基于内容的图像检索(CBIR)中图像颜色特征提取方法的研究和改进

该文给出了一种基于颜色分布直方图借助四叉树图像分割进行图像检索的方法,该方法使用与人类视觉感知相符合的HSV颜色模型,通过构造四叉树借助MeanShift算法对图像进行分割,提取出特征颜色,得到颜色分布的直方图。最后利用EMD算法衡量图像与图像之间的距离,实现图像的搜索。     

基于彩色图像分割的机器人的目标识别

以全自主型足球机器人的视觉系统为研究对象,介绍了一种基于彩色图像分割处理的目标识别方法.根据足球机器人系统中视觉系统的实际应用环境,分析对比了不同颜色空间的优缺点,采用HSV颜色空间作为视觉系统的工作空间,减弱了光照变化对视觉系统带来的影响.针对足球机器人系统中对视觉系统实时性的具体要求,提出了一种通过量化HSV颜色空间获得直方图阈值,再通过阈值进行彩色图像分割方法.这种方法大大减少了视觉系统的工作量,提高了系统的实时性.     

一种移动机器人视觉图像特征提取及分割方法

提出一种基于HSI(Hue-Saturation-Intensity) 颜色分量的颜色特征提取方法．该方法结合HSI 颜色 分量反映物体本质颜色的特点和直方图多阈值分类对图像内容的自适应优点,采用直方图多阈值分类方法量 化各HSI 颜色分量,组合量化后的颜色分量提取图像颜色特征．对该方法提取的视觉图像颜色特征进行聚类, 并对视觉图像进行分割;分割结果验证了本文所提颜色特征提取方法的有效性和可行性．针对颜色分量直方 图数据局部极大值引起的颜色分量过分类问题,提出一种通过修改极大值对之间的数据来去除颜色分量直方 图局部极大值的方法．该方法定量分析颜色分量直方图数据的分布特点,从而确定并修改颜色分量直方图数 据中的局部极大值．实验结果验证了该方法能够有效去除直方图数据局部极大值．     

基于颜色特征的图像分割方法及其在足球机器人中的应用

提出一种新的适用于跟踪移动机器人的视觉系统的彩色图像分割技术,这种方法采用符合人类视觉特性的HIS颜色空间表示图像的颜色特性,利用人对颜色的感知来对颜色分量进行非等问隔的量化并形成特征矢量,根据HIS颜色空间三个基本分量合成的一维特征矢量直方图进行分割,并克服HIS颜色空间存在不可避免的奇点对图像分割的影响。另外采用一种基于背景图像的非均匀光照修正算法,应用在足球机器人中。实验结果表明该方法不仅使目标定位扣方向角更精确,而且提高动态环境下的鲁棒性。     

基于粗糙集直方图的彩色图像分割改进

把粗糙集应用于图像分割的研究一直是一个热门话题,Milind M.Mushrif、Ajoy K.Ray 等结合Histon直方图,基于粗糙集理论,阐明了一种新的彩色图像分割算法.此方法可以获得合适的阈值,对彩色图像进行合理的分割,但是,该文完全是在R、G、B颜色空间的基础上构建粗糙集直方图的,由于R、G、B3个分量是高度相关的,并且RGB颜色空间是不均匀的,所以,不能用该颜色空问中两点间的距离来表示两种颜色之间的知觉差异,这直接影响到粗糙集直方图的准确性,进而影响最终的分割效果.针对该弱点进行改进,引入YUV空间来计算像素点间的颜色差异,进而得到更准确的R、G、B粗糙集直方图,以求得到更符合知觉差异的粗糙集直方图.经过大量实验证明,文中所述方法分割效果更贴近原图,符合视觉感受.     

基于多颜色分量的尿常规自动检测

针对手机终端进行尿常规自动化检测问题,提出一种基于多颜色分量的尿常规检测试纸图像处理算法.对HSV颜色空间中的S分量以及RGB颜色空间中的各个颜色分量执行阈值分割,实现试纸定位,通过透视变换算法做角度校正;使用颜色直方图与投影法对待检测色块进行分割;基于HSV颜色空间建立标准颜色库,将分割后的图像与标准颜色库中的图像利用欧氏距离进行颜色识别.实验结果表明,该方法可以有效地实现尿液试纸条图像分割与检测.     

