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。     

结合形态学变形虫和复合颜色空间的彩色图像边缘检测模型

为解决彩色图像边缘检测中出现的RGB空间中向量排序、边缘准确定位以及抗噪性问题,提出一种基于形态学变形虫(自适应结构元素)并联合使用HSV空间和RGB空间的彩色图像边缘检测方法.首先在HSV空间中计算变形虫结构元素,克服了传统形态学结构元素选择不合理的缺点;然后借助HSV空间中的度量,并将其转换到RGB空间中完成向量的排序;再在RGB空间中,通过计算上述变形虫结构元素中像素间距离最小值定义边缘强度,不仅避免了HSV空间边缘定位不准确的问题,而且提高了算法的抗噪性;最后借用Canny算子的思想得到单像素边缘.实验结果表明,该方法能够充分考虑到图像的局部特征,边缘定位准确、抗噪效果显著,能得到有效、丰富的边缘信息.     

基于车牌色彩变化特征的车牌定位方法*

针对复杂背景下的车牌定位问题,提出了一种基于车牌色彩变化特征的车牌定位方法。该定位方法将RGB彩色空间中的车牌图像转换到HSV彩色空间中进行颜色识别,分割出车牌底色及字符颜色相对应的颜色区域,同时通过边缘提取、二值化处理、与运算找到对应颜色边缘特征点,最后经纹理分析来定位车牌。     

Lab空间的改进Canny边缘检测方法

针对传统RGB图像不能进行亮度分离的问题,提出了一种基于Lab颜色空间的改进Canny算子边缘检测方法。该方法将图像由RGB模式转换到Lab色彩空间,将亮度与色度信息分离,进一步使用基于组合滤波和自适应阈值的Canny算法,分别对Lab色彩模式下的三个通道分量进行边缘检测,实现三个通道的边缘融合确定。仿真实验结果表明,该方法可以有效提取图像中的边缘。     

分数阶微分的CIE L*a*b*颜色空间边缘检测

由于分数阶微积分在细节加强处理方面具有良好的性能,其在边缘检测中的应用正在逐渐增多.目前用分数阶微积分进行边缘检测的研究中大多在RGB空间中进行,但由于RGB颜色空间中亮度信息和色度信息不能相互分离,在其中进行边缘提取不能综合得到亮度边缘和色度边缘,所以分数阶微积分在其他亮度信息和色度信息分开的颜色空间中的应用研究具有一定的理论意义和实际价值.为了综合利用图像的颜色信息,在CIE L*a*b*颜色空间中利用分数阶微分进行边缘检测.相比于直接在RGB颜色空间中得到的边缘,本文方法提取到的图像边缘更符合人眼的视觉感知,边缘的连续性以及抗干扰性也更好.通过与其他经典算法的对比分析表明,本文方法存在明显的优势.     

Haar型LBP纹理特征的行人检测研究

针对行人检测中直接在灰度图像下提取局部二元模式（Local Binary Pattern,LBP）特征受噪声影响大导致检测率低的问题,提出了基于HSV颜色空间提取改进型Haar型LBP（IHLBP）特征的方法。首先将图像由RGB颜色空间转化到HVS颜色空间,然后对HSV图像的H、S、V空间分别提取IHLBP特征,最后将3个IHLBP特征归一化后串接为一个特征向量,得到最终的IHLBP特征。在INRIA Person数据集上采用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）作为分类器进行测试。实验结果表明,该方法能有效地提高识别率,可达98.5%。相比于HOG特征、HPG-LBP特征和WLD-LBP特征具有更好的实验效果。     

HSV 彩色空间的亚像素边缘检测磁

图像测量需要高精度、高准确度的图像边缘。随着测量精度要求提高,像素级图像边缘不能满足实际的需求,需要更为精确,提供更多细节的亚像素级边缘。提出了一种在 HSV彩色空间利用基样条插值提取亚像素边缘的算法。首先,将RGB空间的彩色图像转换到 HSV颜色空间;然后,利用提出的 H SVsin－cos彩色距离模型检测出像素级的边缘;最后,对像素级边缘进行基样条插值,得到亚像素边缘,并与B样条、三次样条插值结果相比较。实验结果表明：基样条插值的结果对图像的逼近度、差异性优于其它方法,分析与讨论的结果为利用插值方法进行亚像素边缘精确定位技术选取提供可靠的依据。     

基于支持向量机与多特征选择的农作物彩色病斑边缘检测

为正确提取作物病害图像病斑,提出了一种基于支持向量机与多特征选择的作物彩色病斑边缘检测方法。该方法用（2d＋1）×（2d＋1）大小的窗口遍历图像,计算图像亮度和色度通道的方差、均值差、最大梯度,以及空间位置特征和均值色差作为特征向量,实现支持向量机对病斑边缘识别。为提高检测病斑边缘的效率,提出了在遍历过程中,若特征值都小于阈值时,则跳过d行, d列再遍历。实验表明,该方法比传统的边缘检测算子具有更好的病斑边缘识别能力。     

字符边缘颜色与逻辑在车牌定位中的应用研究

针对复杂背景下的车牌定位问题,提出了一种基于字符边缘颜色与逻辑的快速车牌定位方法。该定位方法将RGB彩色空间中的车牌图像,转换到HSV彩色空间中。根据像素点颜色进行二值化,得字符边缘颜色像素区,同时通过逻辑与,确定图像字符颜色边缘点,最后经纹理分析来定位车牌,解决了目前常用流行算法所不能处理的定位问题。     

