基于HSV与YCrCb颜色空间进行肤色检测的研究

对肤色检测所适用的颜色空间进行研究,通过对比HSV和YCrCb颜色空间进行肤色识别的受亮度影响的程度,通过数据得出哪一种颜色空间更加适合进行肤色检测。

基于RBF神经网络的彩色图像盲水印算法

利用径向基函数神经网络(radial basis function,RBF)把水印嵌入到彩色图像的DCT(discrete cosine transform)域.首先把原始图像从RGB空间变换到YCrCb颜色空间,使得水印的嵌入更加符合人的视觉特性;然后将色度分量(CrCb)进行二维DCT变换,将水印通过量化的方式嵌入到CrCb的直流成分中,以提高水印的不可见性和鲁棒性;嵌入水印的时候,使用密钥来控制水印在图像的嵌入位置,来增强水印的安全性;最后,利用RBF来训练模拟量化的逆过程,借助训练得到的RBF神经网络来完成嵌入和提取水印,进一步提高水印鲁棒性.仿真试验表明该方法在保证了很好的不可见性的同时,使水印对于常见的图像水印攻击都具有良好的鲁棒性.

基于无人机图像比对的违章建筑检测方法

针对当前违章建筑图像识别和图像变化检测中存在的误检、漏检等问题,提出了一套基于无人机图像比对的违章建筑检测方法,创新性地采用YCrCb颜色空间三分量分别进行差分运算和阈值化处理,结合图像分类算法排除非施工活动引起的图像变化,通过结构相似性检测,对新旧时相变化区域相似度进行评估,识别出在建违章建筑引起的图像变化区域.与目前主流的基于无人机图像的非单一类型违章建筑物检测方法相比,4032×3024分辨率图像的检测时间缩短40.9%至4.08 s,正确率提高15.3%达到86.3%且无漏检测.结果表明,本方法可有效、快速识别在建违章建筑区域,有利于城市管理人员及时发现并处理这些违章行为,从而提高城市管理的效率和响应速度.