颜色聚类

摘要： 在基于可见光图像的单个目标伪装效果评估中,当目标处于反差较大的两种背景交界区域附近时,直接采用8邻域背景选取方法,将会导致评估结果出现较大偏差.针对这一问题,提出一种基于颜色聚类的背景选取方法.通过该方法对8邻域图像进行颜色聚类后,将目标近邻区域中不包含的颜色类从8邻域图像中剔除,再减去目标区域后即为选择的背景.实验结果表明:采用4～6个颜色聚类中心时,可以有效去除无关的背景区域,增强单个目标伪装效果评估的客观性和准确性;新方法对不同目标位置的适用性较强.

摘要： 同时定位与地图构建技术在是实现现代AGV物流设备主动定位和导航的关键技术之一,相较于传统的激光SLAM技术,视觉SLAM技术有着结构简单、成本低廉和信息丰富的特点.针对当前视觉SLAM系统在构建稠密地图时会受到态目标干扰的问题,论文提出了一种基于语义信息融合的SLAM静态稠密地图构建方法.构建图像语义分割模型来实现对关键帧图像的语义信息提取,结合语义信息和颜色聚类搜索方法实现对关键帧动态点云簇的剔除,从而构建不受动态目标干扰的全局一致性的静态稠密地图.实验结果表明,相较于ORB_SLAM2系统,系统在真实场景中能够准确的识别动态目标并完成语义分割,准确有效的构建动态场景下全局一致性的静态稠密地图.

摘要： 针对在建建筑区域具有与周围非在建建筑颜色特征不同、与周围自然环境纹理特征不同的特点,提出了一种基于在建建筑颜色和纹理特征的高空影像中在建建筑区域识别方法.首先对只包含在建建筑图像数据集中的图像进行颜色和纹理特征提取,由这些特征矢量构建图像特征索引库;然后将待检测图像分块,对其颜色聚类屏蔽绿色植被区域并计算特征矢量,将其与特征索引库做相似性度量,判定该图像块在整个待检测图中的位置,对检测到的在建建筑用红色矩形框和唯一的标识符框选出来.实验结果显示,利用本文提出的在建建筑区域识别方法,能够有效地识别城市高空影像中的在建建筑区域,基于本文算法的系统可以运用于城市规划.

摘要： 为了改变人工描绘地毯机运动轨迹的生产方式,提出了一种基于图像识别的轨迹规划算法,该算法包含颜色量化、颜色聚类、边缘检测、轮廓跟踪和区域填充5个部分。在CIELAB颜色空间对彩色图像进行量化和聚类,对得到的聚类图像进行边缘检测和基于Freeman链码的轮廓跟踪,并采用扫描线填充算法进行区域填充,最后根据轮廓点坐标和填充点坐标组成地毯机的运动轨迹。实验结果表明:基于图像识别的轨迹规划算法实现了图像的轨迹规划,验证了算法的正确性。

摘要： 为了改变人工描绘地毯机运动轨迹的生产方式,提出了一种基于图像识别的轨迹规划算法,该算法包含颜色量化、颜色聚类、边缘检测、轮廓跟踪和区域填充5个部分.在CIELAB颜色空间对彩色图像进行量化和聚类,对得到的聚类图像进行边缘检测和基于Freeman链码的轮廓跟踪,并采用扫描线填充算法进行区域填充,最后根据轮廓点坐标和填充点坐标组成地毯机的运动轨迹.实验结果表明:基于图像识别的轨迹规划算法实现了图像的轨迹规划,验证了算法的正确性.

摘要： 舰载激光武器系统的跟踪传感器实时提供目标图像,为有效选择毁伤部位,需要获取图像中目标外形信息.面对高速运动的空中目标,人工选择目标区域耗时较久且不准确,不利于目标精确打击.因此,激光武器系统要求能够自动提取出目标外形,从而确定目标可毁伤区域.对目标图像进行近似主色聚类,用Canny算子检测目标外形,目标外形信息能为毁伤部位选择提供参考依据.

