基于RGB色度空间的车牌定位及矫正算法

针对复杂背景及不同光照条件下的车牌图像,提出了一种基于RGB色度空间的车牌定位及校正的新方法,建立了基于RGB色度空间的牌照检测模型。通过大量含车牌的彩色图片实验结果表明,利用RGB色度空间的牌照信息来进行牌照定位及矫正可以提高牌照识别系统的整体性能。

基于亮度自适应色度空间模型肤色算法及应用

针对已有肤色算法对亮度信息考虑不足的缺点,在色度空间模型基础上提出了一种在彩色图像中检测肤色像素的新方法———基于亮度的自适应色度空间模型肤色算法。该方法综合了肤色像素在YUV、Y IQ色彩空间上的分布特征,根据图像亮度信息以及I值和UV的夹角值区分肌肤颜色,针对不同肤色选用不同阈值进行检测。实验证明,该方法对偏黄、黑色肌肤(亚洲、非洲人)和偏白色肌肤(欧美人)均有很好的检测效果,肤色像素检测的正确率达93.479 5%,误检率和检测时间相对变化不大,检测效果有明显提高。将此算法用于网络敏感图像过滤中,并设计了图像分类算法,结合网址过滤和关键词封锁技术构建敏感网页过滤器,克服了现有过滤软件算法的滞后性和对图片信息的局限性,基本实现了不影响网络运行条件下的网页的在线检测和分析功能。

基于亮度的自适应色度空间模型肤色算法研究

肤色检测是人脸识别和敏感图像过滤等领域中的关键技术。针对已有肤色算法对亮度信息考虑不足的缺点,在色度空间模型基础上提出了一种在彩色图像中检测肤色像素的新方法——基于亮度的自适应色度空间模型肤色算法,该方法综合了肤色像素在YUV、YIQ色彩空间上的分布特征,并且可以根据图像亮度信息以及I值和UV的夹角值区分肌肤颜色,针对不同肤色选用不同阈值进行检测。实验证明该方法对偏黄、黑色肌肤(亚洲、非洲人)和偏白色肌肤(欧美人)均有很好的检测效果,肤色像素检测的正确率达93.4795%,误检率和检测时间相对变化不大,检测效果有明显提高。

彩色图像的亮度-色度非线性重组

灰度变换技术直接用于彩色图像的RGB各分量可以提高其对比度,但却会引起彩色失真;而基于Retinex理论的多尺度彩色复原算法(MSRCR)可以改善彩色图像的视觉效果,也不会引起彩色失真,但存在控制参数的取值问题,自适应性不是很好,更大的缺陷在于卷积运算巨大的运算量导致处理时间偏长。提出了一种基于灰度变换的自适应彩色图像增强算法,将原始RGB图像和RGB三分量灰度变换后的图像转换到非线性亮度/色度彩色空间,重组两者的色度分量和亮度分量,从而保持了原始图像的色彩。在继承灰度变换算法优点的基础上,扩展了原始图像的有效灰度范围,提高了整体对比度,增强了细节。此外,算法的计算量极小,不需要设定任何参数,可用于自适应实时彩色图像处理。

CRT显示器显示图像对比度的研究

基于CRT显示器的显色特性,根据对立色的特点,采用CIELAB色空间作为表色系统,以CIE1976LAB色差公式为基础,提出了一种对立色彩色图像的对比度定义,通过对实际色块对比度的计算和人眼觉察以及与国外研究结果对比分析表明,此定义不仅同时考虑了图像亮度和色度的对比度,并且理论计算值与人眼视觉感受结果保持较好的一致性,计算简单,是一种实用的显示器输出图像对比度定义。

基于YUV颜色空间的视频运动检测

给出了一种结合YUV颜色空间色度和亮度进行运动检测的算法,该算法首先采用单高斯背景建模,然后利用当前帧和背景帧像素的色度分量差分进行运动检测,并将膨胀后的色度检测结果和亮度检测结果进行与运算,得到色度和亮度联合检测结果。最后利用数学形态学闭运算和连通区域面积阈值化的方法对检测结果进行后处理,实现运动物体内部空洞的填充和周围较大噪声点的消除。实验结果表明,该算法能克服亮度变化和阴影的影响,取得较好的检测结果。

数字图像处理中的颜色空间及其转换研究

在数字图像处理过程中,为了提高处理的效率和精度,需要根据实际应用环境选择合适的颜色空间.数字图像处理中常用的颜色空间有RGB、YUV、HSI等,它们具有不同的特性和适用范围,相互之间存在一定的转换关系,可根据实际需要进行相互转换.

