基于带通滤波和绿色因子的绿色识别方法

为识别大田作物长势监控图像中的绿色植物,提出了一种基于带通滤波和绿色因子的绿色植物识别方法.首先将自然光条件下采集的大田作物长势监控图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并通过基于HSV的带通滤波器去掉RGB图像中的大部分背景;然后将处理过的RGB图像进行归一化,并利用ExG实现绿色植物的识别.实验结果表明,本方法能够正确识别大田作物长势监控图像中的绿色植物,能够较好地克服野外大田拍摄环境造成的识别难题.     

基于数据挖掘聚类分析的图像分割的研究和应用

目的探究基于聚类分析k-means算法的图像分割以及在遥感图像中的应用。方法首先研究聚类分析算法,其次基于RGB和HSV颜色空间下通过软件编程实现算法,最后应用于遥感图像。结果与结论优点是可以比较好地实现遥感图像分割的效果,HSV颜色空间下的图像分割效果较好;缺点是由于算法自身的限制,只能达到局部最优,便利性较差。     

VB中RGB颜色模型与HSV颜色模型转换的实现

RGB颜色模型和HSV颜色模型是目前比较流行的颜色模型，本文在简要介绍两种模型的基础上，给出了应用VB程序实现的两种模型之间的相互转换。     

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。     

基于色彩空间和小波分析的多聚焦彩色图像融合

分别基于RGB、HSV和YIQ三种色彩空间,对多聚焦彩色图像融合进行了大量的研究.在实验中,基于RGB色彩空间时,将图像分解为R分量,G分量,B分量,分别在各个颜色分量上进行小波分解,然后在小波变换域上对所有图像的各个颜色分量的小波分解系数运用加权平均的融合规则,最后做小波反变换得到融合图像.而基于HSV或YIQ色彩空...     

基于颜色特征相似性度量的包装图配色检索研究

色彩是包装设计中重要的设计元素，为了提供更多的包装案例配色参考，本课题提出了基于颜色特征的包装配色检索研究。选择HSV颜色空间量化图像，采用颜色特征直方图法提取图像特征和图像相似性度量。建立8种色彩情感图像资源库，采用基于PCA方法实现色彩情感图像库的分类判别。实验中根据输入的关键图，进行分析判断，并从图像库中输出相同色彩情感的图像，实验结果表明本文提出的方法能获得较准确的结果。     

基于彩色图像分割的路标检测算法研究

针对交通标志检测问题,首先比较了RGB,HSV,Lab颜色空间中进行颜色分割的优缺点,并提出了基于Lab颜色空间进行交通路标定位的方法,然后对HSV空间阈值分割、Lab空间阈值分割、Lab空间聚类分割的效果进行了分析与比较,证明了Lab空间阈值分割的效果较好,最后结合交通标志的颜色信息,采用Hough变换方法定位出圆形路标,采用最优拐角检测方法定位出三角形和矩形路标。实验结果证明,该方法能准确定位出交通标志。     

基于视频的火灾监控关键技术研究

本文研究的主要内容是对火焰视频进行检测,寻找出火焰区域.设计上选用RGB色彩空间和HSV色彩空间对视频进行火焰区域检测,同时针对火焰颜色、形态以及动态特性给出了图像处理和识别的算法.通过多次实验证实本文结合RGB与HSV的思路对火焰检测有一个良好的效果.     

非真实感水彩画仿真中颜色模型的研究

在非真实感水彩画仿真中,颜色模型的选取对整个水彩画的仿真效果起到了重要作用。根据对多种颜色模型特点的研究及水彩画仿真过程中主要特点的研究,实验结果证明选取在RGB和HSV颜色模型内进行仿真,使水彩画边缘暗色化、颜料扩散、流动图案以及纸张纹理等特征达到了更理想的效果。     

图像校正中颜色模型的选取方法

在全景图像的拼接中，各子图间颜色不匹配会严重影响全景图像的效果，甚至会产生错误的拼接。选取一种基于统计学的图像颜色校正方法，然后对各种不同失真情况的图像分别在RGB、YUV、HSV几个颜色模型中进行图像颜色校正，并对比所得的实验结果；讨论了针对不同的失真情况，如何选取合适的颜色模型，使图像校正取得更好的效果。结果表明选取合适的颜色空间校正图像，可以显著地提高所生成全景图像的质量。     

几种常用的肤色检测颜色空间

本文主要介绍了一种常用的肤色检测方法即肤色区域边界固定法,同时介绍了利用该方法进行肤色检测的几种常用的肤色检测颜色空间如RGB、YCbCr以及HSV颜色空间,并在这几个颜色空间中对在Internet上获取的200个光照均匀的肤色块进行肤色检测,统计出在每个颜色空间中肤色检测的正确率并对实验结果做出分析。最终的实验结果表明,在所取图片的光照比较均匀的条件下,HSV颜色空间的肤色检测效果最佳,YCbCr颜色空间次之,RGB颜色空间最差。     

基于差分与对称性检测相结合的车标定位方法

提出了基于边缘颜色均值对的车牌定位算法,此方法充分利用车牌的底色与车牌字符颜色的固定搭配,在RGB颜色空间中求取相邻像素的RGB各分量的均值,然后转换到HSV颜色空间,如果出现符合颜色搭配的则认为是车牌可能在的区域．该方法既能保证尽可能多地提取出车牌区域像素,又极大地清除非车牌区域像素,使后续处理得到一定程度的简化．在此基础上利用车牌与车标的位置关系进行车头定位,并结合差分及对称性检测进行车标的精定位．     

足球机器人视觉子系统的改进

简要概括了YSU足球机器人系统的视觉结构框架,对视觉系统的关键技术进行了详细介绍,通过几何矫正,克服了成像系统本身存在的图像形变问题.为了提高足球机器人图像处理的速度与精度,在分析了RGB彩色空间模型的优缺点后,提出采用HSV彩色空间模型进行图像处理,并根据足球机器人比赛的实际情况对HSV彩色空间模型做了相应改进.此外提出了一种基于连续图像相关性的顺序网格和种子填充相结合的目标搜索方法.     

