基于HSV空间的煤矿井下低光照图像增强方法

针对煤矿井下采集到的图像对比度低、光照不均和细节信息弱等问题,提出一种基于色相-饱和度-明度(Hue-Saturation-Value,HSV)颜色空间的煤矿井下低光照图像增强方法。该方法基于图像的HSV空间,通过对低光照图像的亮度通道V通道的主要结构和边缘细节分别进行对比度增强,这样可以更好地抑制图像细节丢失,同时可以较好地再现原图中的轮廓和纹理细节。首先,将输入的煤矿井下低光照图像转换到HSV空间,利用相对全变分滤波(RTV)与改进的边窗滤波(SWF),分别对提取的V通道图像进行主要结构提取和轮廓边缘保留,对其非线性灰度拉伸后利用主成分分析融合技术(PCA)重构V通道图像,即融合V通道图像的主要结构和精细结构,最后合成图像,完成图像增强。通过实验验证,提出的基于HSV空间的煤矿井下低光照图像增强方法,在色彩和边缘模糊处理等方面表现良好,在煤矿井下工作面等环境中,对图像进行定量和定性实验,结果表明,与6种方法相比,增强图像的对比度、自然度和图像细节方面表现更好。

贵阳市MSM人群中HIV、TP、HSV-2感染的实验结果分析

目的分析贵阳市男男性行为者(MSM)人群中HIV、TP及HSV-2感染的实验检测结果,为该人群的艾滋病防控工作提供参考依据。方法通过同伴推动抽样法招募MSM人员为调查对象,对其血液样本进行HIV、TP及HSV-2检测,并分析实验检测结果。结果577例研究对象中,共发现HIV抗体阳性者、TP特异性抗体阳性者及HSV-2抗体阳性者116例(20.1%)、107例(18.5%)、74例(12.8%);HIV^(+)TP、HIV^(+)HSV-2、TP^(+)HSV-2以及HIV^(+)TP^(+)HSV-2合并感染者24例(4.2%)、8例(1.4%)、11例(1.9%)、20例(3.5%)。实验检测结果分析表明,新发现HIV感染者的WB试验各个反应带型频率不一,带型组合多样化;CD4^(+)T淋巴细胞绝对值计数最小为10个/μL,最大为914个/μL,平均值为(316.2±160.6)个/μL。病毒载量最高值>7 log_(10)/mL,最低值为1.5 log_(10)/mL,平均值为(4.3±0.9)log_(10)/mL。结论贵阳市MSM人群HIV、TP及HSV-2的感染率较高,合并感染情况较为严重,防治形势严峻,应加强本地区MSM人群的HIV、TP及HSV-2防治工作;同时应结合检测结果制定相关的治疗及防治措施,提高感染者的健康水平。

基于Retinex和HSV颜色空间的低照度图像增强算法

针对低照度图像存在的对比度低、颜色失真、细节信息损失、噪声干扰等问题,提出一种基于Retinex的改进算法。首先,将原始图像转换到HSV颜色空间,采用改进算法和Gamma校正对V分量进行亮度调节;其次,基于对比度拉伸算法调整S分量,增强图像饱和度和对比度;最后,将融合后的图像转换回RGB颜色空间,输出图像。在MATLAB平台上选取不同场景低照度图像进行增强处理,采用图像信息熵(IE)、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)三个客观指标进行均值对比,实验结果表明,新算法计算结果均优于传统的直方图均衡化算法(HE)和多尺度Retinex算法(MSR),有效保持图像边缘信息,提升图像质量。

