集中式足球机器人视觉子系统的研究

简要概括了YSU足球机器人系统的视觉结构框架,对视觉系统的关键技术进行了详细介绍,通过几何矫正,克服了成像系统本身存在的图像形变问题.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HSV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HSV彩色空间模型做了相应的改进.此外,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.     

基于特定理论工具的彩色图像分割技术

图像分割是对图像进行分析和理解的基础，彩色图像由于较灰度图像具备更多的视觉信息而越来越受到人们的关注．对彩色特征空间的选取，以及近年来通过结合模糊数学、马尔可夫随机场、神经网络、遗传算法、小波分析等特定理论工具和模型的彩色图像分割方法和策略进行了介绍．     

基于特定理论工具的彩色图像分割技术

图像分割是对图像进行分析和理解的基础，彩色图像由于较灰度图像具备更多的视觉信息而越来越受到人们的关注、文章对彩色特征空间的选取，以及近年来通过结合模糊数学、马尔可夫随机场、神经网络、遗传算法、小波分析等特定理论工具和模型的彩色图像分割方法和策略加以介绍．     

一种基于HSV颜色空间与小波能量特征融合的车牌定位算法

文中针对彩色汽车图像牌照定位率不高和速度慢等问题,提出了基于HSV颜色空间与小渡能量分析相融合的车牌定位方法.利用固定底色牌照的色相、亮度和饱和度值分布区间不同的特点,完成对大多数黄蓝底色牌照的快速定位.对于车牌底色与车身颜色相近无法一次完成定位的操作,进行图像二次定位处理,利用车牌区域小波高频能量分布特点从背景图像中提取车牌区域.实验结果表明该方法比单一使用HSV空间进行定位的算法准确率高,比其它小波定位算法实现速度快,并且具有较好的鲁棒性.     

小波散射网络在各种彩色空间进行图像纹理分类的性能比较(英文)

为了寻找利用小波散射网络进行彩色图像处理的最佳彩色空间,用小波散射网络对KTH_TIPS_COL彩色图像数据库进行了图像纹理分类研究.采用将彩色图像从RGB彩色空间转换到其他各种彩色空间的方法,研究了彩色空间的选择对于小波散射网络用于彩色图像纹理分类的影响.实验结果表明:在不同的彩色空间对彩色图像纹理进行分类,分类成功率往往差别较大;在基于竞争机制的红绿蓝彩色空间中进行小波散射变换比其他彩色空间具有更好的分类性能.考虑到彩色空间可以互相转换,对于彩色纹理图像的分类,推荐将彩色空间转化到基于竞争机制的红绿蓝彩色空间后再输入小波散射网络.     

深度学习彩色化算法对曝光偏差图像着色研究

对基于深度学习的图像彩色化算法进行试验与分析,发现现有彩色化算法存在对曝光偏差的图像彩色化效果不佳。针对该问题,提出一种在彩色化存在曝光偏差的灰度图像时,使用直方图均衡化预处理输入图像方法,以达到更好的彩色化效果。该方法在深度学习彩色化算法的预处理阶段,运用直方图均衡化输入灰度图像,建立一种合理的映射关系,将输入图像灰度值按照该映射关系重新均衡分布在灰度级范围上,使得图像灰度等级分明,对比度增加,细节更加清晰,更有利于神经网络提取图像特征。对彩色化算法进行对比实验,结果表明,该预处理方法对曝光偏差图像的彩色化效果更加真实,可以显著提高存在曝光偏差图像的彩色化效果。     

基于高斯分布估计的快速水平集分割方法研究

传统的CV模型只能用于分割灰度分布比较均匀、目标与背景灰度均值差异较大的图像,且因需要求解偏微分方程导致分割速度很慢.文章在传统快速水平集分割模型的基础上,将高斯分布估计引入速度项,使得快速水平集可以分割复杂的目标,并将HIS空间中的色调分量与强度分量进行融合,得到了一种彩色高斯快速模型.新算法具有分割速度快、可分割复杂目标的优点.     

彩色人脸鉴别特征抽取及识别

目前存在的彩色人脸识别方法大多是将彩色图像转换为灰度图像后,采用基于灰度图像的特征抽取与识别算法进行分类识别.本文根据彩色人脸图像的构成特点,对彩色人脸图像的R、G、B三个分量色彩信息进行特征抽取与分析,进而找出适合对彩色人脸图像进行自动识别的鉴别特征.最后,在国际通用的AR标准彩色人脸库中进行了大量实验,验证了本文算法的有效性.     

