基于双色反射模型的彩色结构光颜色识别的研究

为了快速准确地识别出彩色结构光系统中的投射光颜色信息,该文提出了基于双色反射模型的投射光颜色识别算法.首先通过对数码相机和投影设备进行色度标定,以消除两者之间的耦合性差异;接着通过估计物体三颜色通道光谱反射率以及分离镜面反射成分和漫反射成分,来修正物体本身颜色和镜面反射对投射光源颜色的影响.实验结果表明,该文提出的投射光颜色识别算法对于双色反射模型条件下的彩色结构光颜色识别具有鲁棒性高、计算速度快、识别准确度高等优点.

基于双色反射模型的柱状体类物体光谱分布特征研究

研究彩色柱状体类物体在最大色度-强度空间的图像像素分布特征,提出了通过双色反射模型提取图像反射成分的方法.采用理论分析和实践验证相结合的方法,以Matlab为平台设计程序,得出柱状体类物体图像在最大色度-强度空间像素的分布,阐明柱状体类物体图像像素的最大色度和强度之间的关系,提出了有效分离图像中高光像素和漫射像素的方法.研究表明,彩色柱状体类物体图像的高光像素和漫射像素的分布规律不同,可以通过拟合直线将二者有效分离,还可获得图像的本体颜色及光源颜色信息,在计算机视觉领域具有很好的理论及应用价值.

基于物理模型的彩色图像边缘检测与分类

提出一种基于物理模型——双色反射模型的彩色图像边缘检测与分类方法。首先在分析双色反射模型的基础上,论证了不同的色彩空间具有不同的色彩不变性特征;然后提出一种彩色图像的Sobel边缘检测算子和基于类别方差的阈值自动选取方法,并用该方法在不同颜色空间中对彩色图像进行边缘检测;最后,根据不同颜色空间的色彩不变性特征将边缘分为材质边缘、阴影边缘和高亮边缘3类。实验表明该彩色图像边缘检测与分类方法具有良好的效果和应用价值。

基于物理模型的目标边缘检测方法

针对传统的边缘检测算法会将目标边缘和非目标边缘同时检测出来的问题,提出了一种基于物理模型的彩色图像目标边缘检测法。首先根据Shafer双色反射模型分析图像中各种边缘的特性,之后论证了基于图像成像的物理模型定义的c1c2颜色空间和o1o2颜色空间的色彩不变性特征,并通过多尺度形态学梯度算子提取出目标的真实边缘,最后结合图像各像素与其邻域的亮度及色度的相关性,对提取的目标边缘进行补偿,得到图像中目标的真实边缘。实验表明,本研究提出的方法在抵抗光照和噪声影响的同时能够有效地提取出目标的真实边缘。

归一化偏差本体反射率的性质与应用

从图像获得不受光照和几何条件影响的颜色特性描述是实现颜色恒常性的关键．利用双色反射模型和有限维线性模型，提取归一化偏差本体反射率特征，被实验证明是实现颜色恒常性的有效途径．在本文中，我们详细阐述了归一化偏差本体反射率特征的性质，其计算方法，应用的前提条件，并在彩色图像分割及颜色检测中，运用归一化偏差本体反射率特征获得了很好的效果．

金属工件高光检测与修复

针对在对金属工件进行图像采集时由于金属表面的强反射特性而产生高光区域,导致后续三维重建等信息大量缺失进而影响测量精度的问题,提出了一种基于色度空间转换及BSCB的高光处理算法。首先,利用CIE-XYZ色度空间导出CIE-xyY颜色空间,计算得出颜色亮度及亮度进而完成对高光区域的提取。然后,利用BSCB进行高光区域的修复,得到去高光后的金属工件图像。实验结果表明,该方法可以检测并提取拍摄得到的金属工件高光区域,精度较高,提高了金属高光图像修复率,有广泛的应用前景。

彩色图像人脸高光区域的自动检测与校正方法

人脸检测和识别受不同环境照明的影响很大,彩色图像中人脸高光区域的自动检测和辐射校正有助于对人脸的正确分析和识别.提出了一种在TSL(tint-saturation-luminance)彩色空间基于双色反射模型进行高光检测和辐射校正的新方法.通过考察肤色在各种不同彩色空间中的分布形态,以及对皮肤光谱反射特性的分析,采用关键的2维平面代替3维彩色空间进行高光分析.一方面降低了算法复杂度,另一方面又可以在序贯主分量分析中提出特征值比值,迅速而准确地自动检测是否有皮肤高光区域的存在,同时还可以鲁棒地确定皮肤双色反射矢量,应用双色反射模型进行肤色高光区域的辐射校正.