HSV-1即刻早期基因的5′UTR对报告基因mRNA翻译的影响

mRNA疫苗的5′非翻译区(5’untranslated regions,5′UTR)对其表达起着重要作用,报告基因增强绿色荧光蛋白基因(enhanced green fluorescent protein,EGFP)用于检测5′UTR调控mRNA表达已经是一个较为成熟的实验方法.为研究单纯疱疹病毒1型(herpes simplex virus 1,HSV-1)即刻早期基因的5′UTR作为报告基因EGFP mRNA的5′UTR对其翻译的影响,本研究将4个即刻早期基因的5’UTR以及表达能力较强的人β珠蛋白基因(humanβGlobin,hBg)5′UTR插入报告基因EGFP 5’端,通过观察绿色荧光强度研究不同即刻早期基因5′UTR对mRNA翻译的影响.结果表明:经mRNA转染试剂和纳米脂质体颗粒分别递送进293T细胞和小鼠体内;RL2的5′UTR作为报告基因EGFP 5′UTR的表达水平与hBg 5′UTR相近,RS1、US1、US12表达水平明显弱于hBg 5′UTR.因此,RL2基因的5′UTR有潜力作为mRNA疫苗的5′UTR.

HSV空间的明度对数斜率变换的低照图像增强

为了在保持图像颜色自然的同时,适宜地提升图像的亮度和对比度,丰富图像的细节信息,提出了HSV空间的明度对数斜率变换的低照图像增强方法。将低照图像转到HSV颜色空间,将明度分量V进行多尺度Retinex分解,得到多尺度的细节层图像和光照图像;对多尺度的细节层图像进行自适应分数拉普拉斯增强,而用自适应的对数斜率变换对光照图像进行增强;将增强后的明度分量V与色调H和饱和度S分量组合,得到亮度适宜、高对比度和高清晰度的图像。与部分现有方法进行比较,实验数据显示所提方法的增强图像的视觉效果更佳、信息熵和平均梯度更高,因此具有更优的图像增强性能。

基于HSV色彩空间的图像感兴趣区域提取方法研究

嵌入式设备中部署深度学习检测模型往往面临算力不足的问题,而感兴趣区域(ROI)提取可作为一种高效的性能优化手段。文章提出一种基于HSV(Hue,Saturation,Value)色彩空间模型的ROI提取的方法,将检测目标的像素信息转化到HSV色彩空间,在色相-饱和度(H-S)平面引入DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,精确定位目标的主色彩像素在H-S平面上的分布位置,同时过滤杂乱色彩,然后通过Quickhull(快壳)凸包算法,从散点数据中拟合出主色彩的精确分布范围。根据获取的主色彩范围对像素进行遍历,可以根据色彩信息有效地提取ROI。实验结果表明,经过该方法优化后的Faster R-CNN(Faster Regions with Convolutional Neural Networks)算法,较原模型减少了57.08%的平均推理耗时,同时精确率提升了0.9百分点。这对于嵌入式设备中进行实时目标检测具有重要的现实意义。

基于改进HSV空间的机器视觉花生霉变检测方法

花生霉变产生的黄曲霉毒素具有强致癌性,严重影响食品安全。为精准快速的识别霉变花生,提出一种基于机器视觉的霉变花生检测方法。首先对花生图像进行双边滤波降噪,然后将图像转为色调、饱和度、亮度(HSV)空间,通过在色调、饱和度空间内提取的霉变颜色范围叠加亮度空间的开运算处理结果来实现对霉变花生的识别检测。实验结果表明,该方法对于霉变花生的识别精度达到95.3%,处理单帧花生图像耗时为0.6s,通过与其它算法对比,该方法具有快速、准确率高等优点,可以满足霉变花生的实时检测,对花生霉变的分级处理也更加实用。

血型检测凝集反应结果P-HSV综合判定方法

由于传统血型检测结果的确定取决于有经验的工作人员,使检测效率低下且准确性有待提高。为此,针对微流控血样芯片,首次提出了一种基于图像识别技术的P-HSV(Perimeter-Hue,Saturation,Value)综合判读方法。该方法采用血液凝集反应后的血红细胞凝集尺寸和颜色对血液类型进行综合判读。尺寸判读依据反应腔内凝集块轮廓边缘周长和凝集块数量进行分级,颜色判读依据反应腔内凝集块颜色饱和度(S:Saturation)与明度(V:Value)比值进行分级。根据尺寸和颜色判读结果综合判断凝集反应的等级。由于该方法依据机器视觉原理进行血液凝集反应结果的判断,因此可以快速、准确、客观判断血液类型,杜绝了人为判断的主观性,极大提高了检测速度和准确率。