基于HSV空间的彩色图像分割

彩色图像分割是彩色图像处理和图像识别的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用。根据HSV颜色空间颜色和亮度无关,将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间,然后经过H分割对绿色信息进行提取得到分割结果。试验表明,这是一种计算高效的分割算法。     

基于HSV的HR空间颜色直方图图像检索技术

本文通过分析凸几何图形的邻维定理．在HSV颜色空间中利用HSV颜色模型提取出SV的内切圆半径R,并对色调H进行非均匀量化,结合颜色的空间信息提取联合矩阵HR空间颜色直方图做为图像检索的特征,利用欧氏距离进行相似度量。通过跟传统的颜色直方图和空间颜色直方图做为特征检索相比较,实验证明本文提出的基于HSV和邻维定理的HR空间颜色直方图图像检索方法能够有效地从图像数据库中检索出目标图像。     

人脸检测技术的发展和现状研究

对人脸检测所面临的问题进行探讨,分析有关人脸检测问题的研究方法,并对其进行分类和评价。从基于模板的方法、基于肤色模型的方法、基于统计理论的方法三方面进行了阐述。分析各种方法的优缺点,并提出了关于人脸检测问题的进一步研究方向。     

基于颜色空间的猪肉新鲜度检测

以新鲜猪肉制品为研究对象,采用图像处理技术检测猪肉在常温下氧化腐败过程中颜色的变化,并使用半微量定氮法与之对比.结果显示：猪肉在腐败过程中,RGB颜色空间变化不明显,HSI颜色空间变化明显;与传统的化学方法检测相比,利用图像的颜色模型可以更加方便快捷的检测猪肉的新鲜程度.     

色彩在视觉传达中的作用分析

在人们身处的环境中,举目所望都跟色彩脱离不开,小至身上的衣饰,大到身处的建筑物,无一不是色彩缤纷,生活作息可以说是深受它的影响.人们无时不刻与色彩为伍,不论是消极性地选取或选购既有的彩色产品,或积极地决定运用某些色彩或配色,常常要面对色彩的选择.因此,色彩在当今社会视觉传达的过程中所起的重要作用是值得人们研究和探讨的.     

三种常用颜色模型的比较研究

首先对三种常用颜色模型RGB、YCrCb和HSV进行了简单的介绍,并给出了RGB与YCrCb、RGB与HSV相互间的转换算法。没有哪一种颜色模型能解释所有的颜色问题,具体应用中常常通过采用不同颜色模型或者模型转换来帮助说明不同的颜色特征。     

基于肤色模型和神经网络的人脸检测算法

神经网络具有自学习、记忆、计算以及智能处理等能力,本文应用前向型神经网络做分类器,并阐明了神经网络的分类方法和人脸检测过程,以及结合人体肤色模型实现了在不同环境、不同姿态、不同肤色、不同表情等复杂环境下的人脸检测,同时通过对静态检测的扩展实现了实时的人脸检测.实验表明,该方法具有快速,有效等特点.     

基于混合彩色空间的肤色区域分割算法

利用肤色在RGB、YCbCr和HSV空间中均有较好的聚类性质,以及模糊隶属度函数快速构造得到图象的肤色投影图;使用Active Contour的level-set算法对肤色投影图进行分割合并得到初步肤色侯选区域;再使用K均值方法对初步侯选区域进行修正,得到同质肤色区域。实验证明算法对简单,复杂背景下的单人脸和多人脸肤色区域分割均有较好的效果。     

色彩对影视作品氛围营造的重要性

色彩是影视作品构成中重要的元素,是一种不可或缺的艺术表现手法.色彩本身是没有喜怒哀乐的,是因为人的人身阅历的烙印,才使得人们对色彩有了喜与悲的比较,色彩的表现含义也变得丰富起来.     

一种利用R/G值检测人脸的方法

在图像分析领域,对图像中人脸的检测和处理越来越受到重视,在许多地方被应用.如人脸的识别,人脸的分析,眼睛的检测,凝视的追踪等.经过对人脸肤色在RGB和HSV颜色空间中的分布情况的研究,提出一种利用R/G值来检测人脸的方法.     

基于向量空间模型的Web服务描述相似度计算的研究与实现

服务描述是服务发现的基础。现有的服务发现多从关键词入手进行匹配,本文给出了一种通过服务描述进行相似度计算的方法,采用了The Porter Stemming Algorithm对服务描述进行预处理、引进向量空间模型的方法对描述进行度量。对比实验证明,该方法能充分利用服务描述的特点来计算服务之间的匹配度,是有效的和可行的。