基于均匀空间的颜色分级方法

自动视觉检测是机器视觉的一个重要研究领域，而颜色分级是自动视觉检测中的一个典型问题，在陶瓷、木材等行业应用广泛。为了实现快速自动分级，根据人类视觉特性，提出了一种基于均匀颜色空间的表面颜色分级方法。该方法首先将数据从RGB颜色空间转换到CIE 1976 L^ a^ 均匀颜色空间；然后在CIE 1976 L^ a^ 空间用RWM(radius weighted mean)方法提取主导颜色(dominant colors，DC)，再以此作为颜色特征，提出了一种新的颜色距离度量——映射色差，并分析了它与平均色差的关系；最后以映射色差为距离度量，采用最小距离分类器来进行颜色分级。实验结果说明该方法是有效的。     

基于CIE YU'V'的瓷砖颜色色差检测技术

为实现瓷砖颜色分级的自动检测,提出一种基于CIE YU'V'空间的色差计算方法.该方法将数据从RGB颜色空间转换CIE YU'V'均匀颜色空间,利用U'、V'分量计算标准瓷砖与被测瓷砖的色差.通过对总体平均色差和小区域窗口色差进行分析,确定瓷砖颜色等级.该方法对颜色匀度及缺陷具有一定的检测效果.     

基于物理模型的虚拟颜色空间

传统的色度学系统是建立在人类视觉系统的心理物理实验基础上的,共有基于实验的色标系统（如MUNSELL颜色体系）和基于实验的经验公式系统（如CIELAB,CIELUV体系）二类体系。但是,人类颜色视觉系统的色度学体系及相应的颜色测量方法并不适合于机器视觉系统,因为人类色度学体系的颜色空间是非均匀空间,即色度图上两点之间的欧氏距离并不能代表颜色知觉的差异,由于两者存在着非线性关系,为此,提出将现代计算机礼堂中关于环境光照和物体表面的物理模型引入经典的色度学,以建立一套新的基于物理模型的虚拟颜色空间,用于标定不同颜色视觉系统的颜色率。     

基于CIE LAB的标签检测技术

为实现羽毛球标签是否合格的自动检测,提出一种基于CIE 1976 LAB空间的色差计算方法。该方法通过从RGB颜色空间转换到CIE LAB颜色空间上,利用球头底胶与各种标签的正表面颜色的相异,由A、B分量计算它们之间的色差,与设定的阈值进行比较,计算出未贴正的区域,以此判断出标签是否合格。该方法对于标签自动检测具有较好的效果。     

基于颜色通道比较的显著性检测

为了快速有效地检测图像中的显著性区域,利用颜色通道差异信息和空间信息,提出了一种基于颜色通道比较的显著性检测算法. 该算法将显著性检测任务看作对图像前景区域和背景区域进行分离和识别的过程,首先基于RGB颜色空间构造了一组反映不同色彩信息的颜色通道,通过通道比较将不同颜色的区域分离开,然后通过分析空间信息选择出属于前景的区域,最后对所有前景区域进行合并得到最终的显著图. 我们在两个公开数据集上与现有的一些检测算法进行了对比试验,结果表明该算法具有较低的计算复杂度以及较高的检测准确率和召回率,证明该算法是简单有效的.     

基于颜色的皮肤检测综述

在系统回顾和比较了基于颜色的皮肤检测的方法和技术(其中包括:颜色空间选择、肤色建模方法、动态跟踪模型以及光照不变性与自适应模型)的基础上;基于一个包含1 894张图片的大样本库,着重比较了肤色在14个3维颜色空间和14个2维色度平面中的分布紧致性、肤色与非肤色类之间的可分辨性,以及肤色概率图(SPM)、高斯混合模型(GMM)、自组织映射图(SOM)和支持向量机(SVM)在这些颜色空间中的皮肤分类性能。比较结果表明:(1)颜色空间的变换并不能改善肤色紧致性、肤色-非肤色可分辨性以及分类等性能,但RGB及线性变换空间却具有较好的类可分辨性和分类性能;(2)去除亮度信息将明显降低肤色和非肤色之间的可分辨性和分类性能;(3)Bayes决策下的3维SPM的分类性能是最优和空间无关的,而其余分类器则普遍存在类似的“空间偏好性”;(4)同时采用肤色和非肤色模型的分类器的分类性能优于仅使用肤色模型的分类性能。     

基于直方图聚类的颜色分级方法

文章提出了一种利用颜色特征对瓷砖进行在线颜色分级的新方法。针对瓷砖图像数据量大的特点,采用了颜色空间分裂和与初始条件无关的聚类算法相结合的量化方法来提取瓷砖图像颜色特征,这既可满足算法实时性要求又充分考虑到了颜色分级对特征的精确性要求。实验结果证明了该方法的有效性。     

玻璃瓶缺陷检测技术综述

随着数字图像处理技术的发展,图像检测的应用逐渐成为许多工程应用中的关键技术。本文阐述了在玻璃瓶检测中．利用机器视觉和数字图像处理技术的检测系统的实现方法;利用图像处理技术对有瓶口裂缝、瓶口缺口、瓶颈裂缝等缺陷的玻璃瓶进行检测．实现了准确、快速、无接触检测的功能。     

