融合彩色模型空间的非线性低照度图像增强

低照度图像存在图像整体亮度偏低、亮度不均匀、色彩饱和度过高、图像模糊等问题,针对此类问题,提出了一种融合彩色模型空间的低照度图像增强算法。在该算法中,将图像的亮度增强与图像色彩恢复转换至不同的彩色模型空间分别进行处理:在RGB彩色模型空间中,首先对图像的高灰度级进行预处理,随后进行滤波处理,最后再用三分量增强函数对图像进行亮度恢复;在HSV彩色模型空间中,利用非线性色彩饱和度校正函数与亮度增强函数进行图像的色彩恢复,最后将两个空间中的处理结果进行加权融合。最终的对比实验结果表明,该方法在避免图像出现过度增强、色彩恢复与图像照度增强方面有着良好的效果,所处理的图像符合人眼视觉特性。     

C.I.颜料红254分散体制备及其在彩色滤光片中的应用

采用吡咯并吡咯二酮类C.I.颜料红254,以聚苯乙烯-聚丙烯酸二嵌段共聚物(PS-PAA)作为分散树脂,同时添加改性硅表面活性剂,在有机溶剂中搅拌、研磨分散.同时研究了球料比(质量比)、研磨时间对其分散效果的影响.结果表明:当球料比为1～1.2:1,研磨时间为4 h时,可得到平均粒径小于100 nm、粒度分布较窄的颜料分散体系.并采用激光动态散射法、扫描电镜、透射电镜、分光光度计对实验结果进行了表征.     

彩色多普勒超声在甲状腺肿瘤良恶性鉴别诊断中应用的价值

研究彩色多普勒超声在甲状腺肿瘤良恶性鉴别诊断中应用的价值。回顾性分析2014年1月~2015年4月到就诊的76例甲状腺肿瘤患者临床资料,采用彩色多普勒超声仪鉴别甲状腺肿瘤良恶性,并将诊断结果与病个诊断相比,计算诊断符合率。98个甲状腺结节中,良性76个,恶性22个。76个良性甲状腺结节中,多结节59、单结节17;有包膜15,有声晕23,颈部淋巴结3个。22个恶性甲状腺结节中,多结节17,单结节5;有包膜9,有声晕7,颈部淋巴结5个。总体诊断符合率87.76%,误诊率12.24%,灵敏度81.82%,特异度89.47%。彩色多普勒超声在甲状腺肿瘤良恶性鉴别诊断中有一定意义,应该结合血流分布、内部回声、淋巴结肿大特征、钙化情况综合分析。     

基于色差梯度的彩色边缘检测方法

彩色图像有亮度、色调和饱和度的信息.为了充分利用彩色图像丰富的信息,在L*a*b*颜色空间中.利用色差梯度算子对彩色图像进行边缘检测.该方法能检测出更符合视觉特性的彩色边缘.实验结果证明了这种方法是有效的,优于基于灰度的边缘检测方法.     

基于响尾蛇双模式细胞机理的可见光/红外图像彩色融合技术的优势和前景展望

为了使观测者作为信息处理链上的最后一环,能得到符合视觉颜色感知的图像融合结果,将图像融合技术的突破重点放在视觉模型神经动力学应用的基础上,以及对响尾蛇双模式细胞机理开展研究.使用视觉模型中普遍存在的ON-中心/OFF-环绕、OFF-中心/ON-环绕对抗结构构建融合系统,并取得了良好的视觉效果.综述应用响尾蛇双模式细胞机理构造符合人类颜色视觉的图像彩色融合技术的突出优势和前景展望,简介已开展的部分工作及取得的新进展.     

TSR-1型微型足球机器人视觉系统的研究

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HSI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HSI彩色空间模型做了相应的改进。此外，在综合分析常用的目标搜索方法基础上，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，通过在微型足球机器人视觉系统上的应用表明，基于改进的HSI彩色空间模型的新目标搜索方法使系统可靠性和实时性得到了相当大的提高。     

彩色三基色温度测量原理的研究

将反映物体实际辐射的Ｐｌａｎｃｋ辐射定律，复现物体颜色的彩色三基色原理结合起来，建立了彩色三基色温度测量原理。     

HSV空间彩色X线医学图像增强研究

提出了一种HSV空间彩色X线医学图像增强方法。该方法首先将医学图像转换到HSV颜色空间,然后在HSV空间中分别用Sigmoid函数和线性变换函数对其亮度和饱和度进行增强,再把增强后的图像转换到RGB颜色空间进行显示。在重新定义的Sigmoid函数中,通过引入两个可调节的参数a和b,较好的提高了算法的有效性;在线性函数中引入参数k1和k2,提高了算法的通用性。实验表明算法具有较好的增强效果。     

基于直方图和颜色矩的胃癌细胞颜色特征表达与识别

探讨RGB和HSL彩色空间转换技术,提出利用HSL空间中H分量的颜色直方图对几种胃癌细胞的颜色特征进行提取和表达,并结合切片图像的颜色矩等参数综合表达其颜色特征,还探讨了BP网络分类方法中的参数的调整技术,实验显示该方法能较好地将不同种类的胃癌细胞区分开,达到了应用要求的识别率。     

足球机器人视觉系统中彩色目标分割方法

足球机器人(MiroSot系列)仅依赖于其视觉系统获得比赛场上的信息.视觉系统对获取的小车顶部标志块的彩色图像进行处理,以识别小车信息.作者试验了3种彩色标志块的设置,并在第1种方案的基础上研究了一种快速彩色目标分割方法,即根据足球机器人视觉系统所处理的视频图像中,待识别的目标区域(前景)面积远小于其他区域(背景)的面积,运用一种基于全局扫描的快速算法,1次分割出所有感兴趣的目标,缩减了系统中目标识别时间,从而使系统能进行一些额外的图像预处理操作,在提高系统识别速度的同时,提高识别精度.