颜色空间

摘要： 针对雾霾天气下采集的图像存在细节丢失和对比度较低的问题,提出了基于改进暗通道先验的图像去雾算法。现有的图像去雾算法仍然受到颜色失真和亮度偏暗的困扰。而改进算法首先通过四叉树搜索算法来估计大气光候选区域,提高了大气光值估计的准确性,降低了大气光候选区域定位在亮白色物体上导致去雾后的图像出现颜色失真的情况。其次,将去雾后图像转为HSI颜色空间,对亮度进行限制对比度自适应直方图均衡化处理,有效的改善了去雾后图像亮度偏暗的问题,并且更加凸显图像的细节。最后,在真实有雾图像上的实验结果表明,改进算法具有较好的去雾效果并且亮度更自然。

摘要： 针对竹制品加工过程中主要依靠人眼识别分类竹条颜色,存在劳动强度大、效率低和误差大等问题,设计一款通过MATLAB图像处理技术进行竹条色差分类检测系统。首先,对标准竹条与样本竹条进行颜色空间转换,通过中值滤波对竹条图像进行预处理并提取不同颜色分量;然后,在HSV颜色空间中提取竹条图像相关色彩特征数据,并得到HSV颜色空间中竹条各分量的颜色相交直方图,同时计算出相应的相似度值;通过比较其相似度值的大小,对竹条进行色差分类并使其与色差等级建立一定的关系;最后,根据对处理后的竹条图像进行色差分类检测试验。试验结果表明:颜色空间直方图相交法分类检测正确率高达92.22%,算法运行时间为536 ms;相比较夹角余弦相似法,平均识别正确率提高4.44%,而平均运行时间下降63.44%。

摘要： 为改善暗通道先验理论得出的去雾图像天空区域出现光晕现象、整体亮度偏低等问题,提出了一种基于二值图像分割的去雾算法.该算法利用二值图像分割法将引导滤波平滑后的有雾图像分割成两个区域,分别求取两个区域的大气光值,并将二者的平均值作为最终大气光值,来估计全局透射率;再次利用二值图像分割法将有雾图像分割成明亮与非明亮区域,并引入容差值优化明亮区域的透射率;最后对相应区域图像进行去雾,去雾后的图像通过YUV颜色空间调整亮度和图像加权融合实现进一步优化.实验结果表明,与其他算法相比,该算法处理后的去雾图像在天空处的光晕现象得到了明显的改善,图像亮度适中,清晰度也得到了提高.

摘要： 雾霾环境下,由于空气中悬浮颗粒等物质的散射作用导致探测器获取的图像质量下降.针对雾霾天气图像退化问题提出一种全局参数估计的颜色空间转换偏振去雾算法.首先,通过求取表征偏振信息的强度图、偏振度图和偏振角图,将其映射到HSI颜色空间增强目标特征信息,再将HSI颜色空间转换到RGB空间;其次,通过导向滤波优化暗原色先验原理求取的透射率图,运用形态学方法重建图像求取局部极大值自动估算无穷远处大气光值;接着结合优化后的透射率图估算大气光偏振度信息,并通过归一化互信息对大气光偏振度进行优化;最后通过偏振去雾模型恢复雾霾导致的退化图像.通过信息熵、平均梯度和灰度方差三个指标结果可以看出此算法要优于其他的算法,解决了人工估算参数产生误差的问题,能够明显提升雾霾图像的质量.

摘要： 传统人工智能图像超像素分割方法的像素更新簇中心不符合预设阈值,导致方法运算复杂度较高,耗时较长。为解决上述问题,提出基于快速简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)的人工智能图像超像素的快速分割方法。根据簇中心与像素间关系特征,划分全部像素点为不同窗格。标记像素点标签,更新簇中心后,迭代聚类至符合预设阈值条件。基于原始分割图像,区分背景部分与目标部分,衡量不同图像部分相似度,自适应合并超像素的相似部分。仿真中,利用Proteus软件模拟超像素分割,经对比视觉效果与指标评估结果。实验结果表明,所提方法可准确分割低色差的无噪图像区域,有效抑制各类噪声影响,大幅提升分割速度,具有较好的分割精准性与噪声免疫性,且能够满足用户实时性需求。

