基于颜色的目标跟踪系统在机器人中的应用

在机器人视觉技术中,准确跟踪目标的关键是对目标特征的提取和对目标进行图像分割。本文在对比各色彩空间模型的基础上,选择了HSI作为分割图像模型,将色调参数H作为主要参数,同时为了提高在不同光照条件下识别的准确度,结合人的瞳孔对不同光强的反映原理,根据亮度I的值动态地调整第二参数饱和度S的值。并且在图像的融合过程中,运用游程编码技术,计算出目标的重心坐标和面积,为机器人的路径规划提供了原始数据。     

基于视觉注意机制的视频监控中海上舰船目标检测

当天空、海面和岸上建筑等自然背景比较复杂时,容易干扰视觉注意的对象,而影响舰船目标的检测。本文提出了一种改进的视觉注意模型来检测海上舰船目标,首先利用小波变换获得舰船目标图像的高频特征和低频特征;然后利用改进的Top-hat滤波器抑制云雾和较强的海杂波,采用改进的Gabor滤波器得到方向特征,采用离散矩变换（DMT,discrete moment transform）得到边缘纹理特征;同时将图像进行色彩空间转换,由HSI（Hue-Saturation-Intensity）空间提取图像亮度、色调和饱和度来构成运动特征和颜色特征;最后将各特征图通过加权线性融合得到兴趣图,通过自适应阈值分割出舰船目标区域。实验证明该舰船目标检测算法具有较好的检测效果。     

基于HSI颜色空间的绝缘子图像的分割

针对绝缘子图像,根据其颜色特性,得出HSI颜色空间满足图像分割的要求;并对色调分量所具有的特点,提出了色调直方图折叠法,可以有效减少对背景的误分割。分割方法上选取最大类间方差法的阈值分割。对于单个色调或饱和度分量图像分割结果中的不足,提出将两者的分割结果求交集,经形态学处理后得到的分割结果,为后续的绝缘子故障判断提供了依据。     

基于Unit-Linking PCNN和HSI空间的彩色图像分割方法

提出了一种基于Unit-Linking PCNN和HSI空间的彩色图像分割新方法.在RGB空间中,由于R,G,B分量之间有很高的相关性,直接利用这些分量不能得到所需的效果.在提出的算法中,彩色图像首先被转化到HSI颜色空间,图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(I分量).对彩色通道采用基于Unit-Link-ing PCNN的分割算法进行分割,对亮度通道采用最大类间方差阈值算法进行分割,然后将分割后的结果用大概率合并的方法进行组合,得到最终分割结果.试验结果表明,这种方法具有很好的彩色图像分割效果.     

H SI色彩空间的彩色图像小波域直方图均衡算法

彩色图像增强是一种应用广泛的图像处理技术。针对传统方法通常会导致增强后的图像出现色调变化与噪声放大的问题,提出一种改进的彩色图像直方图均衡算法。首先,将彩色图像转换到HSI颜色空间,对其中的亮度分量进行3层小波分解;然后,对低频分量进行直方图均衡处理,通过小波重构与色彩空间转换得到输出图像。实验结果表明,该算法增强的彩色图像不仅保持了原图像色调,还明显提高了抑制噪声的性能。将该算法用于彩色图像对比度增强能够取得较为理想的视觉效果。     

基于人眼视觉特性的Curvelet域低照度图像增强

针对低照度下图像降质严重的问题,提出了一种基于人眼视觉特性和Curvelet变换的低照度图像增强算法。首先将低照度图像转换至"色调-饱和度-亮度"(HSI)颜色空间,在Curvelet域中分解亮度参量得到不同尺度、不同方向的子带分量,以此构建人眼视觉模型;然后利用模型的亮度遮蔽特性和亮度-对比度遮蔽特性对高频分量进行非线性增强,同时对低频分量进行非线性拉伸;最后通过Curvelet逆变换重构亮度参量,结合原始图像的色度和饱和度分量将图像转换至原色彩空间,得到增强后的低照度图像。实验结果表明,该算法可以有效提升低照度图像的对比度和亮度,保持图像的细节信息,抑制图像噪声。     