摘要： 我国钨矿大部分矿脉厚度较窄,通常采用的采矿方法大多为浅孔留矿法及削壁充填法,原矿石中不可避免地含有大量的废石,采用人工手选的方式进行剔除部分废石,增加了劳动工人的劳动强度,在一定程度上增加了企业的生产成本。本文基于江西赣州钨矿的灰度特征,设计高斯混合的颜色聚类钨矿色选识别算法,该算法采用高斯混合模型进行识别运动矿石?CIELAB颜色空间的聚类算法检测矿石所含矿物成分,并进行试验研究,为钨矿石的初步分选提供依据。应用该算法脉石选出率高达90%,满足生产要求。对减轻劳动者负担,节约矿山选矿成本有着重要的工程意义。

摘要： 根据纺纱厂毛纱管分类的实际需要,采用机器视觉处理方式,对摄像头实时捕获的每帧毛纱管图像进行HSV颜色空间转换、滤波降噪等预处理.依据色调及饱和度2个颜色指标对毛纱管颜色信息进行提取和分析,与毛纱管形状、面积等信息一起作为分类的重要特征,并基于SVM算法设计一种能将毛纱管按照残纱含量、颜色等信息进行聚类的方法,为毛纺企业的残纱管理及纱管管理提供自动化的方式,降低人工成本,提高企业生产管理水平.

摘要： 为了改变枪刺地毯周期长、效率低的生产方式,地毯生产企业开始研究枪刺植绒机器人,为了获取机器人植绒的加工轨迹,提出了一种手工地毯植绒轨迹生成算法,主要包括颜色量化,颜色聚类,边缘检测与轮廓跟踪以及路径填充4个部分.以RGB类型的彩色图像作为研究对象,对其进行量化和聚类,对聚类后的图像分层解析计算,对每一色块图像进行边缘检测和轮廓跟踪,并采用行扫描和螺旋填充算法进行色块植绒路径生成,最后根据植绒针距生成了由加工特征点系列组成的轨迹文件.根据植绒轨迹生成算法,开发了一套手工地毯植绒轨迹仿真系统,仿真结果表明该算法实现了较好的轨迹规划,验证了算法的有效性.

摘要： 为了提高多特征融合图像检索的效果,本文提出了一种基于分块颜色直方图和GWLBP的图像检索算法.算法采用K-means均值聚类对RGB颜色空间进行颜色聚类,再将4×4均匀分块图像分成9个子块,提取每个子块的颜色体积直方图,并赋予不同权值计算颜色特征;利用Gabor滤波器组对输入图像进行不同分辨率和方向滤波,然后将不同方向上局部滤波器输出结果与全局滤波器输出结果的平均值进行比较,并进行二值化,据此提出3种不同的GWLBP算子来提取纹理特征.最后对图像的颜色和纹理特征高斯归一化,采用加权平均来融合颜色和纹理的特征距离.通过实验仿真可知,与其他3种算法相比,本算法对正常和有旋转倾向的图像都有较高的查全率和查准率.%In order to improve the effect of multi-feature fusion image retrieval,this paper proposed a kind of image retrieval algorithm based on block color histogram and GWLBP.By means of K-means mean value clustering,the algorithm implemented color clustering on RGB color space;then,it divid-ed 4×4 uniformed block image into 9 sub-blocks to extract color volume histogram of each sub-block and endow different weights so as to calculate color features.Based on Gabor filter bank,the smoot-hing in various resolutions as well as directions were conducted on input image;later,the comparison of mean values between local filter output results and overall filter output results in different directions was carried out with threshold.On this basis,three kinds of GWLBP operators were pro-posed to extract textural features.Finally,Gaussian normalization was implemented on image color as well as textural features;weighted average was applied to integrate feature distance between color and texture.The experimental simulation indicated that,compared with other three algorithms,this algo-rithm carries higher recall ratio and precision in normal images and those with rotation inclination.

摘要： 该文针对目前高光去除算法中存在的颜色失真问题，提出了一种基于MSF图像的局部高光去除算法，并通过一种基于颜色聚类的算法提高了高光区域选取的准确性。实验结果表明，所提出的算法可以解决已有算法中存在的颜色失真，提高了高光分离可靠性。

摘要： 垃圾制造者们为了避免垃圾过滤器的过滤，采用了很多变通的方法来制造垃圾，其中一种新型的垃圾邮件就是把文字转换为图像，通过图像来达到传递垃圾信息的目的，这种图像垃圾还存在若干变种，使之前的一些文本垃圾过滤器变得无能为力。本文提出了一种基于内容的广告垃圾图像过滤方法，在总结这些垃圾图像的颜色种类特征规律基础上，利用K-means算法进行颜色聚类，符合某种颜色种类特征规律的图像即被判定为垃圾图像，实验结果表明：该方法对广告垃圾图像的过滤是可行的。

