基于分数阶全变分和低秩正则化的彩色图像去模糊方法

针对现有的彩色图像去模糊过程中存在色彩失衡、阶梯效应和伪影等现象,提出了一种基于分数阶全变分和低秩正则的图像去模糊优化方法。首先,将传统的RGB彩色图像转换到YCbCr颜色空间,利用其亮度通道特征解决色彩失衡问题;其次,利用分数阶全变分的特征消除图像恢复任务中出现的阶梯效应,并且引入加权核范数低秩正则进一步抑制伪影及噪声;最后,利用交替方向乘子法设计出高效的求解方法,通过迭代优化得到纯净图像的最优估计。对彩色图像测试的实验结果表明,所提出的方法对图像去模糊任务取得较好的视觉恢复效果,客观评价指标良好。

基于半影区域校正的边缘暗化美术绘画色彩校正方法

由于美术绘画作品受设备性能与环境的影响,色彩发生变化或褪色,以及其边缘暗化情况通常细微,导致无法准确地捕捉和修复绘画作品中的微妙色彩变化。为此,本文提出基于半影区域校正的边缘暗化美术绘画色彩校正方法。采用近红外光谱技术采集原始绘画色彩,并在Lab颜色空间内,判断暗化处的偏色情况。采取相应变换函数去除暗化处半影,采取均值方差法使本影区域的色彩分布与原始绘画保持一致。实验表明:从视觉上看所述方法校正后的颜色与原始绘画一致,且均方根误差低于传统方法,鲁棒性较强。

基于CIELab色空间法分析光质对葡萄酒颜色的影响

光辐射能够导致葡萄酒颜色变暗、酒体衰老。为延长葡萄酒的货架期,采用蓝光、红光、绿光、棕光和白光分别对葡萄酒进行辐照处理,研究不同光照对葡萄酒的影响。结果发现,蓝光处理后葡萄酒的L^(*)和a^(*)分别下降了20.53和1.282,而b^(*)增加了9.9,表明蓝光对葡萄酒颜色损伤较大。棕光和绿光处理组葡萄酒辐照7 d后,亮度与对照组无显著差异,a^(*)略有增加,红色色调有增加的趋势。损伤最大的是白光处理组,葡萄酒L^(*)和a^(*)分别下降了19.86和6.33,而b^(*)值增加了12.9,辐照7 d后,葡萄酒颜色变暗,呈现棕色色调,出现老化特征。总之,蓝光、白光处理对葡萄酒的颜色影响较大,棕光和绿光影响较小,因此葡萄酒建议使用棕色或绿色玻璃瓶进行贮藏。

基于特征工程的S-FCN火灾图像检测方法

针对复杂背景下火灾图像检测深度学习算法存在的计算复杂度高、检测实时性差等问题,提出一种基于特征工程的单隐层全连接网络(S-FCN)火灾图像检测方法。首先,从图像中提取多色彩空间颜色特征,并使用互信息量进行多色彩空间颜色特征降维;其次,简化深度学习模型的网络结构,将单隐层全连接网络作为其主干网络,其中,多色彩空间下的颜色特征能够更好地表征火灾烟雾与火焰,多色彩空间颜色特征降维能够有效降低输入特征的冗余度,单隐层全连接网络能够有效减少模型在传递过程中的参数数量;最后,将该方法在真实的复杂背景火灾图像数据集上进行试验评估。结果表明:所提方法取得的检测精度为93.83%,取得的检测实时性帧率为10869帧/s,能够实现复杂场景下高精度、高速度的火灾图像检测。

特征融合的电力机械设备过热故障红外检测

因电力资源需求急剧上升,电力系统提高电能资源运输量的同时,电力机械设备经常出现过热问题,易导致电力故障的发生,为此提出特征融合的电力机械设备过热故障红外检测方法。将电力机械设备红外图像转换到HIS颜色空间,采用中值滤波法去噪处理红外图像,降低噪声对故障检测效果的影响。提取红外图像的反射与入射分量,获取图像相关细节信息,在信息融合的帮助下合并红外图像信息,完成红外图像增强。使用梯度方法定位图像边缘,通过划分红外图像中高温区域,实现电力机械设备过热故障检测。实验结果表明,所提方法的过热故障红外检测误差低、检测时间短,鲁棒性高。

激光成像雷达技术下数码印花颜色空间转换方法

颜色空间转换效果直接关系到数码印花的质量,针对传统颜色空间转换存在的色差较大的问题,提出一种激光成像雷达技术下数码印花颜色空间转换方法。该方法分为两部分,前一部分是激光成像雷达技术获取印花原稿图像并利用邻域平均法去除处理去除图像中的散乱点云数据,后一部分将印花原稿的RGB颜色空间转换到Lab空间,再利用神经网络模型将转换到CMYK颜色空间。针对该方法展开仿真测试,结果表明:应用本方法后,图像色差在0.22~0.37之间,结构相似性指数在0.88~0.95之间,转换时间在21.9 s~25.6 s之间,说明该方法的转换效果更好,转换后更能够保证颜色与印花原稿颜色的一致性,在提高转换效率的同时降低了颜色偏差。

