基于包装材料数字图像的RGB颜色空间色差评价方法研究

目的解决包装材料复杂颜色区域色差评价,目测检验方法存在判定标准复杂、结果一致性差等问题。方法提出一种基于包装材料高清数字图像的RGB颜色空间色差评价方法。通过搭建高清数字图像采集装置,获取包装材料标准样(上限、中限、下限)的全幅数字图像。通过采用RGB颜色空间降维的方法,对标准样测试区域的颜色空间进行离散边界拟合,构建标准样品测试区域的三限样RGB色差模型,与测试样对应测试区域的颜色空间进行对比;根据颜色空间模型的一致性判定测试样色差是否合格。结果对比多种离散边界拟合模型,采用滚球法边缘拟合模型的包含率和多出率分别达到100%、78.9%,模型拟合效果最佳。通过对包装材料色差缺陷样验证测试,采用上述色差评价方法准确率达到100%。结论本文提出的滚球法颜色空间边缘拟合模型和色差评价方法,可实现对包装材料复杂颜色区域的色差合格性判定,有利于提高企业生产的智能化检测水平。

基于RGB色彩模型的奉国寺罗汉壁画色彩强度研究

本文基于RGB色彩模型对奉国寺罗汉壁画进行了深入的色彩强度分析,揭示了壁画中色彩分布的特征及其在艺术表现和文化传达中的作用。研究采用了数字化技术,通过精确的色彩数据采样,探讨了色彩在壁画中的运用如何影响视觉感受和文化内涵,为文化遗产的保护与传承提供了科学依据。

基于RGB颜色模型的印章图像分割

为了更加方便快速分割图像信息,降低背景对印章图像的干扰,加强民航业信息识别技术,提出一种基于RGB颜色模型分割印章图像的方法。该方法采用RGB颜色模型,将RGB印章图像中R分量分离出来得到灰度图,削弱噪声干扰,突出重点区域。接着利用最大类间方差法(OTSU)对得到的灰度图二值化,选取最佳阈值。算法试验结果表明,通过分离R分量和引入OTSU算法可以得到更为清晰、细致的图像,提高了试验的准确性。

基于RGB模型脱绒棉种质量与颜色特征的相关性分析

为了得到脱绒棉种质量与其表面颜色特征之间的关系,采用CASIO数码相机拍照,利用图像处理技术提取脱绒棉种表面颜色特征,并严格按照GB/T3543.4-1995进行发芽试验,采用线性回归和逐步回归的分析方法,探讨了RGB颜色模型下脱绒棉种颜色特征与发芽势、发芽率之间的相关性。结果表明:多个颜色特征参数与脱绒棉种质量存在显著相关性。该研究为基于RGB颜色模型对脱绒棉种实施快速、有效的分选提供了理论依据。

RGB颜色模型应用于评价顶吹混匀时间的方法

针对评价顶吹宏观混匀时间的方法进行了气体顶吹搅拌水动力学实验研究,利用基于混合过程中示踪粒子的分布随时间演化规律的RGB颜色模型来确定搅拌容器内的宏观混匀时间。通过定义像素阈值分离每一像素,构建混匀像素比M值作为确定混匀时间的指标,观察M值的变化规律,利用3σ方法确定混匀时间。针对喷枪插入深度及流量,用量纲为1强度单位表述为0.5和1的实验工况一,当阈值分数X=90%时,测定混匀时间为13.30s。分析结果发现,RGB颜色模型能够基于混合过程中示踪粒子的分布情况确定混匀时间,且与贝蒂数法和电导率法测定的混匀时间偏差不超过10%。为解决在视觉上评价多相流混合效果等工程问题提供了一种新的思路,为提高ISA炉使用寿命、强化ISA炉冶炼生产以及优化ISA炉工艺过程提供了一定的实验依据。

基于RGB颜色模型的玉米淀粉爆燃火焰传播速度

采用小尺度粉尘爆炸实验装置对不同质量浓度的玉米淀粉爆燃火焰传播过程进行了实验研究,建立了基于RGB颜色模型的火焰重构及形态学重建的粉尘火焰传播速度计算方法,计算了不同质量浓度下的玉米淀粉爆燃火焰传播速度。结果表明:采用基于RGB颜色模型的速度计算方法能够快速准确地计算出玉米淀粉爆燃火焰传播速度,火焰像素范围的确定是火焰速度计算的关键;管道内火焰传播速度受粉尘云质量浓度的影响,最大火焰传播速度随粉尘云质量浓度的增大先增大后减小,到达速度峰值的时间先缩短后增长,当质量浓度为0.63 kg/m^3时,出现该实验条件下火焰传播速度最大值7.03 m/s。

