基于包装材料数字图像的RGB颜色空间色差评价方法研究

目的解决包装材料复杂颜色区域色差评价,目测检验方法存在判定标准复杂、结果一致性差等问题。方法提出一种基于包装材料高清数字图像的RGB颜色空间色差评价方法。通过搭建高清数字图像采集装置,获取包装材料标准样(上限、中限、下限)的全幅数字图像。通过采用RGB颜色空间降维的方法,对标准样测试区域的颜色空间进行离散边界拟合,构建标准样品测试区域的三限样RGB色差模型,与测试样对应测试区域的颜色空间进行对比;根据颜色空间模型的一致性判定测试样色差是否合格。结果对比多种离散边界拟合模型,采用滚球法边缘拟合模型的包含率和多出率分别达到100%、78.9%,模型拟合效果最佳。通过对包装材料色差缺陷样验证测试,采用上述色差评价方法准确率达到100%。结论本文提出的滚球法颜色空间边缘拟合模型和色差评价方法,可实现对包装材料复杂颜色区域的色差合格性判定,有利于提高企业生产的智能化检测水平。

基于Retinex和HSV颜色空间的低照度图像增强算法

针对低照度图像存在的对比度低、颜色失真、细节信息损失、噪声干扰等问题,提出一种基于Retinex的改进算法。首先,将原始图像转换到HSV颜色空间,采用改进算法和Gamma校正对V分量进行亮度调节;其次,基于对比度拉伸算法调整S分量,增强图像饱和度和对比度;最后,将融合后的图像转换回RGB颜色空间,输出图像。在MATLAB平台上选取不同场景低照度图像进行增强处理,采用图像信息熵(IE)、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)三个客观指标进行均值对比,实验结果表明,新算法计算结果均优于传统的直方图均衡化算法(HE)和多尺度Retinex算法(MSR),有效保持图像边缘信息,提升图像质量。

基于YCbCr颜色空间的火焰图像分割方法

视频火焰检测对消防安全具有重要的实际意义。火焰颜色信息在视频火灾检测中起着举足轻重的作用,众多学者提出了基于不同颜色空间的多种火焰颜色检测算法。针对目前视频火焰颜色检测算法检测率低、误检率高、适应性差等不足,提出基于颜色空间的火焰图像分割方法。通过研究火焰图像在颜色空间上的分布情况,分析火焰像素对应的Y,Cb和Cr分量的关系,总结出火焰像素的约束条件。在不同场景下进行火焰目标提取,通过与文献中其他三种方法比较表明提出的方法检测率高、误报率低,并具有较好的适应性。

基于YCbCr颜色空间和Fisher判别分析的棉花图像分割研究

棉花的分割是采棉机器人研究的关键技术。本文分别在HSV、HIS和YCbCr颜色空间下,首先根据棉花的颜色信息与背景颜色信息的差距,对样本图像中的各个对象(棉絮、棉枝、土壤等)分类;其次根据分类结果分别提取各类在各颜色空间下的样本像素值;再根据类间离散度最大和类内离散度最小的准则计算出Fisher判别向量和各类的质心;最后按照像素值离各质心最近的准则进行图像分割。结果表明,在YCbCr颜色空间下产生的分割噪声最小,选取此颜色空间,采用贴标签的方法自适应去噪。实验仿真表明,本方法可有效避免阳光直射和阴影的干扰,对各种情况都能准确分割,分割准确率达90.44%。

一种基于LAB色空间拓扑剖分影射的颜色恒常性模型

本文针对人体肤色和黏膜颜色特点,建立一种室内自然光条件下的医学真彩图像采集分析的颜色恒常性模型.在LAB均匀色度空间中,对一维L*空间进行线性影射,二维a*b*空间进行三角剖分影射和还原,建立了一种拓扑剖分影射TRM模型.通过对SG色标中13个肤色色标进行的校正还原,结果显示,TRM模型还原的颜色色差明显减小,离散度小,性能稳定.