摘要： 作物株高的测量是农作物自动观测中的重要环节,能直接反映作物的生长情况。针对人工测量作物株高成本较高且个人的主观影响较大的问题,文中提出了一种通过图像处理来测量株高的方法。将标尺置于作物主茎秆后方并拍摄标尺的照片,在MATLAB上将图像转换到HSV颜色空间分割标尺色块并进行滤波。采用连通域分析法计算标尺色块的像素高度,通过标尺像素高度和实际高度的比例关系计算株高。以灌木丛为实验对象拍摄照片并进行测量,然后对比实验测得的株高数据与人工测量数据,结果显示测量误差小于0.0173 m,满足自动观测株高的标准。

摘要： 针对目前溶液浓度检测中存在的必须接触式、检测速度慢等问题,现提出运用机器视觉技术完成对溶液浓度的检测。通过对有色溶液图像处理,提取图像中的颜色特征,并与样本库中的图像比对匹配,得到检测溶液的溶液浓度。现以测量品红溶液为研究对象进行分析,通过采集50张不同浓度的溶液图像作为样本,并对相应的颜色矩图像信息储存到数据库中以方便图像特征的比对。结果表明,该方法的检测误差为±5%,且具有设备结构简单、造价成本低、检测速度快等优点。

摘要： 卷积神经网络善于挖掘图像中最具有代表性信息,但是缺少其它细节信息,而传统特征可以有效强化语义特征空间的多样性,并且不同卷积网络的语义特征相互之间存在着互补性。提出一种多特征融合的图像分类算法:根据图像颜色和梯度信息提取图像的方向梯度和颜色体积直方图(HOGCV)特征;通过预训练的网络模型提取图像的深层语义特征,并使用多种机器学习方法对不同特征进行分类训练;利用自适应加权融合算法实现多语义特征以及异构特征之间的融合。最后在数据集Cifar-10,STL-10,Cifar-100和GHIM-10K上进行验证,与单一的语义特征相比准确率提升7%~12%,与多个先进算法相比性能上有着显著的优势,证明了异构特征和多网络语义特征的互补性和自适应加权融合算法的有效性。

摘要： 为了降低传统比色分析肉眼观察带来的人为误差,提出了基于智能手机的阵列式多样品比色检测方法。智能手机捕获的图像颜色信息进行中位数分析,并经颜色空间转换,获取颜色信息所对应的最接近的标准浓度点,通过两侧微元拓展、计算定位待测结果。同时,提出了两种颜色空间和一个标准比色点对现场检测结果进行相互验证,为使用者提供了现场判断检测结果可靠性的方法。应用自行开发的检测系统对标准比色卡颜色信息进行实验验证,结果表明,所提出的方法和开发的App可以实现多样品同时检测,误差在5.6%以内。应用开发的系统进行现场水体中重金属离子浓度的检测,两组测试结果容差小于6.45%。

摘要： 为丰富微光图像的色彩信息,使灰度夜视图像呈现色彩,让灰度图像在人眼视觉易观察,提出了一种微光图像分割后局部灰度图像彩色化方法。采用小波滤波特征系数结合均值聚类法,用于识别目标图像的纹理特征并进行图像分割,分割后的图块根据其亮度分量,在YCbCr颜色空间上进行从灰度图像到彩色图像上的颜色传递,并根据其灰度共生矩阵纹理特性中对比度的值,对分割后的图块分别进行亮度值调整之后,再进行分区城颜色匹配及传递,得到最好传递效果,使原本显示为灰色的微光低照度图像,处理为纹理细节丰富,纹理边缘分割明显,场景与人眼看到的场景高度-致的彩色场景,并满足人眼寻找目标时的特点。在处理过程中仅需要-"幅图像进行处理及色彩变换,不需要多幅图像融合,避免丢失图像纹理细节及色彩信息。

摘要： 近年来,人们对视频监控系统中运动目标的阴影检测越来越重视.阴影的存在会直接影响运动目标识别的准确性,并对后续目标分割、提取、跟踪等一系列处理造成不良的影响.因此阴影的消除是智能视频监控系统中的一个十分重要的环节.提出了一种基于HSV颜色空间结合图像区域信息的阴影消除方法,首先利用基于HSV空间的消除算法得到待消除的阴影区域,接着结合图像的区域信息,判断运动目标的四至点是否为阴影点,然后由外层向内层沿阴影的方向消除阴影点所在的连通区域.避免了目标物体内部颜色特征接近阴影的区域被误当作阴影而被消除.实验结果表明,提出的方法显著提升了阴影消除的质量.

