基于数学建模的真彩织物组织色值计算研究

为提高仿真彩数码织锦的色彩仿真度,实现在纹织CAD设计中图像颜色与组织色彩自动选取,通过对色织物组织结构和颜色混合原理分析,建立数学模型,计算织物组织RGB颜色值,建立一定数量的具有RGB颜色值的织物组织库,为软件编程设计打下基础。     

基于色彩空间和小波分析的多聚焦彩色图像融合

分别基于RGB、HSV和YIQ三种色彩空间,对多聚焦彩色图像融合进行了大量的研究.在实验中,基于RGB色彩空间时,将图像分解为R分量,G分量,B分量,分别在各个颜色分量上进行小波分解,然后在小波变换域上对所有图像的各个颜色分量的小波分解系数运用加权平均的融合规则,最后做小波反变换得到融合图像.而基于HSV或YIQ色彩空间时,首先要把多聚焦彩色图像转换到HSV或者YIQ色彩空间,然后运用与RGB色彩空间相同的融合方法,最后做小波反变换和色彩空间反变换得到融合图像,实验结果证明,小波分析在多聚焦彩色图像的融合中依然能发挥极好的作用,基于HSV色彩空间的多聚焦彩色图像融合会出现颜色失真,基于RGB和YIQ色彩空间都能取得很好的融合效果,相比之下,基于YIQ色彩空间更能取得较好的融合效果.     

几种基于颜色模型的彩色图像黑白化算法

彩色图像色彩丰富,可以很真实地反映景象,而黑白图像能使图像具有历史的沧桑感,在审美上富有更多的内涵和深度,具有自己独特的韵味。提出了基于颜色模型的图像着色算法并在VC++中实现,可将彩色图像转换为黑白图像。将RGB颜色模型、HSI颜色模型和YUV颜色模型的各个分量进行转化、搭配,提出4种转换算法:二值化法、平均值法、最大值法、亮度值法。实验结果表明,所提算法可以快速地将彩色图像转为黑白图像,能使人们在获得彩色图像的同时也获得其对应的黑白图像。     

一种有效的彩色边缘检测算法研究

对于彩色图像边缘检测技术给出了一种基于改进的梯度算子和RGB颜色空间色差函数的边缘检测算法.该算法首先使用改进的梯度算子得到RGB颜色空间中各个分量的梯度值,然后使用一个新的色差函数计算中心像素与邻域像素之间的色差距离,最后结合梯度值和色差距离,综合判断得到完整的彩色图像边缘信息.实验表明该方法是有效的和鲁棒的.     

交通流视频检测中背景模型与阴影检测算法

提出了基于对象级的混合高斯背景模型更新方法与基于RGB颜色变化度的运动阴影检测算法。根据运动分割、物体识别、Kalman运动跟踪等高层语义表达,结合像素的时空特性,进行基于对象级的混合高斯背景更新。克服了像素级混合高斯模型中交通控制信号或交通阻塞等造成的长时间停车以及交通高峰期交通拥挤等情况下对背景抽取造成的影响;根据运动目标的RGB颜色变化度特点,提出自适应的对象级运动阴影检测算法,克服了运动阴影的影响及其造成的误分类。不同交通状态下的视频处理效果表明,该方法具有良好的鲁捧性和自适应性。     

一种改进的RGB到RGBW信号的映射算法

随着对高亮度、低功耗等绿色显示技术的不断追求,RGBW显示技术成为了国内外热门的研究方向之一。RGBW显示系统的出现解决了RGB系统所遇到的技术瓶颈,然而RGBW显示技术的推广依赖于优秀的信号映射算法,如何将RGB信号转换为RGBW信号,是实现RGBW显示系统的基础。针对RGB显示系统色域较窄,难以提高显示质量的问题,通过对现有RGBW信号映射算法的研究,分析了几种映射算法的优缺点和适用范围,提出了一种改进的信号映射算法。该算法在保证RGBW输出信号与RGB输入信号中的R、G、B三分量值的比例不变的基础上,根据人眼对RGB颜色的感知不同,分别赋予RGB颜色不同的权重,并通过引入转换因子来提取白色子像素分量的值,最终生成新的RGBW信号。Matlab仿真实验表明,改进映射算法保证了色彩饱和度的基本恒定,在RGBW信号与原有RGB信号近乎一样色彩的前提下,较好地提升了图像亮度。     