基于HSV与YCrCb颜色空间进行肤色检测的研究

对肤色检测所适用的颜色空间进行研究,通过对比HSV和YCrCb颜色空间进行肤色识别的受亮度影响的程度,通过数据得出哪一种颜色空间更加适合进行肤色检测。     

基于机器视觉的有色溶液浓度检测

针对目前溶液浓度检测中存在的必须接触式、检测速度慢等问题,现提出运用机器视觉技术完成对溶液浓度的检测。通过对有色溶液图像处理,提取图像中的颜色特征,并与样本库中的图像比对匹配,得到检测溶液的溶液浓度。现以测量品红溶液为研究对象进行分析,通过采集50张不同浓度的溶液图像作为样本,并对相应的颜色矩图像信息储存到数据库中以方便图像特征的比对。结果表明,该方法的检测误差为±5%,且具有设备结构简单、造价成本低、检测速度快等优点。     

基于肤色的人脸检测综述

人脸检测在人脸识别、图像内容过滤、数据库或因特网中的人物检索和医疗诊断等方面有广泛应用.文中通过介绍基于统计的肤色人脸检测技术,比较全面的介绍了基于肤色的人脸检测技术,然后对若干关键技术进行了深入研究.最后对基于肤色的人脸检测技术的进一步研究方向作了一些探讨.     

入侵检测研究综述

文中首先介绍了入侵检测系统的概念和通用入侵检测框架,接着叙述了目前入侵检测中常用的检测技术,并进行详细分析对比,阐述了各检测技术的优点和不足。最后讨论了入侵检测系统的发展趋势。     

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。     

与颜色空间选择无关的肤色检测方法

针对当前肤色检测方法中如何选择合适的颜色空间和高准确率伴随高误报率的问题,提出一种基于柔性神经树的肤色检测方法.该方法随机生成不同结构的柔性神经树,在评估函数的约束下使用基于语法引导的遗传算法进行结构优化,同时使用粒子群优化算法对参数进行优化,最终获得最优肤色模型.优化过程保留了结构简单和具有较好性能的个体,使得训练得到的肤色模型保留了颜色空间中贡献较大的特征分量.在Compaq和ECU数据库上的实验结果表明,文中方法分别获得了92.27％和90.79％的准确率以及6.16％和9.71％的误报率,优于其他主流肤色检测方法,且对复杂环境下肤色细节的检测有较好的效果.     

基于HSV色彩空间的自适应肤色检测

针对复杂背景彩色图像提出了一种基于HSV色彩空间的自适应肤色检测算法。该算法首先使用阈值在HSV空间对人体肤色区域进行肤色分割,然后对分割出的肤色区域使用相对重要性滤波和自适应区域归并,最后将归并后的肤色区域使用人眼定位进行验证,将多人脸检测转化为单人脸检测。实验结果表明,该算法复杂度较小,对光照变化具有很好的鲁棒性。     

使用颜色传感器TCS230的色卡检测研究

采用TAOS公司的颜色传感器TCS230作为颜色识别器件,其核心控制器件采用 Atmel公司的 AT89C2051微控制器实现逻辑控制和数据采集。数据经串口传送至上位机,对采集到的数据进行存储处理和颜色识别。本文对TCS230识别电路、通信电路及其附属电路进行了硬件设计。根据实验算法和硬件电路进行了软件设计,软件程序包括串口通信和颜色识别算法。实验结果表明,本设计方案合理,结果正确。     

基于YCbCr空间的亮度自适应肤色检测

本文针对复杂背景彩色图像提出了一种基于YCbCr颜色空间的自适应肤色检测算法.该算法从两个方面考虑了抗光照问题:采用非线性分段色彩变换和基于Fisher评价准则的自适应阈值分割方法减小亮度的影响.实验结果表明,该算法复杂度较小,对光照变化具有很好的鲁棒性.     

基于HSI颜色空间的彩色图像边缘检测

为得到质量较高的彩色图像边缘信息,基于符合人眼视觉特性的 HSI颜色空间,提出一种新的彩色图像边缘检测算法。融合色度、饱和度和亮度分量得到新分量V,根据色度和饱和度的相关性改进色差度量方法,设计边缘生长方法以保证边缘连续性,结合4个分量的边缘信息得到最终边缘检测结果。实验结果表明,该算法可有效消除噪声影响,提高边缘信息的准确性。     

入侵检测系统(IDS)

网络安全是一个系统的概念。有效的安全策略或方案的制定,是网络信息安全的首要目标。入侵检测技术是为保证计算机系统的安全而设计与配置的一种能够及时发现并报告系统中未授权或异常现象的技术,是网络安全防护的重要组成部分。     

入侵检测系统(IDS)

网络安全是一个系统的概念.有效的安全策略或方案的制定,是网络信息安全的首要目标.入侵检测技术是为保证计算机系统的安全而设计与配置的一种能够及时发现并报告系统中未授权或异常现象的技术,是网络安全防护的重要组成部分.