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颜色模型

颜色模型的相关文献在1990年到2022年内共计261篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、轻工业、手工业 等领域,其中期刊论文219篇、会议论文16篇、专利文献158613篇;相关期刊156种,包括农机化研究、农业工程学报、中国图象图形学报等; 相关会议15种,包括2012年中国工程热物理学会流体机械学术年会、第二届全国智能信息处理学术会议、第四届中国软件工程大会等;颜色模型的相关文献由652位作者贡献,包括王慧琴、胡燕、严云洋等。

颜色模型—发文量

期刊论文>

论文:219 占比:0.14%

会议论文>

论文:16 占比:0.01%

专利文献>

论文:158613 占比:99.85%

总计:158848篇

颜色模型—发文趋势图

颜色模型

-研究学者

  • 王慧琴
  • 胡燕
  • 严云洋
  • 刘以安
  • 刘重庆
  • 周永华
  • 张芸
  • 朱丽娟
  • 李彬
  • 杨其宇
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

    • 李楠; 顾苏菁; 叶飞; 卞光祥
    • 摘要: 为了解决目前车道线检测算法容易受环境影响且在某些情况下效果不佳的问题,提出一种基于HSI彩色颜色空间的车道线检测算法。首先,算法将RGB格式的图像通过公式转换为HSI格式;然后,对HSI颜色模型中的亮度分量I进行对比度增强,从而有效降低了光照的影响;其次,根据H、S、I各分量的特点结合OTSU法对每个分量进行处理,通过MATLAB获取各分量的最佳阈值;再次,将处理完的三个分量合并成RGB格式,以便于计算机进行存储;最后,根据车道线的灰度特点并结合数学形态学方法对车道线进行提取。实验结果表明,该算法在车道线检测方面具有一定的实用性。
    • 王静; 贾玫; 姜琳; 关静; 沈洋
    • 摘要: 目的通过收集乳腺癌不同中医证型、不同临床分期、不同分子分型舌象图像数据信息,观察其与舌象特征的相关性,为乳腺癌的舌象客观化研究提供参考数据。方法选取2019年6月—2021年1月期间于北京中医药大学东直门医院血液肿瘤科就诊的乳腺癌患者,使用TFDA-1型数字舌诊仪采集乳腺癌患者舌象图片,以Matlab为图像处理系统,采用RGB和HSV颜色模型测量程序对所采集舌象图片的颜色参数进行测量,分别测出:R、G、B、H、S、V。另外以R、G、B为基础计算出紫色系数P、黄色系数Y。采用SPSS 20.0统计学软件对不同中医证候、不同临床分期、不同分子分型乳腺癌患者的舌象颜色参数进行分析比较。结果(1)不同证候乳腺癌患者舌象客观化结果:(1)舌色客观化参数:与气虚证、痰湿证比:气滞证、血瘀证舌H、舌B、舌P升高;热毒证舌H、舌R、舌P、舌V升高;阴虚证舌H、舌R、舌B、舌P、舌V均升高。与气虚证比较,痰湿证舌H、舌P升高。(2)苔色客观化参数:与气虚证比较,其余五组苔H降低,气滞证、热毒证、血瘀证苔R、苔Y、苔V升高,痰湿证苔S降低。与气滞证比较,痰湿证、血瘀证、阴虚证苔H升高,苔Y降低,痰湿证苔S降低。与热毒证比较,痰湿证、血瘀证、阴虚证苔H升高,苔Y降低,痰湿证苔R、苔S,苔V降低。与痰湿证比较,血瘀证、阴虚证苔H升高,苔S升高。(2)不同分期乳腺癌患者舌象客观化结果:(1)在舌色客观化参数中,与Ⅱ期、Ⅳ期比较,Ⅰ期舌P升高。(2)在苔色客观化参数中,与Ⅳ期比较,Ⅱ期、Ⅲ期苔R、苔V升高。(3)不同分子分型乳腺癌患者舌象客观化结果:(1)在舌色客观化参数中,不同分子分型乳腺癌患者在舌R、舌G、舌B、舌P、舌H、舌S、舌V这7项指标上均未表现出显著性差异。(2)在苔色客观化参数中,与Her2过表达型和三阴型比较,Luminal A型、Luminal B型苔R、苔V升高。结论(1)在不同证候中,RGB和HSV颜色模型能够在一定程度上反映不同证候乳腺癌的舌象客观化特点,大部分客观化参数能够还原中医辨证的临床视角,且与中医理论契合。(2)在临床分期中,舌P、苔R、苔V能够反映不同分期乳腺癌的舌色、苔色情况,一定程度上可为不同分期乳腺癌的舌象特点提供客观化参考依据。(3)在分子分型中,苔R、苔V能够反映受体阳性与受体阴性乳腺癌患者苔色情况,一定程度上可为受体阳性与受体阴性乳腺癌患者的苔色特点提供客观化参考依据。
