基于YCbCr颜色空间的不良图片检测研究

为了实时监测网页中的不良图片,提出一种以YCbCr颜色空间肤色检测为主,结合模板匹配、特定情景的识别实现对不良图片的快速检测,采取提高肤色检测正确率、消除背景区域及模板匹配等过程逐步明确其类别。通过选取网络图片进行实验,其中正常图片的识别率为90.3%,不良图片识别率为89.5%,表明该方法能应用于实际过滤系统中。     

基于YCbCr颜色空间的背景建模及运动目标检测

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中.首先在YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各个高斯模型进行比较,将前景运动区域(包括运动目标、投射阴影)从场景中提取出来;最后,采用局部二元图(Local Binary Pattern,LBP)来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空间几何特性优化运动目标检测结果.实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和运动目标,具有较高的实际应用价值.     

数字RGB与YCbCr颜色空间转换的精度

视频处理系统中为了提高处理效率,需要将数字RGB信号转换为数字YCbCr信号.文中提出由于芯片内部寄存器精度的原因,会引起原信号三基色之间的串扰问题;为满足视频处理需求,处理芯片中颜色空间转换寄存器至少要使用7个二进制位来表示色空间转换矩阵;为了彻底消除由精度引起的三色串扰问题,则处理芯片中颜色空间转换寄存器至少要使用9个二进制位来表示色空间转换矩阵.     

复杂背景下基于YCbCr颜色空间和Mini-Batch聚类的肤色检测

针对复杂背景下的人体彩色图像,提出了一种基于YCbCr颜色空间和Mini-Batch聚类的肤色检测算法.算法首先将目标图像转换到YCbCr颜色空间,并在Cb和Cr分量上进行统计建模,得出肤色阈值的高斯分布模型;然后采用Mini-Batch聚类算法在Cb和Cr分量上对肤色进行聚类分割,并对分割出的肤色区域进行面积过滤和区域归并,最终获得完整的肤色区域.仿真结果表明,相比传统算法,该算法对光照变化具有很好的鲁棒性,在背景复杂的人体图像中,能够得到较为完整、准确的肤色区域;同时该算法对大尺寸的图像具有较高处理效率.     

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颜色空间分割彩色图像的聚类算法

HSI色彩空间是从人的视觉系统出发,用色调（Hue）、色饱和度（Saturation或Chroma）和亮度（Intensity或Brightness）来描述色彩。本文提出了一种新的彩色图像分割方法,根据HSI颜色空间色调和亮度的二维直方图进行分割。     

基于多颜色空间贝叶斯决策的文本图像分割

为实现计算机对文本图像的自动分类和鉴别,对文本图像分割进行研究.建立基于贝叶斯决策的最小错误率文字分割模型. 利用最小二乘法估计模型参数最后在多颜色空间中选择最优分割阈值,取得了理想的图像分割效果.     

基于HLC颜色空间的彩色淋巴瘤病理图像自动分割

针对彩色淋巴瘤病理图像的特征,提出基于HLC颜色空间的自动分割方法．该方法首先进行颜色空间转换,将原始图像的RGB颜色空间转换到(Munsell)HLC颜色空间,然后根据NBS距离进行边缘跟踪,根据跟踪结果将图像划分成各个独立区域,最后再利用聚类方法对这些区域进行分类。     

基于HSV颜色空间与形态学的车辆目标分割算法

为了解决车辆目标边缘微弱且背景复杂而导致其难以准确分割的问题,提出了基于HSV颜色空间与形态学的车辆目标分割算法。首先,根据HSV空间内的色度、饱和度特征,构建颜色空间的改进模型,进行分量均衡化处理,达到图像增强的目的;然后根据颜色空间分量关系,对色度和饱和度进行线性运算,达到准确分割车辆,得到包含车辆在内的二值图像;最后,基于形态学颗粒分析,根据结构元素大小逼近目标大小的原则,实现目标特征提取,并完成车辆目标准确分割。验证算法分割结果。实验测试结果显示,与当前分割技术相比,本文算法拥有更高的准确率。     

融合RGB颜色空间的植物图像分割模型

针对植物图像分割中常见的受复杂背景影响、弱边界及连通性问题,提出一种改进的双凸模糊变分图像分割模型.该模型首先通过RGB颜色空间模型将彩色植物图像划分为两个部分,令植物图像中的目标对象保持原来的颜色,其他部分则设置为与目标对象差异较大的颜色背景,并以提取出的目标对象轮廓作为初始轮廓;其次,使用log边缘检测算子提高对噪声的稳健性,并对植物图像进行图像增强处理;最后在双凸模糊变分模型的基础上提出了一种新的变分分割模型.实验结果表明,该方法把平均JS值提高到95. 68%,实现对莲座植物图像中目标对象边缘轮廓的准确提取,有效解决了受复杂背景影响和像素间的连通性问题.     

