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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
目前基于颜色的检索方法很多。引入平均颜色矢量,用平均颜色矢量方法对彩色图像中多个单种颜色目标进行识别。通过计算和分析图像像素与各类训练区的Euclidean距离及各颜色分量平均值和标准差,判断目标颜色相似性,结合Canny算子进行边缘检测,分割图像中的目标。该方法能对RGB值较为明显或颜色分布丰富且部分背景与目标颜色相近的图像进行精确的颜色识别,在番茄色选仿真实验中取得了令人满意的效果。  相似文献   

2.
光照色调颜色恒常性算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
提出了一种新的适合于实时处理视频图像颜色识别的光照色调颜色恒常性算法。该算法主要解决在视频颜色识别中,由于近点光源的发散作用和在复杂背景影响下所造成的目标对象在图像局部各点上的颜色识别问题。在彩色感知的光学原理和数学模型基础上推导出了光照校正算法,并利用色调校正实现颜色恒常性。通过试验分析评估了各种识别算法,如光照校正、色调校正、光照色调校正、以及线性回归算法对颜色的校正效果,最后将测得的颜色差值和色调差值进行对比,证明了本算法对点光源散射作用引起的光照变化具有良好的校正作用,并证明了其算法理论推导的合理性。该算法的运算复杂度为O(n),因而适合于视频的实时处理。  相似文献   

3.
在许多基于颜色的图像检索系统中,图像的颜色属性通过颜色直方图来描述。基于颜色直方图的搜索,对规模较大的颜色直方图往往很低效。因此论文将介绍一种新方法,这种方法能有效的表示颜色直方图和两个颜色直方图的区别。这种方法是基于以下的观察:最大的20%的颜色直方图能占到图像的90%的像素;当颜色直方图用一个阀值过滤后,主成分颜色数量MCCC(maincomponentcolorusedcount)代表这幅图像的复杂性,在第一阶段的检索中被用来快速索引,主成分颜色序列MCCS(maincomponentcolorsequence)能够用来在检索的第二阶段比较图像的颜色信息。使用该方法,总的颜色索引信息将比传统的颜色直方图节省存储空间。试验结果基于包含1000张图像的图像数据库。  相似文献   

4.
一种三原色图像特征域快速提取方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在基于RGB颜色矢量分析模型的基础上,本文提出了一种三原色倾向判定条件,并将之用于图像中三原色特征域的提取。该方法以RGB三原色为特征域主色调,并只需根据每个像素的RGB组成信息用三原色倾向判定条件来实现过滤处理。实验表明,对于接近三原色色调的区域该方法可达到快速抽取的效果。  相似文献   

5.
汽车表面常常反射出表征光源颜色的高光,高光的颜色严重影响了汽车的真实颜色.因此在识别汽车颜色之前需要将汽车表而的高光像素检测出来,以提高颜色识别的准确率.结合原图像和对应的无高光图像提出了最佳漫反射像素的概念,并以最佳漫反射像素为基础提出了一种检测单张彩色图像中汽车表面高光的算法.算法简单、容易实现,其理论基础是二分光反射模型.实验结果表明算法有效、运算速度快,可以满足汽车颜色识别系统准确性和实时性的要求.  相似文献   

6.
郑秋梅  余芳  郭兰图 《计算机应用》2006,26(11):2707-2709
介绍了HSV在低饱和度和低亮度时的色调奇异性,分析了HSV的色调奇异性对图像检索的影响。在此基础上,提出了基于多颜色空间的图像检索方法,奇异区域的像素点用YUV颜色空间表示,其他像素点用HSV颜色空间表示。实验表明,该算法在一定程度上克服了HSV的色调奇异性对图像检索的影响,提高了检索性能。  相似文献   

7.
论文研究了如何在最少的人工干预下从彩色图象中抽取指定的对象,把其余对象作为背景过滤。文中利用了HIS颜色模型犤2犦的色调信息完成过滤操作。相对于基于形状的背景过滤方式,这种方法需要更少的操作和交互。而且,对于人眼视觉模型,往往对色彩信息较几何特征更敏感。由于色彩信息本身的特征,这种方法不受各种几何变换的影响。通过膨胀和腐蚀对图象做了去噪处理,改善图象的质量。  相似文献   

8.
考虑到亮度变化和颜色纯度的图像分割法   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了一种新的考虑到亮度变化和颜色纯度的图像分割方法.使用HIS颜色空间来取得象素的颜色信息.当饱和度和亮度值较低时,色彩值会非常敏感,用颜色纯度作色彩值的加权值.不但考虑了像素的属性,还考虑了像素群的属性.图像先被分成块,块的平均值和方差值作为像素群的属性.用基于块的领域扩张来进行图像分割.用向量距离和相对位置信息把小的对象合并到大的对象中.实验结果证明,该方法适用于多种图像.  相似文献   

9.
为获得血液透析膜纤维的高精度识别与计数,通过对纤维图像颜色聚类特征的实验和分析,得出在YUV空间中仅利用颜色分量U和V对图像进行颜色聚类.利用K-means聚类算法对图像进行颜色聚类,根据图像中各像素的聚类属性对图像进行分割.在纤维的识别计数环节,采用Hough变换的方式对分割出的纤维图像识别并计数.实验结果表明,该算法识别精度高,鲁棒性好.  相似文献   

