基于RGB熵的非结构化道路分割方法

根据非结构化道路彩色图像中,道路通常呈现为灰色,非道路区域呈现为彩色的特征,提出一种基于RGB熵的边缘到边缘非结构化道路分割方法。计算RGB熵直方图的最小差值,选取RGB熵的阈值,初步检测出道路与非道路区域;将初步检测结果图像划分成多个方格,计算每个方格内黑白像素比例,转换成二值图像;采用轮廓跟踪法搜索道路左右边缘方格,采用边缘到边缘的方法,准确分割道路区域和非道路区域。实验结果表明,该方法能较好分割非结构化道路,抗干扰能力强,对道路形状不敏感,计算量较小,符合无人驾驶系统实时性要求。

基于RGB和HSV的胶囊异囊缺陷识别方法

针对彩色胶囊图像的特点,结合RGB颜色空间数据易处理和HSV颜色空间色差感知均匀的优点,提出一种异囊缺陷检测方法,其中异囊是指某种颜色的胶囊中混有的其它颜色胶囊。该方法是基于RGB颜色空间的图像分割和基于HSV颜色空间的色差公式计算。将基于Y方向的Scharr算子应用于R分量图像,寻找胶囊上下两节之间的分隔线,将R、G、B各分量图像分割成两部分;基于图像直方图,采用加权平均的方法来获取R、G、B分量值,并将R、G、B分量值转成H、S、V分量值;利用加权方式的HSV色差公式计算色差,与设定阈值比较得出检测结果。测试结果表明,该方法保证了较高的检测精度,节省了常规基于HSV检测的方法中整体图像颜色空间转换的时间消耗。

一种大容量的可逆RGB图像信息隐藏算法

该文介绍并分析了RGB图像的直方图特性，详细阐述了直方图的峰值点和零值点的特点和直方图平移对图像的影响。在此基础上，根据视觉特性的特点，提出了一种新的RGB图像信息隐藏算法：一种大容量的可逆RGB图像信息隐藏算法。该算法基于直方图平移和视觉特性，能解决当前基于直方图平移算法的低隐藏容量难点。实验结果及分析表明，该算法易于实现，有很好的隐蔽性并对隐藏容量有较大提高。

结合RGB三维直方图和DBSCAN算法的图像分割

合并超像素生成大面积同质区对目标检测、跟踪和识别及遥感影像处理具有现实意义。在合并过程中,要求超像素具有良好的边缘保持性,传统的超像素分割方法追求形状规则而忽略边缘的贴合度。有鉴于此,提出一种基于RGB三维直方图结合DBSCAN的图像分割方法。首先分析图像三维RGB直方图获取边缘贴合度很高的初始超像素,进而选择适当的特征值利用DBSCAN算法对超像素合并以生成较大同质区。实验证明:新方法获取超像素的边缘保持性和运算效率都优于传统方法,采用DBSCAN合并超像素时,其分割精度有明显提升,而且同质区边缘更加准确。

利用圆预处理RGB图像对葡萄图像分割影响研究

针对太阳方位的不同引起葡萄串表面的颜色亮度不同而导致分割葡萄串与背景困难的问题,提出利用圆预处理RGB图像方法。本方法根据每种颜色含有特定的三原色比例关系和任意三点可确定一个的圆的定理,将RGB图像中各通道参数转换成圆的参数代替RGB图像的三通道的参数进行后续的处理任务。将转换后的圆参数结合直方图进行葡萄串与背景的分割,得到的结果相比较于利用HSV模型中的H参数结合直方图的分割结果,在对RGB图像中蓝色通道参数比其他两通道参数值较高的色彩区域区分度较好;相比较于Lab模型中的a参数结合直方图分割结果,在对枝干和葡萄串的分割效果较好;当葡萄串表面有明显的反光时,圆预处理葡萄串的RGB图像参数方法就不再适用于葡萄串与背景分割的任务中。

抗几何攻击的RGB图像鲁棒水印

为了提高RGB彩色图像水印抗几何攻击的性能,通过对RGB图像的3个通道进行优化处理,提出了一种基于RGB图像的鲁棒水印算法.首先,提取RGB图像中的G通道和B通道的像素值并分别将其扩大2倍和3倍,通过高斯低通滤波后利用图像的均值和直方图嵌入水印.与G通道和B通道像素值未经扩大的RGB图像水印进行对比,测试表明G通道和B通道的像素值经扩大后的鲁棒性较好.其次,分别在RGB图像的3个通道R、G、B中嵌入相同数量比特的水印信息,结果表明水印图像中的3个通道R、G、B均能抵抗几何攻击,但每个通道的鲁棒性并不相同.基于100幅RGB图像的实验结果表明了所提出算法在抗几何攻击上的有效性.