摘要： 在文档图像分析处理中,分割技术十分必要.本文介绍了目前文档图像分割算法中常用的特征,并对针中文文档图像给出了一种分割方法.该方法首先利用Sobel算子粗略检测出文字边缘区域,利用形态学膨胀方法扩展该区域,接着进行了两次颜色聚类分析,最后根据中文字符的特征进行了一系列启发式处理,很好地分割出了文字区域。

摘要： 目的:数字油画是一种喜闻乐见、零基础的新艺术形式.然而,数字油画画布的设计极为复杂,需要专业设计人员花费大量的时间.为此,提出一种数字油画的自动生成方法,将任意图像自动转换为数字油画画布.方法:首先,将输入图像按照颜色和空间的相似性进行分割;其次,对分割结果进行统计滤波,去除分割产生的锯齿边界,从而获得较为光滑的边界线条;接着,对所有的区域颜色进行聚类,获得具有指定数量的代表性颜色,并自适应调整对应数字在每个区域中显示的位置和大小,最终合成数字油画画布.结果:实验结果表明,本文方法能够自动生成与输入图像内容一致的数字油画画布,边界线条光滑,数字显示清晰.结论:本文方法避免了传统数字油画画布设计的耗时耗力,满足了缺乏绘画基础人士对油画的艺术追求,有助于数字油画这一新的艺术形式的推广.

摘要： 目的:数字油画是一种喜闻乐见、零基础的新艺术形式.然而,数字油画画布的设计极为复杂,需要专业设计人员花费大量的时间.为此,提出一种数字油画的自动生成方法,将任意图像自动转换为数字油画画布.方法:首先,将输入图像按照颜色和空间的相似性进行分割;其次,对分割结果进行统计滤波,去除分割产生的锯齿边界,从而获得较为光滑的边界线条;接着,对所有的区域颜色进行聚类,获得具有指定数量的代表性颜色,并自适应调整对应数字在每个区域中显示的位置和大小,最终合成数字油画画布.结果:实验结果表明,本文方法能够自动生成与输入图像内容一致的数字油画画布,边界线条光滑,数字显示清晰.结论:本文方法避免了传统数字油画画布设计的耗时耗力,满足了缺乏绘画基础人士对油画的艺术追求,有助于数字油画这一新的艺术形式的推广.

摘要： 目的:数字油画是一种喜闻乐见、零基础的新艺术形式.然而,数字油画画布的设计极为复杂,需要专业设计人员花费大量的时间.为此,提出一种数字油画的自动生成方法,将任意图像自动转换为数字油画画布.方法:首先,将输入图像按照颜色和空间的相似性进行分割;其次,对分割结果进行统计滤波,去除分割产生的锯齿边界,从而获得较为光滑的边界线条;接着,对所有的区域颜色进行聚类,获得具有指定数量的代表性颜色,并自适应调整对应数字在每个区域中显示的位置和大小,最终合成数字油画画布.结果:实验结果表明,本文方法能够自动生成与输入图像内容一致的数字油画画布,边界线条光滑,数字显示清晰.结论:本文方法避免了传统数字油画画布设计的耗时耗力,满足了缺乏绘画基础人士对油画的艺术追求,有助于数字油画这一新的艺术形式的推广.

摘要： 目的:数字油画是一种喜闻乐见、零基础的新艺术形式.然而,数字油画画布的设计极为复杂,需要专业设计人员花费大量的时间.为此,提出一种数字油画的自动生成方法,将任意图像自动转换为数字油画画布.方法:首先,将输入图像按照颜色和空间的相似性进行分割;其次,对分割结果进行统计滤波,去除分割产生的锯齿边界,从而获得较为光滑的边界线条;接着,对所有的区域颜色进行聚类,获得具有指定数量的代表性颜色,并自适应调整对应数字在每个区域中显示的位置和大小,最终合成数字油画画布.结果:实验结果表明,本文方法能够自动生成与输入图像内容一致的数字油画画布,边界线条光滑,数字显示清晰.结论:本文方法避免了传统数字油画画布设计的耗时耗力,满足了缺乏绘画基础人士对油画的艺术追求,有助于数字油画这一新的艺术形式的推广.

摘要： 红刺是中医舌诊的一种常见性状,通过观察红刺的大小、分布、密度可以对一些病理进行判别.本文研究如何将舌象中的红刺提取出来,从图像的区域切割,拟采用模糊聚类方法将红刺进行提取,噪声区的去除3个方面进行研究红刺的自动提取算法.实验结果表明这种提取方法可以有效的将红刺提取出来,达到我们的研究目的.

