基于聚类主颜色和边缘直方图的图像检索方法

图像的主颜色被广泛应用于图像检索中,但主颜色不能反映图像信息的空间分布.边缘直方图是在灰度图像上提取的,丢弃了图像的颜色信息.提出了一种综合利用聚类主颜色和边缘信息进行图像检索的方法.首先利用K均值聚类算法得到图像的主颜色,然后利用大津算法分割图像,利用Sobel算子提取目标和背景之间的显著的边缘特征信息构造边缘直方图,最后综合利用聚类主颜色和边缘直方图进行检索.既可以利用主色调信息,又能利用边缘的特征信息来反映图像信息的空间分布.实验结果表明,该方法可以有效地提高检索精度.     

K均值聚类分割的多特征图像检索方法

从图像数据库中快速、准确地检索出所需要的图像,具有广泛的应用前景。针对使用单一图像特征难以准确表达图像之间的差异问题,提出了一种利用颜色聚类分割和形状特征提取的图像检索算法。选择符合人眼视觉特征的HSV空间,分别重组最能描述图像颜色特征的H分量和形状特征的V分量;用K均值聚类算法对两个分量进行聚类分割,得到目标物体;提取目标物体的Hu不变矩和傅里叶描述子来描述形状特征;用欧式距离进行相似度测量并用于图像检索中。采用不同类型图像进行实验,结果表明该算法优于使用单一特征和一般分割方法的图像检索技术。     

田间采摘西红柿计算机识别方法的设计研究

设计了一种实现田间西红柿收获机器人视觉系统的图像识别方法。通过对西红柿图像中目标与背景在不同彩色空间中颜色特征量的统计分析,确定图像分割的颜色特征量。对不同分割算法进行图像分割效果的比较,确定不同采摘期的最佳分割算法,并对分割后的图像进行目标提取及完善,获取颜色、形状特征均符合要求的采摘西红柿较为完整的轮廓信息。经实验测定,对实验样本西红柿目标提取,实验成功率达95%左右,平均用时0.21s。     

一种改进的提取显著点的图像检索技术①

在基于目标区域的图像检索中,显著点是一种重要的点特征。针对经典的显著点提取算法SPARSE（Salient Points Auto-Reduction using Segmentation）存在的复杂度高等问题,提出了一种改进算法,利用动态阈值分割算法中的类间方差和类内方差对图像进行分割,然后用三个颜色特征和三个纹理特征对分割出的显著点进行特征标注,最后用欧氏距离对显著点特征向量进行相似性度量。实验结果表明,改进后算法提取的显著点用于图像检索具有较好的检索效果。     

一种新的车牌定位方法

该文提出一种基于颜色与纹理综合特征的车牌定位新方法。首先进行颜色分割,提取并强化目标颜色,然后提出一种专门针对车牌颜色的灰度化方法进行灰度化处理,最后进行区域生成,分割并定位车牌。实验表明算法效果好,速度快,尤其是提出的灰度化算法较标准灰度化算法效果更明显。     

一种新的车牌定位方法

该文提出一种基于颜色与纹理综合特征的车牌定位新方法。首先进行颜色分割,提取并强化目标颜色,然后提出一种专门针对车牌颜色的灰度化方法进行灰度化处理,最后进行区域生成,分割并定位车牌。实验表明算法效果好,速度快,尤其是提出的灰度化算法较标准灰度化算法效果更明显。     

基于颜色和纹理分析的车牌定位方法

针对复杂背景的车牌定位问题，提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法。该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的HSV颜色模型，首先在颜色空间进行距离和相似度计算；然后对输入图象进行颜色分割，只有满足车牌颜色特性的区域，才进入下一步的处理；最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进一步判断，并确定车牌区域。该方法不同于大多数的车牌定位方法，它不仅对车牌的大小、汽车在图象中的位置以及图象背景的限制较少，而且，综合特征定位要比单一特征定位更符合人的视觉要求，因而定位效果更好，应用范围更广。     

基于目标区域的图像综合特征检索

提出了一种基于目标区域的图像综合特征检索方法。根据颜色、纹理特征的综合向量采用改进的K均值聚类算法把每幅图像分成若干个区域,并且利用综合特征表示和检索分割后的区域,该方法在区域匹配时考虑了不同特征在重要程度上的差别。为了改善检索性能,系统中引入了快速索引和相关反馈技术。     

一种基于区域综合特征的图像检索方法

提出一种基于目标区域的图像检索方法,首先采用颜色聚类的分割方法将图像分割成不同的区域,提取每个区域的颜色、位置、形状等低层特征,然后提出一种相似度计算方法实现图像的相似性度量。为了提高图像检索的准确度,最后采用支持向量机（SVM）的相关反馈算法。实验结果表明,基于目标区域的图像检索效果比基于全局图像特征的检索效果有较好的改善。     

