基于直方图均衡化的彩色图像增强

现实生活中经常遇到所照图片清晰度不好,亮度不够,能辨率低,这样就需要将图像进行处理以得到清晰度和亮度更好的图像。文章首先介绍彩色图像和图像增强的定义与方法,以及彩色图像转换为灰度图像的方法,然后对直方图均衡化作出解释,最后通过实验先将彩色图像转换为HSI图像,并对HSI图像中的I分量的灰度图像进行直方图均衡化的处理,再将经过处理后的HSI图像还原成彩色图像,即可得到增强的彩色图像效果图。实现了通过直方图均衡化的处理得到彩色图像的增强。     

基于色彩空间的运动物体阴影分割

基于视频序列的移动物体提取在各领域有着积极的研究意义.传统方法从灰度域提取物体特征向量往往无法准确给出物体位置等信息.而在色彩域内,可利用多种特征向量进行有效的图像分割.为了提取可视化图形中的阴影区域.提高车辆识别与跟踪的鲁棒型,通过在RGB色彩空间内利用欧式度量法和HSI色彩空间中的特征向量实现上述目的.并建立了统计模型并通过区域增长的理论利用车辆空间信息避免了近似色车辆带来的误判,提高算法的可靠性.实验结果表明.运动物体的阴影町以取得较好地提取结果.     

基于背景差分法的运动目标分割

运动目标分割在基于视频的运动目标检测与识别研究中发挥着重要作用。以图像差分法为基础,实现了一种复杂背景下快速分割运动目标的方法。通过中值滤波对原始图像进行预处理;运用改进的Surendra算法快速提取并更新背景图像;利用数学形态学运算对差分二值图像进行处理,进行运动区域的初始检测;将RGB图像转换到HSI域中进行适当的阴影去除,完成运动目标分割。实验结果表明该方法能够较为有效地分割出感兴趣区域(ROI)内的运动目标。     

基于协同显著性的服务机器人空间物体快速定位方法

针对传统算法模型先检测、后识别、再定位导致执行效率较差的问题,提出了一种基于协同显著性检测的服务机器人空间物体快速定位方法.利用RGB-D传感器获取N对包含待定位物体的RGB图像与深度图像,将待定位物体看作协同显著性目标,在RGB图像中充分挖掘单幅图像显著性传播机理,构建基于图像间显著性传播和图像内流形排序的两阶段引导协同显著性检测模型,同时排除背景和非协同显著性物体,得到协同显著性物体区域的像素坐标集合.进一步利用RGB图像与深度图像的对应关系确定物体质心的空间坐标,实现对空间物体的快速定位.最后将所提方法在iCoseg标准数据库和经手眼标定后的服务机器人机械臂抓取平台上进行实验.实验结果表明,该方法一致优于现有的5种协同显著性检测算法,且满足抓取系统的实时性需求,在复杂背景、多目标干扰以及光照变化时具有较高的准确性和鲁棒性.     

不同彩色空间的彩色图像边缘检测研究

边缘信息是图像处理中的一种重要信息,通常的边缘检测研究是基于灰度图像的,然而彩色图像比灰度图像包含有更加丰富的边缘信息。彩色图像的边缘检测可以在不同的彩色空间中进行,目前大多数研究集中在RGB空间中。使用基于扩展的SUSAN边缘检测算子,将彩色图像在空间中的各分量分别进行边缘检测,对结果进行综合得到彩色图像的边缘检测结果,然后采用主观评价准则对若干不同的彩色空间中（包括RGB、YUV、YIQ、YCbCr、HSV、HSI）的试验结果进行了分析比较。试验结果表明,在HSV空间进行的边缘检测具有更好的性能。     

一种基于HSI空间的异类传感器假彩色图像融合算法

提出了一种基于HSI空间的假彩色异类传感器图像融合算法。该算法从边缘、色彩这两个图像的基本特征着手，在灰度融合图像的基础上，基于HSI空间，用色彩体现特殊传感器的独有信息。选用laplacian金字塔融合算法及一致性融合规则得到边缘灰度融合图像，并将其送至HSI空间的通道；根据需要，将某特殊传感器获取的图像，送至H通道进行调制；最后将HSI空间的融合图像变换到RGB空间显示。仿真结果显示：本文算法得到的彩色融合图像不仅保留了与灰度融合图像相近的空间分辨率，而且突出了独有信息，是一幅信息量比较完备的融合图像。同时，对于HSI三通道的选择是固定的，具有很好的算法稳健性。     

基于特征轮廓的灰度图像定位三维物体方法

讨论了一种基于特征轮廓的从三维灰度图像确定三维物体位置和姿态的方法，该方法首先建立物体的三维网页模型，检测模型上的特征点，并建立该物体的特征轮廓模型，然后检测输入图像中物体上的特征点，形成特征轮廓，并与特征轮廓模型相匹配，就可得到该物体在三维空间中的姿态；最后使用最小二乘法对物体进行精确定位，实验证明，该方法在物体遮挡情况下不是很严重时，可以快速精确地从灰度图像定位三维物体。     

多自由度人体运动动态图像目标检测方法仿真

采用当前方法对人体运动动态图像进行目标检测时,无法消除图像中存在的阴影区域,导致图像清晰度低、位置误差大和检测效率低.提出多自由度人体运动动态图像目标检测方法,构建高斯背景模型,分离图像的背景区域和目标区域,将目标区域变换到HSI空间中,结合小区域去除方法和数学形态学处理,根据阴影区域饱和度高和亮度值低的特点确定目标区域中存在的阴影,通过匹配补偿去除目标区域中的阴影部分.根据目标区域的灰度分布构建目标更新模型,实现多自由度人体运动动态图像目标的检测.实验结果表明,所提方法的图像清晰度高、位置误差小、检测效率高.     

改进主动形状模型算法在运动物体定位中的研究与应用

为提高彩色图像中目标物体的定位精准度和鲁棒性,改善传统主动形状模型采用的灰度模型单一搜索,提出了一种新的基于RGB色彩空间三通道的局部搜索策略.根据彩色图像的特点,充分利用目标的颜色信息,把一维灰度模型扩展成RGB空间彩色模型.结合该模型,提出一种基于各颜色分量所占比重权值的自适应综合匹配函数,并通过由粗到精的多级搜索,实现了彩色图像中运动物体的定位.实验结果表明,该方法降低了模型陷入局部最优的概率,并且提高了目标物体定位的精度和收敛速度.     

基于HSI空间伪彩色异构多传感器图像融合仿真

文章从人的视觉系统出发提出一种新的基于HSI空间伪彩色异类多传感器图像融合方法,可以用于解决异构多传感器的图像融合问题,在HIS色彩空间可以大大简化图像分析和处理的工作量。图像融合仿真实验充分验证了该方法可以帮助在人眼和机器识别下克服了由RGB 空间伪彩色法造成的融合图像分辨率的下降,同时保留了异类传感器的完整信息,仿真实例证明该算法得到的融合图像的灰度图像其空间分辨率,该算法利于人眼的判读和机器的识别,具有较大的应用价值。