基于BP神经网络的CMY到XYZ颜色空间转换算法研究

对基于BP神经网络的CMY到XYZ颜色空间转换算法进行了探讨,给出了算法工作流程并建立了模型。最后通过实验对算法进行了验证。

基于XYZ颜色空间的图像颜色复原

颜色是图像的重要特征,目前对图像颜色复原时存在较大失真现象。依据图像颜色信息损失的物理原因,提出在XYZ颜色空间对原图像进行辐射衰减补偿和去除大气光幕影响,从而实现图像的颜色信息复原。采用复原前后图像颜色与景物颜色的色差衡量图像颜色的复原效果,实验结果表明与现有的图像颜色复原算法相比,本文提出的算法复原的图像颜色失真程度最小,有利于进一步的图像特征提取。

一种非监督道路场景分割方法

针对道路场景分割中训练样本量大、不同类型道路过渡中易产生误分割的问题,该文提出了一种非监督的道路场景分割方法。首先用K均值聚类对第一幅图像进行初始化分割,再用图割法对其进行能量最小化的优化分割,最后用优化后的分割图像重新计算类别中心,用于指导下一帧图像的图割优化分割。实验表明,该方法无需大量训练样本,可以快速地对道路场景进行分割,还能够在不同的道路类型过渡过程中保持很好的分割效果。