计算机视觉系统的二步法颜色恒常性

理论研究表明 ,三色视觉系统在单视野条件下 ,三维颜色恒常性的计算问题只有在一些约束下才能解决。约束选择的合理与否和后续的任务密切相关。针对不同环境光照条件下的人体肤色分割的具体任务 ,提出了一个新的关于三色系统颜色恒常性问题的物理模型 :1 )将视觉系统所获得的原始信息分裂为亮度信息和颜色信息。 2 )将传统的颜色恒常性问题分解为基于亮度的亮度恒常性和基于颜色信息的颜色恒常性 ,并用二维描述子描述等亮度彩色图像中物理表面的颜色特征。该描述子具有颜色恒常的特性。基于颜色的图像分割实验结果表明 ,二步法颜色恒常性技术是一种非常有效的方法。     

最优区域与离散小波变换结合的颜色恒常性计算算法

颜色恒常性计算就是通过消除光照对颜色的影响,得到与光照无关的稳定的颜色描述因子。目前基于底层特征驱动的颜色恒常性算法,大多数利用整幅图像的像素信息来估计场景的光照。然而,并不是所有的像素点都包含颜色恒常性计算的有效信息,而且没有考虑像素点周围的空间信息的影响。本文针对这两个问题提出一种基于最优区域选择和离散小波变换结合的颜色恒常性算法,在分割区域上进行不同尺度的离散小波变换,利用得到的小波系数估计出不同区域不同尺度上的误差,选择出误差最小的分割区域用于整幅图像的光照估计。该算法简单易行,实验结果证明可以取得比较好的光照估计效果。     

基于数学形态学高帽变换的彩色图像增强算法

分析了RGB颜色空间和HSV颜色空间各自的优缺点,通过将彩色图像在RGB颜色空间和HSV颜色空间互相转换,把一个灰度图像形态学边缘增强算法推广到彩色图像。实验结果表明该算法性能良好,既能够较好地增强图像,又没有引入不自然的人造痕迹。     

采用精确抠图的单幅自然图像背景虚化合成方法

针对小光圈镜头下的单幅自然图像背景虚化问题,提出一种基于精确抠图的单幅自然图像背景虚化合成方法.首先,利用GrabCut算法对单幅自然图像的前景对象进行初始抠图;其次,采用基于局部二值模式算子的颜色恒常性算法提取图像纹理,并对初始抠图实现精确割图;然后,通过双边滤波虚化背景部分;最后,将精确分割后的前景部分与虚化后的背景部分合成.仿真结果表明：文中算法可以获得高质量的分割和视觉自然的背景虚化效果.     

基于颜色相似系数的虚拟人股肌分割

虚拟可视化人研究是虚拟人研究计划的初始阶段,而虚拟人可视化人研究的必备前提是快速、准确地进行彩色图像数据集的组织分割.引入一种足球机器人系统中快速目标定位的算法,在RGB颜色空间中,利用两个像素之间的颜色相似系数的计算结果,同时根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性.该方法省去了在其他针对彩色图像的分割方法中,颜色空间的转换过程,节约了大量计算时间,提高了图像分割过程的效率.实验结果证明,该方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉特性,特别适合于虚拟人计划中海量彩色尸体切片的组织分割.     

基于水平集的Chan-Vese模型的图像分割

本文针对基于水平集的图像分割技术,研究了Chan-Vese模型,实现了该模型的灰度图像分割算法,提出了彩色图像分割算法,通过具体的实验结果,总结了该算法的优势。     

属性论方法在图像分割中的应用研究

提出一种基于属性论的图像分割方法,首先将彩色图像转换到HSI颜色空间,然后根据定性映射原理建立HSI颜色空间的智能融合模型,通过像素点间的不同颜色分量的特征匹配实现对图像的分割,最后用MATLAB进行仿真实验,实验结果表明,所提出的定性映射颜色分割算法快速、有效、可靠.     

结合模糊C均值聚类和边缘检测算法的彩色图像分割

图像分割是计算机视觉的最核心技术之一,是图像处理到图像分析的关键步骤.深入研究了C均值聚类分割算法,该算法已广泛应用于彩色图像分割领域,在真实彩色图像分割中,由于C均值的初始化对分割效果有很大影响,故对C均值分割算法进行改进.然后引入边缘检测算法以及RGB彩色模型,对边缘检测算子Roberts、Sobel算子和Prewitt算子进行了研究,对Sobel算子进行改进,对模糊聚类算法的分割结果进行进一步处理,通过在合成图像上及大量真实自然彩色图像上进行实验,结果证明通过C均值聚类和边缘检测算法相结合,能够有效提高分割结果的准确性.最后对彩色图像分割技术将来的发展方向进行了展望.     

基于水平集和视觉显著性的植物病害叶片图像分割

为了提高植物病害叶片图像分割的准确性和效率,提出了一种基于水平集和视觉显著性的彩色图像分割方法.首先采用基于小波变换的显著性检测算法得到活动轮廓模型中曲线演化的初始位置,并构造一个基于显著区域的图像活动轮廓模型,再设计一个向量值图像的边界检测算子,引入到距离正则化水平集演化的改造中,以构造一个初始化轮廓更灵活,演化速度更快,目标分割更精确的新的水平集能量泛函.最后的实验对比表明,该方法具有较好的叶片病害部位分割效果.     

