HSI空间

摘要： 为更好地判断金属材料的锈蚀程度,针对低照度金属锈蚀图像存在的亮度不高和细节信息不明显的问题,提出了基于小波变换和Retinex原理的图像特征增强算法。首先,将原始锈蚀图像的色彩空间转换HSI空间,保持饱和度分量和色调分量不变,对亮度分量I进行小波分解;其次,对分解后的高频分量和低频分量进行自适应增强,重构后的图像经Retinex原理进行多尺度增强改善图像亮度。实验结果表明,对锈蚀低照度图像的增强效果明显,能较好地改善图像的整体亮度,对细节信息的保留和增强效果明显。

摘要： 针对雾天低照度情况下图像内容模糊、对比度低等的图像质量退化现象,提出一种自适应单尺度Retinex(SSR)的雾天低照度图像增强方法。该方法将图像转换到HSI空间,对其亮度分量进行伽马自适应校正;结合图像信息熵和灰度标准差设计评价函数,采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)自适应地选取SSR算法中中心环绕函数的参数值,对图像进行处理。通过实验,与几种算法进行比较,表明该方法能很好地改善传统SSR算法的缺陷,且在提升图像清晰度和对比度上的效果明显。

摘要： 针对彩色图像中噪声难以去除的问题,根据HSI空间独特的色彩分离特点,对受高噪声污染的彩色图像的噪声去除进行了研究.首先将彩色图像投影到色彩特征空间HSI中,将色彩信息与亮度特征信息进行分离操作,然后对该空间中的色彩分量H和S提出极坐标下距离阈值去噪方法进行处理,在保持色彩不失真的情况下去除噪声.同时对亮度特征分量I进行多尺度变换得到高低频子图,根据高频子图中噪声突变频繁的特点提出自适应梯度阈值去噪方法去除高频中噪声以提高图像质量;采用稀疏去噪方法对低频子图中少量噪声进行处理;最后进行相应逆变换得到最终的彩色图像.实验结果表明,所提出的去噪方法在视觉上和PSNR、RMSE、SSIM、RE这些客观指标上均达到了良好的噪声去除效果.

摘要： 针对桥梁蜂窝麻面图像经常存在光照不均、多背景并存的干扰问题,提出了基于HSI颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割算法.首先,绘制S分量灰度变化曲线;其次,搜索曲线所有潜在的波峰波谷,并求相邻波峰波谷的高度差;然后,基于灰度像素个数差分值的标准差筛选出部分高度差;最后,基于部分高度差的标准差搜索最佳阈值完成图像的阈值分割.实验结果表明,与二维OTSU法、Niblack法、二维Tsallis熵法等几种算法相比,该算法的分割效果和实时性更好.

摘要： 针对低照度下图像降质严重的问题,提出了一种基于人眼视觉特性和Curvelet变换的低照度图像增强算法.首先将低照度图像转换至"色调-饱和度-亮度"(HSI)颜色空间,在Curvelet域中分解亮度参量得到不同尺度、不同方向的子带分量,以此构建人眼视觉模型;然后利用模型的亮度遮蔽特性和亮度-对比度遮蔽特性对高频分量进行非线性增强,同时对低频分量进行非线性拉伸;最后通过Curvelet逆变换重构亮度参量,结合原始图像的色度和饱和度分量将图像转换至原色彩空间,得到增强后的低照度图像.实验结果表明,该算法可以有效提升低照度图像的对比度和亮度,保持图像的细节信息,抑制图像噪声.