基于立体视觉系统的手势分割算法研究

手势分割是保障人机交互过程得以准确高效实现的重要步骤之一,但在分割的过程中,常常会受到类肤色背景等因素的外在干扰,使得分割操作出现欠分割的情况。针对此问题,采用OptiTrackTMDPC640/30立体视觉系统,引入深度图像来指导分割,并针对原有的三维OTSU算法在进行分割时存有大量冗杂的运算,计算量过大的问题,简化其主函数的运算,即对其主变量w_0和w_1进行递推处理,使得每次计算离散度矩阵的迹时无需从起始位置开始,只需从上一次递推初始处开始即可,有效地减少了三重循环的次数。实验结果表明,该算法比基于YCr Cb颜色空间分割和Grabcut分割法在处理有类肤色背景干扰时更为有效,且与原有的OTSU算法相比,算法执行效率得以提高。     

基于模糊颜色提取的彩色图像分割

为了对彩色图像进行有效分割,提出了一种基于模糊颜色提取的新型彩色图像分割算法,这种算法可以有效的进行区域分割.首先,提出了一种模糊颜色提取方法,然后介绍了该算法,算法经过迭代可以选择典型的种子颜色来提取颜色分量,最后应用区域生长法可以确保所需区域的完整连通性.区别于现有的图像分割方法,本方法是将相同的像素分成几个模糊集,分割成功率提高10%左右.实验结果表明该算法可以合理分割出所需区域,避免冗余,并且具有较好的噪声抑制力和鲁棒性.     

基于Ohta和RGB颜色空间牛胴体背长肌的分割

提出了一种在Ohta和RGB颜色空间下牛肉胴体眼肌切面中背长肌的分割方法．在合适的光照条件下用CCD摄像头采集以黑色平板为背景的60幅眼肌切面RGB图像,根据R分量的灰度直方图,利用最大方差自动取阈值法（Ostu）去除黑色背景后用中值滤波平滑图像;将预处理后的图像转换到Ohta颜色空间对I3分量用Ostu分割肌肉像素,填充空洞后提取RGB图像对G分量用Ostu进一步去除背长肌和赘肉组织之间的连接,再进行空洞填充、面积阈值分割、数学形态学腐蚀和膨胀运算即可获得背长肌图像,分割的背长肌与人工勾划的背长肌的匹配度为92．36％～99．57％,处理时间在400ms以内．结果表明,结合使用两种颜色空间可以准确、快速地把背长肌从眼肌切面中分割出来．     

仿人机器人视觉颜色空间的图像分割算法

提出了一种新颖的图像分割算法,用于提高仿人机器人足球比赛中机器人获取的颜色质最.为了使仿人机器人快速获得颜色图像,采用HSI颜色空间,并对现有算法进行了改进,根据每个像素点HSI 3值中有关J值的公式对当前像素的主要特征进行判断,采用了模糊K均值聚类的方法进行图像分割.根据每个像素点S值的分布,动态地决定当前选用的是H值还是I值,这样就能够有效地消除HSI模型的不足,使得机器人的视觉能够适应复杂的比赛环境.实验结果表明所提方法有效.     

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。     

基于颜色相似系数的彩色图像分割方法

基于两种像素之间颜色相似系数的计算,根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性·计算在RGB颜色空间进行,省去了其他分割方法中的颜色空间转换过程·为提高图像分割过程的效率,采用了改进的区域生长法实现整个彩色图像的分割·实验结果表明,本方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉感知特性,适合于不同的应用目的·     

基于视觉颜色聚类的彩色图像分割

根据视觉的颜色聚类特性，提出一种图像分割算法．根据从色彩空间(RGB)到(HLC)的变换公式和NBS颜色距离的概念，首先将彩色图像量化为256或更少量化级，而不使图像质量降低；然后依据NBS颜色距离的概念将色彩分类；最后，根据某种规则将颜色区域进行分块，并删除小的颜色块．给出了静物图像和自然景物图像的实验结果。     

智能空间下基于手势识别的人机交互

在智能空间框架下,提出了基于手势识别的人机交互。在基于手势识别的人机交互设计中,采用掩膜平滑滤波方法去除噪声。在HIS色彩空间中,通过非参数化的颜色直方图取得肤色范围,然后应用肤色阀值和面积几何特征对目标手势进行提取,最后通过最小欧氏距离分类方法进行模式识别得到用户的命令。经实验验证取得了良好的效果。