利用CSURF的图像复制粘贴篡改检测

现有的复制粘贴篡改检测算法大多是针对灰度图像设计的,并没有利用图像的颜色信息.在篡改区域纹理信息较少时,传统的基于关键点的算法无法提取关键点以识别篡改区域.为此,提出了一种颜色不变性特征描述子CSURF(colored speeded-up robust feature)并应用于篡改检测.提出的算法首先提取图像的颜色梯度,利用颜色梯度代替灰度图像提取关键点,通过计算描述子点积反余弦提高关键点匹配的运算效率,并对匹配结果进行几何变换估计以呈现篡改区域.提出的算法在篡改区域纹理信息较少时,也能利用颜色信息提取关键点,以识别篡改区域,并且对多种后处理操作及退化具有较好的鲁棒性.     

基于改进的SIFT算法交通标志牌的检测与识别

提出了一种针对自然场景下的标志牌的检测和识别算法,首先对获取的视频进行帧提取,采用图像增强算法对图像进行预处理,进而转换到HSV颜色空间,利用其颜色和形状特征进行检测定位,再根据感兴趣区域的面积特征排除多余目标,最后根据改进的SIFT特征匹配算法,利用最近邻分类器算法进行识别,样本库选用的是自然场景下的道路交通中的数据,通过对比实验发现,该算法在保证检测率的同时大大提高了算法的实时性。     

颜色矩不变量在产品质量检测中的应用

针对产品质量检测的自动化问题,提出了颜色矩不变量的概念。首先探讨了包装产品总体图像的定位分割技术,然后运用颜色矩不变量对图像中的各个产品进行分析,利用矩距离有效地对产品进行分类统计。实验结果表明,该识别算法具有较高的识别性能,计算复杂度低,提高了工作效率,能够取代人工检测。     

基于模板匹配的集装箱实时识别与定位

提出了Matlab平台下的集装箱识别定位新方法,系统利用Matlab7.0提供的Image Acquisition工具箱实现实时视频流的获取。将HSV颜色空间量化编码成162色实现对图像匹配区域的压缩。用直方图相交算法给出匹配图像与模板的相似度,识别出一帧图像中的集装箱。并结合实际情况采取变步长平移搜索方案,进一步提高了系统速度,满足了系统实时性的要求。     

基于C#和SQL Server的图像特征库设计与实现

在分析图像底层颜色相关图算法的基础上,运用C#语言和SQL Server2012完成了图像特征数据表的快速构建,以及对文件夹递归遍历,批量获取图像颜色特征数据,从而建立了图像特征库,对研究图像检索、识别、旅游推荐系统等方面的应用具有一定的参考价值。     

基于BP网络的棉花中异性纤维识别算法

针对原棉中的异性纤维种类繁多、特征各异,很难建立一个统一的异性纤维识别模型问题.提出了应用神经网络识别异性纤维的算法.在RGB颜色空间下,提取原棉图像中每个像素的R、G、B分量,采用统计纹理分析方法,计算R、G、B分量的纹理强度信息作为特征值.用MATLAB软件创建BP网络识别模型,对有代表性的原棉图像进行识别实验.实验结果表明该算法可以有效地识别出原棉中存在的有色和无色异性纤维.     

视频监控场景下行人衣着颜色识别

近年来,由于视频监控在各地安防的广泛应用,行人的精细化识别显得尤为重要,其中行人的衣着颜色是最显著的外观特征,其识别的正确性直接影响视频检索中对特定行人的检索.论文提出了一个简单实用的行人衣着识别系统,可以有效地识别行人衣着颜色.首先,结合HOG(histogram of oriented gradient)算法和Grabcut算法自动地对监控图像中的行人进行精确分割;然后,在利用外观划分模型精确地分割出行人的上身和下身后对上下身分别分割成若干个小块;最后,使用KNN(k-nearest neighbor)分类方法判断每个块的颜色,通过所有块的颜色标签投票决定衣着颜色.最终,使用收集的监控视频图像数据集验证此方法的有效性和实用性.     

一种自适应颜色特征的目标识别与跟踪法

文中提出了一种自适应颜色特征的目标识别和跟踪方法,该方法结合图像颜色特征和形态特征对图像进行处理.首先依据颜色特征对帧图像进行初步处理,利用图像数学形态学的运算特点,对初步处理的结果进行修正补偿.在识别跟踪过程中,作为识别依据的颜色特征会根据目标颜色特征的改变自适应地进行更新.在类人足球机器人比赛中取得了比较理想的识别跟踪效果,应用证明该方法可以提高视觉子系统的实时性和精确性.     

快速黑白图像自动上色技术研究

黑白图像自动上色是通过一种算法,让计算机能够自动地在两幅图像之间传递颜色信息,使目标图像(灰度图像)的颜色能够带有源图像(彩色图像)的特征.本文对目前常见的三种上色算法进行了研究与改进.基于灰度直方图的Hist算法上色速度非常快,作者提出基于邻域相关性的改进方法,使得该算法在保证上色速度的前提下提高了上色质量.金字塔算法是一种基于图像分层的算法,本文利用灰度直方图对图层上色进行了改进,从而大大提高金字塔算法的上色速度.快速上色算法是在经典算法Welsh算法的基础上,利用隔行扫描和邻域相关性进行了改进.     

基于机器视觉的烟箱包装带识别定位算法

为了提高烟箱拆包的效率,提出了一种基于机器视觉的烟箱包装带识别与定位算法.首先将采集到的RGB颜色空间的彩色图像转换为OHTA颜色空间中的灰度图像,通过采用复合动态阈值法在变化光线强度下将箱体与背景分割开;然后用BLOB滤波算法滤除图像中的噪声,沿箱体主轴利用剪切点搜索算法识别并定位了各条包装带的剪切位置.利用开发的智能烟草拆箱机器人系统,进行了大量的试验,结果表明:系统在光照强度为150～400 lx范围内,能对白、黑,灰、紫、青、黄、绿、蓝、咖啡色等9种颜色的包装带进行识别、定位,最大误差为7 mm,检测时间最长190 ms,满足实用要求.     