基于RGB和HSV的胶囊异囊缺陷识别方法

针对彩色胶囊图像的特点,结合RGB颜色空间数据易处理和HSV颜色空间色差感知均匀的优点,提出一种异囊缺陷检测方法,其中异囊是指某种颜色的胶囊中混有的其它颜色胶囊。该方法是基于RGB颜色空间的图像分割和基于HSV颜色空间的色差公式计算。将基于Y方向的Scharr算子应用于R分量图像,寻找胶囊上下两节之间的分隔线,将R、G、B各分量图像分割成两部分;基于图像直方图,采用加权平均的方法来获取R、G、B分量值,并将R、G、B分量值转成H、S、V分量值;利用加权方式的HSV色差公式计算色差,与设定阈值比较得出检测结果。测试结果表明,该方法保证了较高的检测精度,节省了常规基于HSV检测的方法中整体图像颜色空间转换的时间消耗。     

基于内容的彩色图像颜色特征的抽取方法

文中针对图像颜色分布的具体特点,提出了一种抽取颜色特征的新方法,实验证明,该方法可以准确地描述图像颜色特征。     

彩色图像色彩聚类算法研究

在介绍图像色彩自适应聚类算法的分析的同时,进行针对任意真彩色图像进行色彩聚类的算法。设计一种能够将BMP格式的真彩色图像进行色彩聚类处理,形成基本不失真的、最多具有256种色彩的伪彩色图像算法。     

互补色小波颜色恒常性/白平衡方法

借助于互补色小波, 本文提出一种新的颜色恒常性统计方法.分析表明:标准光照图像的互补色小波子带关系, 可以利用联合拉普拉斯分布来进行描述.统计学习标准光照图像, 可获得拉普拉斯分布的参数, 为图像建立起标准光照的基准模型.该基准模型可为光照偏移(颜色恒常偏移)的图像提供光照补偿依据, 使偏光图像通过光照补偿恢复为标准光照图像, 从而得到光照参数.基于该基准模型对补偿光照参数进行最大似然估计的实验结果表明:本文所提方法的处理效果与列出的最好文献算法相当, 其在常用数据库上估计到的光照参数误差中值小0.1°, 而均值和最大值则小0.3°.     

网站建设中的色彩与色彩搭配

色彩是网站设计工作中很难把握的重要方面,是确立网站风格的前提,它决定着网站给浏览者的第一印象。页面的整体色调有活泼或庄重、雅致或热烈等不同的趋向,在用色方面也有着繁简之分。不同内容的网站或网站的不同部分,在这方面都会有不同。设计者要把观点和艺术内涵清晰地传达给观者,以便使其思想能进入观者的心灵。     

论产品色彩设计与产品色彩感受

产品色彩作为产品设计的第一视觉元素和感受基础,其色彩设计是与形态设计同样重要的前期设计工作。时尚感、科技感、文化感成为产品色彩设计中三个过程的基本感受,这些感受是我们从事产品色彩设计的基本依据。因为人们最基本的色彩本能需求,所以色彩的生理结构、色彩的心理结构、色彩的文化结构,会激励着我们运用这些结构和因素去创造富有时尚感、科技感、文化感的色彩设计的新产品。     

基于颜色对的色彩量化算法

提出了一种新颖的基于颜色对的色彩量化算法。综合考虑了色彩层次感和关键细节的要求，并且可以根据具体色彩量化任务的要求，对它们的偏重性做出调整，以得到最满意的量化结果。     

Aesthetic Rating and Color Suggestion for Color Palettes

A model to rate color combinations that considers human aesthetic preferences is proposed. The proposed method does not assume that a color palette has a specific number of colors, i.e., input is not restricted to a two‐, three‐, or five‐color palettes. We extract features from a color palette whose size does not depend on the number of colors in the palette. The proposed rating prediction model is trained using a human color preference dataset. The model allows a user to extend a color palette, e.g., from three colors to five or seven colors, while retaining color harmony. In addition, we present a color search scheme for a given palette and a customized version of the proposed model for a specific color tone. We demonstrate that the proposed model can also be applied to various palette‐based applications.     

The Color Monogenic Signal: Application to Color Edge Detection and Color Optical Flow

The aim of this paper is to define an extension of the analytic signal for a color image. We generalize the construction of the so-called monogenic signal to mappings with values in the vectorial part of the Clifford algebra ℝ_5,0. Solving a Dirac equation in this context leads to a multiscale signal (relatively to the Poisson scale-space) which contains both structure and color information. The color monogenic signal can be used in a wide range of applications. Two examples are detailed: the first one concerns a multiscale geometric segmentation with respect to a given color; the second one is devoted to the extraction of the optical flow from moving objects of a given color.     

基于色貌模型的图像颜色校正

近二三十年来,色貌模型的飞速发展促使颜色校正技术从传统的色度阶段步入到色貌阶段。针对颜色校正技术以及色貌模型和图貌模型的研究现状进行了综述,并对模型的性能进行了比较和评价,进一步展望了基于色貌模型的颜色校正技术的发展趋势。     

面向数字印花的彩色图像分色研究

介绍数字印花中的分色问题 ,详细论述了彩色图像分色的软件实现方法 ,并通过对分色结果的比较 ,同时讨论了不同参数在分色处理中的作用