基于RGB直方图的运动目标检测算法

在基于计算机视觉的交通监控系统中,运动目标的检测是一个基础而又关键的问题,背景减除法是其中一个比较经典和常用的方法。提出了一种基于RGB直方图的运动目标检测算法,利用图像序列在RGB颜色空间中R、G、B三个分量的变化特点,并根据三个分量的统计直方图构建背景图像,并对背景进行自适应更新;在此基础上利用背景减除法提取运动目标。实验结果表明,该算法能很好地构建背景,实时、完整地分割运动目标。

选择性背景优先的显著性检测模型

在检测图像显著性区域的领域中,背景优先是一个较新的思路,但会遇到背景鉴别这个具有挑战性的难题。该文提出背景真实性的判断问题,在探索的过程中发现背景通常具有连续性的特征,根据这一特性实现了判定背景的方法,并将判断的结果作为显著性先验值应用于后继的计算中,最终结果的准确性和正确性得到有效提高。该文首先采用均值漂移(MS)分割算法将图片预分为超像素,计算所有超像素的初始显著值;随后提取原图的4个边界条,计算每两条之间的色彩直方图距离,判定小于预设阈值的两条边界作为"真"的背景,选择它们作为优先边界,计算先验显著性值;最后进行显著性计算,得到最终的显著图。实验结果表明,该算法能够准确检测出显著性区域,与其他6种算法相比具有较大优势。

基于图象处理技术的大米色泽检测

提出了一种客观、准确的基于计算机图像处理进行大米色泽检测的思路。介绍了目前常用的两种颜色模式RGB模型与HSI模型在大米色泽检测中的应用。通过分别绘制大米图像的R、G、B直方图求出大米颜色的R、G、B值,然后将RGB模型转化为HSI模型,求出大米图像的H、S、I值,根据色度图求出的大米色泽与实际大米色泽基本一致。

利用色彩直方图特征进行偏色图象的自动检测和校正

在肤色检测、人脸识别、图象和视频检索的研究中,大量算法都是基于对图象色彩特征进行分析的,然而当图象发生偏色时,这些算法的性能会明显下降,甚至无效,而且由于现有的偏色校正算法,引入了其他关于偏色图象的先验性信息,具有很大的使用局限性,为此,提出了一种在只给出偏色图象的条件下,进行偏色检测和自动校正的算法.该算法首先获取并分析偏色图象在RGB各通道内的直方图特征,然后参照这些特征检测偏色通道,并通过调整偏色或非偏色通道强度分布来达到各个通道之间色彩平衡.实验表明,在较大程度的偏色情况下,该算法校正恢复出的图象与原始无偏色图象能达到视觉上基本一致的效果,并具有普遍的适用性.

基于双直方图均衡化的彩色图像增强

在彩色图像增强中,为了保留更多图像细节,提出一种基于HSV色彩空间的彩色图像增强算法。通过引入一种新的累积分布函数,改进双直方图均衡化算法,用以对色彩空间转换分离后的亮度分量实施均衡化,并保持原图像色调和饱和度不变,再将经过处理后的HSV图像还原回RGB图像得到最终结果。以边缘检测为客观标准,肉眼感知为主观标准,分析该方法的有效性,并与现有的方法相比得知,所给方法可在实现图像增强的同时保持图像的细节信息。

基于白平衡算法的图像色度学分割

受外界光照环境的影响,采集得到的图像存在色彩偏移的问题。为此,利用白平衡算法对其进行校正。按图像特性调整红、绿、蓝三色的强度,以修正外部光线所造成的误差。采用色度学的图像处理方法,使检测结果更稳健。对二值图像做边界跟踪处理,并使用直方图进行分割。实验结果表明,该方法的分割准确率较高。

基于空间模型的棉花异性纤维识别算法

为了准确识别棉花中的异性纤维,提出了基于空间模型的示教算法和检测算法.示教算法在RGB空间中采用灰度直方图对合格棉花进行特征提取,并以此建立空间模型.检测算法是通过判断像素点是否在合格棉花空间模型范围内来进行异纤识别的.仿真结果表明此算法能够比较准确地识别异纤.