VC图像色彩传递系统设计

针对传统算法在图像色彩传递中存在的问题,设计了基于改进Reinhard算法的图像色彩传递系统．系统首先将源图像和参考图像的色彩空间进行转换;其次利用otsu算法进行图像前景和背景的分割,同时找出源图像和参考图像的均匀区域并建立对应关系;最后采用递归算法得出足够小的区域后进行色彩传递．选取2幅图像进行3组实验后可发现,采用改进后的算法对图像的色彩传递更自然、色彩更均匀,验证了系统的可行性和实用性．     

基于颜色特征的彩色图像分割方法及其应用

研究彩色图像按照颜色特征进行分割的问题,应用颜色整合技术和二叉树分割技术,较好的兼顾了原图像的总体风貌和设计者希望保留的一些颜色信息,该算法可应用于电脑绣花中对图像进行自动打版处理,对一般的色彩量化问题和点阵图形转换成矢量图像的图像处理也具有重要意义。     

基于纹理特征与颜色对信息的车牌定位方法

介绍了利用纹理特征和颜色对信息建立了对车牌进行定位的算法,阐述了其算法流程,并探讨了该方法的优势与不足之处。     

基于肤色的人脸实时跟踪方法

提出用于电视电话会议,远程教学,监视与监控等场合的人脸实时跟踪方法,以人脸肤色模型为基础,结合目标形状特征识别方法,并用扩展卡尔曼滤波估计目标运动轨迹,实现基于肤色的人实时跟踪鲁棒方法。     

基于贝尔模板的文本图像压缩及重构算法的研究

针对文本图像提出了直接对CFA原始数据进行压缩的算法,即首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后把不利于压缩的高频分量中比较多的亮度分量进行低通滤波,再用结构分离法把梅花形的亮度分量转化为矩形,最后分别采用JPEG2000压缩亮度和色度通道。为了估计解压恢复的CFA模板丢失的彩色分量,应用改进的自适应模糊匹配插值算法,对它周围四个相邻连接的像素分配一个模糊隶属度,从而利用相邻信息,且把这个隶属度作为加权平均工具来重构全彩图像。通过实验验证,这种贝尔数据直接压缩方法带来的失真很小,插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中也能获得令人满意的效果。     

一种基于噪声生成模型的语言消躁算法

超短波对空通信台加入定向机后会产生一种令人非常难受的噪声，该噪声为加性有色噪声，其原因是定向机用于控制天线的周期信号及其谐波分量耦合进接收电路所造成的。在基于语音生成模型的语音增强算法的基础上提出了一种基于噪声生成模型的语音消噪算法，成功的消除了该噪声。本算法也适用于其它加性有色噪声的消除。     

基于暗通道先验改进的自动色彩均衡算法

针对自动色彩均衡算法在处理色彩丰富度低的低色温图像造成的色温偏高问题,提出了一种基于暗通道先验改进的自动色彩均衡算法。该算法首先对原始图像利用暗通道先验算法及导向滤波进行预处理得到精细透射率图像,然后按照阈值范围提取有效范围点区域得到二值图像,进而求得色温增益因子,最后对自动色彩均衡算法中的色彩域/空域步骤进行优化,完成图像的色温校正。实验结果表明,该算法有效解决了自动色彩均衡算法产生的图像偏色问题,具有良好的色温校正效果。     

一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法

针对分水岭算法对在图像分割中容易产生过分割,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值(FCM)聚类算法的彩色图像分割算法。该算法先对图像进行分水岭分割,再对分水岭产生的过分割进行聚类合并。在合并过程中采用区间差异度和区域面积来确定模糊C均值聚类个数。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题的同时解决了模糊C均值聚类算法的初始值以及聚类中心难以确定的问题。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标并应用到自动分割系统中。     

一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法

为解决非均匀照明条件下彩色图像亮度不均、细节丢失、对比度低等问题,提出一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法研究非均匀照明图像的自适应增强.首先,提出一种双伽马校正直方图均衡(bilateral Gamma adjustment histogram equalization,BIGAHE)算法处理HSV颜色空间的V通道,来调整图像全局对比度和亮度,同时使用构建的自适应拉伸函数对S通道进行非线性拉伸以提高图像整体饱和度,然后利用对比度受限的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histo-gram equalization,CLAHE)对L?a?b?颜色空间中L?通道进行局部对比度增强,得到最终增强图像.实验结果表明,与现有流行的图像增强方法相比,该算法的平均梯度(mean gradient,MG)、熵(entropy)指标为所有对比算法中最优,对比度改善指数(contrast improvement index,CII)在所有方法中排名第二.可见该算法能够有效提高非均匀照明图像亮度和对比度,提供更多的细节增强,同时避免过度增强,保持图像的自然性,获得更好的增强效果.     

一种基于小波突出点颜色及空间分布熵的图像检索方法

分析了基于兴趣点的图像检索方法的缺点，提出了一种基于小波突出点的图像检索新方法．该方法在小波域提取突出点，这些突出点既表示了全局变化也表示了局部变化；然后以小波突出点为线索，设计了基于小波突出点的颜色分布熵，既利用了小波突出点的局部特征，又考虑了小波突出点的空间分布结构；用图像间的颜色分布熵来度量图像间的相似性．该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性，而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷．实验结果表明，该方法对图像检索是有效的．