基于RGB颜色模型的核桃缺素症判别方法

核桃缺素症是核桃栽培过程中的多发病症,常引发其他类型的侵染性病害,因此,及时识别和防治核桃缺素症对增加核桃产量、提高果农收入具有极其重大的意义.采用RGB颜色模型,以色度为主要特征量进行核桃缺素症的判别.将叶片图像转换为灰度图,利用最小二乘法计算图像分割的阈值,并按照此阈值对灰度图像进行分割处理,区分出正常区域和缺素区域,对叶片异常区域像素点的灰度值与前期统计分析所得的缺素症状的典型灰度值比较,进行判别以确定核桃所缺元素.通过Visual C++语言实现了此算法,取得了较好的效果.

一种RGB模型彩色图像增强方法

为了研究基于全参考图像的RGB模型彩色图像增强方法及其质量的客观评价方法,依据RGB模型彩色图像分解后得到的颜色分量具有相关性的理论,应用基于点处理的灰度图像的灰度变换理论,提出了基于像素值区间变换系数相同的和基于分量的变换系数比例一致的图像增强算法.实验结果表明,提出的算法均可用于一定目的的RGB模型彩色图像的增强,由给出一组基于误差的单位像素的增强质量的客观评价的计算公式计算出的数据可用于彩色图像的增强质量的客观评价,且与彩色图像的增强效果的主观质量评价结果是一致的,可用于彩色图像增强质量的评价.

基于RGB颜色模型棉花杂质的识别算法

介绍了原棉在线异性纤维检测系统的结构及工作原理。采用RGB颜色模型,以色度为主要特征量,设定阈值对棉花和异物的像素点进行判别。并通过Visual C++语言实现了此算法,得到了较好的效果。

融合RGB颜色空间的植物图像分割模型

针对植物图像分割中常见的受复杂背景影响、弱边界及连通性问题,提出一种改进的双凸模糊变分图像分割模型.该模型首先通过RGB颜色空间模型将彩色植物图像划分为两个部分,令植物图像中的目标对象保持原来的颜色,其他部分则设置为与目标对象差异较大的颜色背景,并以提取出的目标对象轮廓作为初始轮廓;其次,使用log边缘检测算子提高对噪声的稳健性,并对植物图像进行图像增强处理;最后在双凸模糊变分模型的基础上提出了一种新的变分分割模型.实验结果表明,该方法把平均JS值提高到95. 68%,实现对莲座植物图像中目标对象边缘轮廓的准确提取,有效解决了受复杂背景影响和像素间的连通性问题.

RGB与CMYK色彩模式

主要围绕RGB与CMYK两种彩色图像的色彩模式相关内容进行展开,介绍了两种模式的色彩原理、配色方法、包含的通道及实际应用领域。然后针对两者之间的关系进行联系与比较,最后给出了两种模式的转换方法及转换的原因和转换过程中需注意的问题。

基于Qt的叶片颜色RGB抓取器的设计与实现

核桃缺素主要表现在叶片的颜色和纹理上,目前多以专家肉眼判断,不能解决缺素初期症状不明显以及症状相似的问题。考虑利用计算机视觉技术采集专家肉眼不可能发现的一些颜色特征来完成缺素种类的识别。设计实现的基于Qt技术的叶片颜色红绿蓝模型(RGB)抓取器,能够打开jpg,gif,bmp等常见格式的图片,并按用户的需要将图片的全部或部分区域的像素点RGB值输出到指定目录下的txt文件中,该文件可以作为后期核桃缺素症种类判断时的叶片颜色特征提取依据。

色块划分算法在数字图像油画化转换中的应用

详细介绍色块划分算法在数字图像油画化转换应用中的技术原理,基于RGB颜色模型提出数字图像锐化预处理的实现方案,在此基础上通过色块划分算法重新调整数字图像的颜色布局,进而形成类似于油画艺术风格的数字图像。

基于RGB-H-CbCr新颜色空间的肤色检测算法研究

针对以往肤色检查算法很少考虑亮度,仅靠色度信息检测肤色,忽略了由于不同人种和亮度差异而导致的肤色像素在颜色空间上的分布不同,本文提出了一种基于RGB-H-CbCr新颜色空间的肤色检测算法。该算法综合了肤色像素在RGB、YCbCr和HSV三种颜色空间上的分布特征,构建出RGB-H-CbCr新颜色空间肤色模型,来辨别肤色和非肤色点。文中利用Matlab分别对不同人种的肤色图像进行实验仿真,实验结果表明该方法能有效检测人体肤色,能有效提高肤色检测的正检率。

