基于颜色和形状特征的彩色图像检索方法

针对基于内容的彩色图像相似性检索问题 ,提出了一种新的相似性彩色图像检索方法 ,该方法既考虑了图像的颜色特征 ,也考虑了图像的空间信息特征 ,即在对HSV颜色模型进行特殊处理的基础上 ,将提取的色调不变量作为图像的颜色特征 ,同时设计了图像状态矩阵来描述图像的形状信息和空间位置信息。在进行图像间的相似性测量时 ,为了结合不同的子特征进行全局的相似性检索 ,还采用Guassian模型对不同子特征间的距离进行了归一化处理。用不同类型的图像对这种方法进行的试验结果表明 ,它用于图像的相似性检索是很有效的 。

基于颜色直方图和空间信息融合的图像分割算法

论文提出了一种基于颜色直方图和空间信息相结合的彩色图像分割算法。首先将图像转化为HSI模式,利用高斯滤波器对色度信息进行平滑后获得了合适的色度直方图。基于色度直方图对图像进行了分割,其次,将像素相似性和空间连通性相结合形成了初始分割区域。在此基础上,定义了区域距离函数,实现了图像区域合并操作。再者,从图像合并过程中信息损失和应保留的区域数量之间的关系出发,给出了合并终止规则。最后,针对所提算法进行了仿真研究。

一种新的基于颜色和空间特征的图像检索方法

提出了一种新的基于颜色和空间特征的图像检索方法。首先提取色调不变量作为图像的颜色特征,然后设计了图像状态矩阵来描述图像的形状信息和空间位置信息,在进行相似检索时,采用 Guassian模型对不同子特征间的距离进行了归一化处理。试验表明利用该算法提取的图像的颜色和空间特征在进行图像检索时效果显著。

一种足球机器人中指定颜色属性物体的识别方法

为解决足球机器人中已知颜色属性的物体的识别问题 ,本文提出了一种基于 HSV模型 ,应用 H、V参数特征值来识别指定颜色属性物体的方法 .在 HSV模型中 ,参数 H能较集中的反映被识别物体的颜色种类特性 ,但当 RGB值较小时 ,色调趋向于不确定 ,可以通过引入参数 V改进这点不足 ,从而有效的实现颜色物体的识别 .

综合颜色特征的彩色图像检索方法

基于内容的图像检索技术已成为当前的研究热点,文章提出了一种综合利用两种颜色特征进行图像检索的新方法。首先,在变换空间建立色度直方图表示图像的颜色分布特征。为进行图像间的相似性度量,对Swain定义的直方图相似性度量作了改进,为弥补全局直方图不包含颜色空间分布关系的缺点,文章提取了另一种颜色特征,即分块的颜色矩,其距离度量为特征矢量的比值相似度。最后,综合利用上述两个特征对图像进行共同检索。通过对真实图像数据的检索实验表明:综合两种特征检索图像比单一特征检索效果更好。

一种中医舌象的舌质舌苔分离方法

舌诊是中医诊法最重要的特色之一,舌诊客观化研究有助于舌诊的继承和发展。根据舌象的特点,分析并处理了舌象的色度直方图,提出了自动确定颜色类别数和初始聚类中心的算法,并在改进模糊聚类算法的基础上提出了一种彩色舌图像舌质舌苔分离方法。实验结果表明,与标准模糊聚类算法相比,该算法极大地加快了聚类迭代速度,减少了系统运算时间;相对于阈值分割法,能够获得更加符合中医要求的苔质分离效果。

基于色调不变的彩色图像增强

色调是反映彩色图像中色彩信息的重要参数,为了在进行图像效果增强的同时保持色调不变,通常的做法是先把图像从RGB转化到HIS色彩空间,然后在保持H变量(色调)不变的情况下,进行I(亮度)的增强。但是这种方法由于需要进行色彩空间的相互转化,大大增加了计算量。通过对简化HIS模型的分析,提出了一种直接对R、G、B分量进行处理的彩色图像增强方法。该方法可以运用已有灰度图增强算法进行彩色图像的增强,由于不需要进行色彩空间的转化,大大减少了计算量,可用于实时性要求高的场合。实验结果表明,该方案使彩色图像的增强效果明显,运行效率高。

