基于HSI彩色模型远程测量青年男体围度拟合

为实现人体远程测量系统的有效性,提出运用人体照片来预测青年男体的围度。通过HSI颜色空间转换、轮廓光滑处理等图像处理方法提取了人体轮廓。通过识别人体特征点,得到人体的体表角度、宽度和厚度;按照体表角度、厚度/宽度等指标进行人体体型分类。基于各个围度对应的厚度和宽度构建了颈围、胸围、腰围、腹围、臀围和大腿根围的围度拟合方程,并对拟合方程进行了误差分析。结果表明,建立的围度预测模型有效,保证了人体远程测量系统的可靠性。

Color Image Segmentation Based on HSI Model

he objective of the research is to develop a fast procedure for segmenting typical videophone images. In this paper, a new approach to color image segmentation based on HSI(Hue, Saturation, Intensity) color model is reported. It is in contrast to the conventional approaches by using the three components of HSI color model in succession. This strategy makes the segmentation procedure much fast and effective. Experimental results with typical “headandshoulders” real images taken from videophone sequences show that the new appproach can fulfill the application requirements.

OLI与HSI影像融合的土壤盐分反演模型

土壤盐渍化问题是黄河三角洲地区主要的土地退化问题,借助遥感技术快速、准确地掌握土壤盐渍化信息,对农业可持续发展具有重要意义。该文以黄河三角洲垦利县为研究区,利用超球体色彩空间变换算法,将环境一号卫星HSI高光谱影像与Landsat 8 OLI多光谱影像进行融合,选择土壤盐分的特征波段,结合土壤盐分的实测数据,建立统计分析模型(多元线性回归、偏最小二乘回归)和机器学习模型(BP神经网络、支持向量机和随机森林),对土壤盐分进行遥感反演。结果表明:OLI影像的统计分析模型和机器学习模型精度均较低,精度最高的随机森林模型相关系数仅为0.570;HSI影像的反演模型精度高于OLI,BP神经网络模型相关系数为0.607;融合影像反演模型精度明显高于HSI影像和OLI影像,土壤盐分含量的实测值与机器学习模型预测值具有良好的相关性,BP神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型的决定系数R^2分别达到0.966、0.821和0.926,模型反演精度较高。研究表明,多光谱和高光谱影像融合能显著提高土壤盐分遥感反演精度,机器学习模型的反演效果明显优于统计分析模型。研究结果对黄河三角洲典型地区的土壤盐分反演具有积极的理论和实践意义。

基于HSI颜色空间的单幅图像去雾算法

针对有雾图像对比度差、能见度低的情况,结合HSI颜色空间特点,提出一种单幅图像去雾算法。首先,将有雾图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间;然后,依据HSI颜色空间中色度、饱和度和亮度各分量受雾影响程度的差异,建立相应的去雾模型;最后,通过分析图像饱和度,得到饱和度模型中权重的取值范围,再对亮度模型中权重进行估计,从而实现去雾效果。与其他几种算法的实验结果比较表明,所提算法运算效率提高1倍左右。同时该算法能有效增强图像清晰度,能很好地运用于单幅图像去雾。

采用改进HSI模型的车牌区域检测和定位方法

为研制高性能实时车牌照识别系统,提出一种基于改进HSI模型的车辆牌照检测技术,依据转换后的车牌图像纹理特征设计了基于人工神经网络和投影算法的车牌区域检测和定位算法.结果表明,静态图片实验定位准确率98%,车牌检测率91%,得到了很好的车牌定位效果,静态图像处理速度为0.032s/幅,证明提出的定位方法可满足实时系统对识别速度的要求.

基于HSI模型和Hough变换的指针式汽车仪表自动校验

为了克服传统的汽车仪表人工校验普遍存在准确率不高的弊端,提出一种指针式汽车仪表自动校验算法.针对汽车仪表盘颜色信息丰富的特征和采集图像时目标物体周边有阴影的现象,将RGB模型下的表盘图像转到HSI(色调、饱和度、亮度)模型以消除阴影影响,并利用色调和饱和度分量作为特征参数进行图像分割,并采用Hough变换检测目标;分别计算出指针指向主要刻度线时相对于零刻度线的偏转角,并与相对应的标准偏转角比较,若超过允许误差范围则返回重调.对常用汽车仪表盘的自动校验结果表明该算法精度好,校验准确率高.