基于纹理和邻域信息的肤色分割算法

为有效分割图像中的肤色信息,提出一种基于纹理和肤色点的邻域信息肤色分割算法.首先,根据图像中的肤色点在RGB颜色空间上的分布规律,利用统计直方图模型对肤色部分进行初步分割;其次,为提取图像中的纹理信息,采用Gabor滤波器进一步过滤掉与人类皮肤颜色接近但纹理粗糙的区域;最后,采用掩码图像中的肤色点作为种子点进行邻域信息的扩散,得到最终掩码图像.实验结果表明,与统计直方图肤色模型相比,该方法肤色分割效果更好.

实用交通标志自动识别方法

交通标志的自动识别对于导航电子地图数据采集和更新效率的提高有着重要的应用价值．通过对交通标志影像的特征分析，在RGB模型的基础上，使用自适应分量域值进行图像的归一化，能快速准确地抽取交通标志特征影像．采用多向颜色直方图最小二乘法特征匹配进行特征识别，可以有效地识别出变形、缩放、部分遮挡及污脏的交通标志，通过C#编程进行相关图像处理算法的实现，在对实际的交通标志影像的自动识别试验中取得了良好的效果．

三基色最佳阈值算法识别原棉异性纤维

原棉中存在的异性纤维始终困扰着纺织工业的生产与发展,如何准确地检测与识别原棉中存在的异性纤维是纺织工业所面临的主要问题。文章采用三基色RGB最佳阈值算法来识别原棉图像信号中存在的异性纤维,试验结果表明,该算法可以有效地识别出原棉中存在的异性纤维。

基于改进粒子滤波跟踪算法的运动视频跟踪

为了进一步提高目标跟踪的准确率,提出一种基于改进粒子滤波的运动视频跟踪算法。首先,通过高斯混合模型实现动态背景建模,从而降低噪声和局部动态背景的干扰;然后,在RGB颜色直方图分离的基础上,结合粒子滤波和迭代递归实现目标运动检测,提高了前景检测的准确性。仿真试验结果显示,相比典型粒子滤波算法、遗传粒子滤波和DCEM,改进粒子滤波跟踪算法得到的前景目标的轮廓更好,因此运动目标检测精确度更高且处理时间更短。

基于粗糙集的彩色文本图像特征分割算法

提出了一种将彩色文本图像分割为背景、图像、文字和图形区域的算法。该算法在一种改进的RGB-椭圆彩色模型上,对每一个分量进行若干次小波变换后的高频小波系数块进行直方图特征分析,并应用粗糙集的分类思想,将彩色文本图像分割为相应的区域。实验结果表明,该算法能得到较好的分割效果。

色差直方图特征改进Otsu的橡胶缺素叶片图像分割研究

针对橡胶叶片颜色随缺素程度不断变化的特点,提出色差直方图特征改进最大类间方差法(Otsu)的橡胶缺素叶片图像分割方法。首先利用图像RGB三分量计算色差图像,保留更多的图像颜色空间信息;然后计算图像的色差直方图,并改进Otsu阈值分割算法;最后利用改进算法对缺素叶片图像进行分割。结果表明,改进算法在缺素叶片图像分割上优于传统Otsu算法。

基于选定区域颜色直方图的粒子滤波行人跟踪算法

针对城市中智能视频监控问题,提出一种基于选定区域RGB直方图的粒子滤波行人跟踪算法。首先实现了Eiji Ota在2011年实现的算法,该算法只能对红色目标进行跟踪,然后对该算法进行改进,改进后能够根据选定区域RGB颜色直方图的粒子滤波算法对行人进行跟踪。自动提取跟踪视频的第一帧,然后在第一帧上选择要跟踪的区域,再计算选定区域的RGB平均值,最后根据该区域的RGB颜色空间直方图进行粒子滤波行人跟踪。实验结果表明,采用改进的方法对视频监控的行人进行跟踪,效果较好。