基于HSV色彩空间及改进二维伽马函数的井下图像增强算法

为解决井下光照条件不足、光照不均引起的视频图像质量低下的问题,构造了一种改进二维伽马函数并以此提出了一种基于HSV色彩空间,作用于图像明度和饱和度分量的井下图像质量增强算法。以综采工作面以及井下泵房处图像为增强对象,将算法与目前主流的图像增强算法进行对比验证。结果表明,在井下环境下该算法对井下低亮度区域有着较好的增强效果,一定程度上满足了井下视频图像质量增强需求。

基于HSV算法的弓片打磨工艺参数优化研究

针对目前机器人打磨弓片存在少打、漏打、打磨不均等导致弓片打磨效果较差、效率较低等问题,通过搭建的机器人打磨平台进行正交试验,然后通过极差分析法、方差分析法确定复合弓片打磨的最优工艺参数为砂带线速度30 m/s、砂带目数240、工件速度40 mm/s;根据最优工艺参数运用多元非线性回归分析法建立表面亮度和磨削厚度的数学回归模型,并对该模型进行试验验证,发现其最大相对误差不超过11.7%;最后利用机器人打磨测力平台对最优工艺参数下复合弓片打磨过程中的受力进行测试,发现最优打磨力为25 N,此时弓片表面胶层能够被完全清理,表面亮度为0.44,完全符合生产要求。

基于HSV+Canny模型、HED网络模型的衣物轮廓提取算法研究

针对边缘检测算法在衣物轮廓提取过程中易受噪声影响的问题,采用传统的图像处理方法和深度学习方法对衣物轮廓提取算法进行研究。传统的图像处理方法主要基于HSV模型和Canny算法,首先,通过HSV模型分割前景图像;然后,对二值化图像进行形态学处理;最后,利用Canny算法提取衣物轮廓,此方法能准确地提取大部分颜色的衣物轮廓。深度学习方法主要基于HED网络模型,针对HED网络模型输出边缘定位缺失和较为粗糙等问题,对HED网络模型进行改进,首先,去除第3、4阶段的池化层;然后,在特征融合阶段引入注意力机制;最后,融合Canny算法进行边缘细化。对比实验结果表明:HSV+Canny算法比Canny算法的ODS值和OIS值分别提升了13.16%和14.72%,检测速度有小幅提升;改进的HED网络模型比HED网络模型的ODS值和OIS值分别提升4.84%和3.97%的同时,检测速度持平。

靶向抗HSV-1的siRNA研究进展

单纯疱疹病毒1型(herpes simplex virus type 1,HSV-1)是一种能够在各类人群中携带和传播并能引起包括口唇疱疹、荚膜炎、角膜炎和病毒性脑炎等疾病的重要病原体。虽然已有多种类型的HSV-1疫苗处于研发的不同阶段,但仍没有商业化的疫苗上市销售。临床上使用的特异性抗HSV-1药物如阿昔洛韦、伐昔洛韦和喷昔洛韦等也面临严重的抗药性威胁,开发新的特异性抗HSV-1药物是当前所面临的主要任务之一。siRNA是一种长度为20~25核苷酸的双链RNA,通过在转录后水平上沉默基因表达发挥干扰作用。siRNA作为一种新的、有潜力的抗病毒药物备受关注,发展也较为迅速。综述近年来siRNA在抗HSV-1方面的研究进展,包括靶向HSV-1关键基因和HSV-1互作的宿主细胞基因的siRNA设计、递送和靶向策略。