HSI模型结合OSTU法的玉米种胚检测算法

为解决玉米种胚特征提取问题,提出了一种利用HSI模型结合OSTU方法进行玉米种胚检测的算法。使用研制的图像采集系统获取玉米种子的RGB图像,并利用公式转为HSI图像进行分析,发现胚部与非胚部的S分量的差异较之B分量更加明显。同时,采用屏蔽背景像素的OSTU方法 ,对S分量图像进行分割,获得玉米种胚区域。试验表明,此算法能检测到的玉米种胚区域与人眼观测到的基本一致。

一种基于HSI色度空间的磨粒成分分析法

介绍了HSI模型的基本原理,并提出使用HSI模型分析磨粒颜色分布。通过比较不同元素构成的磨粒图片在HSI模型参数上面的颜色分布,来判别该磨粒的元素构成,并且使用主成分分析法对磨粒颜色参数进行了化简,从而可以直观地对磨粒进行分类。实验证明,该方法在铁谱磨粒识别方面效果良好。

基于环境一号HSI高光谱数据提取叶绿素a浓度的混合光谱分解模型研究

随着遥感技术的应用推广以及对研究精度的要求提高,越来越多的研究注意到混合像元的问题。在水质遥感监测中传感器探测的水体辐射亮度值是纯水和各种水质参数辐射亮度值的叠加,混合像元问题严重影响了水质定量遥感反演的准确性。基于环境一号HSI高光谱数据,首先分析了混合光谱分解模型的物理基础,然后基于采样点浓度大小和PPI(纯净像元指数)方法在遥感影像上提取纯水和叶绿素a的端元波谱,并利用线性光谱分解方法得到叶绿素a的丰度值找丰度值与叶绿素a浓度值之间的统计关系,建立了叶绿素a浓度反演的混合光谱分解模型,且反演精度较高。本文为水质定量遥感提供了一种新的思路。

基于改进Resnet18网络的火灾图像识别

针对传统卷积神经网络进行火灾图像识别时,准确率不高、特征难以提取、网络的平移不变性较弱等问题,对Resnet18网络进行改进,使其具有更高的性能和准确性.首先,在Resnet18网络的卷积层前插入空间变换网络(spatial transform networks,STN).对于连续多个相同大小的卷积层,只在第一个卷积层前添加STN,共添加5个,并且在全连接层后添加dropout层防止过拟合.然后,使用迁移学习(transfer learning,TL)的方法对火灾进行分类识别.实验结果表明,改进后的Resnet18网络准确率、召回率、F_(1)值和AUC值等各项指标性能优于Resnet18网络和其他深度学习识别算法,能够对火灾图像进行快速、准确地识别.

基于HSI彩色模型的图像降维技术

为了实现快速而准确的图像检索,降低图像维数,通过对HSI色彩空间的分析,将RGB颜色模型转换为基于视觉感知的HSI颜色模型,提出了一种利用HSI颜色模型提取图像主色的图像降维算法。仿真结果表明,该算法无需事先指定需要降维的维数,能较好地利用图像的本征维数,达到图像快速降维的目的。

基于HSI三分量独立性木材缺陷图像分割

HSI模型的彩色图像分割方法具有传统的RGB彩色图像分割所不具有的出色的分量独立性和色彩的真实性,具备良好的易分割的特点。提出首先将图像转化为HSI图像,然后根据各分量的特点单独进行分割,最后融合处理后的分量,得到准确的缺陷图样。该方法克服了单纯使用灰度图像分割不能准确定位缺陷边缘的弊端,同时对于木材图像纹理等细节信息具有较好的鲁棒性。试验的结果表明该方法即时准确有效。

基于HSI颜色模型重影画面的自动检测

提出了一种从图像处理角度检测重影画面的方法.该方法以台标作为基准物,在HSI(hue saturation intensity)空间界定提取颜色的范围,根据台标区域中具有提取颜色的像素数目与固定阈值的比较,识别出重影画面.从实验结果可知,该方法对于重影画面的检测是有效的.

一种基于小波变换和HSI的改进视频光流场估计算法

为了避免传统基于RGB颜色模型方法在方程组中各等式线性相关和存在孔径的问题,提出一种在HSI颜色模型下结合小波变换的方法计算彩色图像视频序列光流场的计算方法,这里将传统的灰度图像光流估计方法与HSI颜色模型估计方法相结合,并且用小波变换方法对光流矢量场的异常数据点或因为匹配错误而产生的异常块数据进行剔除,从而有效提高光流场估计精度,得到精密的彩色图像光流矢量场特征。

