次使用特征融合的Manifold Ranking方法进行显著优化,得到最终的显著图。结果 利用本文RGB-D显著性检测方法对RGBD数据集上的1 000幅图像进行了显著性检测,并与6种不同的方法进行对比,本文方法的显著性检测结果更接近人工标定结果。Precision-Recall曲线（PR曲线）显示在相同召回率下本文方法的准确率较其中5种方法高,且处理单幅图像的时间为2.150 s,与其他算法相比也有一定优势。结论 本文方法能较准确地对RGB-D图像进行显著性检测。     

基于颜色梯度矩阵的通用型RGB图像隐写分析

针对隐写所导致的RGB彩色图像颜色梯度的改变,提出一种基于颜色梯度矩阵的RGB图像隐写分析算法。算法计算RGB图像颜色梯度方向矩阵及梯度和矩阵,提取梯度能量、梯度均值、梯度方差、梯度熵等16维向量构造隐写分类特征,采用支持向量机（SVM）分类器进行隐写判别。实验结果表明,该算法可以较为准确地检测彩色图像JSteg、F5、OutGuess、Steghide、MB1等隐写,适用于RGB图像隐写的检测,具有较好的通用性     

基于色彩空间分块匹配的三维动画融合技术

为了提高影视动画制作的三维图像成像质量,需要进行动画图像的动态信息融合处理,提出一种基于二维色彩空间分块匹配的三维动画图像的动态信息融合处理技术,采用虚拟视景重构技术进行三维动画图像采集和特征投影处理,对三维动画图像进行二值拟合和边缘轮廓检测,采用RGB分解技术进行三维动画图像的颜色分量提取,采用颜色模板空间投影算法进行三维动画图像的分块融合处理,提高三维动画图像的边缘像素点的特征配对性能,结合三维动画图像的色彩空间分块融合结果进行像素特征优化配置,计算匹配窗口相关系数,实现三维动画图像的动态信息融合处理。仿真结果表明,采用该方法进行三维动画图像的动态信息融合处理,能提高图像输出峰值信噪比,提高动态成像质量。     

基于多尺度LBP与GBP特征的火焰识别

为了提高大空间建筑场景中基于视频图像的火灾的识别率,提出了一种基于多尺度LBP与GBP纹理特征的火焰识别算法。首先在RGB颜色空间对连续数帧火灾图像进行预处理,并进行频闪特性分析以提取疑似火焰区域;建立疑似火焰图像高斯差分尺度空间,利用局部二值模式(LBP)和全局二值模式(GBP)提取火焰局部纹理特征和全局纹理特征;最后将多尺度的纹理特征输入到支持向量机进行识别。实验结果表明,LBP与GBP相结合的方法具有对光照不变的特性,获得了较好的火焰识别率。     

基于小波纹理分析的彩色车牌定位算法研究

针对传统的车牌定位算法是采用灰度图像的纹理特征的,由于灰度图像的纹理特征诸多特性和局限性,给车牌定位算法带来很大的困难;鉴于此,提出了基于小波纹理分析的彩色车牌定位算法;首先对图像进行二维小波分解,计算滑动窗内图像的小波纹理特征;然后同时将低频子图转化RGB色彩分量为HSV色品值,提取颜色特征并得到综合特征向量;其次利用小波变化定位出车牌区域;最后对定位出的车牌进行后期校正处理并输出定位结果;该算法采用综合特征定位,克服了采用单一特征定位的缺点和局限性,从实验结果可以看出该算法能够较准确的从背景图像中提取出车牌位置信息。     

基于HSV空间模型的视频场景切分

针对RGB彩色空间模型下统计直方图用于切分场景时,存在对内容变化不敏感、计算量大等问题,提出了一种基于HSV空间模型的视频场景切分方法.该方法将图像帧的RGB转换为相对应的HSV值,然后对H、S、V进行非等间隔量化,再合成为一维特征矢量.计算视频前后两帧图像的一维特征矢量直方图,求出它们的相似度,从而判断出是否发生了场景切换.实验证明,该方法能够比较准确地对视频进行场景切分.为视频摘要的关键帧提取提供了必要的条件.