    • 王珊; 薛新宇; 郭祥雨
    • 摘要: 为实现精准施药,提高油菜的产量和品质,对病害发生程度的快速、准确检测至关重要。提出一种基于机器视觉的油菜叶片、茎秆菌核病的分级检测方法,主要依据叶片病斑面积占比和茎秆病斑的纵向扩展长度进行分级,利用病斑与健康区域的颜色差异采用HSV颜色空间模型的方法对目标区域进行分割,首先把图片从RGB图像转换成HSV图像,再利用HSV分量遍历图像中的所有像素点提取感兴趣区域,油菜叶片主要通过绘制ROI和完整叶片的轮廓从而计算面积,茎秆图片因其环境背景复杂,在HSV颜色模型分割前需先通过高斯混合模型从复杂背景中获得整个茎秆区域作为目标区域,再对该区域的病斑进行分割,通过最小外接矩形的轮廓绘制方法可得病斑的纵向扩展长度,进而对其浸染程度进行分级。试验表明,该方法能够有效地对叶片和茎秆的病害程度进行分级,其识别准确率分别为94.25%和92.5%,具有较高的准确度和鲁棒性,可为精准施药提供理论依据。
    • 王杰; 张莹; 常睿; 陈善敏; 袁林颖; 钟应富; 邬秀宏; 徐泽
    • 摘要: 为定量预测永川秀芽在制品的含水率,基于不同颜色模型探究在制品的色泽变化,并结合偏最小二乘(partial least square,PLS)法建立含水率的定量预测模型。结果表明:在永川秀芽初制过程中,在制品的红绿度、蓝色通道均值增高,含水率和亮度、黄蓝度、红色通道均值、绿色通道均值、色调均值等15个颜色模型分量降低,即色泽表现为变暗、变黄;通过热图与聚类分析,可将在制品分为2个大类、4个亚类,且理条工序对在制品含水率、色泽的影响最为显著;利用17个颜色模型分量和PLS方法建立了含水率的定量预测模型,以校正集相关系数(Rc)、交互验证均方根误差(root-mean-square error of cross-validation,RMSECV)、预测集相关系数(Rp)、预测均方根误差(root-mean-square error of prediction,RMSEP)、相对分析误差(relative percent deviation,RPD)为评价指标。模型的Rc、Rp、RMSECV、RMSEP分别为0.979、0.980、0.0447、0.0443。RMSECV、RMSEP的差值仅为0.0004,且RPD达到5.04,表明模型具有极好的预测能力和泛化能力,为实现永川秀芽在制品含水率的在线监测提供了一种新方法。
    • 肖英奎; 江力; 李因武; 栾祥宇; 王傲雪
    • 摘要: 针对实际番茄特征提取环境复杂情况的问题,提出了针对不同环境应用不同颜色模型来进行阈值分割的方法。通过应用改进的n R-G、YUV两种颜色模型对不同实验环境采集的图像进行阈值分割,并结合canny边缘提取算法、fitzgibbon椭圆拟合算法提取得出番茄像素坐标与像素尺寸,以此完成番茄特征提取。为得出各种颜色模型适用环境等特点,对比各种颜色模型在光线充足果实未被遮挡、光线充足果实部分遮挡和光线较弱果实未被遮挡3种情况下特征提取成功率,并比较3种颜色模型在光线充足果实未被遮挡情况下对采集图像的降噪能力。实验结果表明:n R-G颜色模型适用于采集图像噪声较小的实验环境,对于光线较弱的实验环境该模型表现出较高且稳定的特征提取成功率;YUV颜色模型表现出对含噪图像具有较为稳定的降噪能力,且对光线较强的实验环境表现出较高的特征提取成功率。
