改进近邻传播聚类的彩色图像分割

针对近邻传播(AP)聚类算法存在运算时间长、空间复杂度高而难以应用于较大规模图像数据处理的问题,提出一种将mean shift(MS)算法和AP算法相结合的彩色图像分割方法——MSAP算法.首先应用MS算法对输入目标图像进行预分割,将分割后的区域数目代替原图像像素点数目作为AP算法输入数据的规模,计算每个区域中所有像素的彩色向量平均值,并将其作为AP算法输入的数据点,选用数据点间的距离作为相似度的测度指标;然后应用AP算法在数据相似度矩阵上进行聚类,得到最终的图像分割结果.实验结果表明,与AP算法相比,MSAP算法在运行时间和分割效果方面都有显著的提高.     

基于颜色空间映射的自适应足球机器人视觉系统

为了解决足球机器人比赛中视觉信息检测问题,给出基于嵌入式多处理器体系结构的视觉系统框架,并研究了一种自适应阈值目标分割方法。该方法将视觉系统采集的图像从YCbCr颜色空间转换为一维颜色映射图像,并提出基于竞争学习的空间映射方法。同时使用小波变换方法来平滑颜色映射空间直方图和降低阈值搜索维数。然后使用基于映射图像直方图动态搜索阈值的方法来分割图像。最后,通过实验表明研究的视觉系统的有效性,能够实时准确地完成视觉处理任务。     

基于YCbCr肤色模型改进算法及区域特征的人脸检测研究

针对当前人脸检测的研究现状与难题,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型进行肤色区域提取,根据肤色在YCb’Cr’空间的分布,对于亮度小于80的非肤色像素点会误判为肤色点,则缩小椭圆聚类;对于亮度大于230的肤色像素点会误判为非肤色点,则扩大椭圆聚类,有效避免了在高亮度区域和亮度较低的区域中的肤色点误判问题。接着利用人脸的几何特征,对二值化图中的目标区域进行比例、大小结构的分析,排除不可能的人脸区域,并基于肤色和位置进行区域优化,将处理后的结果作为候选人脸区域输出。     

一种基于光照变化补偿的颜色识别方法

针对RoboCup中型组足球机器人比赛中光照变化会使颜色发生色彩漂移,影响颜色识别的准确性问题,提出一种基于光照变化补偿的颜色识别方法。该方法首先利用球的历史信息预测球的位置,然后在较小的区域内用基于色调直方图反向投影的方法找到球后,通过球的亮度直方图的变化计算出光照变化率,用于动态补偿颜色查找表。实验表明该方法能提高颜色识别的光照自适应性。     

图像处理中的颜色传递算法

介绍了C#中颜色传递的思路及实现,解决了图像处理中彩色图像中的颜色迁移,将图像A中的颜色信息转移到图像B中,使生成的图像C既保存原图像A的颜色信息又具有图像B的形状信息。     

图形图像制作软件中的色彩模式分析

色彩模式是在数字处理过程中处理色彩的基本标准,其是以颜色模型为基础,利用数字定量对颜色进行描述的方法。针对图形图像制作软件中的色彩模式进行分析。     

适用于识别指定颜色的色调过滤视图

为便于快速识别RGB图像中的红、绿、蓝或黄颜色,提出一种用像素的色调和色调可信度定量地评估像素对于指定颜色的隶属度的方法和彩色图像的色调过滤视图的定义,推导出直接由图像的R、G、B色彩分量计算指定颜色的色调过滤视图的公式。实验结果表明,用色调过滤视图来识别图像中指定的颜色具有较好的效果,并且受拍摄光照条件的影响较小。     

Photoshop色阶和曲线工具的对比分析

介绍了Photoshop软件中色阶和曲线工具的主要功能。通过几种不同的色彩调整示例,给出了色阶和曲线工具达到同样调整效果的方法要点和对比分析,从而得到曲线和色阶工具在调整功能、范围和难易等方面的区别,方便在实际应用中针对不同的调整效果选择不同的调整工具。     

一种改进的自适应图像颜色迁移算法

颜色迁移是图像处理中一个重要的研究课题,它要解决问题是:基于图像A和图像B,合成一幅新的图像B,使其具有A的颜色和B的形状;提出了一种改进的自适应图像颜色迁移算法,它可以更好地利用图像的局部信息,并在算法中引入了正交化分析,进一步减少了颜色空间各通道间的相关性,实现对图像A和图像B的图像颜色最优的迁移过程。