一种不同光照条件下的变动物体检测方法

在场景中添加与覆盖区域颜色相近的物体,改变光照方向和强度,构成1幅新的图像。为从新图像中检测出新添加的物体(变动物体),且不受光照改变的影响,采用多尺度结构张量的方法提取图像纹理特征,采用归一化RGB色彩模型提取图像色彩特征,2种特征通过自适应权重系数结合,由此检测变动物体。采用光照变化条件下颜色纹理特征不同的图像进行对比实验,结果表明:在光照缓慢变化时,采用多尺度结构张量的方法和归一化RGB色彩模型可抑制光照变化的影响;两者结合能有效检测出变动物体。     

基于双阈值的移动机器人视觉图像分割

为了提高移动机器人识别目标的快速性,针对RIRAII移动机器人的图像处理和图像匹配问题,考虑到环境中的光照条件的影响和满足实时性的要求,在图像分割中,采用了将RGB和HSV两种色彩系统混合使用的方法,提出了基于颜色信息的RGB和HSV模型下利用双阈值图像分割的方法,对图像进行分割的试验结果证明,该算法能够取得较好的图像分割效果,并且图像分割处理时间减少,满足移动机器人跟踪目标的实时性要求.     

基于改进2D-2DPCA的图像融合算法

针对基于主元分析的图像融合算法存在结构利用率低、光谱信息损失多的缺点,同时考虑到色彩图像融合时空间变换产生的色彩畸变以及RGB色彩空间各通道间的强相关性,提出一种基于改进双向二维主元分析的图像融合算法。针对RGB色彩图像的结构特点,以待融合图像行、列方向的RGB分量作为基元进行二维主元分析得到各级主元,采用线性权重分配方法对待融合图像进行重构,依照重构图像第一主元的结构特性进行主元替换后,经加权逆变换得到融合图像。为验证算法的有效性,选取校园近红外光谱图像与对应的清晰彩色图像,以及彩色可见光图像与对应的红外图像进行实验,实验结果表明使用文中方法得到的融合图像可取得理想的融合指标和较好的空间分辨率。     

YUV空间下基于码本模型的视频运动目标检测方法

针对传统运动目标视频检测算法中RGB空间背景建模计算、存储成本高的问题,提出采用YUV空间下基于码本模型的背景建模方法.码本模型对现场光线变化、随机噪声等具有较好的自适应性,采用对YUV模型中的亮度信号(Y分量)建立背景的码本模型,其优点在于亮度信号(Y)和色度信号(U,V)相互独立,避免了复杂的乘法与开平方运算,同时算法可单独编码,与MPEG标准兼容性更好,易于进行目标数据的压缩、处理和传输.视频仿真实验表明,该方法在视频监控系统中的使用效果较好,能获得比RGB空间码本模型更高的实时性,也更节约系统的计算内存.     

基于色彩空间与小波变换的图像融合

讨论了色彩空间模型分别与小波变换相结合的图像融合方法:基于RGB色彩空间模型与小波变换的图像融合法和基于IHS色彩空间模型与小波变换的图像融合法,并且在此基础上提出了一种基于HSV色彩空间模型与小波变换的图像融合法.经实验分析和对比,基于HSV色彩空间模型与小波变换的图像融合法除了能较好地保持细节纹理信息外,在光谱信息的保持方面要明显优于其他两种方法.     

基于自动频率跟踪的虚拟数字锁相放大器

为避免传统设计中待测信号与参考信号之间的道间干扰,以及信号传输过程中引入的噪声,设计了一种基于LabVIEW开发平台的虚拟数字锁相放大器（DLIA：Digital Lock-In Amplifer）。通过引入自动频率跟踪模块,大大降低了待测信号与参考信号频率的失配程度。同时,在经典的正交相敏检波算法基础上,通过对输出信号进行优化处理,得到了良好的输出波形。实验结果显示,待测信号的信噪比RSNR可小于-20dB,可检测的最小幅值达10μV,自动频率跟踪模块的锁频误差小于0.02%,信号幅值的测量误差小于0.05%。该设计的自动频率跟踪能力的虚拟DLIA具有良好的测量稳定性。     

视频监控中基于颜色特征的运动目标匹配研究

提出了一种基于颜色特征的运动目标匹配方法。通过颜色直方图定义了运动目标的主颜色区域,并依据最大隶属度原则建立RGB三维彩色空间主颜色区域信息的模糊子集,最后采用模糊相似匹配原理对匹配目标与待匹配目标模糊集的模糊隶属度函数和贴近度函数进行比较,得出匹配结果。实验结果表明,该方法在解决视频监控中运动目标匹配问题时是可行且可靠的。     

