基于颜色空间的自适应阈值镜头分割算法

镜头分割是基于内容的视频检索的关键步骤,它会直接影响到视频检索的效果。文中介绍了几种常用的镜头分割方法,并且根据YUV颜色空间的各分量可分离的特点,提出了一种改进的基于YUV颜色空间的自适应阈值镜头分割方法。在突变镜头检测模块,为了消除由噪声带来的误检,加入了帧差值比法。在渐变镜头检测模块,使用了滑动窗口值方法。镜头分割的难点是渐变检测,算法在渐变检测上也取得了不错的成果。经过大量实验结果表明,改进的算法对镜头分割有很好的实验效果,算法计算复杂度低,易于实现。     

阈值分割与颜色聚类相结合的色度学图象分割方法

根据真彩色图象象素在3D彩色空间呈现聚类分布的特点,可利用基于直方图的多维空间滤波技术得到目标图象,但会产生丢失目标信息的过度分割现象。采用颜色聚类方法改善此现象,在保证算法速度的基础上,大大提高了真彩色图象的分割效果,并对不同彩色模型和聚类中心有较好的鲁棒性,在医学染色图象处理中得到很好应用。     

基于颜色和空间距离的显著性区域固定阈值分割算法

针对现有的基于空间域的显著性检测算法在分割显著性区域时需要依赖图像分割算法的不足,提出一种基于颜色和空间距离的显著性区域固定阈值分割算法。该算法首先对图像建立图像金字塔,并对每层的图像进行颜色量化和图像分块的预处理;然后利用颜色和空间距离计算得到显著性图;最后进行阈值分割,得到显著性区域。在MSRA1000公开数据集上的实验结果表明,该算法在精度、召回率和F测度方面的表现均优于现有的几种算法。因此,提出的算法在检测效果上优于现有的显著性区域检测算法,而且可以简单地分割出显著性区域。     

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.     

一种新的基于颜色恒常性的肤色分割算法

为了解决不同光照条件下的肤色分割问题,提出了一种新颖并且行之有效的解决方法。该方法先应用颜色恒常性算法对图像光照进行估计,根据光照估计的结果,在YCbCr颜色空间采用不同分布的高斯肤色模型,并利用动态阈值对图像进行分割。试验结果证明了算法的可行性和优越性。     

一种快速二维熵阈值分割算法

在二维熵阈值基础上，利用量化图像直方图概念讨论了一种快速二维熵阈值分割算法，这种算法能够递推运算和自动寻找阈值，将计算复杂性大大降低。 实验表明，该算法将每一幅图像运算时间降到2秒以内，提高了计算效率。     

基于HSV颜色阈值分割的车道线检测

车道线的检测是汽车高级驾驶辅助系统中的重要组成部分.为了提高车道线检测的准确率,论文提出使用颜色阈值分割法检测车道线.首先对采集到的视频图像使用高斯滤波去噪,然后进行颜色空间转换,从RGB转换到HSV,再选取合适的颜色阈值对图像进行分割来实现目标识别(车道线).目标区域运用Canny算子进行边缘检测,最后使用霍夫变换对...     

基于SOM神经网络的颜色图像分割

1.引言基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval)已广泛应用于生化、军事、文化、教育等领域。其原理是利用图像自身的特征,如颜色、纹理、形状及对象空间关系等信息,建立图像的特征矢量以进行检索。它与传统的基于文本的图像检索相比,能够更充分地利用图像的语义信息。在CBIR方法中,用户检索时通常可以提供样本图像,检索系统将该样本图像同图像库中的图像按一定方法进行比较,将与样本图像相似的图像返回给用户。     

一种快速彩色图像颜色分割算法

快速彩色图像颜色分割算法对于智能机器人和计算机视觉领域的实时应用具有重要价值。CMVision程序库是这类算法的一个典型实现。为了克服CMVision程序库在颜色分类方面的局限性并进一步提高速度，本文提出了一种改进算法。该算法引入了颜色映射表并优化了数据输入接口和连通区操作。分析和实验表明该算法在功能和速度两方面都取得了良好的效果。     

基于混合颜色模型的枪弹外观缺陷分割

为实现枪弹外观颜色缺陷快速、自动、准确分割,提出一种基于混合颜色模型的枪弹外观缺陷分割方法.分析统计正常光照条件下弹体和颜色缺陷图像特征,获得统计规律,提取颜色特征,分割颜色缺陷,对感兴趣的局部弹体图像进行由RGB到HSI的颜色模型转换,利用色调H分量进一步分割缺陷,使用数学形态学优化分割结果,定义缺陷平均分割率和平均偏差量化分割结果.实验结果表明,该方法在弹体缺陷分割的应用中表现出较好的准确性和鲁棒性.     