基于目标HSV(色调-饱和度-亮度)空间图像自适应分割的直线检测算法

针对现阶段利用数字图像进行半挂车倒车辅助过程中,存在辅助地标线检测效果鲁棒性差和实时性不高等问题,提出了一种基于目标色调-饱和度-亮度(Hue-SaturationValue,HSV)空间图像自适应分割的直线检测算法。首先,对不同场景下的直线目标进行分割提取,通过统计不同场景下目标HSV空间图像直方图确定图像分割的初始阈值,并基于初始阈值提出一种基于目标HSV空间的图像自适应分割算法。然后,对图像进行预处理及边缘检测,提取目标边缘点。最后,采用基于中位数绝对偏差的最小二乘直线检测方法剔除边缘点中的离群值以提高地标直线目标的检测精度。实验结果表明:该算法能够在不同背景、不同光照条件下对目标进行准确检测,具有良好的鲁棒性;与Hough变换算法相比,该算法的运算速度更快,直线检测的准确率更高,并且对不同颜色地标线的检测也具有良好的适用性。

新型颜色传感器TCS230应用于CRRT机漏血检测的可行性研究

目的:漏血检测是血液净化设备(CRRT)的一项基本要求,研究新型高分辨率颜色传感器TCS230在漏血检测中应用的可行性。方法:采用发光二极管(LED)为光源,可编程彩色光到频率转换的TCS230器件为颜色传感器设计非接触式漏血检测电路,构建模拟的漏血检测试验平台。引入HSL颜色空间法将RGB数值转换为HSL值,根据色相H值确定颜色变化。结果:试验结果表明该非接触式检测装置能够从正常和漏血两种模拟模式中鉴别出漏血状态。结论:试验验证了TCS230传感器可用于CRRT机漏血检测,简化检测装置结构。另外,由于采用相对检测原理,该装置对光源无特殊要求,可降低检测装置费用。

基于K-means聚类与最大类间方差的磨粒彩色图像分割

针对在HSI颜色空间下存在的图像的二维颜色分量分布散乱不紧密,存在聚类中心计算错误,利用二维颜色分量很难将背景和磨粒准确分割开,分割完的铁谱图像仍包含许多不需要的微小磨粒等问题,提出采用K-means聚类与最大类间方差的图像分割方法。分别选取球粒、切削磨粒、严重滑动磨粒、红色氧化物、疲劳磨粒的彩色图像,在Lab颜色空间下利用二维颜色分量进行聚类分析及最大类间方差阈值分割,并进行三维数学形态学处理。结果表明,提出的方法实现了小磨粒与目标磨粒的有效分割,可以得到较为完整的彩色磨粒图像,为磨粒的颜色参数识别提供有效的依据。

基于三维语义空间的色彩设计方法研究

从色彩的语义空间理论出发,研究了三维语义空间的构建原理,建立了抽象语言和色彩关联的三维风格语义空间,并在此基础上构建了基于三维语义空间的色彩设计方法模型,实现了基于三维语义空间的色彩设计的具体技术路线,以辅助用户能够快速的依据语义匹配原则进行色彩设计。最后,通过产品色彩设计实例验证了该方法在色彩设计中的应用。

基于自适应矢量参数的彩色图像梯度计算方法

由于灰度图像梯度计算方法难以直接推广到彩色图像梯度计算中,提出了一种基于自适应矢量参数的彩色图像梯度计算方法。该方法在HSV彩色空间内利用空间矢量求导方法计算彩色图像梯度,并结合彩色图像直方图均方误差得到HSV三分量的矢量参数,从而实现基于自适应矢量参数的彩色图像梯度计算方法。该方法解决了传统彩色图像梯度计算方法难以获取图像的细节梯度信息的问题,以及现有的彩色图像梯度计算方法不够稳定,普适性差的问题。实验结果表明,针对多种不同类型的彩色图像,该方法均能得到较好的梯度图像,较传统的方法获得更多的图像细节。

基于TCS230传感器的高精度颜色识别系统设计

采用颜色传感器TCS230与单片机AT89S52设计高精度颜色识别系统平台。分别在3种不同工作条件下,对5种颜色的LED做测试,采用更直观的HSL颜色空间方法分析实验数据,验证系统在不同条件下对颜色识别的准确性。实验结果表明:该系统以白色LED灯调白平衡,在密封和自然光条件下都具有准确的颜色识别性能和良好的抗干扰性。

基于融合和色彩传递的灰度图像彩色化技术

针对传统色彩传递过程中容易出现色彩误传的现象,研究一种基于融合和色彩扩展的灰度图像彩色化技术,首先利用图像融合技术对微光图像和红外图像进行融合,将融合后的图像作为目标图像,然后利用改进的welsh色彩传递算法对目标图像进行上色得到精确匹配的局部彩色化图像,最后利用最小二乘优化方法对得到的局部彩色化图像进行优化。实验结果表明该算法修正了传统算法中色彩误传现象,验证了算法的正确性。