摘要： 红刺是中医舌诊的一种常见性状,通过观察红刺的大小、分布、密度可以对一些病理进行判别.本文研究如何将舌象中的红刺提取出来,从图像的区域切割,拟采用模糊聚类方法将红刺进行提取,噪声区的去除3个方面进行研究红刺的自动提取算法.实验结果表明这种提取方法可以有效的将红刺提取出来,达到我们的研究目的.

摘要： 红刺是中医舌诊的一种常见性状,通过观察红刺的大小、分布、密度可以对一些病理进行判别.本文研究如何将舌象中的红刺提取出来,从图像的区域切割,拟采用模糊聚类方法将红刺进行提取,噪声区的去除3个方面进行研究红刺的自动提取算法.实验结果表明这种提取方法可以有效的将红刺提取出来,达到我们的研究目的.

摘要： 本发明涉及四足机器人技术领域，特别涉及一种基于颜色密度特征的道路图像聚类方法及道路识别的方法。图像聚类方法以颜色为基础特征，通过定义并提取图像的颜色密度作为图像聚类分割的依据，再通过多次聚类，减轻或者消除由于光照变化、阴影、路面颜色不一致等对道路识别的影响，使在环境变化情况下也能对道路区域进行聚类。本发明提供的道路识别的方法，基于颜色密度特征的道路图像聚类方法，通过对误分割的干扰区域再聚类，完成非结构化道路的识别，解决了在由于不规则块状的阴影或地面随机出现的与道路颜色不一致的不规则颜色块所导致的误分类问题；本发明提供的技术方案为四足机器人对野外非结构化道路环境识别提供了有效方案，具有重要价值。

摘要： 本发明涉及一种特征聚类和颜色对比度的图像显著性目标检测方法，首先，同时考虑了Lab和对抗色两个颜色空间，同时考虑了每个像素点与多尺度邻域差值问题，这样既考虑图像的整体特征又考虑图像的局部特征。运用信息熵作为衡量显著图的检测效果，首先运用信息熵找到每个颜色通道中的最优三个邻域尺度，然后用信息熵找到最优三个颜色通道，并且运行信息熵组合每步得到的最优显著图。这样既考虑图像的整体特征又考虑图像的局部特征。接着运用信息熵分步组合得到的最优显著性分布图。

摘要： 本发明提供一种基于颜色特征和超像素聚类的棉花叶枯病检测方法及系统，属于农作物病害检测和计算机视觉技术领域。本发明通过FCM对原始图像进行聚类，RGB分量重组去除土壤和杂质等非绿色部分，基于Otsu方法进行自适应阈值分割。形态学处理填补分割图像空洞，去除毛刺和叶柄边缘及孤立点，平滑受损叶片轮廓。地面上的杂草区域部分，检测连通区域面积，根据阈值可有效解决。超像素算法对提取的棉花叶片分割区分枯叶区域和正常叶片区域，而不用去考虑边缘划分。设定阈值检测每个超像素块枯叶区域，根据面积占比进行处理大大减小因阈值设定导致的误差。最后准确的给出棉花叶片的病害程度和检测结果，因此具有良好的实际应用之价值。

摘要： 本发明实施例提供了一种基于颜色聚类的牙齿影像图处理方法、装置及电子设备，该方法包括：采用颜色聚类算法对待分析牙齿影像图进行聚类分析；针对得到的每种聚类区域，计算该聚类区域中所有像素点的位置与待分析牙齿影像图的中心位置之间的平均距离；然后基于预设距离关系，确定牙釉质区域、牙本质区域以及牙槽骨区域，基于牙釉质区域、牙本质区域和预设距离，确定正常牙槽嵴顶位置的第一坐标；基于牙本质区域与牙槽骨区域确定实际牙槽嵴顶位置的第二坐标和牙根尖的第三坐标；最后基于第一坐标、第二坐标和第三坐标，确定待分析牙齿影像图对应的牙齿骨丧失比例。这样，通过对牙齿影像图进行精确分析，可以得到更精确的骨丧失比例。