摘要： 针对不同人种和光线变化对肤色像素在颜色空间上分布的影响,提出一种基于H-CrCb颜色空间的肤色检测模型.该模型综合了肤色像素在YCrCb和HSV颜色空间上的分布特征,结合强光下使用“友度世界假设”彩色均衡法进行光照补偿辨别肤色与非肤色像素点.实验表明,该方法能有效检测人体肤色,提高肤色检测的准确率.

摘要： 国画是中国传统艺术中的瑰宝,具有悠久的历史,凭借很高的理论价值和艺术价值而世界闻名.题跋是国画构图中的一部分,具有丰富的语义,所以题跋的提取成为了一个非常有意义的问题.本文提出了一种题跋提取的有效方法;首先给出了HSV颜色空间的颜色量化模型的公式化表示;其次详细阐述了提取算法;最后给出了实验结果及其分析.实验证明了此种方法简单有效.

摘要： 针对已有的基于聚类的彩色图像分割存在的问题，提出了一种基于IHLS颜色空间和密度聚类的彩色图像分割方法。利用IHLS颜色空间改善光照敏感和颜色一致性问题。由于DENCLUE聚类算法聚类速度较慢且需要提供2个用户参数，因此对于DENCLUE算法的迭代策略和参数优选方面进行了改进。实验结果证明此方法具有较好的准确度和鲁棒性。

摘要： 目的：提出一种基于猕猴面部图像特征的计算机自动定位方法。方法：针对猕猴面部图像的特点建立其在HSI颜色空间中的肤色模型,然后根据各分量的阈值对图像进行分割,分割后的结果再经过数学形态学的腐蚀与膨胀处理得到猕猴面部较为完整的区域。结果：基于面部器官位置的相对比例关系,实现了对猕猴眼睛、嘴巴等特征部位的自动定位,并且使用边缘提取算子获取了特征部位的细节轮廓。结论：本文的算法经过了猕猴面部图像的测试,能准确的自动定位猕猴面部并找到眼部与嘴部区域,其结果可以为进一步的表情识别提供依据。

摘要： 针对基于视觉的机器人导航中的显著性场景的提取问题,提出了一种基于颜色和纹理的显著性区域提取方法.该方法首先将输入图像提取出L,a,b三个颜色通道并转化为亮度图像;然后分别对L,a,b三个通道进行高斯差分滤波,在亮度图像上使用Gabor滤波器产生四个方向的纹理图;最后综合Lab图和纹理图,提取出输入图像中的显著部分.实验结果显示该方法可以有效提取校园环境下的显著性场景,在基于视觉的机器人导航系统中,该方法可以用于识别一些关键场景,如目的地、目标物体、路标等.

摘要： 针对基于视觉的机器人导航中的显著性场景的提取问题,提出了一种基于颜色和纹理的显著性区域提取方法.该方法首先将输入图像提取出L,a,b三个颜色通道并转化为亮度图像;然后分别对L,a,b三个通道进行高斯差分滤波,在亮度图像上使用Gabor滤波器产生四个方向的纹理图;最后综合Lab图和纹理图,提取出输入图像中的显著部分.实验结果显示该方法可以有效提取校园环境下的显著性场景,在基于视觉的机器人导航系统中,该方法可以用于识别一些关键场景,如目的地、目标物体、路标等.