结合HSI变换与双通道脉冲发放皮层的彩色多聚焦图像融合

结合非下采样剪切波变换(NSST)和改进的拉普拉斯能量和以及双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM),提出一种新的彩色多聚焦图像融合算法.首先对源图像进行HSI彩色空间变换获得色调、饱和度和亮度分量,对源图像亮度分量采用NSST进行分解,获取相对应的高低频分解系数;然后低频分量系数依据改进的拉普拉斯能量和规则进行筛选,高频分量系数采用DCSCM进行融合,经过NSST逆变换获取亮度信息的融合分量;最后利用源图像与亮度分量的欧式距离关系实现色调与饱和度分量进行的分配,通过HSI逆变换获得最终的融合结果.实验结果表明,算法取得了较好的视觉效果并且在互信息、结构相似度、边缘保留度等客观评价指标中具有优势.     

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。     

小波域彩色图像的混合噪声抑制算法

图像噪声抑制是数字图像复原预处理中的重要环节。针对传统方法处理混合噪声出现的色调变化问题,同时为进一步提高图像去噪效果,本文提出一种改进的维纳滤波算法。在HSI色彩空间中对输入彩色图像的亮度分量进行小波分解,然后选取以图像低频分量当前像素为中心的不同模板邻域方差最小的模板,计算出模板内像素值相对于中心位置基于欧氏距离加权的均值作为输出图像相应位置的模板中心像素值。实验结果表明,该算法不仅能够使处理后的彩色图像保持原始图像的色调,还进一步提高了对图像中噪声的抑制效果。     

改进的色彩结构码彩色分割算法在数字化虚拟人研究中的应用

对色彩结构码（CSC）算法做了改进,将图像边界信息结合进CSC算法的连接过程,并以色度、饱和度、亮度（HSV）色彩模型为基础确定色彩差别．通过设定颜色差别和边界梯度的容忍闽值控制分割的深度．实验用中国虚拟人（VCH）和虚拟人计划（VHP）数据集的彩色切片图像进行分割．结果表明,分割结果比原算法更准确,而且克服了原算法因分割结果对容忍阈值非常敏感而难于取得合适的容忍闽值的缺点．     

基于投影法的图像检索

全局颜色直方图无法体现图像颜色的空间分布情况,为了克服这一缺陷,提出了利用投影法进行图像检索的算法.利用HSI颜色模型,把图像的色调、饱和度和亮度分量分别在水平和垂直两个方向上投影,得到6个投影直方图.色调和饱和度的投影直方图反映了颜色的空间分布,而亮度的投影直方图则体现了图像的形状.然后,使用这6个投影直方图的前三阶中心矩作为特征,计算图像间的距离.实验结果表明,该算法检索速度快,具有较高的查全率和查准率.     

基于颜色特征的油茶叶片病斑分割研究

油茶叶片病斑分割是提高油茶病害图像识别准确率的前提。根据油茶炭疽病、软腐病和煤污病等主要病害的症状特征,提出了基于超绿特征的油茶叶片病斑检测方法。对比分析了HSI、YCbCr和Lab颜色模型的各个颜色分量以及超绿特征对油茶叶片病斑分割性能的影响。对于炭疽病和软腐病,超绿特征的单阈值分割性能最好,色度a的分割性能较好,色差Cb和色差Cr的分割性能稍差,色调H的分割性能最差,其Ⅰ型错误率很高。对于煤污病,亮度L的分割效果最好,亮度Y的分割效果次之。试验结果表明,超绿特征对于三种典型油茶病害图像的综合分割性能较高,具有较低的Ⅰ型错误率和Ⅱ型错误率,其平均检测精度达到81.69%以上,可以降低因叶柄和叶脉影响而产生的分割错误。     

一种MPEG压缩视频的快速视频分割方法

针对越来越多的视频数据以压缩形式存在的现状,提出一种MPEG（移动图像专家组）压缩视频的快速镜头边界检测算法,利用DC（直流分量）序列计算HSV（色调、饱和度和亮度）颜色空间的直方图差,通过二次处理去除由闪光灯和渐变过程不连续引起的错误分割,使误检率大大下降,该算法对双阈值比较方法进行了改进,能更好地检测出包含停顿的镜头渐变。     

