不同色度空间的颜色分离方法

本文比较了在不同色度空间下对图象颜色进行分离的效果 ,从人对颜色的视觉心理特性出发 ,根据 Munsell颜色系统对 CIE L* U* V*均匀色空间进行交换 ,使之转换为符合人眼视觉刺激的明度、色调、饱和度所表示的表色系统 ,在此基础上进行颜色分离 ,实验证明取得了比较满意的效果 。

基于颜色通道比较的显著性检测

为了快速有效地检测图像中的显著性区域,利用颜色通道差异信息和空间信息,提出了一种基于颜色通道比较的显著性检测算法.该算法将显著性检测任务看作对图像前景区域和背景区域进行分离和识别的过程,首先基于RGB颜色空间构造了一组反映不同色彩信息的颜色通道,通过通道比较将不同颜色的区域分离开,然后通过分析空间信息选择出属于前景的区域,最后对所有前景区域进行合并得到最终的显著图.我们在两个公开数据集上与现有的一些检测算法进行了对比试验,结果表明该算法具有较低的计算复杂度以及较高的检测准确率和召回率,证明该算法是简单有效的.

基于视觉的无人直升机移动目标跟踪技术研究

实现无人直升机对移动目标的跟踪是一个较难的技术,针对这个问题,本文基于计算机视觉对无人直升机移动目标跟踪技术进行了研究。首先,设计了无人直升机跟踪移动目标的总体方案;其次,提出了一种快速识别定位移动目标的图像处理算法,该算法运用了RGB三通道颜色分离和形状匹配原理并且实时性好;最终,将计算机视觉应用到无人直升机对移动目标跟踪上,并通过实验验证了其可行性,结果表明机载视觉技术能够很好地解决于无人直升机对移动目标的跟踪问题。

Hausdorff算法在夜间车辆跟踪中的应用研究

为了提高夜间交通视频系统对运动车辆检测与跟踪的准确性、实时性，本文研究了RGB颜色空间的特点并结合帧间差分及区域增长等方法，创造性地将Hausdorff距离度量法应用在夜间运动车辆的检测与跟踪中，提出了一种识别夜间车辆的新方法，最终实现了夜间车辆的准确检测与跟踪。

PCB焊点及芯线端头识别

智能微型化的医用器械在医疗行业逐渐被人们所重视。这些产品主要是由一些微型电子元器件构成,其中器件核心芯片部分的点线连接结构需通过高精密焊接工作完成。因此焊点和被焊芯线的识别精度要求越来越高,两者是否能准确有效识别直接影响焊接的最终质量。为高质量完成焊接过程中的焊点和芯线识别,本文主要使用电子显微仪器结合上位机VS17+OpenCV软硬结合的方法完成图像处理,对所采集图像中的焊点和芯线端头进行识别。以焊点和芯线端头的颜色及几何特征作为分析对象,经预处理后再通过各自特征分析突出感兴趣区域部分,通过特定颜色阈值选取方式和对比度提升算法完成焊点和芯线端头的分割过程,要求所测量焊点及芯线端头的识别精度误差≤0.1 mm。实验结果表明:本文印刷电路板(PCB)焊点及芯线端头的识别算法能有效识别焊点及芯线端头图中所在位置并显示其像素坐标值;经数据整理分析,本文算法的识别精度误差均控制在允许的误差范围内。

彩色编码投影光栅三维轮廓术中分色问题的研究

针对彩色编码投影光栅三维轮廓术所需的分色技术要求 ,根据光度学的原理 ,提出了一种由RGB格式到HIS格式的变换关系 ,同时给出了逆变换关系式。亮度I定义为R、G、B三个分量的平均值。白度S定义为R、G、B三个分量中最小的分量除以亮度值。用R、G、B三个分量中的最小值去减另外两个分量 ,得到该像素所对应的光谱色 ,然后由这两个分量的比值来确定色度H。在HIS格式中将亮度与颜色信息分离开 ,在进行分色处理时可以不受亮度变化的影响。通过设定固定的阈值 ,可以将红、绿、蓝、青、品、黄几种颜色有效地区分开来。