基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测

针对基于颜色直方图的显著图无法突出边缘轮廓和纹理细节的问题,结合图像的颜色特征、空间位置特征、纹理特征以及直方图,提出了一种基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测方法。该方法首先通过SLIC算法对图像进行超像素分割,提取基于颜色和空间位置的显著图;然后分别提取基于颜色直方图的显著图和基于纹理特征的显著图;最后将前两个阶段得到的显著图进行融合得到最终的显著图。此外,通过简单的阈值分割方法得到图像中的显著性目标。实验结果表明,与经典显著性检测算法相比,提出的算法性能明显优于其他算法性能。     

多分辨率二维直方图阈值分割方法

鉴于二维直方图阈值分割方法利用灰度的空间相关性取得高的分割效果和多分辨率阈值分割方法具有阈值搜索灵活高效的特点,提出了一种基于多分辨率的二维直方图自适应阈值分割的结合方案,降低了二维直方图计算复杂度,提高了多分辨率阈值方法的搜索精度。实验结果表明,该方法取得的分割结果与二维直方图方法基本一致,计算复杂度随分辨率的级数成指数下降。     

多颜色空间联合自适应白细胞阈值分割方法

本文提出了一种基于多颜色空间联合自适应的白细胞阈值分割方法。通过分析Cb和S直方图,生成白细胞区域掩膜来分割图像,采用假彩色处理方法,提取出G分量,进一步调整掩膜。实验结果表明,此方法对于大部分图像中的白细胞可以有效分割,细微误差在可接受的范围内。     

基于两阶段搜索自适应正交投影分解的图像分割方法

针对应用于图像分割的自适应正交投影分解方法的具体算法的实现问题,提出了一种基于两阶段搜索的实现算法。该算法首先通过粗略搜索得到图像直方图中高斯分量的均值和标准差的大致取值范围,再采用0.618法精确搜索来得到准确的均值;然后将直方图投影到若干合适尺度的基函数上来得到多个匹配值,再利用曲线拟合方法估计出分量的标准差和权值,进而计算出最优阈值,以用于图像分割。理论分析和实验结果表明,基于两阶段搜索自适应正交投影分解的图像分割算法不但计算开销少,而且对图像直方图的描述具有良好的性能,并可以获得较好的图像分割效果。     

一种改进的类人足球机器人彩色目标识别算法

针对类人足球机器人视觉需求,提出一种结合区域生长和基于形状判别的阈值自适应更新的彩色目标识别算法。该算法在HSI空间基于S分量把图像分为高饱和区域和低饱和区域,在高饱和区域基于H分量采用区域生长算法识别目标;通过目标形状判别自适应更新阈值,并用新阈值更新区域生长中原来的阈值,以稳定准确地识别彩色目标。在类人足球机器人系统中的成功应用表明,该算法能在不同光照条件下稳定地识别出彩色目标,对光照环境有良好的适应性和鲁棒性,具有良好的识别效果。     

一种基于颜色信息的足球机器人目标搜索方法

针对实际比赛中足球机器人视觉系统不能快速、准确地搜索到目标物体的问题,分析了RGB空间模型的优缺点以及基于彩色HSI变换原理,结合足球机器人的实际情况采用了一种从RGB空间到HIS空间快速变换的方法对颜色信息进行处理.同时,通过分析以往的目标搜索方法的优缺点,提出了一种基于颜色索引表的顺序网格法和种子填充法相结合的目标搜索方法,并在足球机器人视觉系统中进行了实验.实验结果表明这种方法既在一定的程度上降低了噪声干扰的影响,又避免了逐个像素计算颜色值,大大降低了计算量,从而提高了系统的实时性和可靠性.     

RoboCup足球赛彩色视觉系统及其滤波算法

为了满足机器人足球赛对视觉识别子系统高精确度的要求 ,介绍了一种参加RoboCup小型组比赛的计算机视觉子系统和滤波算法。为了快速地识别场上信息,本文采用了一种基于HSI色彩空间利用阈值向量分割图象的方法,这种方法先用阈值法将HSI色彩空间分成若干个子集,通过象素点与子集的位 “与”运算确定象素点的颜色。由于噪声的影响,总伴随目标识别不出来的情况,本文基于航迹预测的原理,提出了一种快速的动态窗口图像滤波方法。实验结果表明该方法可以有效地提高视觉系统的识别精度。     

大场地足球机器人视觉系统优化设计

介绍了大场地足球机器人比赛中视觉系统的整体设计方案.采用现场标定法对采集图像进行校正,为比赛提供准确的定位信息;通过采用HSI颜色空间实现了目标颜色的准确快速识别.最终使该视觉系统保证了比赛中实时性和准确性的要求.     