10.
应用圆形度和颜色直方图的交通信号灯识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对智能车辆介绍了一种在城市环境中识别交通信号灯的新方法.该方法先对原图像进行预处理,过滤不符合形态学准则的区域.计算候选区域的圆形度和背板的颜色信息,把圆形度符合和背板为黑色的区域作为交通信号灯区域.并将检测到的交通信号灯区域图像从RGB空间转换到HSV空间中,用颜色直方图对图像的H分量进行分布统计,根据其分布特征来识别交通信号灯的类型.实验结果表明,该方法能有效地识别复杂环境下的交通信号灯.  相似文献   

11.
基于颜色和形状特征的彩色图像显示与检索技术   总被引:9,自引:0,他引:9  
提出了一种有效用于抽取特征、索引和检索彩色图像的技术途径,通过提取图像的颜色不变量,建立相应的色度直方图(hue histogram)来表示图像的颜色分布特征,为了描述图像中对象的位置及方向特征,首先计算图像的色度轮廓并对其进行Radon变换,然后计算相应的“空间直方图”,由此,得到了一种基于图像的颜色分布特征和形状特征的新的图像表示方法,为了计量图像的全局相似度,基于“累积距离”和“基于向量的距离”定义了两种图像的距离度量,并分别讨论了距离度量的选取与归一化、不同子特征的组合等CBIR所涉及的关键问题,实验结果表明,文中提出的方法能获得满意的检索性能,其检索结果能较好地接近于人的视觉感和结果。  相似文献   

12.
Abstract— With the development of wide‐gamut display technology, the need is clear for understanding the required size and shape of color gamut from the viewers' perspective. To that end, experiments were conducted to explore color‐gamut requirements based on viewers' preferred level of chroma enhancement of standard‐gamut images. Chroma preferences were measured for multiple hues using single‐hue images, and a corresponding hue‐dependent preferred chroma enhancement was successfully applied to natural, multi‐hue images. The multi‐hue images showed overall success, though viewers indicated that reds could be decreased even further in colorfulness, and yellows could be increased, which may argue in favor of multi‐primary displays. Viewer preferences do vary within the population, primarily in overall chroma level, and the differences can be largely accounted for with a single parameter for chroma‐level adjustment that includes the preferred hue dependence. Image content dependencies were also found, but they remain too complex to model. The hue‐dependent chroma preference results can be applied to display design and color‐enhancement algorithms.  相似文献   

13.
为保持彩色图像增强时色调不变,提出一种基于RGB灰度值缩放的彩色图像增强算法。采用二次函数增强像素RGB三基色的最大值,获得缩放因子k,利用k值增强相应像素的RGB灰度值。实验结果表明,该算法能增强不同压缩比的彩色图像,综合性能优于现有算法。  相似文献   

14.
针对水下光衰减和散射导致的图像严重降质问题和用传统方法进行水下图像增强 产生色偏现象,提出一种新的水下图像增强方法。基于暗原色先验原理进行水下图像增强,用 软抠图的方法对图像暗通道进行细化;在图像前0.1%最亮的像素点中,用中值滤波算法计算出 这些像素点的中值,再计算这些像素点和与之对应的中值的差值,差值最小的像素点作为背景 光的预估值,并用该像素点所在区域颜色饱和度方差来判断预估背景光的准确性;利用Retinex 算法和图像各颜色通道的衰减系数比对增强后的图像进行颜色校正。实验表明,该方法能有效 地去除水下图像中的雾色、校正图像色偏问题,进而提高图像对比度。  相似文献   

15.
彩色扫描军事地形图等高线提取方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于HSV色彩模型的等高线提取方法.首先去除地形图中的黑色要素,然后选取原图等高线上一像素点色调值作为初值,按一定步长逐步扩大色调阈值,借助对应二值图连通区域数确定阈值区间.该算法无须人为指定聚类中心和类数,初始像素点的选取对提取结果不起决定作用.实验结果验证了算法的鲁棒性,并取得比较理想提取效果.  相似文献   

16.
提出了一种新的基于数字图象处理和模式识别技术的彩色印品网点图像检测与分色方法,并依此设计了一种新的网点检测和识别系统—DIA系统。在DIA系统中,针对网点图象的特点,采用模糊聚类技术获取数据样本,并构建粗分器和精分器来对显微网点图象中的各像素进行颜色模式分类。  相似文献   

17.
Abstract— The preferred green‐grass and red (apple, lipstick, sports car) colors shown on the display are investigated using complex images. Ten test images were used in the experiment and each image was transformed using a memory color transformation algorithm to have nine different green‐grass or red colors. The pair comparison method was used to determine the most‐preferred green‐grass and red colors. The green‐grass colors are preferred as the average hue angle approaches 128° (60% green and 40% yellow) in CIECAM02 hue angle with high chroma. For red colors, apple images show high preference when the reproduced red is closer to the unique red. The artificial objects, such as red lipsticks and sports cars are preferred when reproduced with the highest chroma regardless of their hues.  相似文献   

18.
A method based on HSI color space is presented to solve the problem of circle detection from color images. In terms of the evaluation to the edge detection method based on intensity, the edge detection based on hue is chosen to process the color image, and the simplified calculation of hue transform is discussed. Then the algorithm of circle detection based on Canny edge detection is proposed. Due to the dispersive distribution of the detected result, Hough transformation and template smooth are used in circle detection, and the proposed method gives a quite good result.  相似文献   

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