复方毛冬青治疗HSV-1感染的临床效果分析及作用机制探讨

目的对复方毛冬青颗粒治疗单纯疱疹病毒Ⅰ型(HSV-1)感染的临床疗效进行分析,并通过网络药理学与分子对接探讨其作用机制。方法临床研究选取广州医科大学附属妇女儿童医疗中心2020年1月至2023年2月疱疹病毒性龈口炎患儿380例。观察组口服复方毛冬青治疗,对照组口服阿昔洛韦治疗。收集患者的一般资料,观察药物治疗效果、治疗时间等指标并进行统计。机制研究通过BATMAN-TCM数据库筛选有效活性成分及对应靶点,GeneCards数据库获得疾病靶点。运用STRING数据库和Cytoscape构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络。DAVID数据库进行基因本体(GO)与京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。通过Auto Dock与Pymol将关键活性成分和核心靶点进行分子对接验证。结果复方毛冬青治疗疱疹病毒性龈口炎痊愈率高于阿昔洛韦(P<0.05)。本研究共获得复方毛冬青活性成分40种,靶点1399个,与HSV-1感染的交集靶点213个。GO功能富集得到1016个条目,KEGG通路富集分析得到174条信号通路。分子对接显示关键成分与核心靶点有较强亲和能力。复方毛冬青中的白桦脂醇、喹唑啉酮、腺苷等关键成分可能通过作用于TP53、RELA、M-APK3等核心靶点干预癌症通路、脂质与动脉粥样硬化和人T细胞白血病病毒1感染等信号通路发挥其抗HSV-1病毒感染的作用。核心成分和靶点之间的结合能力较好。结论复方毛冬青通过多种有效成分,不同的通路发挥其治疗HSV-1感染的作用,具有良好的临床运用前景和研究价值。

基于目标HSV(色调-饱和度-亮度)空间图像自适应分割的直线检测算法

针对现阶段利用数字图像进行半挂车倒车辅助过程中,存在辅助地标线检测效果鲁棒性差和实时性不高等问题,提出了一种基于目标色调-饱和度-亮度(Hue-SaturationValue,HSV)空间图像自适应分割的直线检测算法。首先,对不同场景下的直线目标进行分割提取,通过统计不同场景下目标HSV空间图像直方图确定图像分割的初始阈值,并基于初始阈值提出一种基于目标HSV空间的图像自适应分割算法。然后,对图像进行预处理及边缘检测,提取目标边缘点。最后,采用基于中位数绝对偏差的最小二乘直线检测方法剔除边缘点中的离群值以提高地标直线目标的检测精度。实验结果表明:该算法能够在不同背景、不同光照条件下对目标进行准确检测,具有良好的鲁棒性;与Hough变换算法相比,该算法的运算速度更快,直线检测的准确率更高,并且对不同颜色地标线的检测也具有良好的适用性。

基于HSV空间的Retinex低照度图像增强算法

针对低照度图像存在亮度较低、照明不均匀、对比度较差、细节信息损失等问题,提出一种基于HSV空间的Retinex低照度图像增强算法.首先将低照度图像转化为HSV空间;然后在HSV空间对亮度通道采用改进的Retinex算法和基于自适应Gamma校正与CLAHE算法联合的亮度增强算法实现对低照度图像的亮度增强;其次,通过双边滤波,利用线性拉伸进行饱和度分量图像增强;最后将增强后的图像重新转换为RGB格式,并利用自动白平衡技术恢复图像物体原本的颜色.实验结果表明,该算法有效改善了低照度图像的质量,达到较好的视觉效果,PSNR、SSIM和信息熵等指标优于其他算法.

基于HSV颜色空间的烟叶烘烤阶段判别模型研究

【目的】烟叶烘烤的阶段判别对提升烘烤效率和品质具有重要意义,亟须实现烟叶烘烤阶段自动判别,减少人为影响,提高判别准确率。【方法】首先,使用图像处理技术将图像均衡化,再裁剪并剔除含背景信息多的图块,筛选出有效信息最多的图块;其次,提取烤烟图块的颜色特征,提取每一个图块的HSV三通道值,得到i项通道值;最后,使用基于阈值筛选的方法作为特征处理器,根据不同h、s、v值分类出烟叶烘烤的阶段,并将判断结果与实际情况进行对比验证。【结果】使用图像均衡化处理技术结合基于HSV颜色空间的特征提取算法,进行烟叶烘烤阶段判别,最终整体准确率达到90.64%,并且阶段3和阶段4的准确率达到了100%,效果非常理想。【结论】使用图像处理技术结合图像本身的颜色特征,能有效地判别烤烟的烘烤阶段,对判断烘烤进程、指导烘烤参数调节、提高烘烤品质、减少物料浪费和烘烤成本具有实际意义,有着广阔的应用前景。本研究为后续绕过深度学习等大算力算法但能提高实际应用效果方面的研究提供了方向。