基于HSI空间的实时分级视频检索系统

提出并实现了一种基于HSI颜色空间的视频实时分级快速检索系统．首先采用亮度，累积直方图对视频序列进行粗检索和筛选，再利用色调H和饱和度5的分块二次空间划分直方图进行精检索，实现整个检索过程．实验表明，本系统速度快，误检、漏检率低，可应用在视频切换、视频资料检索、视频监控及视频点播等方面。     

基于多通道均衡化的水下彩色图像增强算法

针对水下环境存在的颜色衰减和散射效应导致水下图像颜色严重失真的问题,提出一种多通道均衡化的水下图像增强算法.首先,对原始图像在对数域上进行归一化处理后转换到HSI(色调-饱和度-亮度)颜色空间;然后,对亮度分量利用McCann Retinex算法在四个方向(纵横)进行比较、实现增强,并根据图像全局亮度信息进行照度增强;最后,将图像重新转换到RGB(红-绿-蓝)空间,计算各通道的累积分布函数,对密集部分进行拉伸处理,达到颜色均衡的效果.针对多幅水下彩色图像进行增强对比实验,结果表明:通过该方法得到的增强图像颜色失真程度减弱,图像对比度和清晰度显著提高,色彩更加鲜艳;该算法在改善水下图像照度信息的同时,保留了饱和度和色度信息,解决了水下图像增强的颜色失真问题,使水下图像具有较高的对比度和清晰度.     

基于颜色和区域运动目标识别的研究

针对全自主足球机器人目标识别受光强变化的影响,实时性、准确性和鲁棒性存在的不足,提出了一种基于动态窗口HSI(H色度、S饱和度、I亮度)色彩空间模型的阈值向量位与及区域合并算法,并通过动态窗口减小搜索范围加快分割速度,实测目标识别的平均运行时间约26 ms;另外,根据目标的矩不变及卡尔曼滤波的方法,提高了跟踪目标的准确性和鲁棒性,实验结果表明,目标跟踪准确率约99.3%,使整套系统具有很高的实时性和很好的识别效果.     

基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割

彩色图像分割一直是彩色图像处理与分析中最为困难的不可缺少的步骤,针对图像分割质量直接在很大程度上影响了图像后期分析的效果,提出了一种基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割方法.该方法在HSI颜色空间用最优阈值方法进行阈值分割,在LAB颜色空间采用基于K均值聚类图像分割,然后将两次分割结果进行区域合并,最后进行加窗滤波...     

基于HSI彩色空间的加权中值滤波算法

提出一种基于HSI彩色空间的加权中值滤波算法,该算法依据人眼对颜色的感知特性,结合颜色的亮度信息和色度信息,并且保持了DDF（The Directional-Distance Filters）滤波器的优点。算法根据彩色图像中颜色的亮度来修改亮度和色度的权值,调整滤波器的输出,在保持图像颜色细节方面比以往的各种矢量中值滤波算法都有一定的提高,更加符合人眼对于颜色的感知特点。     

基于HSI颜色空间暗通道的亮度保真去雾方法

图像块和像素先验是实现图像去雾的两类重要策略，但图像去雾后往往会出现亮度损失、过饱和或颜色失真等现象。本文提出了一种基于HSI颜色空间暗通道的亮度保真去雾方法，将RGB颜色空间中传统暗通道模型拓展到HSI颜色空间，以图像亮度、饱和度、颜色浓度和亮度变化构造融合图像块和像素两种先验策略的暗通道模型。通过引入颜色浓度、亮度变化与透射率的两个线性关系，构造出透射率、颜色浓度、亮度变化的方程组，增加了物理散射成像模型参数的可靠性，提高了图像透射率的精度。此外，人造和自然雾天图像去雾实验结果表明，本文方法不但保持了传统暗通道去雾的原有优势，同时也实现了对亮度和饱和度的保真，使复原结果更加逼近真实场景，也更加符合视觉感知。     

基于半监督离散度的土壤彩色图像阴影检测

[目的]由于光照及土壤心土自然断口凹凸的影响,机器视觉采集终端获取的土壤图像中存在阴影,为避免对后续土种识别造成干扰,研究对土壤图像进行阴影检测的方法.[方法]通过对土壤彩色图像HSI颜色空间阴影与非阴影分析,发现阴影与非阴影分别在色调(H)和亮度(I)分量具有一定的分离特性;首先,为了增大分离特性用于土壤图像阴影检测...