基于RGB色彩空间的四带树木图像颜色校正方法

针对图像受近红外光线参与的影响而出现偏色现象,介绍了一种基于RGB色彩空间的四带(RGB带和一个附加的近红外带)树木图像颜色校正方法.该方法首先根据R-G差值图像,通过实验获取合适的阈值将四带树木图像二值化.然后,利用中值滤波器和数学形态学对二值图像进行滤噪处理,提取出偏色较严重区域.最后分区域进行颜色校正,达到消除近红外干扰的目的.实验结果表明,该方法对部分常见含植物的场景图像有比较好的校正效果.

基于RGB色彩空间自然场景统计的无参考图像质量评价

RGB色彩空间中各色彩分量间存在强相关性,图像发生失真会改变各分量间的相关性.基于此,本文提出了一种新的通用无参考图像质量评价方法.首先,根据人类视觉对RGB色彩空间中绿色分量更为敏感的颜色感知特性,提取了G分量MSCN系数及其4方向邻域系数的统计特征;其次,在分析RGB色彩空间中R、G及B分量间相关性的基础上,分别计算RGB色彩空间各色彩分量及其纹理、相位间的互信息,利用互信息作为统计特征来描述其各分量间的相关性;进而,结合上述统计特征,分别利用SVR和SVC构建无参考图像质量评价模型和图像失真类型识别模型;最后,在LIVE、CSIQ及TID2008图像质量评价数据库上进行了算法与DMOS(Different mean opinion score)的相关性、失真类型识别及计算复杂性等方面的实验.实验结果表明,本文方法的评价结果与人类主观评价具有高度的一致性,在LIVE数据库上的斯皮尔曼等级相关系数和皮尔逊线性相关系数均在0.942以上;而且,图像失真类型识别模型的识别准确率也高达93.59%,明显高于当今主流无参考图像质量评价方法.

基于RGB色彩空间的颜色识别系统设计

介绍了RGB色彩空间及利用颜色传感器TCS230进行颜色识别的主要特点。TCS230在RGB色彩空间下对颜色分量进行测量,并将信号输入PIC16F877单片机进行数据处理,LCD显示出颜色识别的结果与RGB值。本系统通过白平衡算法解决了被测颜色在不同光线下识别结果有差异的问题。最后通过对透明、非透明物体颜色的检测,给出了实验结果及分析,并针对环境影响提出了改进方案。

基于RGB色彩空间的花岗岩组成成分边界曲线识别与提取

花岗岩是由石英、长石和云母3种物质组成,因此对花岗岩的组成成分之间的边界曲线进行识别和提取,对分析花岗岩力学性能显得尤为重要。普通的阈值分割方法(如二值分割、分水岭阈值分割等)多数只适用于分割2种介质,因而难以对花岗岩石英、长石和云母3种介质进行有效分割。已有的研究对花岗岩组分的分割结果较为粗糙,且存在误识别等问题。本实验制作4组100mm×100mm的花岗岩切片,基于RGB(红绿蓝)色彩空间的彩色图像处理技术,分别对切片图像的RGB灰度值进行分割,能够实现对花岗岩的石英、钾钠长石和云母进行精确区分。并利用边缘检测技术对其边界曲线进行有效识别和矢量提取,为后续建立数值模型和有限元分析提供了数据基础。

色彩空间中的单幅图像自适应去雾算法

为解决传统基于暗原色先验的去雾算法在景物边界处出现的白边现象,以及在天空、白云等明亮区域出现的颜色失真的问题,提出一种基于色彩空间的快速去雾算法.首先把暗原色先验值求解中对邻域求最小值操作改为求中值操作;然后根据RGB色彩空间中像素颜色深度变化正好与场景深度变化相对应的关系,引入像素最大值与最小值之差的加权来调整暗原色先验值;再根据阈值来区分是否是明亮区域,修改明亮区域透射率估计的不足;最后在HIS色彩空间复原强度分量和饱和度值,并用直方图拉伸增强强度分量.文中算法无需图像后期修补,能自适应地修改暗原色先验值,实验结果表明了该算法的可行性和有效性.

