基于YCbCr和Hough变换圆的林区原木运输车辆识别

正确识别林区原木运输车辆能有效防止原木被违法运输的异常行为,提高监控管理森林资源的效力。为了解决由于林区道路场景的复杂性,原木端面颜色受光照、湿度等影响使得原木运输车辆识别率较低的问题,将基于YCbCr颜色空间和Hough变换圆检测相结合来识别林区原木运输车辆。同一捆原木端面颜色差异较小,可使用YCbCr颜色特征空间来分割图像,去除背景干扰;图像被转换到RGB空间以去除原木区域二值图像的背景;利用形态学方法统一去除二值化图像的原木缝隙来确定图像边缘;利用Hough变换圆的点线间的对偶性来检测原木运输车辆,降低了噪声的敏感性。实验结果表明,上述方法对成捆裸露在外的原木运输车辆识别率达到了71%以上,鲁棒性和有效性较好。

利用YCbCr和SWT实现彩色图像融合

针对彩色红外图像和可见光图像融合问题,提出了利用YCbCr和平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform,SWT)实现彩色图像融合的算法。该算法首先将源彩色红外图像转换为灰度图像,将彩色可见光图像从RGB空间转换到YCbCr空间获取Y、Cb、Cr三分量,然后将红外灰度图像和Y分量利用SWT融合。在融合过程中应用了一种绝对值阈值和区域能量相结合的融合准则,并利用彩色可见光图像Y分量对融合结果进行区域线性变换获取彩色融合图像Y分量。最后将Cb、Cr和融合Y分量从YCbCr空间转换到RGB空间获得彩色融合图像。实验结果表明,该算法可以综合YCbCr空间、SWT和区域线性变换优点,较好地保持源图像场景信息、空间色彩信息和目标人物特性,突出源图像的纹理变化特性和边缘细节信息。

基于YCbCr空间与KL变换结合在人脸检测中的应用

本文针对简单背景下的彩色单人脸图像,将YCbCr色彩空间与KL变换结合起来构成一个基于实际应用的人脸检测系统,并对复杂背景和多人脸图像的情况下的检测进行了一定的探讨.

基于FPGA的RGB到YCbCr色空间转换

人类获得信息的主要方式是视觉。通常情况下颜色有两种描述方式,一种用RGB色度空间表示,一种用YCb-Cr色度空间表示。在视频处理过程中,通常获得显示的颜色用RGB色空间来表示,但为了降低带宽和存储量,引入了YCb-Cr色空间。YCbCr色空间是亮度和色度的概念,而人眼对亮度和色度比较敏感,所以在传输过程中使用YCbCr色空间易于压缩,方便传输和处理,可以有效地降低带宽和存储量。在此,通过Verilog语言实现RGB到YCbCr色空间的转换,并通过FPGA进行了验证,得到正确的结果。

基于Python技术的网络通信彩色图像压缩编码传输

为了解决彩色图像传输过程中存在的信息偏差较高的问题,提出基于Python技术的网络通信彩色图像压缩编码传输方法。完成色彩空间转换后,将原始图像数据从空间域表示为频域系数,并对变换系数进行量化和变换编码处理。利用Python创建了一个socket对象作为图像压缩编码载体,借助bind()绑定本地地址和端口号,结合listen()监听到的连接请求,使用accept()接受请求并返回一个新的socket对象。在测试结果中,MS-SSIM值始终稳定在较高水平,最小值也达到了0.92,传输图像的信息偏差明显低于对照组。

Compression of MR Images Using DWT by Comparing RGB and YCbCr Color Spaces

This paper consists of a lossy image compression algorithm dedicated to the medical images doing comparison of RGB and YCbCr color space. Several lossy/lossless transform coding techniques are used for medical image compression. Discrete Wavelet Transform (DWT) is one such widely used technique. After a preprocessing step (remove the mean and RGB to YCbCr transformation), the DWT is applied and followed by the bisection method including thresholding, the quantization, dequantization, the Inverse Discrete Wavelet Transform (IDWT), YCbCr to RGB transform of mean recovering. To obtain the best compression ratio (CR), the next step encoding algorithm is used for compressing the input medical image into three matrices and forward to DWT block a corresponding containing the maximum possible of run of zeros at its end. The last step decoding algorithm is used to decompress the image using IDWT that is applied to get three matrices of medical image.