基于物理模型的彩色图像分割

本文给出一个基于光学物理模型的真实彩色图像分割算法.算法首先对图像上的颜色变化(由光照和物体颜色引起)进行分析与综合,然后分割图像.算法的基础是双色反射模型理论,该理论认为反射光的颜色是界面反射(耀斑颜色)和本体反射(物体颜色)的线性组合,这两种反射光在颜色空间的三维直方图中形成特定的聚类(点簇).因此分析聚类的性质可帮助确定光照和物体的颜色,但是有意义的聚类的生成又以图像中物体区域的确定为前提.算法按照假设检验的策略,依据图像中的连通性和颜色空间中聚类的特征,完成彩色图像的分割,并产生对景物中所发生的光学过程的物理描述.该描述包括本征反射图像、分割图像、物体和光照颜色的符号描述.本征反射图像包括只反映界面反射的耀斑图像和从原图像中去除耀斑影响后的本体图像.     

基于云模型的彩色图像分割方法

以云模型理论为基础分析彩色图像分割概念,研究已有的彩色图像分割方法,并与云模型相结合,提出基于云模型的彩色图像分割方法。该方法在HSV颜色空间对彩色图像进行非均匀量化,并寻找量化后图像的基本直方图,最后通过云模型的“3En规则”对图像进行前景/背景分割。通过与K均值算法、IS-RSC算法进行比较,实验结果表明了该方法对彩色图像分割的有效性。     

三种基于空间转换的彩色图象分割算法比较研究

本文讨论了彩色图象在空间转换中的分割方法。在RGB空间中,由于R、G、B分量之间有很高的相关性,直接利用这些分量不能得到所需的效果,探讨了经过正交变换后的分割,实验结果表明分割效果较好。HSI彩色空间和YCbCr彩色空间都具有把亮度分量与其它分量分离的优点。在样本集协方差矩阵的特征向量构成的空间中进行分割效果更好,表明肤色点经转换后在这一肤色空间中具有良好的聚类特性,在YCbCr空间中分割效果较差。在三种分割方法中,如果图象中含有大面积的与肤色十分相似的区域,分割的结果将不尽如人意,这可与人脸的其它特征相结合,最终实现肤色的正确分割。     

多相机环境下基于颜色不变量和熵图的目标识别

不同相机环境下的光照条件差异是影响目标识别的一个重要因素.依据光照模型推导出与环境光照无关的颜色不变量,并将其作为目标识别的特征,利用熵图估计出的特征向量的HP相似度作为相似性评价标准进行目标识别.实验结果表明,该方法对于不同相机间环境光照条件的变化具有很好的抵抗能力,目标识别率较高.     

基于HIS空间的彩色图象分割

提出了一种基于HIS空间的彩色图象自动分割算法．在这个算法中，彩色图象首先被转化到HIS颜色空间．图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(1分量)．我们对彩色通道采用基于J-图象的自动分割算法进行分割．对亮度通道采用水线阈值算法进行分割，然后将分割后的结果进行组合．得到最终分割结果．试验表明，这种方法计算快速简单．是一种高效的自动算法。     

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。     

一种基于Fuzzy ART的层次化彩色图像分割算法

针对传统彩色图像分割中出现的单纯利用颜色空间,只考虑图像的全局分布,或是只考虑图像的局部区域和边缘信息等问题,提出了一种基于Fuzzy-ART模型的层次化彩色图像分割算法。该算法有效地利用图像的亮度空间分布、细节信息以及颜色空间信息,对图像进行分级特征提取,利用Fuzzy-ART模型基于人类视觉特性的稳定、快速的在线学习和记忆能力,对图像进行层次化的区域划分,形成对图像的分层表达方式,从而达到良好的分割效果;将其与FFCM算法进行比较,取得了较好的结果。     

基于色彩空间变换的彩色图像分割方法

彩色图像是当今数字图像的主要表现形式之一，彩色图像分割是图像处理的热点与难点问题之一。针对彩色图像分割的精度与速度问题，提出了一种基于色彩空间变换的彩色图像分割方法。该色彩空间重在突出图像三分量间的差异，从而充分利用彩色信息。同时，分割方法以向量化图像为对象，从背景去除的思想出发，采用分裂Bregman快速求解算法，从而达到高效分割的目的。数值实验表明，该方法能有效分割出图像的所有目标区域，分割区域较为完整，结果具有较高的精度。     

基于色貌模型的图像颜色校正

近二三十年来,色貌模型的飞速发展促使颜色校正技术从传统的色度阶段步入到色貌阶段。针对颜色校正技术以及色貌模型和图貌模型的研究现状进行了综述,并对模型的性能进行了比较和评价,进一步展望了基于色貌模型的颜色校正技术的发展趋势。     

基于双色反射模型的彩色结构光颜色识别的研究

为了快速准确地识别出彩色结构光系统中的投射光颜色信息,该文提出了基于双色反射模型的投射光颜色识别算法.首先通过对数码相机和投影设备进行色度标定,以消除两者之间的耦合性差异;接着通过估计物体三颜色通道光谱反射率以及分离镜面反射成分和漫反射成分,来修正物体本身颜色和镜面反射对投射光源颜色的影响.实验结果表明,该文提出的投射光颜色识别算法对于双色反射模型条件下的彩色结构光颜色识别具有鲁棒性高、计算速度快、识别准确度高等优点.