基于HIS空间的彩色图象分割

提出了一种基于 HIS空间的彩色图象自动分割算法 .在这个算法中 ,彩色图象首先被转化到 HIS颜色空间 ,图像分解成彩色通道 (H和 S分量 )和亮度通道 (I分量 ) ,我们对彩色通道采用基于 J-图象的自动分割算法进行分割 ,对亮度通道采用水线阈值算法进行分割 ,然后将分割后的结果进行组合 ,得到最终分割结果 .试验表明 ,这种方法计算快速简单 。

基于CIELab和HIS空间的声呐图像伪彩色增强方法及质量评价

现有声呐图像伪彩色增强方法只涉及到RGB颜色空间和HSV颜色空间。因此,文中提出2种涉及CIELab空间和HIS空间的声呐图像伪彩色增强方法,并对其增强后的图像进行质量评价。首先提出一种基于CIELab空间的声呐图像伪彩色增强方法,该方法实时性好,图像清晰,层次丰富。而后结合大津法,根据声呐图像的灰度分布特性,提出一种基于HIS空间的自适应声呐图像伪彩色增强方法,该方法自适应性强,处理后的图像信息丰富。最后,采用2种客观质量评价方法联合主观评价,验证了文中2种增强方法的有效性。

HSI空间中基于自适应阈值的彩色地图的道路提取

目前地理信息系统的应用非常广泛,其中,电子地图中道路网的提取是目标识别中重要的研究内容之一。提出了一种基于彩色理论的自适应阈值道路提取方法,首先将图像从RGB空间转换至HSI空间后,利用自适应阈值的方法对图像进行分割,并对分割结果进行了平滑和增强的后处理,最后利用数学形态学的相应方法对目标进行提取。将该方法应用于北京的电子地图图像进行道路目标的提取,得到了很好的效果。

基于HSI空间的形态学单板缺陷检测

单板材料在发展中国家的应用日趋广泛,优质的单板可用于模板,胶合板,贴面板等人造版的面板。为了检测并提取单板图像中的缺陷,提高单板质量,基于数学形态学,本文提出一种复合型的彩色图像边缘检测方法。在传统形态学算法的基础上,一是利用开闭运算的迭代提高了抗噪能力;二是利用双结构元分别对H、S、I三个分量进行形态学处理而后融合。与传统算法Canny和Sobel进行比较,结果表明该算法增强了图像分割的精确性和完整性,能够有效提高单板等级。

基于Roberts梯度与HIS色彩空间的SAR图像伪彩色编码

针对SAR灰度影像信息不丰富,不利于解译识别的问题,提出了一种基于Roberts梯度与HIS色彩空间的SAR图像伪彩色编码算法。首先,计算SAR图像的梯度图像,并确定梯度阈值T;然后,比较像素梯度与阈值的大小,大于阈值的像素按照Roberts梯度方法编码,否则按照基于HIS色彩空间方法编码;最后,对两种编码结果进行合成,得到最终伪彩色SAR图像。利用TerraSAR-X影像数据进行了实验验证,结果表明:本文研究的方法均能达到很好的伪彩色编码效果。

基于LandsatTM数据的济宁市水体识别方法研究

文章基于济宁市2009年LANDSAT TM影像,根据影像各波段间的相关性和地物在各影像上的灰度差异,分别采用单波段阈值法、多波段谱间关系法、改进的水体指数法(MNDWI)及HIS空间水体提取模型法对济宁市水体信息进行识别提取。在此基础上,结合归一化指数法和HIS空间水体提取模型,提出了一种综合性的水体信息提取方法,并对各方法提取结果进行了精度评价。结果表明,已有方法对济宁市水体识别存在一定的缺陷,而综合法集成了归一化指数法和HIS空间水体模型的优点,很好地弥补了已有方法的不足,对济宁市水体信息进行了较好的提取,尤其是细小水体,同时也很好地消除了建筑物、阴影、水生植被等的影响,提高了济宁市水体信息识别的精度,为更好地定量评价济宁市地表水体时空演变规律等提供帮助。

