HSV 色彩空间罐斑颜色特征研究

中医拔罐技术通过负压作用改变局部皮肤血液分布进行治疗时形成罐斑.对健康群体实施低强度常温拔罐,在 HSV 色彩空间中,分析此类罐斑颜色特征.结果表明:与正常皮肤相比,罐斑的 h 参量具有明显变化,f 参量基本不变,h 直方图重心变化不明显;而病变红斑的颜色特征不同,其 f 参量变化较大,h 直方图重心左移.     

基于U-Net多尺度和多维度特征融合的皮肤病变分割方法

针对皮肤病变区域尺度不同和形状不规则, 传统U-Net网络方法缺乏从不同尺度分析目标的鲁棒性, 并在提取图像高层语义特征时丢失部分空间上下文信息而影响后续分割精度等问题, 提出一种基于U-Net多尺度和多维度特征融合的医学图像分割方法. 首先, 用空洞卷积融合不同尺度的空间上下文信息; 其次, 用通道上下文信息融合模块提取特征图各通道间的权重信息; 最后, 将特征图中的多尺度和多维度信息进行融合, 以保留更多的空间上下文信息. 实验结果表明, 该方法在皮肤病变数据集上对皮肤病变区域进行分割的分割效果较好.     

基于matlab的苹果树枝图像分割方法研究

水果收获机器人机械手工作环境复杂,为了避免机械手与树枝相碰撞造成机械手的损坏,避障研究很有必要,获取障碍物信息是研究基础。本文把树枝图像分为枝干区域、成熟苹果区域、绿色区域,用matlab编程,分析三区域在RGB、YIQ、HSI颜色空间的分布情况,分别基于RGB和HSI色彩空间,采用阈值分割技术,对树枝图像进行分割,提取枝干区域,并实验比较其分割效果,找出适合苹果树枝图像的分割方法——剥离分割。     

一种特殊彩色空间中的面部皮肤缺陷检测算法

针对皮肤缺陷区域在面部区域中服从泊松分布的特征,并结合缺陷特征在相应彩色空间中相对于正常皮肤的显性特性,提出了一种实现面部皮肤的缺陷检测算法.由于色斑等缺陷在YCrCb空间中的Cr值与RGB空间计算出的AngleA通道A值有很好的视觉反馈,并结合与光照强度无关的HSV空间的H值,可以得到3个特征通过距离变换后形成新的距离空间.在此空间上进行直方图的分割时,基于缺陷区域的泊松分布可计算出适当的阈值.根据实验结果进行了分析,验证了本算法检测皮肤缺陷的有效性与准确性.     

基于肤色的人脸区域分割

通过主要的两种色彩空间比较,选取YCbCr颜色空间,确立一种在YCbCr空间下的基于高斯模型的肤色分割方法.在YCbcr色彩空间中建立肤色分布的高斯模型,得到肤色概率似然图像,在最佳动态域值下完成肤色区域的分割,最后应用欧拉数确定出人脸区域.实验表明,该方法可以有效地分割人脸区域.     

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．     

一种基于粗糙集的火焰区域提取方法

针对目前基于视频的火焰区域提取方法的不足,提出了一种基于粗糙集的火焰区域提取方法。该方法通过综合分析火焰区域在HSI、RGB色彩空间中的分布规律,以及火焰区域的色彩分布特征和闪烁特征,依据粗糙集理论对被检测的视频图像进行子图像划分,并在此基础上利用集合运算提取火焰区域。实验表明,该方法具有较好的准确性、可靠性和鲁棒性。     

基于纹理和邻域信息的肤色分割算法

为有效分割图像中的肤色信息,提出一种基于纹理和肤色点的邻域信息肤色分割算法.首先,根据图像中的肤色点在RGB颜色空间上的分布规律,利用统计直方图模型对肤色部分进行初步分割;其次,为提取图像中的纹理信息,采用Gabor滤波器进一步过滤掉与人类皮肤颜色接近但纹理粗糙的区域;最后,采用掩码图像中的肤色点作为种子点进行邻域信息的扩散,得到最终掩码图像.实验结果表明,与统计直方图肤色模型相比,该方法肤色分割效果更好.     

基于双色彩空间和面部矩形特征的人脸检测

在YIQ和YCbCr色彩空间中,结合人类面部矩形的特征,提出了一种用于人脸检测和定位的算法.该算法通过比较输入图像R、G、B 3通道总的平均值和B通道的平均值来选择色彩空间,并采用基于积分图的2维OSTU法进行肤色分割;然后根据肤色区域面积对肤色分割图像进行中值滤波;最后根据中值滤波后的肤色分割图中的肤色区域面积构造最佳人脸矩形,并用该矩形去定位人脸区域.实验结果表明:该算法较传统的采用单一色彩空间的人脸检测算法具有更高的准确率.     

基于肤色补偿的人脸彩色照片高光修正方案

基于RGB色彩空间模型,结合人脸肤色特征和皮肤高光特征,采用手动指定高光中心及设置皮肤修正基色的方法,提出基于肤色彩色分量补偿的高光修正方案,并通过计算机对方案的修正效果进行实验验证.该方案根据人脸肤色特征对相片中人脸区域进行分割,识别出与皮肤高光灰度相近的眼白,眼珠反光等非处理区域,然后根据肤色特征和皮肤高光程度对高光区各颜色分量进行恰当的减量处理,实现人脸彩色照片高光修正.该方案简单可行,可控性强,可以对大多数人脸彩色照片进行较好的高光修正.