卫星视频中的单目标分割和跟踪

对于卫星视频图像中存在的目标与背景对比性低、缺乏目标特征信息等问题,提出一种结合目标运动信息、时空背景和外观模型的目标分割和跟踪方法.根据首帧定位得到目标区域,首先对目标使用方向梯度直方图方法提取特征利用核相关滤波器得到目标跟踪区域1;接着利用颜色空间特征建立目标与其周围区域上下文信息的空间模型得到目标跟踪区域2;然后利用视觉背景提取算法以像素为单位在目标区域上检测运动目标得到单目标的分割区域3;最后分别对3个区域进行相关计算得到最优区域作为最终目标跟踪位置和模板更新样本.实验结果表明,本文算法与KCF算法相比,跟踪的成功率和准确率有很大的提高,同时实现了单目标分割.     

Color clustering and learning for image segmentation based on neural networks

An image segmentation system is proposed for the segmentation of color image based on neural networks. In order to measure the color difference properly, image colors are represented in a modified L/sup */u/sup */v/sup */ color space. The segmentation system comprises unsupervised segmentation and supervised segmentation. The unsupervised segmentation is achieved by a two-level approach, i.e., color reduction and color clustering. In color reduction, image colors are projected into a small set of prototypes using self-organizing map (SOM) learning. In color clustering, simulated annealing (SA) seeks the optimal clusters from SOM prototypes. This two-level approach takes the advantages of SOM and SA, which can achieve the near-optimal segmentation with a low computational cost. The supervised segmentation involves color learning and pixel classification. In color learning, color prototype is defined to represent a spherical region in color space. A procedure of hierarchical prototype learning (HPL) is used to generate the different sizes of color prototypes from the sample of object colors. These color prototypes provide a good estimate for object colors. The image pixels are classified by the matching of color prototypes. The experimental results show that the system has the desired ability for the segmentation of color image in a variety of vision tasks.     

符合人类视觉感知的图像对象分割方法

提出一种符合人类视觉感知的图像对象分割方法,包括双尺度的区域分割和基于模型的对象提取。运用非线性尺度算子对图像进行大尺度平滑,结合颜色量化和视觉一致性的颜色聚类完成图像的粗分割。在原尺度上融合区域的纹理、颜色信息对分割区域进行区域合并,并利用对象模型完成图像对象的提取。实验结果表明,该算法的分割结果符合人类视觉感知特性,能够较好地完成图像对象分割。     

基于综合特征的图像分割

文章提出了一种有效的基于颜色和纹理综合特征的图像分割方法。将图像以块为单位进行划分,在YUV空间,提取块的颜色特征和纹理特征,在这种综合特征基础上,采用改进的K均值聚类法进行图像分割。该方法能自适应确定聚类中的参数,且兼顾点的位置连通关系,从而达到了较好的分割效果。     

Unsupervised motion detection with background update and shadow suppression

An algorithm is developed to detect moving object and suppress shadow.According to motion variations caused by some moving objects in a scene,a background update approach is proposed.The developed update method efficiently prevents undesired corruption of background and does not consider the adaptation coefficient or the learning rate used in some existing algorithms.A multi-scale wavelet transform methodology is used to segment foreground from a clutter background.The optimal selection of threshold value is automatically determined which does not require any complex supervised training or manual calibration.According to photometric invariant,a color ratio difference is proposed to suppress shadow.Some complete foreground motion object regions are extracted by integrating moving object segmentation in the multi-scale wavelet with shadow suppression in the color ratio difference.The mentioned method is less affected by the presence of moving objects in a scene.Experimental results show that the proposed approach is efficient in detecting motion objects and suppressing shadows by comparisons.     

一种稳健的足球机器人目标识别算法

视觉系统是类人足球机器人获取环境信息的主要途径。在比赛中,受场地光照等比赛环境的影响,用传统的分割识别算法难以达到满意的效果。文中提出一种结合目标颜色和形状信息的识别算法。该算法在HSI空间执行基于颜色信息的快速阀值分割,获取目标像素,并且加入了自适应阀值更新,然后利用目标像素和目标形状信息执行优化边缘检测识别目标,最终获得目标在图像中准确的位置信息。实验证明：该算法能长时间在不同光照条件下稳定获取对象在图像中的位置信息,满足实时性的要求。     