颜色传递技术的快速彩色图像融合

以红外和可见光图像为研究对象,提出了一种基于颜色传递技术的快速彩色图像融合算法。该算法直接用灰度融合图像和源多波段图像的差异信号构成源YCBCR分量,然后在YCBCR空间运用统计颜色传递技术形成一幅具有与目标图像相似色彩效果的彩色融合图像。算法中利用像素平均融合法和多分辨率融合法作为灰度融合方法,形成两种不同的融合策略以分别满足高实时性和高融合质量的需求。实验结果表明,提出的彩色图像融合算法能够有效地生成一幅具有自然日光色彩效果的融合图像,算法中即使采用像素平均法进行灰度融合同样可以获得令人满意的融合效果。

结构优化型颜色传递融合方法

提出一种红外和可见光图像的快速彩色图像融合算法:结构优化型颜色传递融合方法.算法直接用灰度融合图像和源多波段图像的差异信号构成源YCBCR分量,然后在YCBCR空间运用统计颜色传递技术形成一幅具有与目标图像相似色彩效果的彩色融合图像.文中从数学上证明了YUV等符合通用YCBCR空间模型的颜色空间也可用于本文算法,所产生的融合结果与用YCBCR空间得到的结果相同.算法不仅限于融合红外和可见光图像,还可以用于融合其他谱段的双波段图像.实验结果表明,提出的彩色图像融合算法能够有效地生成一幅具有自然日光色彩效果的融合图像,算法中即使采用像素平均法进行灰度融合同样可以获得令人满意的融合效果.

红外和彩色可见光图像亮度-对比度传递融合算法

以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出了一种基于亮度-对比度传递(LCT)技术的彩色图像融合算法。首先借助灰度融合方法将红外图像与彩色可见光图像亮度分量融合,然后用LCT技术改善灰度融合结果的亮度和对比度,最后利用快速YCBCR变换融合策略在RGB空间内直接生成彩色融合图像。文中利用像素平均融合法和多分辨率融合法作为不同的灰度融合措施以分别满足高实时性和高融合质量的需求。实验结果表明,提出算法的融合结果不仅具有与输入彩色可见光图像相近的自然色彩,而且具备令人满意的亮度和对比度,即使采用运算简单的像素平均法进行灰度融合,同样可以获得良好的融合效果。

适于图像融合的快速颜色传递方法

为获得具有自然日光色彩效果的融合图像,利用线性YCBCR空间和Reinhard统计颜色传递策略,提出了一种适于图像融合的颜色传递方法:YCBCR颜色传递方法。此方法不仅计算复杂度低,而且非常适合彩色图像融合,使得利用高对比度灰度融合图像替换彩色融合图像亮度分量,从而使增强彩色融合图像亮度对比度的操作变得简单易行。本文从数学上证明了YUV等符合通用YCBCR空间模型的颜色空间用于颜色传递所产生的重染色结果与用YCBCR空间得到的结果相同。实验结果表明,YCBCR颜色传递方法可以赋予彩色融合图像一种自然的日光色彩效果,其重染色彩色融合图像的能力好于Reinhard方法。

基于Retinex理论的压缩域图像增强方法研究

针对现有压缩域图像增强算法在提高图像对比度时,存在不能很好地增强图像细节及保持色彩信息的局限性,提出一种新的基于Retinex理论的DCT压缩域图像增强算法.该算法以Retinex理论为基础,将DCT系数分为入射分量(DC系数)和反射分量(AC系数),通过对DC系数进行动态范围调整,对AC系数进行细节增强调整,并使用阈值方法抑制块状效应,由此实现对压缩域图像的增强.实验结果表明,与传统的Retinex增强算法及DCT压缩域增强算法相比,该算法具有更好的细节增强及色彩保持效果,且能较好地抑制块状效应.

基于FPGA的色度空间转换设计

人类获得信息的主要方式是视觉,通常情况下颜色有2种描述方式,一种是RGB色度空间表示,一种是YCbCr色度空间表示。然而,普通的RGB颜色空间对视频的显示存在很多问题,将其转换为YCbCr颜色空间能够很好地适应现代社会的要求,本文正是采用一种新的方法,通过FPGA成功地将其转化,并得到正确的结果,此方法内部变量少、算法优点突出、实时性好,十分易于在实际工程中实现。

基于YC_BC_R空间颜色传递的融合图像目标检测算法

针对融合图像采用帧间差法检测目标时会出现背景噪声的缺陷,在红外与可见光图像利用小波变换融合后,将彩色参考图像与融合图像在YCBCR空间进行颜色传递的基础上,提出了一种采用帧间差法和形态学相结合的运动目标检测方法。该算法得到的目标轮廓清晰、更易于识别,并且其中热目标呈红色,冷目标呈蓝色。同时实验结果表明在目标检测的过程中,该算法能消除图像融合产生的背景噪声,适应复杂场景的检测,在性能上满足实时性的要求。

融合肤色模型与小波变换的人脸检测算法

针对目前人脸检测误检率高的问题,提出了一种融合肤色模型与小波变换的新算法.该算法采用肤色模型确定人脸的可能位置,然后分别对人眼和嘴巴进行检测,最终确定人脸位置.其中眼睛位置在小波变换后根据几何位置进行检测,嘴巴位置采用Fisher分类器检测.这一新算法实现了在复杂背景中单人脸快速、准确定位.与传统的YCbCr肤色模型检测算法相比,新算法将颜色空间与小波变换、Fisher分类相结合,提高了检测精度.实验表明,该算法的正确检测率为91%,误检率仅为2%.