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。

混沌掩码耦合复数模型的彩图RGB同步加密算法

当前彩图加密算法都是对其R、G、B分量进行独立加密,属于多通道加密机制,增大了传输延迟;而现有单通道彩图加密算法主要采取频谱切割与压缩思想,忽略了图像高频成分,易产生较大失真。为此,提出混沌掩码耦合迭代复数模型的单通道彩图RGB同步无损加密算法。引入DCT(discrete cosine transform)与ZigZag扫描,将提取的RGB分量演变为3个矩阵;设计迭代复数模型,形成复数矩阵;借助Logistic映射扰乱其实部与虚部;通过IDCT(inverse discrete cosine transform)机制,形成复合图像;结合混沌掩码,构造双重加密函数,获取密文。仿真结果表明,与当前彩图加密机制相比,该算法无失真,解密质量更高且高度安全。

RGB色彩模型在气动微混合芯片中的应用

研究提出一种基于气动薄膜的微混合器及基于数字图像的混合效率量化分析方法。给出了利用RGB(Red,Green,Blue)色彩模型、灰度转换模型和方差数学模型对微混合腔内不同试剂的混合程度量化分析方法,并利用聚二甲基硅氧烷(PDMS)材料和软刻蚀方法对微混合芯片进行封装。采用实验研究方式使微混合腔内两种不同颜色试剂充分混合,利用混合程度量化分析方法对微混合腔内混合效率进行量化分析,并与自然对流混合效率进行对比。与传统计算混合效率的方法相比,基于RGB色彩模型的混合效率量化方法更简单、直观、有效和方便。

基于RGB模型的大豆叶片叶绿素含量预测

以大豆叶片叶绿素为对象,基于RGB色彩空间构建叶绿素SPAD估算模型,对大豆叶片叶绿素含量进行预测。首先,采集自然环境下的大豆叶片图像,运用中值滤波法去除图像噪声,并基于k-means算法将叶片从背景中分割;其次,提取叶片图像的红(R)、绿(G)、蓝(B)值,通过运算组合构建颜色特征参数,建立基于大豆叶片颜色特征参数的叶绿素含量估算模型,并对其精度进行评价和验证;最后,组合了R/G/B、R/(R+G-B)、B/(R+G-B)、G/(R+G-B)等4种颜色特征参数,利用这4种颜色特征参数和叶绿素实测值进行回归分析。结果表明,基于B/(R+G-B)的组合精确度最高,R2=0.438,AARD=9.58%,RMSE=2.862。该方法可以快速、无损地预测大豆叶片叶绿素含量,为评估大豆的生理状况提供了参考。

基于RGB颜色信息的风积沙含水率测试

基于土样摄影图像RGB颜色信息特征值的提取方法与自编MATLAB处理程序,测试分析不同含水率下压实风积沙的颜色信息变化规律,发现风积沙摄影图像的颜色特征分量R_E值与其含水率w呈明显的负相关函数关系,据此建立形如w=aR_E﹢b的含水率预测模型,其参数a、b可通过两组或多组含水率标定试验确定。随后,采用上述方法对不同干湿程度风积沙试样进行含水率测试,然后与烘干法测试结果进行对比,验证了该预测方法的有效性和可靠性,为连续快速测试风积沙含水率提供了一种新途径。最后,讨论了该方法的优缺点,也尝试从微观角度解释R_E随含水率增加而降低的机理。

A New Fire Detection Method Using a Multi-Expert System Based on Color Dispersion, Similarity and Centroid Motion in Indoor Environment

In this paper, a video fire detection method is proposed, which demonstrated good performance in indoor environment. Three main novel ideas have been introduced. Firstly, a flame color model in RGB and HIS color space is used to extract pre-detected regions instead of traditional motion differential method, as it’s more suitable for fire detection in indoor environment. Secondly, according to the flicker characteristic of the flame, similarity and two main values of centroid motion are proposed. At the same time, a simple but effective method for tracking the same regions in consecutive frames is established. Thirdly,a multi-expert system consisting of color component dispersion,similarity and centroid motion is established to identify flames.The proposed method has been tested on a very large dataset of fire videos acquired both in real indoor environment tests and from the Internet. The experimental results show that the proposed approach achieved a balance between the false positive rate and the false negative rate, and demonstrated a better performance in terms of overall accuracy and F standard with respect to other similar fire detection methods in indoor environment.