基于MSER的弹孔识别算法的研究

研究了基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)的弹孔识别算法。用基于积分图像的阈值自适应算法对MSER算法改进(MSER-I),以提取弹孔候选区域。通过透视变换确定胸环靶及背景区域,排除胸环靶外部的弹孔候选区域。对于胸环靶内弹孔候选区域,利用弹孔特征排除非弹孔区域,根据报靶记录,排除靶面已报过的弹孔区域,实现对新增弹孔的识别。实验结果表明,该算法满足报靶精度及实时性要求。     

一种基于HSV空间的彩色边缘图像检索方法

结合重要的彩色图像边缘及人眼视觉特性,提出了一种基于彩色边缘直方图的图像检索方法。该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色图像边缘转换至符合人眼视觉特性的HSV空间并进行量化处理,再将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图,最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。     

基于边缘特征与HSI色彩特征的胸环靶弹孔识别

为解决胸环靶纸图像弹孔准确快速识别问题,提出结合弹孔边缘特征与色彩特征的胸环靶弹孔识别方法。采用形态学边缘检测算法确定胸环靶图像边缘,进行边缘图像增强处理,提高边缘图像与背景的对比度,提取弹孔区域色彩特征数据,实现胸环靶纸图像中弹孔识别。实验及计算分析结果表明：这种方法能准确从一次成像的胸环靶纸图像中进行弹孔提取,还能在一定程度上减少自然环境下光照、灰尘、振动对靶面图像造成的噪声、畸变影响。     

基于感兴趣区的小波域彩色图像检索新方法

提出了一种基于感兴趣区的小波域彩色图像检索新方法.该方法首先结合人眼视觉感知特性,在小波变换域内利用K-均值聚类提取出感兴趣区域,然后以感兴趣区的小波系数局部能量作为纹理特征,颜色均值和均方差作为颜色特征,重心坐标作为位置特征,计算图像间内容的相似度并进行检索.仿真实验结果表明,当图像中有明显的感兴趣区域时（特别是背景简单的图像）,该方法能够更加准确地查找出用户所需内容的图像,明显地提高了检索精度.     

基于颜色和纹理特征提取彩色图像的有意义区域

针对猪肉眼肌彩色图像中眼肌区域的提取，提出一种基于颜色和纹理特征的彩色图像分割方法，实现了眼肌区域的自动分割。该研究在RGB彩色空间下进行，改进以往区域生长算法中种子点的选取方法，实现了基于彩色图像的区域生长算法，并比较以灰度为特征，以颜色为特征和以颜色与纹理相结合为特征进行区域生长的分割效果。研究结果表明，基于R、G、B和纹理特征的改进区域生长算法具．有较好的分割效果。     

基于区域增长的可视人彩色图像分割

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。     

基于HSI颜色空间统计直方图的图像检索

给出了一种对图像的特征进行提取、分析并识别出一定形状及色彩差别的方法,主要目的是提取图像的颜色变化。首先是对采集到的彩色图像进行预处理,包括:图像的滤波、目标图像的定位等;然后采取了相应的图像颜色空间和识别算法,包括:图像颜色空间的变换、颜色量化、图像特征提取、识别算法。计算机仿真结果表明,该算法可行,并取得了较好的效果。     

基于HSI颜色空间统计直方图的图像检索

给出了一种对图像的特征进行提取、分析并识别出一定形状及色彩差别的方法,主要目的是提取图像的颜色变化。首先是对采集到的彩色图像进行预处理．包括：图像的滤波、目标图像的定位等;然后采取了相应的图像颜色空间和识别算法,包括：图像颜色空间的变换、颜色量化、图像特征提取、识别算法。计算机仿真结果表明,该算法可行,并取得了较好的效果。     

校正靶标志物投影的识别与坐标数据提取算法

针对校正靶上标志物难以识别和提取的问题,根据校正靶自身特征提出了相应的标志物投影识别和提取方法。首先该方法消除背景颜色并使用Otsu算法获取的阈值对图像进行分割,然后使用形态学膨胀和腐蚀对分割后图像进行处理,最后根据处理的结果识别和提取出各网格线交叉点坐标并算出该领域的中心坐标。实验表明,所提出的方法能够有效地识别和提取出校正靶投影图像上网格线交叉点坐标。     

一种基于区域生长的图像显著区域提取算法

提出了一种改进的基于区域生长的彩色图像显著区域提取算法。该算法在颜色梯度图上应用分水岭分割算法,改进了图像初始分割的效果。综合考虑分割区域的显著度和边界强度,选取恰当的种子区域。在区域生长时考虑分割区域间低层特征的相似性、区域是否位于物体边界以及区域间的可合并度,设计了三个区域可生长度评价函数。实验结果表明,该算法简单、快速,且能提取出更符合人眼视觉特征的显著区域。     

基于混合颜色模型的枪弹外观缺陷分割

为实现枪弹外观颜色缺陷快速、自动、准确分割,提出一种基于混合颜色模型的枪弹外观缺陷分割方法.分析统计正常光照条件下弹体和颜色缺陷图像特征,获得统计规律,提取颜色特征,分割颜色缺陷,对感兴趣的局部弹体图像进行由RGB到HSI的颜色模型转换,利用色调H分量进一步分割缺陷,使用数学形态学优化分割结果,定义缺陷平均分割率和平均偏差量化分割结果.实验结果表明,该方法在弹体缺陷分割的应用中表现出较好的准确性和鲁棒性.     

