融合彩色模型空间的电力设备红外图像增强

电力设备红外图像普遍存在亮度暗、对比度低等问题,针对此现象,提出了一种融合彩色模型空间的图像增强算法。该方法将图像的对比度与亮度增强转换至HSV与RGB空间中分别进行处理:RGB空间中,首先预处理图像中的高灰度级,并采取混合滤波的方式抑制图中噪声,然后使用增强函数提高图像亮度,最后将增强图像转换至HSV空间中并提取H、S、V三分量图;HSV空间中,采用伽马变换和CLAHE(contrast limited adaptive histogram equalization)算法实现V分量的亮度提升,并采取非线性饱和度矫正函数处理S分量提升图像对比度,最后将处理分量与提取分量进行对应融合得到HSV空间中的增强图像,并将其转回RGB空间中得到最终的输出图像。实验结果表明,本文算法能明显地提升红外图像的亮度与对比度,增强后的3组图像其灰度均值和标准差平均值分别为115.94和78.65,相对于原图的平均值分别提升了81.59和36.17。

利用多颜色信息融合的自适应肤色建模

客观世界中存在不同的光照、肤色和人种等因素,通常情况下难以建立一个通用的肤色模型进行各种裸露皮肤的检测。研究了一种自适应肤色建模方法,即利用AdaBoost算法检测人脸,通过这些人脸区域进行肤色建模。为了取得较好的肤色建模效果,适当缩小了由AdaBoost算法检测到的人脸区域;利用多颜色空间信息融合技术,即通过选取多个颜色空间的若干颜色分量,计算待检测图像中这些分量的各自SPM(肤色概率图),经过"与"运算融合获得最终检测的肤色区域。该算法不需要考虑光照、肤色和人种等因素,是一种自适应的建模过程。实验表明,该算法可以有效解决绝大多数情况下的彩色图像肤色检测问题。

基于多通道信息融合的双人交互动作识别算法

基于视频的双人交互行为识别是计算机视觉领域中一个富有挑战性的研究课题。针对基于整体的双人交互动作识别方法的特征表示复杂度高及匹配方法难以确定的问题,文中提出了一种基于多通道信息融合的双人交互动作识别算法。该方法首先采用更符合人类视觉系统的HSI颜色空间模型,分别通过H、S、I三个通道来提取HOG特征并进行直方图统计表示,使用最近邻分类器分别获得三通道下的识别结果,然后对识别结果进行等比例融合得到待测视频的最终识别结果。该方法在UT-interaction上进行了测试,得到了81.7%的识别率,证明了该方法的有效性及可行性。将其与相同数据库下的其他方法进行比较,结果表明该方法特征易于提取,计算效率高,避免了复杂的运算,具有一定的应用价值。

基于目标跟踪和多特征融合的火焰检测算法

针对目前视频火焰检测算法无法达到高检测率、低误检率和实时的工业需求,提出一种基于目标跟踪和多特征融合的火焰检测算法。首先利用混合高斯背景建模获取前景图像,在HSV色彩空间中根据火焰的颜色特性分离出疑似火焰区域,对火焰疑似区域采用卡尔曼滤波器实现运动目标的跟踪,再结合火焰的相似度、区域增长率和跳动频率特征用加权求和得到的值与报警阈值相比,最后根据判断比较确定真实火焰区域,并且实现对火焰的持续跟踪。实验结果证明,该算法能够对火焰区域进行有效的检测与跟踪并且具有良好的实时性和抗干扰能力。

改进的PCNN模型在多光谱与全色图像融合中的应用研究

介绍了PCNN模型原理,提出了基于双通道自适应的PCNN多光谱与全色图像融合算法。该算法首先将RGB空间的多光谱图像转换为HSV彩色空间,然后将HSV彩色空间中的非彩色通道(V通道)的灰度像素值和全色图像的像素灰度值分别作为PCNN-1及PCNN-2的神经元输入,利用方向性信息作为自适应链接强度系数,对非彩色通道图像和全色图像进行自适应分解,再将点火时间序列送入判决因子得到新的非彩色通道图像,最后将原多光谱图像的H通道分量、S通道分量及新的V通道分量经HSV空间逆变换获得最终的融合图像。实验结果表明,该算法不仅解决了链接强度系数自动设置的问题,而且充分考虑到图像边缘和方向特征的影响,无论在主观视觉效果,还是客观评价标准上均优于IHS、PCA、小波融合等其他图像融合算法,同时降低了计算复杂度。

基于虚拟现实技术的分布式三维室内设计系统设计

为了提高分布式三维室内设计效果,提出一种基于虚拟现实技术的分布式三维室内设计方法。采用分布式的特征信息融合方法构建分布式三维室内设计的色彩图像模型,对分布式三维室内空间分布图像进行边缘轮廓检测和特征提取,采用RGB颜色分解方法对三维室内空间分布图像进行颜色像素特征分解,结合三维点云特征重组方法实现分布式三维室内设计的色彩空间重构,实现分布式三维室内设计的颜色特征优化组合。在图像和色彩处理算法设计的基础上,基于虚拟现实和视景仿真技术,进行分布式三维室内设计系统的开发设计,采用3dsMAX进行分布式三维室内设计的三维建模,在Multigen Creator建模软件上实现室内层次化结构设计。测试结果表明,采用该方法进行分布式三维室内设计的视觉效果较好,特征表达能力较强。

融合彩色模型空间的非线性低照度图像增强

低照度图像存在图像整体亮度偏低、亮度不均匀、色彩饱和度过高、图像模糊等问题,针对此类问题,提出了一种融合彩色模型空间的低照度图像增强算法.在该算法中,将图像的亮度增强与图像色彩恢复转换至不同的彩色模型空间分别进行处理:在RGB彩色模型空间中,首先对图像的高灰度级进行预处理,随后进行滤波处理,最后再用三分量增强函数对图像进行亮度恢复;在HSV彩色模型空间中,利用非线性色彩饱和度校正函数与亮度增强函数进行图像的色彩恢复,最后将两个空间中的处理结果进行加权融合.最终的对比实验结果表明,该方法在避免图像出现过度增强、色彩恢复与图像照度增强方面有着良好的效果,所处理的图像符合人眼视觉特性.

复杂背景下的人体轮廓提取算法

针对现有人体轮廓提取方法在复杂背景情况下鲁棒性差、精确度不高的问题,提出了一种改进的自适应人体区域分割方法。首先提取肤色样本,并建立自适应高斯模型提取肤色区域,然后在HSV色彩空间分割提取服装区域,最后线性融合以上两检测区域实现人体区域的检测。实验结果表明,该方法可以得到比较准确且完整的人体区域,有效降低了复杂背景环境、光照等条件的限制。

基于栈式稀疏自编码多特征融合的快速手势识别方法

针对复杂背景下手势分割提取效果不佳、图像识别率不高、识别困难等问题,研究多特征融合的快速手势识别方法.利用YCbCr颜色空间模型,构建肤色分布模型,从复杂背景中去除大部分非肤色的干扰,从而实现手势分割;接着采用5层栈式稀疏自编码网络框架,分别提取手势感兴趣区域(region of interest,ROI)的纹理图像、形状图像和显著视觉图像作为自编码网络输入,将提取到的不同类型的特征进行线性融合;最后使用基于径向基核函数(radial basis function,RBF)的支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行融合特征数据分类,从而实现不同类型的手势识别.实验结果表明,相比其他手势识别方法,本文方法识别率较高,提取特征更具有代表性,平均识别率可达95.05%.