摘要： The paper analyzes theoretically the color differences of true and fake licenses to propose a method that can distinguish true license and fake license by the SVM technology. This method can extract the license image to convert it to RGB and HSI components. Aiming at R and S components that have obvious differences between true and fake licenses , this method can make the hierarchical processing in quantity to get the data. Then, it takes the data, the mean and variance of R components as the eigenvectors to design SVM classifier for the purpose of identifying and classifying true and fake licenses. The experiments show this method has certain effects on identifying true and fake licenses , it can provide a new thought for the identification of true and fake licenses.%从理论上分析了真、假车牌在颜色特征上的差异,提出了一种通过SVM技术辨别真车牌和假车牌的方法.该方法将提取到的车牌图像转换为RGB分量和HSI分量,对真、假车牌间存在明显差异的R分量和S分量作分级量化处理,将得到的数据和R分量均值、 方差作为特征向量设计SVM分类器,对真、假车牌进行识别与分类.通过试验表明该方法对真、假车牌有一定的鉴别效果,为真、假车牌的识别提供了新思路.

摘要： 提出了一种基于空间变换和直方图均衡的彩色图像增强方法.该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到HSI空间,然后在I空间使用对比度受限的局部直方图均衡方法进行图像增强.通过仿真实验证明,该方法既能最大程度的保留彩色图像的色彩信息,又能提高彩色图像对比度,并凸显细节.

摘要： 针对红外与可见光彩色融合图像中目标与背景间的低对比度的问题，提出一种基于HSI空间颜色对比度增强的红外和可见光图像融合方法。首先对输入的可见光与红外图像进行直方图均衡和中值滤波加强处理，然后对加强的红外图像模糊阈值分割得到红外目标，最后把分割的红外目标图像和加强的可见光和红外图像在HSI空间的三通道线性融合和色彩传递，为了增强目标与背景间的颜色对比度，在色彩传递阶段,H通道的色彩传递方程中引入一个比例因子。实验结果表明：与其他算法相比，该方法得到的彩色融合图像热目标和低温物体与背景间的颜色对比度明显加强,同时背景的细节信息呈现白天类似的自然彩色，更加符合人眼视觉感知。%Focus on color fusion for infrared and visible images with low contrast between target and background issues, a contrast enhancement method for infrared and visible image was presented based on HSI color space. Firstly, the contrast of infrared and visible images was enhanced using local histogram equalization and median filter, then the infrared target was extracted from the enhanced infrared image after fuzzy threshold segmentation. Finally, the two enhanced images and the segmentation infrared target were fused into the three components of a HSI image in terms of a simple linear fusion strategy and color transfer. To enhance the color contrast between the target and the background, a scaling factor was introduced into the transferring equation in the H channel during color transfer process. The experimental results show that, compared with other algorithms, the color fusion images of hot target and color contrast between low temperature object and background abtained by the presented method enhance obviously. At the same time, the details of visible images are endowed with natural color similar to that of the light color images during the day, which is more confortable to the human’s visual perception.

摘要： 提出了一种新的红外灰度图像伪彩色变换方法.在用于红外灰度图像处理时,该方法不仅可以增强目标的自身细节,而且还可以提高目标与背景之间的对比度.实验结果表明,本文方法能够使目标与背景之间的区分变得更加明显,目标边缘变得更清晰,有利于对复杂海空背景下的运动目标进行分析和判读.

摘要： 本文构建了一类在HSI颜色空间基于多结构元彩色形态边缘检测梯度算法实现彩色图像边缘检测新方法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能.所定义的算法充分考虑了边缘的方向性和噪声对边缘检测影响,本算法在噪声抑制方面显示了优良的性能,能满足不同应用的需要.

摘要： 本文构建了一类在HSI颜色空间基于多结构元彩色形态边缘检测梯度算法实现彩色图像边缘检测新方法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能.所定义的算法充分考虑了边缘的方向性和噪声对边缘检测影响,本算法在噪声抑制方面显示了优良的性能,能满足不同应用的需要.

摘要： 本文构建了一类在HSI颜色空间基于多结构元彩色形态边缘检测梯度算法实现彩色图像边缘检测新方法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能.所定义的算法充分考虑了边缘的方向性和噪声对边缘检测影响,本算法在噪声抑制方面显示了优良的性能,能满足不同应用的需要.

摘要： 本文构建了一类在HSI颜色空间基于多结构元彩色形态边缘检测梯度算法实现彩色图像边缘检测新方法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能.所定义的算法充分考虑了边缘的方向性和噪声对边缘检测影响,本算法在噪声抑制方面显示了优良的性能,能满足不同应用的需要.

