基于颜色空间模型的稻谷脱壳率检测方法研究

建立一种基于色相-饱和度-明度(HSV)颜色空间的二值化方法及多种颜色空间模型的稻谷脱壳率的检测方法。方法先采用颜色空间变换和阈值法对图像的二值化进行处理,然后采用轮廓检测算法得到稻谷的外接矩形框,再采用对比分析法从图像的红、绿、蓝色的灰度(RGB)和HSV模型中提取R值和H值作为分类特征;最后采用支持向量机和K均值聚类算法处理特征数据,得到稻谷脱壳率。检测方法能够有效地完成稻谷脱壳率的检测任务。

Support Vector Regression Based Color Image Restoration in YUV Color Space

A support vector regression(SVR) based color image restoration algorithm is proposed.The test color images are firstly mapped into the YUV color space,and then SVR is applied to build up a theoretical model between the degraded images and the original one.Performance comparisons of the proposed algorithm versus traditional filtering algorithms are given.Experimental results show that the proposed algorithm has better performance than traditional filtering algorithms and has less computation time than iterative blind deconvolution algorithm.

色彩相似性度量的研究与应用

针对定制设计中用户自定义色彩与厂家标准色库的匹配及相似性判断问题,基于RGB,Lab,HLC三种色彩空间,建立色彩相似性度量模型。深入研究了色彩空间与色彩相似性的关系,基于VC++开发了色彩相似性判断工具,实现了用户自定义色彩与标准色库的匹配。实验证明,该工具检索出的色彩与原色彩在视觉上相似。

自动监测装置用温室粉虱和蓟马成虫图像分割识别算法

为了监测温室黄瓜作物虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势,该文以粉虱和蓟马为例,提出了一种基于Prewitt、Canny边缘检测算子分割和SVM(support vector machine)的温室粉虱和蓟马诱虫板的图像识别算法。该方法利用HSI(Hue-Saturation-Intensity)颜色空间的I分量与L*a*b*颜色空间的b分量二值图像中害虫目标与背景的高对比性,再分别相应地利用Prewitt算子和Canny算子进行单头害虫边缘分割,再经过形态学处理,最后融合这两幅二值图像完成单头害虫区域的提取。然后提取害虫的5个形态特征(面积、相对面积、周长、复杂度、占空比)及9个颜色特征(Hue-Saturation-Value颜色空间、HSI颜色空间、L*a*b*颜色空间各分量的一阶矩),并对这14个特征参数进行归一化处理,将特征值作为SVM的输入向量,进行温室粉虱和蓟马的诱虫板图像识别。通过分析比较不同向量组合的BP(back propagation)与SVM的害虫识别率、4种不同SVM核函数的害虫识别率,发现颜色特征向量是粉虱和蓟马识别的主成分,且SVM的识别效果优于BP神经网络、线性核函数的SVM分类性能最好且稳定。结果表明:平均识别准确率达到了93.5%,粉虱和蓟马成虫的识别率分别是96.0%和91.0%,能够实现温室害虫的诱虫板图像识别。该研究可以为虫害的监测与预警提供支持,为及时采取正确的防治措施提供重要的理论依据。

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。

一种基于支持向量机的棉花图像分割算法

提出一种基于支持向量机的棉花图像分割算法。将棉花图像分成目标与背景2类。在OHTA颜色空间下提取各类样本像素值,利用支持向量机(SVM)训练带有类别信息的样本。运用最大类间方差(Otsu)法对图像进行预处理,采用训练好的SVM分类器对预处理后的棉花图像进行分割,并使用区域标记法去噪。实验结果表明,该算法可以有效地分割出复杂背景下的棉花,分割准确率达92.3%,分割速度、分割准确率优于直接使用SVM分割图像的方法,分割精度、稳定性优于阈值分割法。

彩色形态滤波器分析

形态滤波属于非线性信号变换处理,它利用信号的局部特征对信号进行修正.最近的研究表明形态滤波器能有效地滤除二值图像及灰度图像中的噪声.本文引入了建立在RGB彩色空间上的彩色形态变换,将数字形态学理论从灰度空间扩展到彩色空间.对基本彩色形态滤波器(即彩色形态闭、开)及以它们为基础所构造出一些复杂的彩色形态滤波器进行了研究,并对它们选用不同结构元素的情况进行了分析.实验表明彩色形态滤波器能直接有效地消除彩色图像的噪声、保持图像细节并且不产生新的颜色。