基于YCbCr颜色空间的快递单手写文字分割

目的在YCbCr颜色空间下,利用Cb颜色分量信息结合阈值分割方法,提取快递单图像手写体文字信息。方法首先将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间下,然后在Cb颜色分量图像下进行图像阈值分割处理操作,最后对提取出的手写体文字信息进行中值滤波去噪处理,并将该算法提取的结果与基于YCbCr颜色空间使用K均值聚类方法提取的结果在分割效果、分割时间与文字识别率上进行对比。结果利用Cb颜色分量提取出的手写体文字信息更清晰,具有更快的处理速度和更高的识别率,快递单图像平均处理时间为1.36 s,识别率为89%。结论单独利用Cb颜色分量信息提取手写文字就可得到较好的提取效果,算法简单、可行。

一种基于HSV颜色空间的新码书模型

为了有效消除复杂动态背景对运动物体检测的影响,提出一种新的基于HSV颜色空间的码书模型。该模型的特点是:1)引入具有较强前后景区分能力的HSV颜色空间,有效减少伪目标的检测;2)采用四元素码字,实现较前人九元素码字更快的训练和更低的存储;3)设计新的码字学习和更新策略,实现简单和快速的码字学习和运动目标检测。同时提出新的算法评价方法:覆盖率—准确率曲线,以反映运动物体检测算法对连续视频序列的检测性能。使用覆盖率—准确率曲线评价的实验结果证明,所提出的码书模型可以有效检测复杂背景下的运动物体。

基于图像处理-HSI颜色空间的木醋液对牛粪堆肥过程H分量模型探究

为了对畜禽粪便腐熟程度的快速判定,探索了1种以图像处理-HSI颜色模型对棉秆木醋液处理牛粪堆肥过程进行识别的方法。结果表明,木醋液对牛粪堆肥不同阶段的色度模型满足高斯二次模型,模型的相关系数r均在0.921 2以上,处理组色度模型的决定系数均大于对照组色度模型的决定系数,且决定系数r2均在0.810 9以上。说明棉秆木醋液对牛粪堆肥过程中色度变化明显,适合于将色度模型应用于棉秆木醋液对牛粪堆肥过程的判定。

基于CIE颜色空间构建烤烟外观质量预测模型

为探究烟叶表面颜色特征值与外观质量的关系,为烤烟外观质量评价体系的精准化、智能化发展提供科学依据,对河南烟区所产烟叶的颜色特征值进行测量,通过因子分析得出烟叶正面和背面共9个颜色参数作为输入指标,以各项外观质量评价指标为输出层,分别建立拓扑结构为9-11-1的BP神经网络模型,对外观质量进行预测评价。结果表明,收集的烟叶样品的各项颜色参数测定结果与外观质量评价结果均服从正态分布,具有良好的统计意义;通过CIE(国际标准照明委员会)颜色空间中的颜色参数构建的各项外观质量指标的预测模型中,均有90%以上的样本预测值与外观质量实际评价值的误差区间为0~1.0,其中,颜色、成熟度和叶片结构的R^2达到显著水平,身份、油分和色度3项指标的R^2达到极显著水平。构建的BP神经网络模型可依靠烟叶表面颜色参数实现对外观质量较为精准的预测,具有较高的可靠性。

基于分区的RBF神经网络颜色空间转换模型的研究

根据CMYK颜色空间的特点,对其进行了分区处理,利用RBF神经网络最佳逼近性能、全局最优特性和高度非线性转换的优势,构建了基于RBF神经网络每个颜色空间分区转换的正向和反向模型。通过训练样本建模和测试仿真实验,并对最后的实验数据分析处理,最终获得了一个较好的神经网络模型,并且模型的精度非常高。

基于YCbCr颜色空间的不良图片检测研究

为了实时监测网页中的不良图片,提出一种以YCbCr颜色空间肤色检测为主,结合模板匹配、特定情景的识别实现对不良图片的快速检测,采取提高肤色检测正确率、消除背景区域及模板匹配等过程逐步明确其类别。通过选取网络图片进行实验,其中正常图片的识别率为90.3%,不良图片识别率为89.5%,表明该方法能应用于实际过滤系统中。

基于饱和度优先的BP神经网络颜色空间转换模型研究

利用神经网络算法的非线性转换优势,构建了基于BP神经网络的颜色空间转换正向和反向仿真模型,提出了数据仿真饱和度优先的方法。通过训练样本的选取、仿真实验和数据分析,得到了较好的训练效率和转换效果。仿真结果表明,BP神经网络适合于颜色空间转换,转换精度较高。

一种基于YUV颜色空间的新码书模型

为了有效消除复杂动态背景对运动物体检测的影响,引入了前后景区分能力较强的YUV颜色空间,基于此空间提出了一种新的码书模型,有效地减少了伪目标的检测。新码书模型采用六元素码字、新的码字学习和更新策略,实现较前人九元素码字和八元素码字有更快的训练速度和更低的存储空间。实验结果表明,即使背景存在运动和光照条件发生变化,算法也能更有效地检测运动目标。