基于HSV颜色空间的运动目标检测方法

针对在目标检测过程中光照变化对检测结果的影响,提出一种基于HSV颜色空间的运动目标检测方法。首先采用帧间差分分离出运动目标区域,将该区域转换为HSV颜色空间,用形态学对区域进行处理,消除噪声影响。然后利用各分量的相互独立性及H分量对光照不敏感的特性,应用自适应阈值分割方法,对运动目标实现准确分割。实验表明,该方法能够实现对运动目标的准确检测,消除帧间差分产生的图像空洞,对光照变化剧烈的目标也能实现准确分割,具有较强的鲁棒性。

基于HSI颜色空间的蔗糖结晶图像分割方法

针对煮糖过程蔗糖结晶图像的特点,采用颜色空间转换的方法,将图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,利用HSI颜色空间各分量相对独立性以及结晶颗粒和糖浆溶液的色调差异通过改进的大津法对H分量进行阈值分割,再通过数学形态学,中值滤波,孔洞填充,去除噪声颗粒,去除图像边界的非完整颗粒等方法进行后续处理,最终将结晶颗粒从复杂的图像信息中分割出来。实验证明该方法分割效果好,切实可行。

基于亮度直方图匹配的运动目标检测算法

提出了一种亮度直方图匹配的运动目标检测算法,采用相邻两帧各子块的直方图匹配程度检测运动目标,通过自适应的最大阈值方差法来选取阈值,在HSV色度空间下检测阴影,用形态学方法进行后处理,得到准确的运动目标;实验结果表明该方法是快速有效的。

基于阈值分割法的茶叶嫩芽识别研究

嫩芽识别是实现名优茶智能采摘的前提,因此,利用数码相机采集了清明时期贵州大学和贵州农科院茶园茶叶图像,并以茶叶图像为对象,研究了茶叶嫩芽的识别方法。首先对RGB颜色模型的色差法(R-B)进行分析,然后以该算子为分割分量,对比研究了多种阈值分割法的优缺点和分割效果。试验结果表明,所研究的分割方法都能有效区分嫩芽和背景,其中ostu法和迭代阈值法的识别效果较好,嫩芽识别准确率为90%左右。

基于RGB颜色空间的矿井运动目标检测及跟踪方法

在研究灰度平面帧差法的基础上,提出了一种基于RGB颜色空间色变帧差法的运动目标检测方法,算法对彩色视频帧在RGB 3个平面上分别进行相邻两帧帧差计算,比较每个像素点RGB 3个平面像素值的变化是否同向并分别进行叠加计算,所得帧差图像中的运动目标图像更清晰、噪点更突出,使前景图像与背景图像更容易分离,后续的二值化、滤波、填充及膨胀腐蚀等形态学处理更加容易。在Labview软件平台上,采用上述算法与Camshift算法联合实现了对矿井运动目标的检测和跟踪。现场测试结果表明:该联合算法可以完成对矿井运动目标的实时、准确检测与跟踪,还可与矿井现有安全生产监测监控系统实现联动,可最大限度地确保矿井生产安全。

面向小家电产品的色彩风格参数化设计方法研究

针对线上消费模式的兴起让消费者在网络购物时有了更多地选择,优秀的产品配色能够有效地引导用户消费,为了设计出符合用户风格需求的色彩方案,提出一种基于色彩三要素的色彩空间定位法,以研究产品色彩与风格之间的关系,实现色彩的参数化设计研究。基于对产品色彩风格意象本体概念的解析,引入HSV色彩空间对色彩三要素(色相、饱和度与明度)进行量化,以HSV色彩空间的3D效果展示作为可视化媒介,通过优化现有色彩方案使其缩短与理想色彩方案的距离,结合参数化和聚类分析、相关性分析等方法,对产品的色彩与风格建立相关性关系。根据实验评价结果,得到不同色彩要素对风格的影响力因素及不同风格下的最优色彩方案,构建小家电产品的色彩风格意象可视化本体,并以蓝牙音箱为例进行色彩验证。以小家电产品色彩风格意象研究为例,提出了产品的色彩风格参数化设计研究方法,为小家电产品的色彩设计研究提供了新思路。

颜色空间直方图相交法的竹条色差分类检测系统研究

针对竹制品加工过程中主要依靠人眼识别分类竹条颜色,存在劳动强度大、效率低和误差大等问题,设计一款通过MATLAB图像处理技术进行竹条色差分类检测系统。首先,对标准竹条与样本竹条进行颜色空间转换,通过中值滤波对竹条图像进行预处理并提取不同颜色分量;然后,在HSV颜色空间中提取竹条图像相关色彩特征数据,并得到HSV颜色空间中竹条各分量的颜色相交直方图,同时计算出相应的相似度值;通过比较其相似度值的大小,对竹条进行色差分类并使其与色差等级建立一定的关系;最后,根据对处理后的竹条图像进行色差分类检测试验。试验结果表明:颜色空间直方图相交法分类检测正确率高达92.22%,算法运行时间为536 ms;相比较夹角余弦相似法,平均识别正确率提高4.44%,而平均运行时间下降63.44%。