结合MCA与Retinex算法的低照度图像增强方法

针对低照度条件下获取的图像存在可见光照度低、噪声大等问题,提出了一种基于形态成分分析(MCA)和Retinex算法结合的低照度图像增强方法。首先,将低照度图像转换到HSV色彩空间,接着采用MCA将V分量分解为纹理和平滑部分;其次对平滑部分采用基于改进的多尺度Retinex算法和自适应全局色调映射进行增强,对纹理部分进行维纳滤波去噪后再进行Laplace算子锐化;然后MCA重建得到亮度增强图像,将其与H、S分量合并且转换到RGB色彩空间;最后采用自适应函数恢复色彩得到最终增强图像。实验结果表明,该算法能够有效改善低照度图像质量,提高图像亮度,更好地保留边缘、细节纹理和抑制噪声。     

ICP算法的改进及两台Kinect对人体的重建

以在虚拟场景中建立用户个性化全身三维几何模型为目的,研究了一种基于价格低廉的Kinect深度摄像机进行人体三维重建的方法。该方法将深度摄像机的标定与传统的迭代最近点算法相结合,控制两台Kinect从上下两个视角采集人体的深度点云,通过标定得到的转移矩阵将两个不同坐标系的分段点云粗略配准,利用传统的ICP算法寻找点云间重叠部分的最近点,自动迭代成完整的三维人体点云,最后通过点云的三角网格化实现全身人体三维模型的重建。实验结果证明了利用Kinect快速构建人体三维模型的可行性。     

基于多颜色和局部纹理的水果识别算法研究

为提高水果种类识别的准确性,本文提出一种基于多颜色特征和纹理特征的水果识别算法。该研究选择不同种类的水果图像作为实验测试样本,使用最大类间方差法Otsu分割图像,得到水果图像的目标区域,分别对目标区域进行红、绿、蓝(RGB)颜色模型和色调、饱和度、明度(HSV)颜色模型的直方图分析,采用颜色矩算法和非均匀量化算法对RGB模型和HSV模型提取特征,利用局部二值模式(local binary patterns,LBP)对目标区域提取局部纹理特征,对颜色和纹理特征向量进行优化组合,结合基于梯度下降算法的BP神经网络对测试样本进行训练分类。针对输入层输入不同特征分别进行实验并比较,得到基于不同特征的水果识别率。研究结果表明,本算法分类识别率可达90%以上,高于单一特征算法识别率。该研究具有一定的实际应用价值。     

自适应噪声谱估计抵消技术及其应用

为扩大虚拟暗室EMI(electromagnetic interference,电磁干扰)测试系统的应用范围,提高系统测量精度,改善其在复杂环境下的测试效果,借助自适应滤波及维纳滤波理论对基于传统自适应噪声抵消模型建立的测试系统进行分析,传统测试系统的参考通道存在的设备辐射分量制约了系统应用范围,从而不能实现任意信噪比环境下的高精度测量.同时,提出基于谱估计的自适应噪声抵消模型,该模型建立的虚拟暗室系统通过对测试系统主通道信号进行谱估计,得到设备辐射信号及噪声信号的功率谱密度,并根据该功率谱密度对参考通道信号进行针对性抑制,以滤除参考通道辐射信号分量,从而提高测试系统的适用性及精度.仿真实验表明:该方法在高、低信噪比环境下均能准确地提取设备辐射信号并准确复现受试设备的辐射信号,提高了虚拟暗室系统对环境噪声的抑制能力,增强了虚拟暗室系统的环境适应性.     

基于CMOS数字色彩传感器的油脂颜色检测技术研究

CMOS数字色彩传感器ADJD-313-QR999直接输出数字量,通过二线串行接口I2C可直接与微控制器通信,尺寸小,功耗低.以PIC18F452微控制器为核心,将该传感器用于油脂颜色的检测,设计了前端检测电路和通讯测量软件.经实验测试,RGB检测结果稳定,具有良好的精度.     

基于CMOS数字色彩传感器的油脂颜色检测技术研究

CMOS数字色彩传感器ADJD-S313-QR999直接输出数字量,通过二线串行接口I2C可直接与微控制器通信,尺寸小,功耗低.以PIC18F452微控制器为核心,将该传感器用于油脂颜色的检测,设计了前端检测电路和通讯测量软件.经实验测试,RGB检测结果稳定,具有良好的精度.     

基于计算机视觉的视频图像关键帧提取及修复方法

为了提高视频图像关键帧提取及修复效果,设计了一种基于计算机视觉的视频图像关键帧提取及修复方法。基于计算机视觉进行视频图像采集;采用阈值分割法建立灰度值模型,计算背景与目标的灰度差;利用视频图像中的主要特征窗口获取像素值,使用熵值法采集剩余的局部纹理图像,以完成视频图像关键帧提取。在此基础上,利用加权法还原原始矩阵,完成视频图像关键帧修复。实验结果表明,此方法提取的图像清晰度较高,能够提取到图像的颜色特征和纹理特征,提取多个视频图像关键帧的时间较少。