基于YOLOv3和HSV颜色空间的绝缘子低/零值故障诊断研究

针对绝缘子在运行过程中长期受恶劣环境的影响而导致其绝缘性能恶化的问题,文中提出了基于YOLOv3和HSV颜色空间的绝缘子低/零值故障诊断技术,以判断出其低/零值故障。首先,采用YOLOv3算法构建瓷绝缘子劣化预测模型,从红外图像中提取瓷绝缘子的最小矩形面积。然后,利用K⁃means算法从矩形区域中分割出绝缘子,以避免背景干扰。在此基础上,利用旋转矩形按长轴方向绘制HSV颜色空间特征归一化值,包括H分量的最大值和最小值、S分量的平均值和V分量的最大值,对绝缘子图像进行校正。最后,结合HSV分量与温升的相关性,推导出瓷绝缘子低/零故障的检测判据,完成对绝缘子运行状态的评价,验证了该方法能够准确区分正常绝缘子和低/零绝缘子。

基于彩色偏振图像的HSV空间目标增强方法

针对复杂背景条件下目标难以识别的问题,采用彩色偏振成像技术,提出了一种基于彩色偏振图像的目标增强方法。该方法首先根据分焦平面彩色偏振相机获得的数据得到彩色线偏振度(degree of linear polarization, DoLP)、彩色偏振角(angle of polarization, AoP)和彩色强度(S0)图像;然后利用目标和背景的彩色偏振特性差异大的特点提取DoLP、AoP和S0的视觉显著度,使目标得到初步的增强;随后将3种视觉显著度图像转到HSV空间进行融合,最后转到RGB空间显示。使用对比度和矢量角度距离作为客观评价指标开展实验,多个实验场景数据表明,融合图像的对比度和矢量角度距离分别比融合前图像最高提升了3.971倍和1.711倍。

基于HSV空间融合Retinex算法的全天候运动目标检测

提出了一种在矿山复杂情况下基于HSV色彩空间融合Retinex算法的全天候运动目标检测方法。该方法将运动目标检测转换为运动目标上特定标志物的检测,通过颜色空间转换提取目标原始灰度图像,由灰度分布直方图判断是否进行低照度图像恢复,并在场景中选取特定的标志物,将原图像进行HSV颜色空间变换,选择对应ROI区域,通过阈值获取二值化图像,进行平滑处理后使用Canny算子提取轮廓信息,从而提取标志物的特征参数。应用实例证实,通过该方法能精准获得标志物特征参数,进而解决复杂环境下机械设备间连接件脱落问题,具有一定的实际工程应用价值。

基于HSV颜色空间的建筑工人定位方法研究

建筑工人的安全问题关乎企业利益和工人生命,虽然监控技术迅猛发展,但是建筑工地环境复杂,传统分割方法难以对建筑工地图像中的工人进行较好的分割与识别,该文针对这一问题提出了一种基于色相、饱和度、明度(Hue-Saturation-Value,HSV)颜色空间的建筑工人定位方法。首先,对要处理的图像进行了降噪,利用MATLAB软件的色彩分割工具箱对图像进行分割,获得安全帽区域的二值掩膜;其次,利用生态学处理,获得安全帽所在区域的连通域并进行定位;最后,依据安全帽与工人的比例关系和位置关系,实现了对建筑工人的定位。该文依靠HSV颜色空间实现了对安全帽和建筑工人的定位,解决了建筑工地背景复杂难以分割和定位的问题,对后续研究有一定的参考价值。