基于H分量检测的模板更新鲁棒分块跟踪方法

针对鲁棒分块跟踪方法不能进行模板更新的问题,提出一种基于H分量检测的模板更新方法。隔帧计算当前目标与目标模板的H直方图距离,通过检测该距离是否大于阈值来判定所采用的目标模板更新策略,若该距离大于阈值则采用固定加权目标模板,否则逐帧更新目标模板。将新方法在不同视频上进行仿真,实验结果表明该方法能提升鲁棒分块跟踪方法对光照变化的鲁棒性,同时能提高跟踪精度。

基于色调直方图和区域合并的彩色图像分割算法

近年来随着机器视觉、模式识别和基于内容的图像检索等技术的不断提高以及彩色图像的大量使用,图像分割特别是彩色图像的分割显示出越来越重要的地位。为此提出了一种快速有效的彩色图像分割方法,主要包括三个步骤:首先将RGB颜色空间转换成HSV空间,把图像中的像素点根据饱和度和亮度划分为奇异点和非奇异点;然后对非奇异点和奇异点分别采用基于色调和灰度直方图进行分割;最后综合这两种分割结果,采用区域合并技术进行合并。实验结果表明,该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,具有一定的鲁棒性。

基于颜色信息的多机器鱼并行视觉跟踪算法

在多仿生机器鱼协作系统 (MRFS)中 ,如何快速、准确获取多机器鱼运动信息和环境信息是决策和控制的基础。介绍了MRFS中视觉子系统的实现及其多目标实时跟踪策略。结合机器鱼本体和场地背景的特征 ,提出了一种基于色度直方图和饱和度直方图的自适应阈值分割算法 ;同时 ,结合计算机并行处理技术 ,利用MMX指令和SSE指令 ,对整个跟踪算法进行了并行性优化。该视觉子系统已成功应用于MRFS中 。

一种改进的色调不变的彩色图像增强算法

色调是色彩的重要属性,反应了色彩的的基本颜色。在彩色图像的增强中,保持图像的色调不变显得尤为重要。为此提出了一种保持色调不变的彩色图像增强方法。HSV色彩空间中,通过同比例缩放每个像素的三个色彩分量和处理gamut(色域)问题,可以保证色彩的色调不变。其中缩放因子可以通过灰度增强算法计算所得。通过与其它色调不变的彩色图像增强算法比较,针对质量不同的彩色图像,上述算法都能取得比较满意的效果,表明本算法具有一定的适应性。

综合颜色和局部空间特征的彩色图像检索方法

针对图像颜色空间的分布特性,提出一种用颜色色调直方图来表达图像的颜色特征;通过HSV颜色空间的三个独立分量表示方法来描述颜色的空间特征,具有旋转、平移、尺度不变特性。实验表明,该方法很好地克服了颜色直方图和颜色矩无法表达图像色彩的空间位置的缺点,显示了组合特征的图像检索特征的有效性和较高的检索准确性。

背景抑制直方图模型的连续自适应均值漂移跟踪算法

针对传统连续自适应均值漂移(CAMshift)跟踪算法在建立目标颜色模型阶段容易包含大量背景颜色信息从而使跟踪效果变差的问题,该文提出一种改进算法。利用混合高斯模型背景法(GMM)将原始图像分割成前景和背景的叠加,在原始图像和背景图像上运动物体所在区域分别建立色调分量直方图,利用背景图像的色调分量直方图计算原始图像中对应色调分量的权值,抑制原始图像中与背景颜色相同的色调,扩大前景与背景颜色的差异性。该方法通过对原始颜色模型中属于背景的色调进行抑制,扩大了目标颜色模型的显著性,提高了跟踪的准确性和稳定性,目标定位的最大中心误差小于20%,能够准确跟踪不发生丢失。

显著性直方图模型的Camshift跟踪方法

针对在复杂背景下跟踪运动目标的要求,建立了目标的显著性直方图模型,提出了改进的连续自适应均值漂移(Camshift)跟踪方法。通过比较目标区与背景区的色调差异,计算目标不同色调等级的显著性值;基于加权的方式强化显著性色调在目标识别过程中的作用,弱化非显著性色调的作用,从而抑制背景区对目标识别的干扰。利用加权直方图模型反向投影,建立了跟踪图像的概率投影图,利用均值漂移方法完成目标跟踪任务。将该方法分别应用于标准测试库视频图像的跟踪以及实际运动目标的跟踪实验中并与传统方法进行了比较。结果显示,该方法能够利用显著性色调很好地将目标从背景中区分出来,在计算量增加不多、且满足电视跟踪系统实时性要求的情况下,提高了目标识别的准确性和稳定性,目标定位的最大偏差与被跟踪目标区的尺寸比小于25%,能够确保被跟踪目标不丢失。