摘要： 本发明公开一种基于颜色聚类补充学习的视频跟踪方法，属于图像处理技术领域。包括输入上一帧状态及分类参数、对目标区域颜色聚类、根据聚类中心统计出直方图、计算颜色响应、计算相关滤波响应、颜色响应和相关滤波响应融合、更新分类器参数、输出当前帧状态及分类器参数八个步骤。通过对传统的颜色直方图补充学习跟踪方法进行分析和改进，有效地利用颜色分布的信息，采用聚类和统计颜色直方图手段，学到更有效的颜色聚类补充学习器并与传统的相关滤波学习器相融合，能够有效区分目标和背景，在目标发生遮挡、旋转、尺度变化、快速运动、光照变化等复杂情况下依然可以准确地跟踪目标。具有处理问题时更加稳健准确、适应性强、跟踪效果好等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于颜色聚类的覆盖分析方法、系统及电子设备，该方法包括：在中断基站的数量超过数量阈值的情况下，获取各个中断基站的地理位置；根据所述地理位置，确定出第一预设区域，所述第一预设区域包含所有中断基站；根据所述第一预设区域中是否包含有非中断基站和超过高度阈值的物体，确定目标中断基站；根据所述目标中断基站的覆盖范围，确定目标区域，其中，所述目标区域为中断基站对区域的影响力超过影响力阈值的区域。可以通过将中断基站集中到一个预设区域，然后判断该区域是否包含非中断基站以及超过高度阈值的物体，从而可以快速计算出受中断基站影响的目标区域，并提高准确率。

摘要： 本申请涉及一种基于颜色和纹理特征聚类的数码迷彩生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过LBP算法对背景图像进行纹理特征提取，采用LBP方法所得到二值矩阵能够显示出原背景图像局部的纹理信息；通过对颜色、纹理特征聚类进行聚类，颜色聚类可提取背景图像的主色调，纹理聚类旨在获取图像的纹理斑点，兼顾了颜色、纹理两个主要特征；以提取的主色填充聚类后的纹理斑点形成迷彩，可将颜色和纹理特征融入到迷彩技术，使聚类的各纹理斑点像素面积与各主色面积相等。本发明生成的迷彩兼顾了背景图像纹理特征和颜色特征，具有较好的伪装性能。

摘要： 本发明公开了一种基于颜色聚类的视频镜头分割方法，首先，在任一帧视频图像内选择一定数量的像素点构成集合，在颜色域内对该集合的像素点进行颜色聚类运算；其次，按最近邻颜色距离规则聚类每一像素点；按最近邻颜色类规则合并颜色类；然后，计算帧内每个颜色类的中心坐标(x,y,z)、计算每个颜色类的半径Radius、统计每个颜色类的像素点个数count，并构成帧内颜色类矢量及其标注；最后，计算帧间图像之间的帧内颜色类矢量的相似度，建立基于颜色类矢量图像帧间相似度估计模型；根据每一帧图像的颜色类矢量将一段视听信息媒体流聚类为镜头序列。

摘要： 本发明实施例提供了一种基于颜色聚类的牙齿影像图处理方法、装置及电子设备，该方法包括：采用颜色聚类算法对待分析牙齿影像图进行聚类分析；针对得到的每种聚类区域，计算该聚类区域中所有像素点的位置与待分析牙齿影像图的中心位置之间的平均距离；然后基于预设距离关系，确定牙釉质区域、牙本质区域以及牙槽骨区域，基于牙釉质区域、牙本质区域和预设距离，确定正常牙槽嵴顶位置的第一坐标；基于牙本质区域与牙槽骨区域确定实际牙槽嵴顶位置的第二坐标和牙根尖的第三坐标；最后基于第一坐标、第二坐标和第三坐标，确定待分析牙齿影像图对应的牙齿骨丧失比例。这样，通过对牙齿影像图进行精确分析，可以得到更精确的骨丧失比例。

摘要： 本发明公开一种基于灰度分段及Lab颜色聚类的鲜红斑痣色卡生成方法，在Lab颜色空间中针对L分量滤除背景像素点；将目标图像区域每个像素点的灰度值由小到大分成多个区域，并求出每个区域灰度值均值；以区域灰度均值为中心，以每个像素点灰度值为特征进行聚类；求出每类像素点集合在Lab颜色分量平均值，得到色卡中各色块对应的Lab颜色分量值；构造色卡色块Lab颜色分量矩阵，再转换为RGB颜色空间以色卡显示。本发明能针对每位患者生成定制色卡；避免医生在临床治疗过程的对于颜色的肉眼观察而产生的误差，为鲜红斑痣的临床疗效提供了一种实用性强的颜色变化评估技术。