彩色图像滤波的新方法

提出了用于彩色图像噪声滤除的新矢量滤波器。这些滤波器对于脉冲噪声的滤波效果较好，其中准均值滤波器（１）的性能近似于矢量中值滤波器，其余滤波器在低脉冲噪声情况下的性能则优于矢量中值滤波器。与矢量中值滤波器相比，新滤波器具有算法简单、计算量小且易于硬件实现的特点。

基于在线支持向量机的Mean Shift彩色图像跟踪

为了解决传统Mean Shift跟踪方法中目标模板只能从单一图像建立,且很难更新问题,提出了一种新的Mean Shift彩色图像跟踪方法。将RGB颜色空间投影到HSV颜色空间,建立了基于HSV颜色空间的统一直方图核函数模型。为了实现模板在线更新,引入在线支持向量机,推理了基于HSV空间的在线支持向量机的Mean Shift跟踪算法,从而适应目标因尺寸、姿态及光照造成的模型变化。为了验证算法的有效性,对两组国际通用的CAVIAR彩色图像序列进行了跟踪测试。实验结果表明,提出的改进算法在目标姿态、光照或背景发生较大变化时,能有效跟踪目标。当图像分辨率为384×288(目标尺寸约为20×80)时,最快处理速度达40f/s,且跟踪精度比传统Mean Shift提高32.1%。

基于SIFT和HSI模型的彩色图像复制-粘贴盲鉴别算法

针对彩色图像复制-粘贴篡改中误匹配的问题,提出一种基于SIFT和HSI模型的彩色图像复制-粘贴盲鉴别算法。首先确定彩色图像的SIFT特征点和特征向量;然后对每个SIFT特征点提取HSI彩色特征;最后对两两不同特征点的SIFT特征向量和HSI特征向量进行匹配,确定图像的复制-粘贴篡改区域。实验结果表明:本文算法与SIFT算法、SURF算法和改进SIFT算法相比,能有效地降低误匹配率,并对高斯模糊、白噪声和JPEG重压缩有较强的鲁棒性。

图像颜色矢量量化算法

提出了一种基于LUV颜色空间的彩色图像量化算法.运用PGF技术对原始图像进行平滑,在去噪的同时保持图像的边缘和细节;将PGF滤波系数作为先验的权重信息传递给矢量量化部分;利用凝聚聚类对多余颜色进行合并.结果显示,本文算法在主观评价和量化误差上明显优于经典的K均值聚类算法.

一种用于跳水运动视频的全局运动估计方法

提出一种适用于跳水运动视频的全局运动估计方法.跳水运动中的运动员着装简单、肤色遮挡较少,通过测试阈值建立肤色模型,快速提取前景和背景中的人体区域,避免其对全局运动参数估算的影响;利用帧差法去除相邻图像帧内相对静止的光流场,根据参照宏块运动方向进一步去除影响全局运动估计的宏块,减少宏块匹配时间.实验结果表明,算法不但简化了全局运动参数估算的复杂性,而且提高了的计算精度.

小波变换在HSV颜色空间上的图像检索应用研究

在传统的基于小波变换的图像检索方法中,并没有对HSV颜色空间的不同颜色分量进行小波变换并考虑它们的重要性大小。针对这个问题,提出一种新的在HSV颜色空间中利用小波变换进行图像检索的方法。该方法首先将每张图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,然后分别对图像的每个颜色分量(H,S,V)进行小波变换,并用小波系数矩阵的二阶矩表示图像的纹理特征,从而得到图像的特征向量,最后根据三个颜色分量重要性大小合理分配权值,计算查询图像与图像数据库中图像的相似度,得到图像检索结果。实验结果表明,本方法在图像实验数据库中能获得较好的检索效果。

