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在图片的合成应用中需要对图片进行局部的透明化处理。提出了通过虚拟仪器技术,对具有单色背景的彩色人物图像进行处理的一种算法研究。通过将彩色图像的每个像素点分解成RGB三基色后与提取的特征点比对,对每个像素点灰度值运算构建新的图像掩码集,来重构原图像,完成对原彩色图像背景的透明化处理过程。该方法可以应用与背景颜色较为单一并且与人物图像颜色差异性大的图片处理,效果显著。 相似文献
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彩色边缘检测的本质是颜色差分的定义和计算问题。对于彩色图像来说,由于每个像素由R,G,B三个分量决定,很难定义颜色差分的大小以及方向。利用在RGB颜色空间中色差的定义来实现一种新的梯度算子的计算方法,构造出能够描述彩色图像边缘信息的特征向量,利用该特征向量训练SOM神经网络,用训练后的SOM神经网络直接进行彩色图像的边缘检测。实验结果分析可见,该算法取得了良好的效果。 相似文献
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我很高兴地通知,CIE已成立第8分部“图像技术”。分部将CIE在视觉、颜色科学、计量科学方面的专门技术用于广泛的成像问题上,其目标是寻求能用于如图像艺术、通讯和医学不同领域的通用解决方法。因为图像技术仍处于快速发展阶段,在某种意义上,重要的是要及时编... 相似文献
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提出一种适用于图像拼接的简单、高效的颜色校正方法。彩色图像拼接往往会因为时间、光线等因素造成拼接后的图像有色差。在图像拼接之前,采用该方法先对各图像进行颜色的校正,然后进行图像拼接。实验结果表明该方法针对图片间颜色差异有很好的效果。 相似文献
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行人特征提取是行人识别中关键步骤之一。传统的做法是分别从彩色图像的每个颜色通道(即R、G、B通道)中提取特征描述子(如方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等),最后合并成一个特征向量。传统方法不足之处在于难以兼顾不同颜色通道之间的关联信息。为此,采用四元局部排序二值模式(QLRBP)运算方法从彩色图像中提取局部特征描述子。与传统方法不同的是,该方法是一种整体的方法,是在彩色图像的四元数表示空间而非3个颜色通道中分别提取LBP特征。首先,将从车载摄像头中采集的彩色图像通过四元数转换获得其四元数表示;然后,对四元数空间中图像进行CTQ变换,并计算变换后的图像相位;最后,在每个四元数相位上进行LBP运算,并生成行人彩色图像的局部特征描述子。QLRBP能够同时处理所有的颜色通道,因此能够同时包含三通道之间的关系。在行人判定方法上,本文首先提取所有正负样本的QLRBP特征,并使用K-最近邻(K-NN)算法训练分类器。在INRIA数据库上测试表明,QLRBP描述子对于彩色行人的检测比其他常用的特征描述子(如HOG特征,LBP特征)具有更高的精确度,性能接近当前先进的行人识别方法。 相似文献
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图像配准是图像三维重构、计算机视觉、模式识别、遥感图像处理等众多领域的关键技术之一。目前将颜色信息运用到图像配准中较为实用的算法是CSIFT,但该算法从速度、效率和鲁棒性上都劣于传统SIFT算法。为此,提出一种C-GLOH彩色图像配准算法:提取彩色图像各个位置处的颜色不变量,以颜色不变量作为输入图像进行SIFT,其中在构造描述子时,采用改进的GLOH方法,提高了描述子的性能。最后用最近邻法进行匹配。实验结果表明,提出的C-GLOH算法较CSIFT算法有更高的匹配精度、效率和更快的运算速度。 相似文献
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中国颜色体系样品色度坐标标准值的确定 总被引:1,自引:0,他引:1
本文依据中国颜色体系试验样品测量值,参照国际上其它颜色体系的指导原则,遵照颜色视觉规律,用数学方法计算确定了中国颜色体系样品的颜色标号值(HVC)和国际照明委员会(CIE)三刺激值及色度坐标(Y,x,y)之间的关系,即中国颜色体系颜色样品理论值。该值已在国家标准《中国颜色体系》中作为中国颜色体系颜色样品标准值采用。 相似文献
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本文根据颜色视觉理论及感色纤维间联结的设想,对现实中存在的几种典型的色盲现象做了详尽的解释,证实了理论与实际的符合,并结合视觉光学系统与生理机制提出了论证了对异常色觉模拟的方法。 相似文献
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在颜色测量中,有时需要对远距离彩色目标进行色度参数测量,因此有必要研制带望远光学系统的颜色测量仪器,本文介绍了用于这一目的的彩色测量仪器设计原理。 相似文献
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介绍了市话电缆用高浓缩比 (1∶ 1 0 0 )聚烯烃色母粒的基本情况。载体树脂、分散剂、活化剂、颜料的选择 ,以及配方设计、生产工艺和技术评定 相似文献
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对于以展示大幅墙上作品为主的艺术博物馆而言,展厅空间照明与艺术品照明通常难以明确划分,反射光线所携带的空间界面材质的光谱信息将对艺术品的颜色知觉构成影响。论文以此为切入点,使用分光测色仪测量材质的光谱反射比,并根据测量数据进行反射光光谱计算,对于展厅常规界面材质——56种石材、10种木材、4种海基布(玻璃纤维装饰布)的反射光色温和显色性进行比较分析,所得结论对于展厅界面材质的选择具有一定的指导意义。 相似文献
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