基于HSI模型的土壤氮素空间预测不确定性的可视化表达

任何模型都无法完全准确地再现真实世界,因此各种空间预测始终面临着不确定性的困扰。从20世纪90年代开始,土壤空间预测研究中输出结果的不确定性分析与评价日益受到重视。由于不确定性信息的可视化表达有助于更加直观地揭示与展示真实世界,因此是一种增强不确定分析与决策支持之间联系的有效途径。本文首先对不确定性可视化表达的主要技术与方法进行了简要论述,进而以北京市城市边缘带样区基于地统计学的土壤表层全氮含量的空间预测作为案例研究,以相对误差表示预测结果的不确定性,应用色调-饱和度-亮度(HSI)色彩模型实现土壤属性预测结果和不确定信息的可视化同步表达。在HSI模型中,色调值被用来表示预测值,白度表示不确定性。在案例研究的全氮预测输出结果中,颜色发白的区域表示预测结果的不确定性较高,需要做进一步补充采样。实际应用过程中发现,二维图例对不确定性的可视化表达效果有一定的限制作用,仍需在二维图例完善或创建新型图例方面开展深入的研究工作。

HSI模型引起颜色失真的原因分析及解决方法

许多学者指出,HSI模型和其它模型相比在图像处理中性能稳定,最少出现颜色失真,但是在实际应用中,发现它产生的颜色失真需要做进一步的改进,在分析HSI模型原理的基础上,进行相应处理基本避免了颜色失真现象,同时针对HSI模型在图像增强方面没有采用国内外学者已经研究成功且取得比较好效果的黑白图像增强算法,分析并指出了HSI模型在图像增强方面和应用场合方面的局限性。实验结果说明了文中理论分析和算法的有效性。

基于HSI彩色模型灰度分量的宁夏岩画断代研究初探

岩画是古代先民生产、生活、祭祀等活动的生动记载,是人类文明的史诗,岩画的断代一直是岩画研究的难点,文中提出了一种基于色度、饱和度和灰度(HSI)彩色模型的数字图像处理技术提取岩画灰度值(I)的方法,利用岩画灰度值与岩画作画年代之间的线性可比关系,测定岩画的年代。此方法能提取整个岩画中的灰度值,避免了手工提取有限个点的缺陷。试验结果表明此方法能为岩画的断代提供一种可参考的、简便的、快速的计算机解决方法,但测定年代的准确性依赖于选取的岩画标尺年代的准确性。

基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法

为提高分割速度、改善分割效果,从两方面进行改进:首先对传统的快速水平集分割进行改进,得到基于CV模型的快速水平集;其次,通过引入HSI空间中的彩色差概念,建立一种新的、尤其适合彩色图像的快速水平集分割方法。实验表明,新提出的基于HSI彩色差的快速水平集分割方法,对彩色图像具有良好的分割效果。与传统水平集分割相比,新方法在分割性能和运算时间两方面均有明显提高。

结合HSI变换与双通道脉冲发放皮层的彩色多聚焦图像融合

结合非下采样剪切波变换(NSST)和改进的拉普拉斯能量和以及双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM),提出一种新的彩色多聚焦图像融合算法.首先对源图像进行HSI彩色空间变换获得色调、饱和度和亮度分量,对源图像亮度分量采用NSST进行分解,获取相对应的高低频分解系数;然后低频分量系数依据改进的拉普拉斯能量和规则进行筛选,高频分量系数采用DCSCM进行融合,经过NSST逆变换获取亮度信息的融合分量;最后利用源图像与亮度分量的欧式距离关系实现色调与饱和度分量进行的分配,通过HSI逆变换获得最终的融合结果.实验结果表明,算法取得了较好的视觉效果并且在互信息、结构相似度、边缘保留度等客观评价指标中具有优势.

基于HJ-1A星HSI数据的植被吸收光合有效辐射APAR估算

为了更准确地测量植被对太阳辐射的有效吸收量,本文对基于HJ-1A卫星的HSI数据进行植被吸收光合有效辐射APAR的研究,为阴阳叶的吸收有效光合辐射量的分离计算提供基础,并为森林生态系统净初级生产力计算提供准确的参数数据。研究的主要步骤有以下三步:首先对一景包含漠河气象站的HSI数据进行预处理,其中包括HSI数据的格式转换,去条带处理以及大气校正等;在此基础上应用逐日太阳辐射模型计算日总太阳辐射,并通过NDVI计算得到光合有效辐射吸收比率FPAR;最后用FPAR与太阳辐射共同计算出APAR。最终得到处理后的图像,并且验证了逐日太阳辐射模型和研究区域气象站数据的相关性,通过NDVI和SR的结合计算出FPAR,精度得到了提高;植被吸收光合有效辐射APAR计算完成后,将灰度图像显示为专题图像。从专题图中可以得出不同地区森林的APAR值,并最终推算出全年的APAR。