基于S分量指数加权H分量的圆形直方图阈值法

HSI颜色空间可以用三维空间下的圆锥模型进行解释,基于HSI颜色空间的H分量圆形直方图实现彩色图像分割具有可行性。针对HSI颜色空间的H分量圆形直方图毛刺较多以及相关阈值选取准则分割精度较低的问题,给出S分量指数加权H分量的直方图公式,利用S分量信息对H分量直方图的毛刺进行平滑处理,并通过分析给出指数加权因子的最优取值。在此基础上,提出一种圆形直方图阈值分割法,通过对整个圆形直方图进行整体角均值计算而得出新的阈值选取准则。实验结果表明,该圆形直方图阈值分割法具有有效性,在测试数据集上,与3个圆形最大熵阈值分割法以及2个阈值分割准则相比,所提方法的像素精度值平均提高3.2%,结构相似度值平均提高2.5%。     

基于彩色图像的移动机器人定位

本文利用彩色图像对移动机器人进行定位，将颜色由 Ｒ Ｇ Ｂ 空间转换到 Ｈ Ｓ Ｉ空间中，颜色成为图像的唯一特征，简化了图像的特征抽取，大大提高了图像的处理速度和特征抽取的鲁棒性．在结构上采用全局静态视觉，避免了对摄像机的控制，并使得定位时在环境中只需一个着色标记．在移动机器人运动过程中，利用动态窗口进一步减少数据处理量．考虑视觉系统的延时，推广卡尔曼滤波完成视觉与推算航行数据的融合．该定位方法已成功地应用于我们研制的移动机器人控制系统中，效果良好．     

一种基于图像检索的机器人自定位方法

针对单目视觉机器人的定位问题,提出了一种基于EM(expectation maximization algorithm)的混合高斯粒子滤波定位算法。采用高斯混合模型矢量量化的方法生成图像直方图,利用图像特征相似性度量方法对提取的图像直方图进行匹配,并将匹配的结果应用到粒子滤波定位中,实现了室内结构化环境下机器人的全局定位。仿真实验结果表明颜色特征提取方法和机器人定位方法的有效性。     

基于OpenCV的遥操作工程机器人双目视觉定位技术

针对当前遥操作工程机器人双目视觉定位技术匹配精准度低,导致定位误差过大的问题,提出种基于OpenCV改进的遥操作工程机器人双目视觉定位技术。在分析HSV色彩空间后,建立适合工程机器人的颜色特征识别空间体系,通过分析图像特征及运动坐标确定圆形光点,利用提供的靶点目标,创建模板后通过双目视觉获取具有靶点特征的其他图像,将图像代入OpenCV技术函数库中。在OpenCV技术函数库中通过光流法对图像进行函数匹配,应用将目标的背景模型与图像的处理方式分割开来,提取背景与干扰因素的全部信息,利用二值化阈值处理运动目标的形态,实现无干扰图像显示,确保定位结果的准确性。实验结果表明,基于OpenCV的遥操作工程机器人双目视觉定位技术能够有效提高匹配精度,降低定位误差,具有一定的实际应用价值。     

基于局部累积直方图和纹理特征的图像检索方法

提出了结合HSI颜色空间的局部累积直方图和图像的纹理特征进行检索的新方法.在HSI颜色空间求局部累积直方图,既可以消除大量离散的零值点,又考虑到累积前后两种颜色的相似性,符合人眼的视觉感知特点;利用以灰度共生矩阵为基础的纹理特征对局部累积直方图检索的结果进行二次检索,充分考虑了图像的空间信息.避免单一的颜色特征描述图像的片面性.基于花卉图像库的检索实验结果表明,该方法可以取得良好的检索效果.     

局部颜色映射的彩色夜视算法

针对现有基于全局统计信息的彩色夜视算法不能较好保持图像目标色彩恒常性的不足,提出一种简单有效的局部自然彩色夜视算法。首先依据人类视觉系统的中心-环绕对抗结构生成伪彩色融合图像;按照不同颜色特征对伪彩色融合图像进行聚类,分割成不同颜色域,参考自然彩色图像中对应域为与融合图像对应位置像素集合;最后在简化Lab空间实现对应域间的局部颜色映射,将参考图像颜色特征传输至融合图像。实验结果表明,本文方法使得夜视图像获得如白天参考图像般自然、真实的效果,有利于提高场景辨识能力;方法执行速度快,便于实时处理。