    • 禹志鹏; 龙杜辉; 刘康
    • 摘要: 由于光在水介质中会发生折射和散射现象,会导致水下图像存在对比度低、图像模糊、光照不均匀等一系列问题。另外,由于不同波长的光线在水中的传播具有不同的衰减率,所以通常的海底图像背景大多以蓝色绿色为主。针对以上问题,提出了一种水下海参图像增强的方法,该算法基于RGB色彩模型的对比度校正和HSI色彩模型的对比度校正,在原模型的基础上研究并修改了颜色通道的倍增系数,得到了更好的增强效果。通过图像的评价指标:均方差(MSE),峰值信噪比(PSNR)和信息熵(entropy)来对使用了不同增强算法处理后的图像进行对比,认为该算法在提高图像质量和保持细节方面有更好的效果,并且在处理水下图像这一方面具有一定的实用性。
    • 金仙力; 宋少杰; 刘林峰
    • 摘要: GMM算法(高斯混合模型算法)是一种用于背景建模的高效算法,然而传统的GMM算法比较适合于背景很少发生变化的情况,由于无人机这种高速移动平台自身的特殊性,背景时时刻刻在发生变化,因而导致GMM算法会出现很多的误判,无法适应这种复杂多变的环境。为了解决这个问题,提出一种基于GMM的多颜色空间融合的火灾检测算法。首先使用HSV、XYZ等多种颜色模型和形态学方法对无人机拍摄的视频帧图像进行预处理,然后在此基础上使用改进的三帧差分法配合改进的自适应GMM算法进行烟雾和火焰的检测,最后使用形态学方法进一步去除噪声。与传统的GMM算法相比,该算法能够有效地满足无人机高速移动平台对于算法实时性和检测性能的要求,能够很好地去除噪声,快速、准确地检测出移动的烟雾和火焰。
    • 徐兵荣; 叶炯耀
    • 摘要: 火焰是火灼热发光的气化部分,该部分能被可见光捕获但却会被激光穿透,将这一个特征定义为火焰的视觉虚化性。通过增加对火焰视觉虚化性的检测,提出一种新型的多特征融合火焰检测算法。该算法利用RGB-HIS颜色模型分割疑似火焰区域,同时通过双目摄像头与激光测距捕捉火焰的视觉虚化性特征,并结合了火焰的颜色、相似度、质心运动特征。采用MES(Multi-expert system)多特征融合方法构建一种高精度的火焰检测系统。实验结果表明,该算法误判率降低了9百分点,漏检率降低至0.46%,是视觉火焰检测技术很好的补足,解决了低成本商用视频火焰检测技术的难题。
    • 周延木
    • 摘要: 以提升模糊舰船图像视觉传达效果,获取更多的舰船图像内部信息为目的,研究基于视觉传达的模糊舰船图像优化方法。采用基于视觉传达的模糊舰船图像去模糊处理方法,根据模糊舰船图像模型,分别确定彩色模糊舰船图像3个RGB色彩通道的模糊核,并将确定的模糊核应用到基于细稀疏表示的去模糊模型中,对舰船图像去模糊处理。依照人类视觉对色彩度的具体感知水平,采用六角椎体模型对去模糊化后的舰船图像进行视觉传达效果优化,重建去模糊后舰船图像颜色模型空间内的明度参数。实验结果显示,所研究方法能够有效实现舰船图像去模糊处理,处理后图像与清晰舰船图像相比结构相似度均达到0.89以上,信息熵值均在9.1以上。
    • 窦永梅; 孙慧霞; 周玲; 师磊; 陈日有; 胡军辉
    • 摘要: 针对传统火灾监测系统对于大空间的室内场合和开阔的室外环境易失效的问题,提出了一种结合火灾火焰特征和烟雾特征来进行判断的数字图像型火灾监测算法.火焰颜色特征是基于RGB颜色模型中的R、G、B三基色分量和它们之间的关系来判断是否有火焰发生,烟雾模型特征是图像灰度化预处理后,基于HIS空间模型提取的,通过计算像素点与基准像素点之间距离D的大小来判断是否有火灾发生.对提出的算法进行MATLAB仿真,并和传统的基于五种算子的边缘检测算法提取火焰烟雾特征进行对比.实验结果表明,提出的火焰特征和烟雾特征提取算法具有优越性,时效性更好,能够实现快速高效的监测,解决了大空间场所火灾检测的难题.
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