装饰用铜基仿金合金研究进展

装饰用铜合金尤其是仿金铜合金由于外表大方美观、光泽度好而深受追捧.但是受环境因素的影响,合金受汗液或二氧化硫等腐蚀气体腐蚀后,表面美观度大受影响.因此仿金合金的金色度、耐腐蚀和抗变色等综合性能的研究尤为重要.介绍了铜基仿金合金与黄金色度相近的物理学原理,以及利用CIE LAB色空间分析计算仿金合金色度的方法;综述了仿金合金的国内外研究现状,指出仿金合金的研究主要集中于耐腐蚀和抗变色方面;阐述了Zn、Al、Sn、Si、In等合金元素对仿金铜合金色度和抗变色行为的作用及其影响机理.

基于彩色图像的色系坐标变换的面部定位与跟踪法

文中通过对彩色图像的色彩因素的分析 ,得出了关于色度与彩色坐标系的关系 ,建立了相应的肤色、唇色色系的坐标变换方法 .基于这种坐标系 ,可以通过简单的阈值设定 ,得到彩色图像的人脸面部定位与跟踪的方法 .此方法能有效、稳健地测得目标的位置 ,不受对象姿态、背景的影响 .通过在线学习 ,还可以去除光照条件变化的影响及摄像设备的影响 .它是利用彩色图像中对亮度信息规一化处理后、提取出来的相对稳定的色度信息来检测和确定目标 ,进行定位和跟踪的 .并用亮度信息增强微小差别物体间的对比度 ,以突出细节 。

具有场帧检测的自适应帧频提升算法及VLSI实现

提出一种隔行到逐行自适应帧频提升算法和该算法的芯片设计方法 .该芯片采用了具有场帧检测的隔行到逐行自适应帧频提升算法 ,实现了可调的隔行到逐行帧频提升 ,而且该芯片综合应用了黑 /白电平扩展、图像边缘保持的二维滤波、彩色瞬态改善 (CTI)、色度空间转换 (CSC)、伽马校正等视频处理模块及四路嵌入式D/A等技术 ,并采用 0 .35 μmCMOS工艺 ,在TSMC流片 ,具有潜在的商业应用价值 .

一种在压缩域色度空间转换的方法

讨论了如何在压缩域直接将 4∶ 2∶ 2采样结构的 MPEG码流转换为 4∶ 2∶ 0采样结构的码流。首先利用DCT变换的正交特性 ,推导出了在压缩域实现低通滤波运算的具体算法 ,在这种算法中 ,利用压缩域的矩阵乘法运算实现空间域的线性低通滤波运算。然后分析了在压缩域实现色度空间采样结构转换时转换失真的产生过程 ,定性地说明了转换失真产生的原因 ,并由此得出选取阶数低的滤波器有助于减小转换失真的结论。最后通过仿真实验验证了本文的方法能够取得较好的结果 ,尽管色度分量图像质量有一些损失 ,但大大减少了计算量。

水泥及微集料的色度研究(Ⅰ)——基于Lab空间色彩体系的水泥颜色的定量表示及测定

参照日本JIS标准,基于R.S.Hunter提出的Lab空间色彩体系建立了水泥颜色的定量表示方法。该方法可以明确表示出水泥色彩的色相、纯度、明度等色彩特征,并且与目视观察的结果具有很好的一致性。使用色差计可以定量测定水泥和粉煤灰、矿渣粉等微集料的Lab空间色彩体系的参数,这些参数可以为水泥和微集料色度评价和控制提供依据。介绍了水泥色度的测定方法和主要影响因素。

喷墨打印墨水分析技术的回顾及展望

文章介绍了常用的喷墨打印机及喷墨打印墨水的发展概况、喷墨打印墨水的主要成分及近年来分析技术的进展情况。喷墨打印墨水中的着色剂主要用色度法、紫外光谱法、漫反射红外光谱法、喇曼光谱法、TLC法、HPLC法分析,而其中的溶剂成分主要用GC/MS及顶空GC/MS法分析。