摘要： 针对基于视觉的机器人导航中的显著性场景的提取问题,提出了一种基于颜色和纹理的显著性区域提取方法.该方法首先将输入图像提取出L,a,b三个颜色通道并转化为亮度图像;然后分别对L,a,b三个通道进行高斯差分滤波,在亮度图像上使用Gabor滤波器产生四个方向的纹理图;最后综合Lab图和纹理图,提取出输入图像中的显著部分.实验结果显示该方法可以有效提取校园环境下的显著性场景,在基于视觉的机器人导航系统中,该方法可以用于识别一些关键场景,如目的地、目标物体、路标等.

摘要： 针对基于视觉的机器人导航中的显著性场景的提取问题,提出了一种基于颜色和纹理的显著性区域提取方法.该方法首先将输入图像提取出L,a,b三个颜色通道并转化为亮度图像;然后分别对L,a,b三个通道进行高斯差分滤波,在亮度图像上使用Gabor滤波器产生四个方向的纹理图;最后综合Lab图和纹理图,提取出输入图像中的显著部分.实验结果显示该方法可以有效提取校园环境下的显著性场景,在基于视觉的机器人导航系统中,该方法可以用于识别一些关键场景,如目的地、目标物体、路标等.

摘要： 针对复杂背景下的视频运动目标的人脸图像,提出了一种基于视频运动目标检测和肤色检测相结合的人脸检测算法.利用改进的高斯混合背景建模方法提取前景目标,运用肤色信息对目标图像中的皮肤区域和非皮肤区域进行分割定位可能的人脸区域.最后通过模板匹配的方法对检测到的人脸区域进行进一步验证,实现了彩色图像中更精确的人脸定位.以实际拍摄的视频片段进行实验,在背景颜色与肤色色度相似的情况下取得了较好的效果,从而表明了该算法的有效性和实用性.

摘要： 本发明提供基于HMMD颜色空间的颜色量化系统及颜色量化方法，该颜色量化系统包括：同步FIFO单元；RGB转HMMD单元，用于将原始空间的RGB分量转换为HSD分量；子空间计算单元，用于根据D分量和直方图大小确定图像所属的子空间而计算得到不同直方图对应的量化级维数；色调量化阶计算单元，用于根据H分量而计算得到色调量化阶；亮度量化阶计算单元，用于根据S分量而计算得到亮度量化阶；量化值计算单元，用于将量化级维数、色调量化阶、亮度量化阶进行计算以得到颜色量化值并将颜色量化值予以输出。本发明能够实现颜色空间的量化，为颜色特征的提取奠定基础，相比于现有技术，具有运算简单、资源开销小及颜色分布均匀等优点。

摘要： 一种用于调整颜色饱和度的方法，可以根据元数据确定饱和度调整，所述元数据基于第一显示器并且根据预先计算的数据指定对颜色饱和度的调整，所述预先计算的数据是诸如一个或多个查找表中的、指定第一颜色空间中的图像数据与第二颜色空间中的图像数据之间的关系的数据。将所述第一颜色空间中的输入图像转换为所述第二颜色空间中的图像，并且在图像数据处于所述第二颜色空间内的同时调整颜色饱和度，所述第二颜色空间可以是几何上不对称的颜色空间。

摘要： 本发明涉及一种基于支持向量回归机的颜色空间转换的颜色校正方法，适用于各种色彩采集设备的颜色复原与修正。本发明的意义在于通过将设备相关颜色空间的颜色表现形式转换到设备无关颜色空间的颜色表现形式来实现颜色信息在传递过程中一致性的保持，为色彩采集设备实现颜色的精确复原。将颜色图像采集设备所获取的标准色卡的颜色数据作为输入信号，以该信号与估计数据的均值作为误差信号用以指导支持向量回归机实现RGB‑L*a*b*颜色空间的精确转换，直到实现输入与输出的准确映射。

摘要： 本发明公开了一种融合颜色对比图和颜色空间分布图的图像显著性检测方法。通常的自下而上的图像显著性检测方法是利用图像的颜色、亮度、边缘等底层特征来计算。本发明综合图像底层颜色对比特征图和图像颜色空间分布特征图来得到最后的显著性图。首先根据SLIC超像素分割后的图像求取图像的颜色对比特征图，接着，利用K‑Means聚类后的图像通过计算获得初步的颜色空间分布特征图，再映射到超像素分割图上，进而根据图像颜色的相似度来进一步优化颜色分布特征图。最后融合颜色对比特征图和优化后的图像颜色空间分布特征图得到最终的显著图。本发明能够在较低的时间复杂度内得到较准确、完整的显著图。