基于背景颜色不变量的改进双直方图镜头边界探测算法

快速运动一般不是发生在背景内,而是发生在对象内,因此关注背景区域对于探测镜头边界是行之有效的,而在进行镜头边界探测时,普通双直方图法对渐变边界检测效果比较好,而对突变镜头检测的效果不是很理想。提出了一种基于背景颜色不变量的改进双直方图算法进行镜头边界探测,该方法首先定义出背景区域,然后选用Lab彩色模型来计算背景区域的色度,再利用改进的双直方图算法进行镜头边界探测,该方法所需计算量较小,且可保证较高的精度。实验结果表明,该算法的分割效果明显优于其他几种算法,具有更高的探准率。

基于灰度值限定信息熵的图像检索方法

颜色直方图图像检索方法是一种重要的基于颜色特征图像检索方法。在分析了基于颜色直方图信息熵进行图像检索方法的基础上,提出了一种通过灰度值对信息熵进行限定的遥感图像检索算法。该方法在一定程度上解决了传统的基于颜色直方图信息熵方法进行图像检索时,由于熵的对称特性造成图像误检索的不足。在实验精度评价中,分别采用直方图分析法和相关系数法,从定性与定量两个角度对检索精度进行了评价。实验结果显示,运用该方法进行检索,具有较高的检索精度,相关系数在0.95以上,在实际应用中具有良好的可行性。

基于分块非等区间局部累加直方图的实时视频检测

结合帧图像的颜色特征对视频检测技术进行了探讨，提出了一个基于分块非等色调区间局部累加直方图的实时检测新算法，并据此设计、实现了一个广告实时检测统计系统。实验表明该算法实时性好、检测率高，具有较高的实用价值。

基于特征融合的WCE图像检索

无线胶囊内镜(WCE)是一种新型的、具有极大市场价值的肠道疾病检测技术。该技术产生的图像数据量极大,为医生开展疾病诊断带来了困难。WCE图像快速检索技术是WCE后端智能图像分析软件的基本功能之一。本文针对WCE图像中相似图像的快速检索问题开展研究。通过对大量WCE图像本身特征的分析,提出了一种融合颜色特征与纹理特征的图像检索算法。首先分别提取图像的色调饱和度二维相关直方图以及图像的局部二值模式(LBP)纹理特征,然后采用高斯归一化的方法对不同的特征进行融合,最后采用融合特征为待检索图像建立索引,实现了输入目标WCE图像的快速准确查找。实验结果表明本文所提方法计算复杂度低和检索结果良好。

融合颜色和边缘特征的改进型CamShift跟踪算法

CamShift算法仅用颜色作为目标特征,在相似色干扰、遮挡、高速运动以及光照变化等条件下易出现跟踪不准确甚至目标丢失,提出基于运动分割和特征融合的改进型Camshift算法。采用三帧差分结合最大类间方差自动获得初始搜索窗口,自适应获得最优搜索窗口,用色度和边缘加权联合直方图表征目标,对色度直方图的每个像素位用高斯模型核函数进行加权处理并实时更新,有效解决相似色干扰、遮挡等问题。实验证明,改进型算法在目标干扰、遮挡等情况下与同类算法相比都具有良好的跟踪效果,具有较高的鲁棒性和准确度。

.NET环境下基于图像内容智能检索的研究

计算机信息技术的发展,图像数据的无序激增,人们面临如何在大量的图像中查找有用信息的问题,于是图像检索技术成为研究热点。而目前的图像检索技术主要有基于关键字查询和基于图像内容查询两种方式,他们都存在或多或少的缺点,不是过于主观就是过于客观,不能很好的满足人们的需求。为了弥补他们的缺点,更好的解决图像检索问题,提出了一种基于内容的图像智能检索方案,在基于内容的图像检索的基础上结合人工智能的推理机制,利用智能推理的优势来改善检索效果,实践证明文中所述的方法是有效的。