非重叠监控视频中基于颜色空间分布模型的行人匹配方法

针对非重叠视域监控系统中行人目标关联问题,提出了一种基于颜色空间分布模型的行人目标匹配方法。使用最邻近聚类方法对目标的像素进行聚类,得到目标的MC特征;建立目标的颜色空间分布模型,并进行特征转换;在建立的分布模型的基础上,计算目标相似度并进行匹配。实验结果表明,该算法能有效地去除目标检测与分割产生的边缘背景像素的影响,在对相同目标保持较高匹配率的情况下,能较好地处理由于目标颜色分布差异而造成的误匹配情况,同时对于摄像机视角的差异以及目标姿态的变化有较好的鲁棒性。

基于物理模型的虚拟颜色空间

传统的色度学系统是建立在人类视觉系统的心理物理实验基础上的 ,共有基于实验的色标系统 (如MU NSEL L 颜色体系 )和基于实验的经验公式系统 (如 CIEL AB,CIEL UV体系 )二类体系 .但是 ,人类颜色视觉系统的色度学体系及相应的颜色测量方法并不适合于机器视觉系统 ,因为人类色度学体系的颜色空间是非均匀空间 ,即色度图上两点之间的欧氏距离并不能代表颜色知觉的差异 ,由于两者存在着非线性关系 .为此 ,提出将现代计算机视觉中关于环境光照和物体表面的物理模型引入经典的色度学 ,以建立一套新的基于物理模型的虚拟颜色空间 。

融合RGB颜色空间的植物图像分割模型

针对植物图像分割中常见的受复杂背景影响、弱边界及连通性问题,提出一种改进的双凸模糊变分图像分割模型.该模型首先通过RGB颜色空间模型将彩色植物图像划分为两个部分,令植物图像中的目标对象保持原来的颜色,其他部分则设置为与目标对象差异较大的颜色背景,并以提取出的目标对象轮廓作为初始轮廓;其次,使用log边缘检测算子提高对噪声的稳健性,并对植物图像进行图像增强处理;最后在双凸模糊变分模型的基础上提出了一种新的变分分割模型.实验结果表明,该方法把平均JS值提高到95. 68%,实现对莲座植物图像中目标对象边缘轮廓的准确提取,有效解决了受复杂背景影响和像素间的连通性问题.

基于贝叶斯判决的关于YCbCr空间的肤色模型查询表建立的研究(英文)

皮肤颜色信息是人脸检测和定位中一种有效的健壮特征。肤色模型的优劣主要取决于在肤色与非肤色交叠区域建立判决机制的有效性。提出了一种基于贝叶斯判决提取YCbCr颜色空间数据的肤色分类方法。该方法从大量肤色样本和非肤色样本统计出实验数据,使用贝叶斯规则建立肤色分类器。考虑到在高亮度区和低亮度区肤色色度(Cb,Cr分量)与亮度(Y分量)非线性相关,采用Y- Cb和Y- Cr两个子空间的查询表来建立肤色模型。实验表明,引入贝叶斯判决可以通过改变阈值来调节漏检率和误检率变化;采用两个查询表比传统的Cb -Cr查询表有更好的检测效果。

用色分辨椭圆检验CIECAM97s色表模型中颜色空间的均匀性

CIECAM97s色表模型用于色差评估时 ,需要建立均匀的颜色空间。本文利用色差实验数据 ,在 Ja1 b1 和 Ja2 b2颜色空间内构造色分辨椭球和色品平面内的椭圆 ,并与用同样的颜色中心的色差数据在 L* a* b* 空间内构造的色分辨椭圆进行比较。比较和分析的结果表明 ,Ja1 b1 空间比 L* a* b*空间在色差视觉上更加均匀 ,但其均匀性仍有待进一步改善。

采用平面-空间颜色局部一致性的点云模型描述

为了避免在建模过程中对动态模型进行网格化处理和纹理映射,获得较高的建模速度及良好的模型外观,提出一种基于点云模型的动态物体模型重建方法.通过分水岭分割原理进行图像分割并提取分水岭轮廓;然后采用剪影轮廓序列建模方法重建物体的稀疏点云模型;最后根据平面-空间颜色局部一致性原理扩充模型,获得稠密点云模型.实验结果表明,该方法能够快速生成紧致性描述且具有外观表象的三维模型.

印刷中常用颜色空间转换模型的分析与研究

随着各种图像输入和输出设备在现代印刷中的广泛应用,数字原稿在各种设备之间的传递和转移已经成为印刷复制的主要任务之一。但由于不同设备的呈色方式不同,从而引起相同的图像文件在不同设备上表现出的色彩会有很大差异,