摘要： 本文构建了一类在HSI颜色空间基于多结构元彩色形态边缘检测梯度算法实现彩色图像边缘检测新方法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能.所定义的算法充分考虑了边缘的方向性和噪声对边缘检测影响,本算法在噪声抑制方面显示了优良的性能,能满足不同应用的需要.

摘要： 本发明一种基于色调、饱和度、灰度HSI颜色空间的棉花杂质高速实时检测方法：对采集棉花图像信息进行图像格式转换，获得HSI图像并进行操作判别学习训练过程和杂质检测过程；对棉花图像信息和背景图像信息进行联合自学习；对棉花杂质信息进行识别，输出棉花真正杂质点定位结果。采用三维查找表3D-LUT技术，快速获得HSI图像；利用自学习过程获得的参数进行杂质的识别，并且利用彩色运动补偿技术，对杂质点进行再次认证。本发明可以在10ms内完成80线棉流图像的采集、图像格式转换、杂质的检测和定位等全部过程。在棉流速度18m/s，杂质大小为2×2mm2的情况下，杂质识别正确率可达到95.4％。

摘要： 本发明公开了一种基于HSI颜色空间的无参考去雾图像质量评价方法，属于图像处理技术领域。本发明针对去雾图像容易出现的两类失真问题——色彩失真和清晰度不足，将图像转换到HSI颜色空间进行处理，分别得到三个通道对应的子图像。基于其不同的分布规律，提出利用H通道和S通道的子图像完成色彩评估，I通道的子图像完成清晰度评估，从而使客观评价结果和主观感受达到较高的一致性。解决了去雾图像由于缺少参考图像而难以完成对其质量评估的问题。本发明处理步骤少，无需使用无雾的参考图像以及大量数据集进行模型训练，最终评价结果准确性高，应用简洁。

摘要： 本发明公开了一种基于FPGA的RGB与HSI色彩空间转换方法及其电路，包括RGB色彩空间转换为HSI色彩空间逻辑电路和HSI色彩空间转换为RGB色彩空间逻辑电路；通过提取输入图像的R、G和B并归一化到[0,1]，计算亮度I、色度H以及饱和度S得到HSI彩色图像；通过提取输入图像的亮度值I、饱和度值S和色度值H，计算中间变量M、N和O并根据色度值H的范围，确定相应的R、G和B的值得到RGB彩色图像。本发明优化了传统RGB转换HSI的计算公式，每一个像素减少两次加法，两次乘法和一次开平方运算，保留的除法运算相比于改进之前的除法运算量更小，可以有效减少运算量，提高计算结果的精度，满足4KP60的系统运算要求。

摘要： 本发明公开了一种基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法，包括读取原图像和与原图像对应的二值图像，并将原图像由RGB颜色空间转换为HSI颜色空间；基于形态学开操作对二值图像进行噪声点和小面积区域滤除处理；基于HSI颜色空间，对各离散目标进行相似度分析；对目标在上下帧中的运动距离和方向进行位移一致性分析；进行离散目标归并，将当前帧的颜色特征信息更新为前一帧数据，对下一帧图像进行重复处理。实现了对同属一个整体的离散目标归并，提高了运动目标的检测完整性和准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于HSI空间的绪下茧分割和识别方法。背景分割，对输入图像进行颜色空间转换，得到HSI颜色空间图，获取I通道和S通道图像，使用Kmeans算法和阈值法分别分割I通道和S通道图像的目标和背景，对分割后的I通道和S通道图像进行二值化和“或”运算，运算结果为完整分割图像；目标识别，获取完整分割图像的轮廓图，根据轮廓线上的像素点数量判断是否存在黏连，利用曲率尺度空间法获取黏连轮廓上的角点，利用位置关系判据获取角点中的凹点，对凹点进行匹配，构造合适的分割线分割黏连部分并进行连通域标记，以此实现绪下茧粒的识别。本发明对缫丝过程中绪下茧粒的统计提供了可靠有效的技术支持。