基于层级分割的颜色恒常性算法

颜色恒常性是指当照射物体表面的颜色光发生变化时,人们对该物体表面颜色的知觉仍然保持不变的视觉特性。灰度世界方法是一种常用的的颜色恒常方法,它假设客观世界中物体表面的平均反射比趋于灰色(灰度世界假设)。传统的灰度世界方法对整幅图像进行处理,然而并不是所有的图像都满足灰度世界假设。首先采用层级分割方法把图像分割成若干个片段,然后采用使用灰度世界方法处理各个片段,得到各个片段的估计结果;最后对这些估计结果进行聚类,得到最终结果。实验结果表明,该方法优于原始的灰度世界方法。与原始方法相比,平均误差降低至36.0%、中值误差降低至63.5%。本文所提出的算法优于目前领先的颜色恒常算法。     

基于色彩恒常理论的图像去雾技术

针对户外图像采集处理系统，讨论了1种有效的图像去雾方法。由于雾退化图像对比度较低，从图像增强角度入手，将雾的退化作用等效成景物的照度变化，根据色彩恒常理论，采用Frankle—McCann Retinex（FMR）算法进行图像去雾处理；结合人眼对亮度的指数视觉特性，采用软复位算法对其进行改进。仿真分析表明，改进后的算法可以有效增强雾退化图像的对比度，获得满意的视觉效果。     

灰关联空间中基于最大熵阈值的医学彩色图像分割算法

将灰关联理论引入彩色图像分割领域,提出一种在灰关联空间中面向医学彩色图像的最大熵阈值分割算法.通过对分辨系数和色彩影响因子的选取,避免了传统彩色图像分割中三维色彩信息的丢失现象,并使算法具备了一定的抗噪性能,分割的精度和实时性也获得了较大提高.实验结果证明了算法的有效性.     

基于形状特征分划分的树状区域匹配图像检索

提出了一种依据形状特征划分的树状区域匹配的图像检索算法,其思想是首先基于形状特征将图像发为若干给定浓度的树状关系区域,再结合所划分区域的结构关系及其颜色特征进行匹配检索。通过2个检索粗过滤条件,显著提高了检索响应速度,应用此算法,图像中对象的几何变换（移动、旋转、比例缩放）不会影响到查询结果,实验测试的结果表明,与一般的颜色直方图匹配算法相比,该算法大大提高了检索效率。     

基于相似度滤波算法的视网膜血管分割

在计算机辅助眼底图像视网膜血管分割中,基于匹配滤波算法的应用非常广泛.而传统匹配滤波器算法存在分割细小血管效果较差、噪声多以及视盘干扰等问题.本文提出一种相似度滤波算法的眼底图像视网膜血管分割方法.首先用多层阈值和水平集算法提取视盘干扰区域,利用高斯模糊去除视盘干扰区域.然后采用相似度滤波运算对去除视盘干扰的彩色眼底图像进行处理.最后,将余弦相似度图进行二值化后与余弦相似度加强图进行区域连通性判断,实现眼底图像视网膜血管分割.结果 表明,该算法能较好地分割细小血管以及去除视盘干扰,能更为准确地提取眼底图像视网膜血管.     

基于有限维线性模型的监督颜色回归恒常性算法

提出了一种监督颜色回归恒常性算法，可将某种光照条件下获得的颜色值转换到囊先确定的标准光照下的颜色值，该算法基于表面反射的有限维线性模型，利用多元线性回归方程的最小二乘法求解转换矩阵和修正矢量，给出了算法的基本思想和实验结果，同以前的算法相比，本算法应用条件几乎不受限制，且简洁有效。     

基于色彩通道融合的火焰图像分割

提出了基于色彩通道融合的回转窑火焰图像分割方法,由彩色火焰图像的红绿通道、红蓝通和绿蓝通道构成三幅新的图像,分别从中提取训练样本集,对三个神经网络进行训练,神经网络收敛后,各自对相应的图像进行分割,会得到三种不同的结果,采用均值、中值、模糊逻辑和神经网络四种方法将其进行融合,会得到很高的分割准确率,实验结果表明该方法是可行的。     

流域算法对血及骨髓涂片的彩色图像分割

为了开发血及骨髓涂片中血细胞自动分类及计算机辅助诊断系统,提出 了一个彩色流域算法,以完成对有核血细胞（胞核和胞浆）的分割和识别。通过彩色空间变换,有效地利用了图像中血细胞的颜色信息及先验知识,并且为了抑制过度分割,合理地对背景、成熟红细胞及有核细胞进行了标记,在彩色梯度图像上完成了基于淹没的流域算法,其中淹没过程通过多级循环队列数据结构完成,胞核和胞浆的分割正确率分别为91.9%和88.4%,研究结果表明,该算法对彩色血细胞图像的分割是有效的,它必将提高血细胞自动分类系统的性能。     

顾及梯度和彩色信息的高分辨率影像道路分割

针对高分辨率影像中道路灰度值分布不均,“同谱异物”现象难以用简单阈值分割,以及对不同传感器、不同分辨率影像提取效果不一样等问题,提出了一种顾及空间梯度信息和彩色信息的道路阈值分割方法。利用高分辨率影像的多种特征,将梯度值和灰度值进行