向量空间彩色图像的Canny边缘检测

针对Canny算法检测边缘的准确性,提出了基于Canny算法的彩色图像边缘检测方法。根据Canny算法的特性,用近似高斯函数的滤波器平滑图像;利用梯度模板计算图像的向量梯度及方向角,并依据方向角对梯度图像进行非极大值抑制;计算高、低两个阈值,基于8邻域连接边缘点。实验结果证明,该方法继承了Canny的性能,并充分利用了彩色信息,能较好地检测出彩色图像边缘。

一种彩色图像复原新方法:基于滑动窗口的支持向量回归算法

提出一种彩色图像复原新方法,将彩色图像按 RGB 三个通道进行分解,针对每个通道分别采用滑动窗口操作,直至遍历整幅图像,从而获得三个训练集。然后应用支持向量机进行回归分析,建立清晰图像与模糊图像之间的对应关系,从而得出彩色图像复原网络模型。最后根据该模型对待测模糊图像进行复原校正.实验结果显示新算法能很好地对模糊彩色图像进行复原,复原效果优于维纳滤波等经典滤波算法,且计算量远远小于迭代盲反卷积方法。

一种基于颜色聚合向量的图像检索方法

颜色直方图被广泛地应用在基于内容的图像检索中,其优点是效率高,对于视点细微的变化不敏感。然而直方图只是图像的一个粗糙特征,对于视觉上完全不相似的图像,其直方图有可能非常相似。该文在颜色直方图的基础上进行了改进,采用一种基于颜色聚合向量的图像检索方法,极大地提高了检索精度。

向量空间的彩色图像边缘检测

边缘检测是图像处理的重要组成部分之一。拓展小波变换为向量空间形式,并提出了基于向量小波变换的彩色图像边缘检测方法。根据小波变换的特性,检测模值局部极大点作为边缘点。引入大小自适应的卷积模板,小波变换尺度为 2j时,大小为(4×2j-1)×(4×2j-1),使计算量得到有效控制。实验结果证明,该方法继承了小波变换的性能,并充分利用了彩色信息,能完全地检测出彩色图像边缘。

RGB颜色空间新的色差公式

基于RGB颜色空间,对目前使用较为广泛和最近使用的几种RGB颜色色差算法进行分析对比,评价其优缺点,吸收它们的优点,屏蔽它们的缺点,提出了一种全新的基于特征向量的色差公式。给出了基于RGB颜色空间的特征提取方法和特征向量的色差计算方法。通过图像的分割实验对比,验证了本算法的有效性和平滑性。本算法得到的色彩容差符合人眼的视觉判断。由于本算法具有较小的时间复杂度和空间复杂度,可应用于实际生产与生活。

基于支持向量机的水稻稻瘟病图像分割研究

水稻稻瘟病图像的分割是水稻稻瘟病自动分析与识别的关键环节,其分割效果直接影响后续处理。提出一种基于支持向量机的水稻稻瘟病病害彩色图像分割方法。首先选取叶子正常部分的像素点以及颜色相对复杂的病斑像素点作为负训练样本和正训练样本,提取像素R、G、B彩色分量作为特征向量,对支持向量机进行训练,然后在RGB空间利用训练好的支持向量机对待分割图像的所有像素点进行分类,实现水稻稻瘟病彩色图像的分割。为了获得最佳的分割效果,采用网格搜索法对径向基核函数下的不同核参数分割效果和性能进行比较与分析,确定最佳模型参数。利用此模型进行水稻稻瘟病图像分割实验,获得较好的分割精度,结果优于最大类间方差分割算法。

基于CIELAB空间的开关型矢量中值滤波器

矢量中值滤波器VMF(Vector median filter)是一种经典和高效的矢量滤波器,主要用于消除彩色图像中的脉冲噪声.然而VMF没有区分细线条和噪声的能力,往往把细线条当成噪声而过滤掉.本文先将彩色图像从RGB空间变换到均匀颜色空间CIELAB中,然后模仿Laplacian算子,提出一个用于检测彩色图像中的脉冲噪声的算法,并结合传统的VMF构造出一个新颖的开关型矢量中值滤波器.实验表明,新的滤波器不仅能有效地保护细线条和边界等细节信息,而且其滤波性能也明显胜过传统的VMF和一些经典的、及最近开发的矢量滤波器.