智能交通监控系统中颜色聚类的应用

在高速公路视频车辆监控系统中,颜色能够提供非常重要的信息,用于车辆识别、分割和跟踪。本文介绍了一种颜色聚类的方法,在序列图象中进行颜色的量化,以获得有效的图象颜色的表征。文中给出了聚类结果并得出了对于该聚类方法的结论。     

Color Clustering for the Intelligence Transportation Monitor and Control System

在高速公路视频车辆监控系统中,颜色能够提供非常重要的信息,用于车辆识别、分割和跟踪.本文介绍了一种颜色聚类的方法,在序列图象中进行颜色的量化,以获得有效的图象颜色的表征.文中给出了聚类结果并得出了对于该聚类方法的结论.     

基于综合特征的物流车辆图像检索方法

通过对颜色直方图的研究,提出一种新的物流车辆颜色量化的方法和灰度共生矩阵的计算方法,并且采取一种快速分割方法对图像进行分割,在分割区域颜色直方图计算时,提出粗粒度的概念,从而改善了检索的精度和提高了检索的速度。提出主区域的概念,对主区域进行颜色、纹理、形状等特征的提取,完成兼容彩色和灰度图像的检索,并通过仿真实验证明该算法的可行性和高效性。     

一种新的基于神经网络彩色图像颜色量化方法

提出一个利用竞争Hopefield神经网络(CHNN)来进行颜色量化的新算法.它按照彩色图像像素的RGB颜色值的分布来完成调色板的设计和像素的颜色映射两项任务,从而最终完成量化工作.实验结果表明,该方法具有计算收敛速度快和图像颜色失真小等优点.     

一种基于自组织神经网络的彩色图像分割方法

提出了1种基于自组织神经网络的彩色图像分割方法．它首先在空间-颜色联合域内利用自组织神经网络对图像进行聚类，再结合区域生长的方法和区域邻接列表，对图像中的相似颜色区域进行合并，并去除像素数量较少的小区域，从而得到最后的分割结果．在聚类后的图像上进行分割，可以较好的把1个物体对象只表示为1个或少数几个分割区域，明显减少对象物数目，较好地克暇了传统区域生长方法的过分割问题。     

基于图像预处理分类分割的盲道分割算法

高准确分割率的盲道分割算法是实现高性能导盲系统的重要保障. 提出一种基于颜色直方图支持向量机方法,将盲道预分类为颜色盲道或纹理盲道,采用对HSV颜色空间的多参数融合的改善OTSU分割方法处理颜色盲道分割,采用基于纹理增强的K均值聚类方法处理纹理盲道分割. 通过有效的预处理分类,可以针对性地根据盲道的颜色或纹理特征进行识别,同时由于采用了改善的颜色和纹理分割算法,极大地改善了对不同种类和环境下的盲道的适应能力. 测试证明,该方法对于测试库图片平均分割准确率可达到90%以上.     

基于彩色图像分割的路标检测算法研究

针对交通标志检测问题,首先比较了RGB,HSV,Lab颜色空间中进行颜色分割的优缺点,并提出了基于Lab颜色空间进行交通路标定位的方法,然后对HSV空间阈值分割、Lab空间阈值分割、Lab空间聚类分割的效果进行了分析与比较,证明了Lab空间阈值分割的效果较好,最后结合交通标志的颜色信息,采用Hough变换方法定位出圆形路标,采用最优拐角检测方法定位出三角形和矩形路标。实验结果证明,该方法能准确定位出交通标志。     

基于颜色恒常性的彩色图像分割方法

针对图像处理及机器视觉领域中,光照不均匀而导致错误图像分割的问题,提出依据颜色恒常性原理进行图像分割的方法。利用颜色恒常性原理及ISODATA聚类分析方法保持在不同光照条件下颜色判断的一致性,消除照明位置及光照强度的影响。实验结果表明,该方法能够有效抑制因照明条件而产生的错误图像分割现象,与传统的基于边界及区域增长的图像分割方法相比,本方法具有更好的彩色图像区域分割效果。     

均匀量化颜色选择算法的研究与实现

从彩色图像输入设备获得彩色图象，其红、绿、蓝３个分量均为１个字节，所以可表示２５６＾３种颜色。对一幅彩色图象的３个分量在其颜色值的范围内进行均匀量化，输出值均取６个等级，从而把一幅彩色图象转换成２１６种颜色。用这２１６种颜色修改彩色表，然后将量化后的图象数据写入显示缓冲区，从而实现对一幅彩色图象的显示。     

基于颜色分布连续性特征的区域合并方法

针对彩色图像中照明引起的过分割问题，根据人类视觉中的颜色恒常特性，提出了利用相邻区域的颜色分布的连续性作为基准进行区域合并的方法．连续性采用区域内像素的马氏距离定义的椭球的主轴方向夹角来表示．实验表明该方法对过分割有很好的抑制作用．     