五自由度立体视觉平台--目标物体的识别与定位

从立体视觉与机器人控制集成的角度出发,建立了一个主动立体视觉跟踪和定位系统,用于柔性装配线中装配零件的运动跟踪和装配工位的精确定位。讨论了使用立体视觉进行快速目标识别和定位的方法,该方法将颜色分割与基于形状特征相结合,提出采用基于局部图像的HSV阈值分割和形状识别相结合的图像处理方法,该方法经过HSV阈值和形状判据,准确地识别出物体,得到物体的边界和质心。能快速准确地识别出物体并进行定位,满足柔性生产线小规模定制产品装配的要求。最后给出的实验结果验证了该方法的有效性。     

Color image segmentation using neuro-fuzzy system in a novel optimized color space

Segmentation is one of the most important pre-processing steps toward pattern recognition and image understanding. It is often used to partition an image into separate regions, which ideally correspond to different real-world objects. In this paper, novel color image segmentation is proposed and implemented using fuzzy inference system in optimized color space. This system, which is designed by neuro-adaptive learning technique, applies a sample image as an input and can reveal the likelihood of being a special color for each pixel through the image. The intensity of each pixel shows this likelihood in the gray-level output image. After choosing threshold value, a binary image is obtained, which can be applied as a mask to segment desired color in input image. Besides using fuzzy systems, optimizing color space for segmentation is another feature of proposed method. This optimizing is implemented by genetic algorithms and influence on system accuracy. Two applications of developed method are discussed, and still it could be applicable in wide range of color image segmentation or object detection purposes.     

RGB-D图像中的分步超像素聚合和多模态融合目标检测

目的 受光照变化、拍摄角度、物体数量和物体尺寸等因素的影响,室内场景下多目标检测容易出现准确性和实时性较低的问题。为解决此类问题,本文基于物体的彩色和深度图像组,提出了分步超像素聚合和多模态信息融合的目标识别检测方法。方法 在似物性采样（object proposal）阶段,依据人眼对显著性物体观察时先注意其色彩后判断其空间深度信息的理论,首先对图像进行超像素分割,然后结合颜色信息和深度信息对分割后的像素块分步进行多阈值尺度自适应超像素聚合,得到具有颜色和空间一致性的似物性区域;在物体识别阶段,为实现物体不同信息的充分表达,利用多核学习方法融合所提取的物体颜色、纹理、轮廓、深度多模态特征,将特征融合核输入支持向量机多分类机制中进行学习和分类检测。结果 实验在基于华盛顿大学标准RGB-D数据集和真实场景集上将本文方法与当前主流算法进行对比,得出本文方法整体的检测精度较当前主流算法提升4.7%,运行时间有了大幅度提升。其中分步超像素聚合方法在物体定位性能上优于当前主流似物性采样方法,并且在相同召回率下采样窗口数量约为其他算法的1/4;多信息融合在目标识别阶段优于单个特征和简单的颜色、深度特征融合方法。结论 结果表明在基于多特征的目标检测过程中本文方法能够有效利用物体彩色和深度信息进行目标定位和识别,对提高物体检测精度和检测效率具有重要作用。     

Incremental Tensor Subspace Learning and Its Applications to Foreground Segmentation and Tracking

Appearance modeling is very important for background modeling and object tracking. Subspace learning-based algorithms have been used to model the appearances of objects or scenes. Current vector subspace-based algorithms cannot effectively represent spatial correlations between pixel values. Current tensor subspace-based algorithms construct an offline representation of image ensembles, and current online tensor subspace learning algorithms cannot be applied to background modeling and object tracking. In this paper, we propose an online tensor subspace learning algorithm which models appearance changes by incrementally learning a tensor subspace representation through adaptively updating the sample mean and an eigenbasis for each unfolding matrix of the tensor. The proposed incremental tensor subspace learning algorithm is applied to foreground segmentation and object tracking for grayscale and color image sequences. The new background models capture the intrinsic spatiotemporal characteristics of scenes. The new tracking algorithm captures the appearance characteristics of an object during tracking and uses a particle filter to estimate the optimal object state. Experimental evaluations against state-of-the-art algorithms demonstrate the promise and effectiveness of the proposed incremental tensor subspace learning algorithm, and its applications to foreground segmentation and object tracking.     

一种基于区域的彩色图像分割方法

介绍了一种基于区域的彩色图像分割方法。该方法首先提取图像像素点的颜色、纹理等特征,然后采用Gaussian混合模型,通过EM算法学习,根据提出的选择最佳高斯混合模型参数K的准则,确定K,利用图像像素点特征的相似度在特征空间中粗略的将像素点划分为不同的组,最后在各个组内依据其位置信息对图像再进一步划分,得到图像的区域分割。实验结果表明,该分割方法具有较好的分割性能。