基于快速双边滤波的图像高光去除研究

在各向异性的物体中,高光被视为是漫反射分量以及镜面反射分量的一种线性组合。单幅图像的高光去除是计算机视觉中一项非常有挑战性的课题。很多方法试图将漫反射分量、镜面反射分量进行分离,然而这些方法往往需要图像分割等预处理过程,方法鲁棒性较差且比较耗时。基于双边滤波器设计了一种高效的高光消除方法,该方法利用最大漫反射色度存在着局部平滑这一性质,使用双边滤波器对色度的最大取值进行传播与扩散,从而完成整幅图像高光去除。方法采用一种加速策略对双边滤波器进行速度优化,与目前流行的方法相比,有效提升了方法的执行效率。与传统方法相比,该方法高光去除效果更好,处理速度更快,非常适用于一些实时应用的场合。

基于最佳分析窗口的高光检测

物体上的高光直接影响计算机视觉领域的很多操作,比如图像分割、边缘检测、视频中物体的跟踪等。该方法基于双色反射模型,提出了最佳分析窗口的概念。在最佳分析窗口的基础上,分析窗口中像素的亮度、色彩、以及位置信息,组成五维特征向量,利用K-means算法在向量空间的聚类结果得到漫反射像素族,从而估计出全局漫反射色度,并以此检测图像中的高光像素。最后,利用Tan等提出的STD机制从原图像中分离出漫反射分量和镜面反射分量。该方法无需交互操作,不受相机噪声为线性的限制,比同类算法更容易实现且效果更佳。

光滑物体表面颜色失真校正的新方法

在地面智能交通系统研究领域 ,车辆颜色的正确识别越来越受到重视。因此获得车辆的不随照射光源变化的恒常性颜色成为关键问题。基于RGB颜色空间的颜色恒常性算法是最常用的算法之一 ,但随着被处理物体RGB分量之间差异的增大 ,校正误差迅速增大。文中基于XYZ颜色空间 ,并结合双色反射模型进行了颜色校正。实验表明 ,该方法比基于RGB颜色空间的算法更能提高校正精度 。

导向滤波的高光去除改进算法

为了解决传统的高光去除方法在去除图像高光时黑色像素点褪色、边缘和纹理缺失、产生伪影效应的问题,提出了一种导向滤波的高光去除改进算法。该算法通过设置第一阈值分离出图像中的黑色像素和其他像素,并采用不同方法分别估算黑色像素和其他像素的最大漫反射色度,避免黑色像素点发生褪色;利用导向滤波器对最大色度图进行了平滑处理,避免了伪影效应;在分离漫反射分量过程中,根据分母与第二阈值的关系,将滤波后图像中的像素点划分为两类,并对不同类别的像素点采用不同方法实现漫反射分量的分离,避免了分母为0导致错误分离。根据实验结果,该算法相比于传统算法,在防止黑色像素褪色、保留图像边缘和纹理信息、避免伪影方面均表现出优势。

高光去除的聚类算法改进

高光去除是计算机视觉领域研究的一个热点问题.现有的基于双色反色模型分离漫反射分量和镜面反射分量去除单幅图像中的高光的方法,容易引起图像颜色失真和纹理的丢失.针对此问题,在使用像素强度比去高光的基础上改进了像素聚类算法,能够更准确的进行像素分类,改善图像颜色失真的现象.首先计算原图像与最小强度值单通道图像的差值得到无高光图像.然后根据无高光图像计算与高光区域相关的每个像素点的最大漫反射色度值和最小漫反射色度值.最后将高光区域内的像素点转换到最小最大色度空间,对高光区域内的像素点进行xmeans聚类,利用分类后漫反射像素点的强度比估计值很容易分离高光区域像素点的镜面反射分量,从而得到去高光图像.实验结果表明,与现有的方法对比,峰值信噪比值平均提升了2%至4%,图像颜色失真和纹理丢失状况得到改善,视觉效果更好.