基于RGB灰度值缩放的彩色图像增强

为保持彩色图像增强时色调不变,提出一种基于RGB灰度值缩放的彩色图像增强算法。采用二次函数增强像素RGB三基色的最大值,获得缩放因子k,利用k值增强相应像素的RGB灰度值。实验结果表明,该算法能增强不同压缩比的彩色图像,综合性能优于现有算法。

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.

一种彩色图像复原新方法:基于滑动窗口的支持向量回归算法

提出一种彩色图像复原新方法,将彩色图像按 RGB 三个通道进行分解,针对每个通道分别采用滑动窗口操作,直至遍历整幅图像,从而获得三个训练集。然后应用支持向量机进行回归分析,建立清晰图像与模糊图像之间的对应关系,从而得出彩色图像复原网络模型。最后根据该模型对待测模糊图像进行复原校正.实验结果显示新算法能很好地对模糊彩色图像进行复原,复原效果优于维纳滤波等经典滤波算法,且计算量远远小于迭代盲反卷积方法。

改进的MRF彩色图像分割算法

为了解决彩色图像中实现不同目标、不同背景的分割问题,提出了一种基于RGB色彩统计分布的MRF分割算法。在MRF模型的基础上,设定了MRF模型的关键参数并对相关公式进行了推导。对RGB颜色分布模型进行了介绍,重写了能量函数,大大降低了算法的计算难度。由于该算法在RGB彩色空间下充分表达了像素值的信息,使得该算法在分割准确性、适应性及快速性上均有提高。通过与其他算法在同等环境下进行分割实验定量对比,验证了该算法的有效性。

基于TCS230的颜色识别系统设计

介绍了RGB色彩空间及利用颜色传感器TCS230进行颜色识别的主要特点。TCS230在RGB色彩空间下对颜色分量进行测量,并将信号输入PIC16F877单片机进行数据处理,LCD显示出颜色识别的结果与RGB值。通过白平衡算法解决了被测颜色在不同光线下识别结果有差异的问题。最后通过对透明、非透明物体颜色的检测,给出了实验结果及分析,并针对环境影响提出了改进方案。

小波变换的兴趣特征图像检索技术

针对分析过程中优越的多分辨分析和空间频率局部化性能,在离散小波变换(DWT)基础上,提出了一种新的基于内容的图像检索方法.YUV色彩空间中更利于提取颜色特征,将每个图像从标准RGB色彩空间转换到YUV色彩空间,图像的每个分量(Y、U和V)转化为小波域.图像数据库建立阶段,存储每幅图像的小波系数.图像检索阶段,系统比较查询图像与数据库中图像的Y、U和V分量的小波系数,加上用户分配的权重因素,在用户感兴趣特征基础上查询最佳匹配结果.实验结果表明建立方法的是有效的.

海计算模式下的森林火焰识别算法

针对依靠单一色彩空间的视频检测森林防火算法中存在低准确率的问题以及视频检测森林防火算法中存在的高耗时问题,提出海计算模式下基于YCrCb色彩空间和火焰频率的视频森林火焰识别算法。在森林中部署的无线传感网的传感器端节点捕获视频图像;把图像的RGB色彩空间转换为YCrCb色彩空间,提取火焰疑似区域;通过计算视频中相邻两帧相关性系数,进行离散傅里叶变换得到火焰疑似区域的相关性系数频率,以此判断视频中是否存在火焰。该算法可以在传感器端节点实现火焰的判断。实验结果表明,该算法在准确率略微下降的情况下,大幅降低了能耗。

一种基于滑动差分的车辆边缘检测新方法

在基于视频的交通监控系统中,车辆的快速、有效提取是车辆检测中的一个重要环节。在彩色图像中,当车辆出现在道路上时,因为车辆与道路相比颜色上有较大的差异,所以在车辆的边缘像素点上会发生颜色的突变。本文以此为依据,结合车辆的几何信息,提出了一种新的车辆提取算法。此方法通过对彩色图像进行逐行扫描的方式,利用滑动差分滤波器,确定每行的车辆边缘像素点,进而将车辆从图像中提取出来。实验证明,该方法能简单有效地提取车辆。

