结合背景更新和亮度范围的改进Codebook模型算法

传统的Codebook背景模型算法是在RGB颜色空间下建立的,该算法计算复杂、分割质量不高且抗扰动能力较差。首先利用YUV颜色空间下亮度与色度分离的特性,建立Codebook背景模型,其次针对背景模型的亮度范围定义不合理的问题,采用码本中码字的Y分量均值重新定义亮度范围,最后在运动目标检测过程中使用双层码本与短时滑动窗口相结合的背景更新方法提高抗干扰能力。实验表明,改进算法的亮度范围能够随背景变化不断更新。与传统的Codebook背景模型算法相比,该算法能够有效更新背景,同时提高检测的准确性。

小波变换的兴趣特征图像检索技术

针对分析过程中优越的多分辨分析和空间频率局部化性能,在离散小波变换(DWT)基础上,提出了一种新的基于内容的图像检索方法.YUV色彩空间中更利于提取颜色特征,将每个图像从标准RGB色彩空间转换到YUV色彩空间,图像的每个分量(Y、U和V)转化为小波域.图像数据库建立阶段,存储每幅图像的小波系数.图像检索阶段,系统比较查询图像与数据库中图像的Y、U和V分量的小波系数,加上用户分配的权重因素,在用户感兴趣特征基础上查询最佳匹配结果.实验结果表明建立方法的是有效的.

基于模糊增强的彩色边缘检测研究

针对灰度图像易丢失有用信息,以及边缘较模糊的图像其边缘检测结果不准确等问题,本文提出基于模糊增 强的彩色边缘检测方法。该算法首先将彩色图像转换到YUV空间,然后在图像的模糊特征平面上进行模糊增强,并合理 使用亮度、色度等信息进行彩色边缘检测,最后二值化。实验结果表明,该算法是有效的。

彩色图象的反扩散恢复

讨论由扩散引起模糊的彩色图象恢复问题结果表明即使扩散系数的选取是适当的，由于 Ｒ Ｇ Ｂ 彩色空间的非线性，直接对彩色图象的 Ｒ Ｇ Ｂ 三色进行反扩散恢复仍是不合理的为此考虑了其它几种不同的彩色表示法，分析比较了它们对彩色图象反扩散恢复的影响，并介绍了一种新颖的颜色空间——— Ｉ Ｚ