应用于工业监控的视频增强处理算法的FPGA实现

应用 VerilogHDL 在 FPGA 中实现了视频增强算法,设计了视频增强算法所需的辅助功能,包括视频编解码控制、SRAM 访问仲裁控制及色度空间变换控制,用 Matlab 进行了视频增强的仿真,优化了视频增强算法的参数。

基于小波的色度空间图像增强算法——以处理茶叶样本图像为例

茶叶的色泽是评定茶叶等级的一个重要指标。通过计算机分析茶叶样本图像的茶叶色泽,可以不受人为因素的干扰,客观评定茶叶等级。为此,介绍了色度空间与基于小波的图像增强算法,并将二者结合,用来分析茶叶色泽,评定茶叶等级。与传统方法比较,此方法在人眼视觉对亮度和颜色不同的敏感特性方面具有明显的优越性。

基于Lab色度空间a分量的唇部提取方法

唇部提取是唇读系统和基于唇部的身份识别系统中的重要预处理过程,提取效果直接影响系统性能,现有的唇部提取方法对被提取人肤色有一定依赖性,且对带胡须和露齿图像的唇部提取效果较差。针对该问题,通过对常用色度空间各分量的可分离性进行研究,提出基于Lab色度空间的a分量唇部提取方法。实验结果证明,该方法能实现唇部的自动分割和提取,具有较好的鲁棒性。

色度马氏距离图与灰度图特征自适应融合的彩色人脸识别

色彩提供了比灰度更为丰富的信息,鉴于彩色人脸图像所包含的鉴别信息远多于灰度人脸图像,将色度马氏距离图引入彩色人脸识别中。基于YCb Cr颜色空间,分离彩色人脸图像的色度与亮度信息,构建出基于色度信息的马氏距离图,同时分离出基于亮度信息的灰度图。提出一种色度马氏距离图与灰度图特征自适应融合的人脸识别算法。分别构造出色度马氏距离图与灰度图的基于小波包结点能量的归一化特征向量,采用多种融合策略进行特征融合,并根据融合效果自适应地选取特征融合参数,构造出最佳的鉴别特征向量,实现色度与亮度特征的互补。使用基于方差相似度的分类器获得人脸识别结果。实验表明:该算法识别率高、鲁棒性好。

面向线束端子显微图像分割的变指数色度滤波

为准确检测线束端子显微图像的内径轮廓以进行后续的数据分析,在色度亮度空间中提出一种基于变指数滤波的显微图像分割算法。首先,根据彩色线束端子显微图像颜色分布的特点,将红绿蓝颜色空间中的彩色图像转换到色度亮度空间中,消除光照影响并分离亮度和色度信息,并将色度信息转换到色度球体上;然后在全变分模型的基础上,构造了一种色度球体上的变指数变分模型对色度信息进行滤波,其中变指数函数具有结构自适应性质;接着通过分析单色通道的边缘检测结果,选择在图像的红色通道中使用Canny算法进行边缘检测;去除虚假的不连续边界曲线后,得到最终的内径轮廓。实验结果显示,本方法所得端子内径轮廓周长与手工测量相比,偏差小于0.5%。本文算法得到的线束端子内径轮廓、周长等数据准确。

基于自适应融合色度与亮度特征的彩色人脸识别算法

鉴于彩色人脸图像所包含的鉴别信息远多于灰度人脸图像,将色度马氏距离图引入彩色人脸识别中,提出了一种基于自适应融合色度与亮度特征的彩色人脸识别算法。该算法基于YDhDr颜色空间分离彩色人脸图像的色度与亮度信息,构建出基于色度信息的马氏距离图,同时分离出基于亮度信息的灰度图;通过自适应融合色度与亮度特征来构建彩色人脸识别特征;基于小波包结点能量的特征表示方法,分别在实数域和复数域中提取并融合色度与亮度分量的最崖鉴别特征向量,实现色度与亮度特征的最优化互补;使用基于方差相似度的分类器获得人脸识别结果。实验表明,该算法识别率高、鲁棒性好。

基于小样本训练集的肤色模型建立方法

肤色模型的应用大多是建立在小样本训练集上,而目前常用的肤色模型理论却主要是利用大训练集来提高模型的精确性。那么,如何实现一种基于小样本训练集的且具有较高精确度的肤色模型呢?文章在对该领域常用的三种典型肤色模型分析比较的基础上提出了一种多模型相互结合的肤色模型———统计色度空间模型。实验表明在四种模型中效果是最好的。