基于HSV和MB_LBP特征的级联Adaboost车牌检测算法

车牌检测作为车牌识别系统中的重要环节,直接影响着车牌识别的准确度.为提高车牌的检测率和检测速度,提出了一种基于HSV颜色模型和多分块局部二值模式(MB_LBP)特征的级联Adaboost车牌检测方法.首先将车牌图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,统计蓝色像素占车牌总像素的比例,来构建第一层强分类器;其次对车牌字符样本提取MB_LBP特征,利用Adaboost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用Cascade结构检测法形成一种新的车牌检测算法.实验表明,本文算法有效的提高了车牌检测率和检测速度.     

水面航行体对舰船目标的图像检测方法

针对水面航行体在近岸水域条件下对舰船目标进行实时光学检测时,易受到光照、相似颜色背景和海面波浪反射等干扰的问题,提出了基于改进视觉注意模型的舰船目标检测方法,采用小波变换方法提取图像的低频、高频特征,将任务水域图像从RGB颜色空间转化到HSV颜色空间来提取图像的色调、饱和度和明度特征,应用高斯金字塔、归一化算子等图像处理方法融合了各类特征.仿真结果表明,提出的舰船目标检测方法能够准确地实现复杂背景条件的舰船目标检测,具有良好的抗干扰能力.      

视频图像车牌颜色辨别方法

在实际应用环境的视频图像中,车牌颜色极易受到天气、光照、粉尘、车牌污垢等的影响．传统的车牌颜色辨别方法主要是通过判断车牌颜色分量的阈值来实现的．在视频图像中,由于车牌颜色变化大,很难找到恰当的阈值,因而传统的车牌颜色辨别方法已不具有普遍的适用性．针对这个问题,该文提出了一种全新的基于AdaBoost算法的车牌颜色辨别方法,通过提取车牌字符和背景在RGB和HSV空间的颜色特征,训练出AdaBoost分类器,从而对车牌颜色进行判断．实践证明,该方法不仅可以很好地判断出视频图像车牌的颜色,对于一些非车牌区域的排除也可以达到很好的效果,     

改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法

针对传统贝叶斯模型算法对图像显著区域检测精度需要进一步提高的问题,提出一种改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法。首先,利用流行排序算法对图像进行前景提取,提取的前景区域作为贝叶斯模型的先验概率;其次,利用颜色增强的Harris角点检测算法检测图像在RGB,HSV,CIELab 3个颜色空间中的特征点,分别构造RGB,HSV,CIELab空间的凸包,求取3个颜色空间下的凸包的交集;再次,通过贝叶斯模型根据先验概率、凸包与颜色直方图结合得到的观测似然概率计算获得显著性区域图;最后,将新算法在两大公开数据集MSRA和ECSSD中进行测试。结果表明,新算法能够有效抑制背景噪声,完整检出显著区域,F-measure值在MSRA和ECSSD数据库中的测试结果分别为0.87和0.71,准确率-召回率曲线在复杂图像数据库高于传统经典算法。新算法改进了传统经典算法的检测效果,进一步提高了显著图检测的准确性。     

数字仪表彩色图像分割方法

针对石英晶体振荡器在计量检定中对数字仪表高精度识别的要求,通过对多种图像分割技术的比较研究,提出一种在HSV颜色空间进行彩色图像分割的方法,首先将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间并进行色彩预处理,然后根据选定的参考颜色计算各像素色差,得到色差直方图,通过色差直方图确定色差阈值,最后通过色差阈值对彩色图像进行分割。该方法对一些老化的数码管比较有效,对面板存在部分反光的仪器有较好的拟制作用,在实际应用中取得了满意的彩色图像分割效果。     

基于HSV和HE的复制粘贴篡改检测算法

针对块匹配检测算法不能准确提取图像面积较小区域、自然相似区域以及平滑区域特征的问题,提出一种基于HSV(hue,saturation,value)颜色空间和直方图均衡化算法的复制粘贴篡改精确检测与定位的方法。将待测图像从RGB(red,green,blue)颜色空间转换到HSV颜色空间,并通过直方图均衡化算法对图像HSV颜色空间的V通道进行特征增强;提取基于圆谐波变换的特征构建特征向量;使用最近邻搜索算法对构建的特征向量进行快速随机搜索得到稠密的偏移场;采用稠密线性拟合的方法滤除错误匹配,并通过形态学操作标识定位出篡改区域。实验结果表明,所提方法能够有效降低面积较小区域、自然相似区域和平滑区域的误检与漏检像素,从而提升检测结果并准确定位出图像的篡改区域。     

基于RGB模型脱绒棉种质量与颜色特征的相关性分析

为了得到脱绒棉种质量与其表面颜色特征之间的关系,采用CASIO数码相机拍照,利用图像处理技术提取脱绒棉种表面颜色特征,并严格按照GB/T3543.4-1995进行发芽试验,采用线性回归和逐步回归的分析方法,探讨了RGB颜色模型下脱绒棉种颜色特征与发芽势、发芽率之间的相关性。结果表明:多个颜色特征参数与脱绒棉种质量存在显著相关性。该研究为基于RGB颜色模型对脱绒棉种实施快速、有效的分选提供了理论依据。