摘要： 本发明公开了一种源颜色空间与目标颜色空间直接转换的胶印分色方法，其包括：S010，调色和采色；S020，根据采集到的色相数据，设计8种色序组合；S030，设计所述色序组合的组合色表；S040，通过若干次实验，确定出版条件、印刷设备条件、各色油墨的最佳印刷密度和最优的印刷补偿曲线；S050，基于对5色、6色、7色及8色印刷设备的对比，确定采用的印刷设备；S060，建立RGB光谱数据与采集到的光谱数据之间的转换模型；实现了减少了颜色转换过程中的丢失、扩大四色胶印的呈色范围。

摘要： 本申请公开了一种颜色空间模型转换方法、包含用于颜色空间模型转换的转换方法的记录介质、通过应用该方法而定义的颜色空间、和用于将图像转换到通过应用该方法而定义的颜色空间的设备(例如，计算机产品)。

摘要： 本发明提供基于HMMD颜色空间的颜色量化系统及颜色量化方法，该颜色量化系统包括：同步FIFO单元；RGB转HMMD单元，用于将原始空间的RGB分量转换为HSD分量；子空间计算单元，用于根据D分量和直方图大小确定图像所属的子空间而计算得到不同直方图对应的量化级维数；色调量化阶计算单元，用于根据H分量而计算得到色调量化阶；亮度量化阶计算单元，用于根据S分量而计算得到亮度量化阶；量化值计算单元，用于将量化级维数、色调量化阶、亮度量化阶进行计算以得到颜色量化值并将颜色量化值予以输出。本发明能够实现颜色空间的量化，为颜色特征的提取奠定基础，相比于现有技术，具有运算简单、资源开销小及颜色分布均匀等优点。

摘要： 本发明属于一种有白色背景光的颜色空间内光源颜色编码和解码方法，由一发光元件获取具有背景光源的背景空间，所述背景光源为白色背景光源；由一个方波脉冲信号驱动一种颜色的发光组件获取对应颜色的基础光源；在所述背景空间基础上，将所述基础光源进行混合，获取混合光源。可逆的由所述基础光色坐标、所述基础光度量结合所述混合光源光色坐标，由占空比解码公式获取驱动所述基础光源的方波脉冲信号的占空比。增加白色背景光源，不仅可以定量补偿由于明亮环境带来的色差，使显示器的色彩更真实，色域更广；同时白色背景光源的存在，会显著提高整个显示器的亮度，使得显示器更明亮，进而降低功耗。

摘要： 本发明属于颜色空间内光源颜色的编码和解码方法，包括颜色空间内光源颜色的编码方法，以及颜色空间内光源颜色的解码方法，编码方法和解码方法过程互逆，由编码方法通过选定基本光源的基础光色坐标和驱动各基本光源的方波信号的占空比可获得混合光源的混合光源光色坐标，由所述解码方法可由混合光源在颜色空间内的混合光源光色坐标和选定的基本光源的基本光色坐标获取驱动基本光源的方波脉冲信号的占空比；在照明领域，根据本发明的编码方法同时精确控制灯光的色坐标或相关色温和照明强度，为智能照明或健康照明的实现提供有效途径；在显示领域，可以解决因三基色色品坐标不同带来的显示色差问题，为全色彩、标准颜色显示提供实现方案。

摘要： 一种用于调整颜色饱和度的方法，可以根据元数据确定饱和度调整，所述元数据基于第一显示器并且根据预先计算的数据指定对颜色饱和度的调整，所述预先计算的数据是诸如一个或多个查找表中的、指定第一颜色空间中的图像数据与第二颜色空间中的图像数据之间的关系的数据。将所述第一颜色空间中的输入图像转换为所述第二颜色空间中的图像，并且在图像数据处于所述第二颜色空间内的同时调整颜色饱和度，所述第二颜色空间可以是几何上不对称的颜色空间。