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为实现视觉伺服中对图像的实时处理,针对由RGB颜色空间模型转换到HSV颜色空间模型过程计算量大、时延明显的问题,提出了一种基于自定义的ASV颜色空间模型的快速变换方法,减小了计算量,提高了处理速度;并采用一种对不同颜色分量进行序列分割的彩色图像分割方法,在自定义的HSV颜色空间中实现了彩色图像的快速分割.实验证明了这种方法的有效性. 相似文献
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为实现足球机器人比赛场地图像信息的高效分辨,本文提出一种利用HSV彩色空间进行特征识别的算法,根据HSV彩色空间的颜色和亮度无关,将彩色图像从RGB空间转换到HSV空间,经过H分割对场地信息进行识别,最后实现具有显著颜色特性的图像的分类识别。实际运行分析表明:该算法具有较好的稳定性和鲁棒性。 相似文献
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论文通过在HSV色彩空间分析皮肤红斑彩色图像的颜色分布特征,提出了适用于皮肤红斑彩色图像分割的一维特征参量,并将该特征参量用于模糊c均值聚类算法,对红斑彩色图像进行了分割实验。实验结果表明,与用其它特征参量的图像分割实验相比,使用该特征参量可以提高分割速度和分割正确率。 相似文献
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提出一种基于HSV空间的直方图和模糊C均值(FCM)相结合的彩色图像分割算法.首先将彩色图像转化到HSV空间,考虑到该空间的奇异性,把图像中的像素点根据饱和度和亮度划分为奇异点和非奇异点,然后对非奇异点建立3D HSV颜色直方图,并用爬山算法筛选出峰值进行像素点FCM聚类,对奇异点则建立1D灰度直方图,筛选出峰值进行直方图FCM聚类,最后合并两种分割结果.实验结果表明,该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,具有一定鲁棒性. 相似文献
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基于区域增长的可视人彩色图像分割 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一种基于区域生长的彩色图像分割算法,以提取可视人数据集中真彩解剖切片的组织器官。通过对彩色图像颜色特征空间RGB和HSV的分析,选择出适合可视人数据中肺部器官特征的颜色分量作为生长算法中分割合并的特征度量法则。实验表明,该方法能较好地分割出可视人真彩胸部图像中的肺部器官。 相似文献
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提出了一种HSV空间中颜色距离的定义,并根据定义的颜色距离,用Sobel梯度算子的变形对彩色图像在颜色分量上求出分割边界。使用了颜色信息,又结合了空间信息。实验证明该方法具有较高的颜色分辨能力和通用性,能得到较好的分割效果。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于色调直方图和区域合并的彩色图像分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
近年来随着机器视觉、模式识别和基于内容的图像检索等技术的不断提高以及彩色图像的大量使用,图像分割特别是彩色图像的分割显示出越来越重要的地位。为此提出了一种快速有效的彩色图像分割方法,主要包括三个步骤:首先将RGB颜色空间转换成HSV空间,把图像中的像素点根据饱和度和亮度划分为奇异点和非奇异点;然后对非奇异点和奇异点分别采用基于色调和灰度直方图进行分割;最后综合这两种分割结果,采用区域合并技术进行合并。实验结果表明,该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,具有一定的鲁棒性。 相似文献
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提出了一种基于多颜色模型的车牌定位方法.首先把输入的RGB彩色图像转化到HSV和YIQ颜色空间,综合这两个颜色空间的信息进行颜色分割去除大量的背景干扰信息,得到了颜色为车牌照的一些区域.然后将颜色分割后的图像灰度化并分块,找出水平差分累加和最大的块确定车牌大致位置在原彩色图中实现车牌的粗定位.最后对粗定位图进行二次颜色分割得到车牌区域的信息利用投影法精确定位出车牌.实验结果表明该方法效果较好. 相似文献
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基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法 总被引:3,自引:1,他引:3
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。 相似文献
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为提高彩色图像的分割效果,提出了一种最大灰度熵图像分量和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的彩色图像分割方法.将彩色图像转换到符合人眼视觉特征的色调饱和度亮度(HSV)颜色空间中,选取灰度熵值最大的分量图像,用PCNN增强以增大感兴趣区域对比度,对增强后的分量图像运用PCNN进行循环分割,当二维Renyi熵值不再大于前一次的值时,终止PCNN的循环分割,获得最佳分割结果.运用多种评价指标对所分割的结果进行评价,评价结果表明:提出的算法能够有效实现对彩色图像的分割,尤其在图像细节方面,比传统的彩色图像分割方法表述得更为清晰. 相似文献
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