基于图像直方图的一维不变矩研究

由于基准图与实测图之间存在灰度变化，基于灰度不变矩的匹配方法不能满足实际匹配的要求。图像灰度变化时，对应的直方图基本形状保持不变，据此定义了基于直方图的一不变矩，并提出基于直方图不变矩的匹配方法，由于直方图不变矩是基于一维矩的定义，运算时间大大减少。     

一种基于直方图匹配的颜色校正方法

本文提出了一种基于直方图匹配的颜色校正方法,其基本思想是在目标图像和源图像的直方图间建立像素的映射关系,与一维直方图匹配不同,通过对三维空间的连续采样,建立起类似一维的匹配函数,而又完全满足三维直方图的特性,并最终实现对颜色图像的校正,实验结果表明了算法的有效性。     

基于区域直方图统计的灰度图像色彩传递方法

应用直方图统计法描述图像的区域纹理,提出基于区域直方图纹理描述的灰度图像色彩传递处理方法.为待彩色化处理的灰度图像选定适当的参考图像,并在去相关的对立色空间对两幅图像的亮度通道作线性变换.用直方图统计法描述的像素邻域纹理特征进行图像间的像素匹配,将匹配性最佳的参考图像像素的颜色值传递给相应灰度图像像素的颜色通道,将色彩传递结果图像转换回RGB空间显示.实验结果表明:该方法能够提高像素匹配的准确性,获得色彩自然感优于常规色彩传递方法的彩色化图像;该方法运算量较小,便于实际应用.     

基于灰度直方图的加权模板匹配法在摄像机标定中的应用

采用基于灰度直方图的加权模板匹配法实现摄像机的标定.首先以一个游标卡尺作为目标采集图像,此采集图像作为后续分析的同时用于模板的多处提取;提取的每个模板都将用于后续的模板匹配来提取目标区域(Region of Interest,ROI);匹配所获得的所有目标区域二值化后并旋转90°,以提取其水平方向的灰度直方图;所获得灰度直方图经过优化获得单一峰值后用于获取测量精度;最终标定出的测量精度是由所获得的所有测量精度值进行可信区间的加权平均决定的.本文所采用的加权模板匹配方法不仅降低了单一模板匹配的风险,而且充分利用了具有相似纹理这一有利信息,实验结果表明,提出的方法可以达到工程要求的亚像素级别误差,由此说明该方法在摄像机标定的应用中是行之有效的.     

基于图像直方图的一维不变矩研究

由于基准日与实测图之间存在灰度变化，基于灰度不变矩的匹配方法不能满足实际匹配的要求．图像灰度变化时，对应的直方图基本形状保持不变．据此定义了基于直方围的一维不变矩，并提出基于直方图不变矩的匹配方法．由于直方图不变矩是基于一维矩的定义，运算时间大大减少．     

基于分块主颜色的图像检索方法研究与实现

颜色直方图法是基于内容的图像检索系统通常采用的方法.提出了一种基于分块主颜色的检索方法,克服了颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的缺陷,将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中,降低了算法复杂度,提高了计算效率和对图像相似度判断的准确率,从而提高了图像检索的效率.据此实现的图像检索系统的运行结果表明,该方法的查准率和查全率比颜色直方图法有明显提高.     

基于模板匹配的轨道基桩识别研究

为了克服铁路建设中人工检测的局限,在满足测量精度的条件下,利用图像处理方法,对基桩进行在线识别.由CCD采集基桩的图像,对基桩图像先进行直方图均衡,再用模板匹配法对其进行识别.在实验中,对用直方图均衡处理和其他图像预处理的方法进行了比较.结果表明,用模板匹配法能将经直方图均衡过的图像中的轨道基桩有效地识别出来,且识别精度高、速度快,可以满足铁轨在日常铺设时的测量要求.     

直方图处理在图像空间域增强处理中的应用

图像的灰度级变换增强是图像增强处理技术中一种直接的基于空间域的处理方法。主要研究了将灰度图像的灰度级数用直方图来表示,在MATLAB平台中,通过编程研究了直方图均衡化和直方图规定化算法,使直方图分布均匀,达到图像的增强。     

一种基于直方图的双阈值茄子图像分割方法

论文提出了一种基于直方图的双阈值茄子图像分割方法,考虑到茄子图像的实际特点,找到了R、G、B分量的一个合适的线性组合,并将其直方图化,根据直方图图像确定分割的阈值,试验证明,该方法简单实用,作为机器人视觉系统的一部分其实时性显得尤其有意义.     

基于直方图匹配的图像抖动消除算法

基于图像差分算法的运动目标检测中,固定好的摄像头在受到重型车辆驶过、强风等因素影响下,所拍摄到的图像仍会出现抖动,而图像抖动对提取图像中的运动目标干扰非常大。本文设计了一种基于预先划定一个或多个目标匹配区域的颜色直方图匹配算法,通过分析和比较抖动前后两幅图像目标区域和候选区域颜色直方图的相似度,找到最优匹配块并得到对应块运动位移,从而求出两幅图像的绝对运动位移,最后消除干扰位移。实验结果表明,该算法鲁棒性好,能够准确消除抖动位移给运动目标检测带来的干扰。