基于HSI颜色空间的蔗糖结晶图像分割方法

针对煮糖过程蔗糖结晶图像的特点,采用颜色空间转换的方法,将图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,利用HSI颜色空间各分量相对独立性以及结晶颗粒和糖浆溶液的色调差异通过改进的大津法对H分量进行阈值分割,再通过数学形态学,中值滤波,孔洞填充,去除噪声颗粒,去除图像边界的非完整颗粒等方法进行后续处理,最终将结晶颗粒从复杂的图像信息中分割出来。实验证明该方法分割效果好,切实可行。     

一种改进的各向异性扩散深度图像增强算法

深度图像受其测距原理所限,存在边缘不匹配、无效像素、噪声等问题,提出一种基于改进的各向异性扩散算法的深度图像增强方法。首先,校正深度图像和彩色图像的位置关系,并根据时间连续性选择多帧图像,进行多帧均值滤波预处理;其次,通过在彩色图像中引入权重的思想,构建具有4-邻域形式的深度图像模型,利用彩色图像引导的深度图像进行各向异性扩散,填补孔洞;最后,使用改进的自适应中值滤波平滑图像噪声。实验结果表明,该方法能够有效修复原始深度图像中存在的由无效像素组成的黑色孔洞,在抑制噪声的同时,仍能保持深度图像中物体边缘的细节信息。     

基于彩色图像分割的高温辐射体识别方法

准确识别待测目标是利用CCD图像传感器进行高温测量的关键.本文在对高温辐射体彩色图像的噪声特点进行分析的基础上,提出一种基于彩色图像分割的高温辐射体识别方法,通过对红、绿基色图像分别进行分割来减小甚至消除高温辐射体图像的各种噪声,然后综合红、绿基色图像分割结果实现高温辐射体的准确识别,并运用数学形态学方法对分割结果进行后处理以消除游离点和孔洞,使图像边缘平滑;实验表明,该方法可以有效地实现高温辐射体的正确识别,具有较强的实用性.     

基于云模型的彩色图像分割方法

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。     

多传感器彩色纹理色彩差异修正方法

针对三维彩色扫描仪多个传感器获得的彩色纹理图像存在色彩差异,导致重建的三维彩色模型表面出现色彩分块现象的问题,提出一种基于色彩迁移的纹理图像色彩修正方法。首先,利用综合质量图像评价函数(CAF)进行图像质量评价,从多个传感器获得的彩色纹理图像中选出一幅质量最佳的作为标准图像;然后,参照该图像调整其他纹理图像各个色彩通道的色彩均值、方差等统计量。将所提方法用于三维人体彩色扫描仪的纹理图像色彩修正,结果表明,色彩修正后纹理图像间的色彩差异减小,得到的三维人体彩色模型色彩分块现象得到明显改善,色彩更加均衡自然。与经典色彩变换方法、改进色彩变换方法、基于最小角度选择的融合方法相比,实验的主观效果和客观图像综合质量评价值都表明了该方法的优越性。     

一种基于显著兴趣点的图像检索方法

提出一种利用显著兴趣点结合颜色矩和距离直方图进行图像检索的方法。该方法将兴趣点作为图像中用户关注的主要视觉线索,包括显著兴趣点检测、距离直方图和颜色矩的特征提取3个步骤,既利用兴趣点的局部颜色特征,又考虑兴趣点间的空间距离关系,克服了传统颜色矩没有空间位置信息的缺陷。实验结果表明,该方法实现简单,能够有效提高图像检索的效率。     

Video color conceptualization using optimization

Color conceptualization aims to propagate"color concepts"from a library of natural color images to the input image by changing the main color.However,the existing method may lead to spatial discontinuities in images because of the absence of a spatial consistency constraint.In this paper,to solve this problem,we present a novel method to force neighboring pixels with similar intensities to have similar color.Using this constraint,the color conceptualization is formalized as an optimization problem with a quadratic cost function.Moreover,we further expand two-dimensional(still image)color conceptualization to three-dimensional(video),and use the information of neighboring pixels in both space and time to improve the consistency between neighboring frames.The performance of our proposed method is demonstrated for a variety of images and video sequences.     

彩色立体图像质量评价方法

现有的大多数立体图像质量评价方法都是将彩色图像转换为灰度图像,从而丧失了色彩信息,不利于对彩色立体图像作出正确评价,针对这一问题,提出了一种彩色立体图像质量评价方法。首先,通过对参考图像对和失真图像对分别进行主成分分析(PCA)融合生成彩色图像,利用彩色小波变换分别提取彩色融合图像的低频系数;然后,把低频系数信息用四元数表示,即将低频系数的色相分量局部均值作为四元数的实部,三基色分量作为四元数的虚部,通过四元数奇异值分解得到奇异值特征向量;最后,对参考图像和失真图像的奇异值特征向量作余弦夹角、巴氏距离、卡方距离,分别作为立体图像质量评价指标。该方法在德克萨斯大学公布的对称失真立体图像库和非对称失真立体图像库分别进行验证,线性相关系数和斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)在对称失真库中可高达0.919和0.923,与主观评价吻合度很高。