基于水平集的彩色图像分割方法

实现了一种新的彩色图像融合分割方法。首先,通过对彩色图像进行YCbCr变换,提取其颜色特征。进一步,对亮度图像进行Gabor变换,提取其纹理特征。同时,为了消除特征向量的冗余,引入PCA变换对高维特征向量进行压缩。然后,采取向量C-V模型对提取的特征向量进行分割。最后,对分割图像进一步后处理,消除小的区域。真实彩色图像实验结果证明了方法的有效性。

基于融合鲁棒特征与多维尺度变换的紧凑图像哈希算法

目的为了增强哈希序列对任意旋转角度的鲁棒性与识别能力,提出一种基于融合鲁棒特征与多维尺度变换的紧凑图像哈希算法。方法首先,利用双线性插值来固定图像的哈希序列长度,获取规则尺寸的图像;借助高斯低通滤波对规则图像完成过滤操作,消除噪声污染和插值误差对哈希生成的影响;将滤波图像转换到YCbCr颜色空间,提取亮度Y分量,增强哈希对亮度调整的鲁棒性;利用极坐标变换LPT方法处理亮度Y分量,输出二次图像;引入SVD机制来分解二次图像,获取其抗旋转的鲁棒特征;同时,根据Fourier变换与残差机制,获取Y分量的局部显著特征;随后,将这2种特征组合,形成融合鲁棒特征,将其视为中间哈希序列;引入多维尺度变换,对中间哈希序列完成压缩,获取紧凑哈希;基于Logistic映射,完成紧凑哈希序列的加密,形成目标哈希;通过计算真实图像与待认证图像之间哈希序列对应的Hamming距离,根据预设阈值,完成图像识别。结果测试数据表明,较已有的哈希方案而言,所提方案拥有更高的鲁棒性和更紧凑的哈希长度,呈现出更为理想的ROC曲线,在多种攻击下,其稳定的正确识别率保持在96%以上。结论所提哈希方案拥有良好的鲁棒性与敏感性,在包装图标检索、信息水印等行业具备较好的应用价值。

复杂背景和光照多变的人脸检测方法

复杂背景和光照多变的人脸检测是自动人脸识别系统需要解决的重要问题之一,首先利用YCbCr空间进行肤色分割,获取候选人脸区域,然后提取相应区块的LSMQT特征,并利用SNoW分类器进行特征分类,最终获取人脸在图像中的准确位置。实验证明,该方法对复杂背景和光照多变的图像中的人脸具有较高的正确检测率。

基于区域特征加权的JPEG改进算法

JPEG标准在对彩色图像编码时,为了提高图像的压缩率,需要将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间并对颜色分量Cb与Cr进行重采样。颜色空间转换与重采样会引起还原图像光谱畸变现象。在研究图像融合技术的基础上,提出一种基于区域特征的动态加权色彩空间变化方法。根据主观目视和客观评价指标,对还原图像进行了比较和分析。仿真试验表明,提出的方法可以提高还原图像的光谱分辨率,同时很好保持了原图像的空间分辨率。

NSCT变换域PCNN彩色图像增强算法

为了改善由于光照不均对真彩色图像的影响,根据人类对颜色的感知特性,利用YCb Cr彩色模型空间,提出了一种基于非抽样Contourlet变换(NSCT)的PCNN模型的图像增强算法。首先,将图像从RGB彩色空间转换到YCb Cr彩色空间;然后对亮度分量进行NSCT分解,得到低频子带系数和高频方向子带系数,对低频子带,利用PCNN增强,对高频子带采用非线性变换进行增强;最后,使用NSCT逆变换重构图像的亮度分量,并将图像从YCb Cr色彩空间模型还原到RGB空间得到增强后的图像。实验结果表明,算法增强效果明显优于同态滤波、空域PCNN及NSCT域的PCNN算法,不仅增加了彩色图像的明亮度,而且图像保真性好,纹理更清晰。

色度马氏距离图与灰度图特征自适应融合的彩色人脸识别

色彩提供了比灰度更为丰富的信息,鉴于彩色人脸图像所包含的鉴别信息远多于灰度人脸图像,将色度马氏距离图引入彩色人脸识别中。基于YCb Cr颜色空间,分离彩色人脸图像的色度与亮度信息,构建出基于色度信息的马氏距离图,同时分离出基于亮度信息的灰度图。提出一种色度马氏距离图与灰度图特征自适应融合的人脸识别算法。分别构造出色度马氏距离图与灰度图的基于小波包结点能量的归一化特征向量,采用多种融合策略进行特征融合,并根据融合效果自适应地选取特征融合参数,构造出最佳的鉴别特征向量,实现色度与亮度特征的互补。使用基于方差相似度的分类器获得人脸识别结果。实验表明:该算法识别率高、鲁棒性好。