基于改进交叉视觉皮质模型的彩色图像增强

为了获得更加符合人眼生理视觉感知的图像,提出了一种在HIS空间上的基于改进的交叉视觉皮质模型(ICM)的彩色图像增强算法。在分析传统ICM工作机制的基础上,保留原模型的基本特性,对模型中的内部活动项和动态阈值部分进行改进,将线性衰减变为非线性,满足了人眼对亮度感知的非线性;同时将衰减因子变为步长的减法,降低了算法复杂度并增强了算法的自适应性。结合图像增强的原理,对亮度分量采用符合视觉属性的阈值强度函数,同时对饱和度分量进行非线性处理。实验表明用该算法能获得更加清晰、鲜艳生动的处理结果。

基于改进的K-均值聚类算法的农作物图像分割

图像分割是图像进行分析处理的首要步骤。为此,针对彩色农作物图像的特征,首先将RGB彩色图像转换到HIS色彩空间,运用均值-方差与粗糙集理论选取适当的初值聚类中心和聚类个数,再进行聚类计算,实现了色彩分量的快速自动化分割,较准确地从背景中提取出了目标物体,为农作物图像的识别与分析、后续计算和处理提供了可靠的基础。实验结果表明,改进的k-均值算法减少了运算量,提高了分类精度和准确性。

一种复合火焰尖角判据在火焰识别中的应用

通过阐述预处理过程,即图像进行区域分割、二值化、提取火焰边缘;尝试引入一种结合了火焰尖角点亮度变化率的复合特征作为火灾火焰识别的重要判据,实验发现效果较好。

复杂背景下的混合特征车牌定位方法

针对各种复杂背景的车牌定位问题,提出一种复杂背景下基于车牌混合特征的车牌定位算法。首先对彩色图像进行预处理,并利用基于边缘检测方法进行二值化;然后结合横向数学形态学运算和车牌几何形状特征,提取出矩形车牌候选区域;最后根据车牌颜色特征在HIS空间下结合垂直和水平投影对车牌区域进行精确定位。实验表明,该算法适用于任意大小、位置和背景环境下的车牌定位,能有效解决仅仅依靠纹理信息或颜色信息车牌定位率低的问题,具有较强的鲁棒性。

基于模板和小图片的拼图方法探究

用具有特殊象征意义或丰富内涵的小图片拼接成与模板图像逼近的大图片,在广告制作、艺术设计、文化宣传等方面有着广泛的应用价值。为实现这一目的,提供了一套半自动拼图的方法,其中包括小图片到模板图的匹配优化模型、对匹配欠佳图片的HIS空间变换修正模型以及一系列改善视觉效果的优化处理技巧。对2008年北京奥运会的若干标志图形的实验证明,这套方法可以较好地实现拼图效果,可为广告设计、文艺宣传等提供别具一格的素材。

RGB/HIS地形图分色方法比较

地形图分色是地形图数字化的一个重要环节 ,分色效果的好差直接影响后续的工作。介绍了两种地形图分色方案直接用RGB进行分色和用HIS分色 ,并比较了两种分色方案的效果。试验结果表明 。

基于彩色图像的林火图像火焰分割研究

结合实际林火图像的特点,提出了一种基于彩色图像分割策略的林火图像的火焰分割算法。该算法首先将图像转化为HSI彩色模型,然后根据各个分量的特点进行分割,并且进行了仿真实验,实验结果表明此算法能够很好地将火焰从复杂的背景中分割出来,克服了基于灰度图像分割不能准确分割烟雾和火焰的弊端,为今后对林火图像进一步分析提供了良好的基础。

一种基于单目深度线索的彩色夜视技术研究

由于特殊的成像机制,普遍缺乏深度空间感是夜视图像的一大特点。本文通过研究夜视图像的单目深度线索,估计夜视图像中景物的深度信息,利用色彩的色调和饱和度的变化来体现夜视图像的空间立体视觉感,克服目前彩色夜视图像缺乏立体视觉感的不足,从而改善夜视图像的理解效果。

基于共生矩阵和形态学的彩色图像边缘检测

针对在RGB空间中难以有效区分颜色相似性的问题,提出了一种基于共生矩阵和HSI空间形态学的彩色图像边缘检测方法。采用二维共生矩阵直方图均衡化方法,解决图像过渡不自然的现象;针对HSI的分量利用形态学方法进行加权分析和图像融合,得到彩色图像边缘。通过MATLAB实验表明,该算法检测准确率高,自适应性好,有较好的检测效果。