摘要： 本发明公开了一种基于HSI空间光学成像模型的自适应增益水下图像增强方法，包括：估计全局背景光照向量；估计背景光照遮盖层向量；计算原始观测图像对应的去噪恢复图像；将原始彩色水下图像转换成灰度图像；对灰度图像转换成能保持图像边缘的灰度图像，并提取图像对应的梯度图像；将去噪恢复图像与保持边缘特征的灰度图像融合；将融合彩色图像转换颜色空间，将图像的亮度信息和色彩信息分离；对亮度信息进行运算，获取基于原始图像丰富梯度信息的增强图像；将增强图像转换颜色空间；对增强图像进行定量评价。本发明中用到的4方向Sobel边缘检测器，能充分利用图像自身丰富的梯度信息实现图像增强处理，使得处理后的图像视觉质量提高、纹理信息丰富。

摘要： 本发明涉及计算机视觉领域，其具体公开了一种基于改进的HSI空间信息低照度彩色图像增强算法。首先对读取原始低照度彩色图像，将颜色空间转换成感知上更接近人类视觉期望值的HSI颜色空间，然后保持色调H分量，对色饱和度S进行线性拉伸。再对亮度I分量进行改进的MSR算法增强；最后图像由HSI颜色空间转换回RGB颜色空间，最终获得增强后的彩色图像。本发明能有效地提高低照度图像的对比度，丰富图像的细节信息，更符合人眼视觉的感知，使得图像更加逼真。

摘要： 本发明一种基于色调、饱和度、灰度HSI颜色空间的棉花杂质高速实时检测方法：对采集棉花图像信息进行图像格式转换，获得HSI图像并进行操作判别学习训练过程和杂质检测过程；对棉花图像信息和背景图像信息进行联合自学习；对棉花杂质信息进行识别，输出棉花真正杂质点定位结果。采用三维查找表3D－LUT技术，快速获得HSI图像；利用自学习过程获得的参数进行杂质的识别，并且利用彩色运动补偿技术，对杂质点进行再次认证。本发明可以在10ms内完成80线棉流图像的采集、图像格式转换、杂质的检测和定位等全部过程。在棉流速度18m/s，杂质大小为2×2mm2的情况下，杂质识别正确率可达到95.4％。

摘要： 本发明涉及七基色染液网格化混配构建HSI色立体及其色谱获取方法，属于纺织行业的染色及其色彩调控技术领域，首先构建HSI双圆锥颜色模型，并定义两圆锥相对接底面为基准明度面；接着结合针对明度变化的预设数离散化，构建HSI双圆锥色立体中的各等明度面，然后构建构成分别对应明度梯度分布的各等明度面下的七基色染液配色体系，之后获得各等明度面上七基色染液网格化混色模型；最后构建全色域网格化混色模式的HSI色立体模型，获得全色域网格化混色模型的网格点矩阵，并构建全色域HSI色立体模型网格点色谱矩阵；如此即可在应用中实现色相调控、明度调控及彩度调控，能够高效实现染液数字化配色，并提高染液配色的精度及自动化水平。

摘要： 本发明涉及太阳能材料生产技术领域，具体是一种适用于高寒地区的HSI型超短波吸光膜覆膜设备，包括：壳体和支撑台；定位输送机构，所述定位输送机构设于所述支撑台外侧；夹持输送机构，所述夹持输送机构设于所述壳体内侧；覆膜机构；其中，所述覆膜机构包括：导膜组件，所述导膜组件与所述夹持输送机构相连；导气组件，所述导气组件与所述夹持输送机构相连，且与所述壳体相连；压合组件，所述压合组件设于所述支撑台外侧，与所述夹持输送机构相连，且与所述导气组件相连，通过设置覆膜机构，导膜组件与导气组件和压合组件配合，使得HSI型超短波吸光膜在覆膜过程中就完成了上胶操作，无需设置多余设备，大大提升了覆膜效率。