一种实拍图像的高光去除方法

根据双色反射模型,通过分离出漫反射分量的方法,获得了对图像中的高光去除的结果。同时,针对双色反射模型要求的相机响应函数必须满足线性关系,但实际拍摄图像为非线性关系的问题,提出了基于参数自适应确定的伽马变换漫反射分离方法。实验结果表明,该方法可对实际拍摄的图像完成有效的高光去除。

色度学理论

O432.3 97020717归一化偏差本体反射特征的研究=Study of normalizeddeviation body reflection[刊,中]/刘立峰,徐光祜(清华大学计算机科学与技术系.北京(100084))//光学学报.-1996,16(4).-556-562利用双色反射模型和有限维线性模型,提取归一化偏差本体反射特征,被实验证明是实现颜色恒常性的一个重要途径。详细阐述了归一化偏差本体反射特征的特性,其计算方法,应用的前提条件,以及应用限制,并在实际图像处理中,考虑到了这些影响的因素。图6表2参7(严寒)

利用物体的归一化偏差本体反射特征进行彩色图像的分割

本文提出了一种基于物体的归一化偏差本体反射特征进行彩色图像分割的方法。通过对成像过程的分析,我们应用了光照和表面反射率的有限维线性模型(Finite-Dimensional Linear Model)和双色反射模型(Dichromatic Reflection Model),将光源因素以及几何因素分离出来,经过做归一化处理后的偏差光谱反射率已消除了光照和几何条件的影响,代表物体固有的颜色特性,因此可做为分割和识别物体的可靠依据。在实验图像中同时存在着耀斑、影调和暗区等区域,为此采用初始分割对这些区域分别处理。此外,本文还通过采用将区域生长与边缘约束相结合的方法,进一步提高了分割的可靠性。

双边滤波的改进高光去除

目的由于非均匀光照条件下,物体表面通常出现块状的强反射区域,传统的去高光方法在还原图像时容易造成颜色失真或者边缘的丢失。针对这些缺点,提出一种改进的基于双边滤波的去高光方法。方法首先通过双色反射模型变换得到镜面反射分量与最大漫反射色度之间的转换关系,然后利用阈值将图像的像素点分为两类,将仅含漫反射分量的像素点与含有镜面反射分量的像素点分离开来,对两类像素点的最大漫反射色度分别做估计,接着以估计的最大漫反射色度的相似度作为双边滤波器的值域,同时以图像的最大色度图作为双边滤波的引导图保边去噪,进而达到去除镜面反射分量的目的。结果以经典的高光图像作为处理对象,对含有镜面反射和仅含漫反射的像素点分别做最大漫反射色度估计,再以该估计图作为双边滤波的引导图,不仅能去除镜面反射分量还能有效的保留图像的边缘信息,最大程度的还原图像细节颜色,并且解决了原始算法处理结果中R、G、B三通道相似的像素点所出现的颜色退化问题。用改进的双边滤波去高光算法对50幅含高光的图像做处理,并将该算法与Yang方法和Shen方法分别作对比,结果图的峰值信噪比(PSNR)也分别平均提高4.17%和8.40%,所提算法的处理效果更符合人眼视觉,图像质量更好。结论实验结果表明针对含镜面反射的图像,本文方法能够更有效去除图像的多区域局部高光,完成对图像的复原,可为室内外光照不匀情况下所采集图像的复原提供有效理论基础。

视频技术

Y2000-62123-90 0013140采用双色反射模型的有效彩色目标分段=Efficientcolor object segmentation using dicbromatic reflectionmodel[会,英]/Kravtchenko,V.& Little,J.J.//1999IEEE Pacific Rim Conference.—90～94(PC)介绍了在实时应用中根据活动图象顺序进行的有效彩色目标分段,其中包括目标跟踪、系统导航和材料检验。提出了介电目标的新颖查表彩色表示法,以产生说明非白照度、阴影、亮点和可变视野及摄象机工作条件的实时性能。