基于改进K-means聚类的木材缺陷彩色图像分割算法研究

为实现木材缺陷图像的准确分割，研究了在RGB色彩空间使用K-means聚类算法进行木材缺陷图像的分割方法，针对K—means聚类算法图像分割的不足之处，并提出了一种改进方案。在改进算法中，加入对图像像素点的邻域处理，根据邻域特性适时调整原图像，充分利用图像像素的区域特征，以此来抑制一些局部噪声。实验结果表明，改进算法不仅能够滤除较多的干扰信息，而且能更好的拟合分割边界，改善图像的分割效果。

基于航迹特征和深度神经网络MobileNet的舰船分类识别方法

舰船类型的及时准确识别对于目标的意图识别、威胁预警和跟踪监视具有重要意义。提出一种基于航迹特征和深度神经网络MobileNet的舰船分类识别方法。首先,提出一种基于RGB色彩空间的航迹特征提取和转换方法,将历史航迹数据中的速度、航向和加速度等特征映射到RGB色彩空间,转换为航迹特征图像数据;其次,提出一种基于深度神经网络MobileNet的迁移训练方法,对深度神经网络MobileNet及其ImageNet预训练权重进行迁移,并使用之前生成的航迹特征图像数据对网络进行训练;最后,得到舰船类型识别模型,实现船舶分类识别。实验结果表明,所提方法切实有效,与现有研究成果相比具有识别准确率高、识别速度快的特点,可有效应用于舰船目标的分类识别。

改进的分层马尔可夫随机场彩色图像分割算法

针对传统的分层马尔可夫随机场(MRF)算法难以描述彩色图像像素值分布等问题,提出一种基于RGB色彩统计分布的分层MRF分割算法。在分层MRF模型的基础上,设定了相关参数并对分割过程进行了公式推导;结合RGB色彩统计分布模型,重写了分层MRF能量函数,利用k-means算法作为预分割算法,实现了算法的无监督分割。相比传统的分层MRF分割模型,该算法充分利用了彩色图像的像素值的信息,可有效地减少颜色分布参数和计算成本,能更准确地描述各分割对象的颜色分布;且该算法不受目标和背景颜色区间分布、目标空间分布的限制,能够很好地描述不同目标和背景。通过大量实验验证了算法的有效性,其在运算速度、分割精度等方面均优于传统MRF算法和模糊C均值(FCM)算法。

自然光状态下图像中目标物阴影去除方法研究

自然光状态下拍摄的图片大都存在阴影,影响图像处理的精度。针对这一问题,本文研究了不同时间下目标物与其阴影之间的特定对应关系,结合阴影部分图像的基本特征,建立了阴影与本体在图像中的数学模型。在此基础上,提出了一种基于RGB色彩空间的自然光状态下图像中目标物阴影检测与去除方法。通过合理、必要的假设,阐述了目标物去除阴影的步骤,将阴影部分在原始图像中有效地去除。实验表明,该方法对阴影去除的准确度在91%以上,单幅图片的处理时间小于20ms。

纹织图像分色算法研究

本文提出了一种聚类与抖动处理技术结合的纹织图像分色算法,利用RGB颜色空间的色差度量公式对颜色进行聚类分析,同时使用抖动技术对原图进行处理,以分散色差,减小失真。通过实际编织成品检验,证明本算法在固定分色数目(小于等于6种)情况下可以大大提高分色图像的质量,使得编织出来的织锦色彩与原图基本相同。

一种彩色图像压缩编码改进方法

在分析以往灰度图像及彩色图像压缩方法的基础上,把彩色图像从RGB色彩空间转变到YUV色彩空间,充分利用彩色图像三分量之间的相关性,对其中Y主分量进行小波变换编码,其它两次分量(U、V分量)进行DCT编解码;并利用人类视觉特性和网络特性,提出了一种编码速度快、信噪比高、压缩比高的算法。

改进主动形状模型算法在运动物体定位中的研究与应用

为提高彩色图像中目标物体的定位精准度和鲁棒性,改善传统主动形状模型采用的灰度模型单一搜索,提出了一种新的基于RGB色彩空间三通道的局部搜索策略。根据彩色图像的特点,充分利用目标的颜色信息,把一维灰度模型扩展成RGB空间彩色模型。结合该模型,提出一种基于各颜色分量所占比重权值的自适应综合匹配函数,并通过由粗到精的多级搜索,实现了彩色图像中运动物体的定位。实验结果表明,该方法降低了模型陷入局部最优的概率,并且提高了目标物体定位的精度和收敛速度。