基于局部相位量化与多通道颜色的鲁棒人脸识别

针对非可控条件下的人脸识别问题,提出了一种新的融合多颜色通道的局部相位量化方法。首先,在不同颜色空间的各颜色通道图像上计算局部相位量化响应图,然后对每幅响应图分块计算统计直方图,最后将特定颜色通道的相似度进行融合。该方法充分利用了图像不同颜色通道间的互补特性。实验结果表明,该方法实用性好,鲁棒性强,在大规模非可控人脸数据库上取得了较好的结果。     

一种基于RGB色彩的运动对象分割方法

随着新的视频压缩标准MPEG-4的出现，在视频序列中克服外界影响，分割出语义上有意义的单独运动对象成为计算机视觉研究的重要课题．提出了一种基于颜色特征进行运动对象阴影检测。利用互帧差的高阶统计特性和数学形态学算子进行运动对象分割的方法．实验结果表明该方法能有效的克服阴影的影响，从而实现运动对象的分割．     

基于内容图像检索中的颜色分析和检索技术

详细叙述了图像检索中常见的几种颜色特征 ,并简要介绍与颜色内容分析相关的最新研究 .着重考虑了设计颜色特征时的三个重要的方面 :必须选择合适的颜色空间来表征图像内容 ;选择合适的颜色量化方案 ,以尽减少特征的维数 ,提高检索质量 ;选择相应的距离函数 .     

一种改进的HSV颜色空间量化方法及其应用

随着图像数据的海量增长,图像检索效率逐渐成为研究热点.为了提高图像检索的准确率,提出了一种改进的HSV颜色空间量化方法,细化色调H的分类,使量化结果更接近人类感知,并在此基础上采用分块策略进行仿真实验.实验结果表明,提出的方法能更好地描述图像的颜色特征,效果令人满意,具有一定的实用性.     

基于颜色特征的人脸检测方法

针对RobCup家庭机器人对人脸检测的要求,研究了基于颜色特征的人脸检测方法。该方法首先将人脸图像进行非线性分段色彩变换光线补偿处理,减少光线对肤色的影响,然后在YCbCr颜色空间中建立肤色模型,分割出肤色区域。在颜色空间YCbCr中,嘴巴区域包含的红色分量要高于蓝色分量,利用这个特征分割出嘴巴区域。在YIQ颜色空间中,通过I分量来区分眼睛与皮肤,分割出人眼,最后根据嘴巴、眼睛的几何中心特征映射人脸,人脸检测的仿真结果验证了该方法的有效性。     

图像检测技术在液态试剂浓度检测中的研究与应用

该文通过设计并实现了针对实验室检测环境的一类图像检测系统研究了利用图像检测技术分析液态试剂浓度的可行性。该系统通过彩色摄像头采集检测图像,然后通过图像的颜色特征获取检测物的含量信息。该文针对检测图像的颜色特征和空间结构信息,采用颜色直方图、基于颜色的阈值分割技术、区域增长分割方法实现检测图像分割处理和统计特征的提取。最后,该文以一组荧光试剂含量检测为例,验证了本图像检测系统的可行性。     

全自主移动机器人视觉系统图像分割方法研究

为了准确跟踪运动中的目标,完成对移动目标的实时跟踪,通过分析不同算法的特点,在视觉系统的软件设计中采用了基于HIS颜色空间的阈值分割法与种子区域生长法相结合的图像分割方法对目标进行分割与跟踪.对视觉系统图像识别与分割所涉及的关键技术包括颜色空间的选取和相应的分割算法进行了必要的分析与改进.实验结果表明这种方法可以对彩色图像进行准确分割.     

基于HIS颜色空间颜色对的图像检索系统

提出了一种在HIS空间中进行的基于颜色对的图像检索算法.为突出颜色在画面中的位置在内容检索上的作用,算法在HIS颜色空间的上对各颜色分量进行量化,用颜色对来描述图像的颜色特征,定义了基于颜色对的相似度度量,利用图像颜色特征进行相似度匹配和检索.实验结果表明,该算法能比较快速、有效地针对图像内容进行检索.     

结合颜色与空间信息的WEB图像检索新方法

提出一种图像检索新方法.利用HSV颜色模型非等量化实现图像主色的提取以减少WEB图像特征向量维数,再用直方图的交集作为相似性度量进行第一次图像检索;得到检索结果排列靠前在全局颜色分布上相似的部分图像后,进一步考虑颜色的空间分布状况,采用颜色对方法进行二次检索以提高检索精度.     

一种视频序列图像中区域匹配方法

提出一种非常有效的区域匹配算法，能够通过在相邻视频帧中分割出自然形状的区域后，进行相关匹配。在静止背景或背景变化较小条件下，实现目标与背景的分离。分割采用分水岭算法和利用时、空域信息的小区域合并技术，最后利用经改进的颜色直方图分析法匹配区域。实验结果表明，尽管区域对象会发生一定形变，依旧能获得较理想的效果。该方法可用于视频序列中对目标的检测与跟踪。