基于颜色模型和稀疏表示的图像型火焰探测

常用的图像型火焰探测算法是提取火焰在图像上表现出的单个特征信息或其有效组合作为识别的依据,需要大量的训练样本进行学习与参量优化,且识别率对特征选择的要求也很高.本文从火焰的整体特征考虑,提出了基于颜色模型和稀疏表示模型相结合的图像型火灾探测方法.首先在HIS空间建立颜色模型对火灾图像进行预处理提取出疑似区域,建立稀疏表示模型,并利用主成分分析方法构造火焰和疑似火焰物体的特征字典,最后利用l1-minimization计算测试样本与训练样本的最小逼近残差实现火焰和干扰物体的分类识别.实验结果表明,该方法提高了火灾图像的分类准确度和识别速度,同时具有较高的准确率.

基于笔画提取和颜色模型的视频文字分割算法

提出综合利用视频文字时空、笔画、颜色和几何特征的文字分割算法,快速准确地从复杂背景的视频图像中分割出文字。利用多帧融合进行图像增强,基于笔画宽度特征,使用笔画特征算子提取文字笔画,根据笔画图标注的文字区域建立颜色模型,提取文字颜色层,并用改进的连通域分析法去除文字颜色层中的同色背景和噪声。实验结果表明,该算法比传统算法能更好解决复杂背景的视频文字分割问题。

基于滑坡区域颜色特征模型的SVM遥感检测

滑坡区域遥感检测与识别在灾情提取、救援决策和防灾减灾等方面都有着巨大的应用前景。针对滑坡遥感检测中目标颜色特征化模型不准确,对滑坡区域检测识别效果不够理想等问题,提出一种基于滑坡区域颜色特征模型的支持向量机(support vector machine,SVM)遥感检测方法。根据光谱学和色度学的基本理论,建立滑坡区域红绿蓝特征获取方法,以多光谱图像为基础,通过典型样本分析,确立目标/背景颜色特征化数字模型和有效边界。将该模型生成训练样本用于滑坡区域SVM检测模型训练,再将训练好的分类器用于滑坡区域的检测识别,在此基础上根据滑坡基础形状模型的轴向长宽比、面积参数和不变矩等典型形状特征指标对滑坡区域进行目标精确分类与识别。利用九寨沟地震后获取多光谱遥感图像进行了滑坡区域检测识别效果对比试验,试验结果表明,该方法能有效识别遥感图像中的滑坡样本点,对滑坡区域的识别精度由传统方法的90%左右提高到97.03%。

基于数学建模的真彩织物组织色值计算研究

为提高仿真彩数码织锦的色彩仿真度,实现在纹织CAD设计中图像颜色与组织色彩自动选取,通过对色织物组织结构和颜色混合原理分析,建立数学模型,计算织物组织RGB颜色值,建立一定数量的具有RGB颜色值的织物组织库,为软件编程设计打下基础。

视频中的字幕提取

提出一种综合运用文字边缘特征、颜色信息以及视频时空特性的字幕提取方法。通过边缘检测获取字幕位置进而得到文字颜色,采用全局混合高斯模型对颜色建模,建模完成后直接利用模型从视频文字变化帧中提取文字颜色层。在判断字幕是否变化时,提出了＂与＂掩码图的方法。实验结果表明,对于复杂背景下包含1~2种颜色字幕颜色的视频,该方法具有良好的提取效果。

基于机器视觉技术的水表新型检定方法

将机器视觉技术应用到水表检定系统中，通过固定在被检水表上方的高速高分辨率摄像机，动态获取运行中的水表图像，用颜色特征和背景高斯拟合建模结合的算法实现水表指针的准确定位，将图像实时转换成数字读数，并解决水珠、气泡等对读数干扰的问题，实现水表高效率全自动检定。