基于L*a*b*空间颜色信息度量的边缘检测

对L*a*b*空间进行分析,提出了一种基于颜色信息度量的边缘检测算法.通过在L*a*b*空间中构造立方体,根据体积变化定义各像素点的颜色信息度量,作为确定各像素点是否为彩色图像的边缘点的判据.该方法综合利用了彩色图像的明度和色度信息,将向量空间的计算以自然的方式转换成了标量的计算.实验证明,与传统的方法相比较,能快速有效地检测出图像的边缘.     

Lab空间的改进Canny边缘检测方法

针对传统RGB图像不能进行亮度分离的问题,提出了一种基于Lab颜色空间的改进Canny算子边缘检测方法。该方法将图像由RGB模式转换到Lab色彩空间,将亮度与色度信息分离,进一步使用基于组合滤波和自适应阈值的Canny算法,分别对Lab色彩模式下的三个通道分量进行边缘检测,实现三个通道的边缘融合确定。仿真实验结果表明,该方法可以有效提取图像中的边缘。     

基于YCgCr颜色空间的光照自适应的肤色区域检测*

为了校正由于光源颜色变化而引起的图像色彩的偏差,在RGB颜色空间基于Gray World假设,采用颜色平衡方法对输入的彩色图像进行颜色校正;为了有效地检测彩色图像中的肤色区域,采用了新颜色空间YCgCr,并在该颜色空间建立了联合亮度信息和Cg-Cr色度查找表的肤色模型.大量实验结果表明,该模型具有较强的光照适应性,可应用于复杂环境下的彩色图像中的人体肤色区域检测.     

一种基于彩色图像边缘检测的道路检测方法

针对非结构化道路的特点,提出了一种基于色度差的边缘检测算法。算法将原始图像的RGB颜色空间转化为L*a*b*颜色空间,利用L*a*b*颜色空间中明度与色度分离的特点,通过对色度差的信息融合提取图像道路边缘,排除了大面积阴影、水渍对真实道路边界的干扰,有效地提高了道路识别的准确性。通过Hough变换提取出图像边缘得到道路边缘信息。实验表明,该算法的优点在于对道路形状不敏感,需要先验知识少,能够很好地过滤道路中存在的水渍、阴影等干扰。     

一种基于色差的Canny边缘检测算子

为了更加清晰准确地检测出彩色图像的边缘, 提出了一种改进的Canny边缘检测方法, 将彩色图像从RGB颜色空间转换到颜色均匀的L*a*b*空间, 用色差Canny算子来计算彩色图像的色差和色差方向. 彩色直线和曲线道路图像的边缘检测效果证明了改进算子的有效性.     

基于L*a*b*色彩空间的视神经边缘自动提取

视神经(Optic nerve)形状、面积和深度等参数是衡量眼底健康状况的重要指标, 其边缘提取是量化这些参数的前提. 为精确识别视神经边缘, 本文提出了一种基于L*a*b*色彩空间眼底图像视神经边缘自动提取算法. 该方法通过L*a*b*色彩空间自适应形态学方法与区域辅助几何活动轮廓模型边缘提取方法, 结合基于交叉网络的视神经自动定位, 实现视神经边缘的自动提取. 采用国际上通用的DRIVE眼底图像库和临床图像进行实验, 验证了该算法的有效性.     

基于 HSV 空间彩色图像的边缘提取方法

边缘检测是彩色医学图像处理中一个很重要过程,传统的彩色医学图像边缘提取方法是基于RGB（红,绿,蓝色）色度空间,但是RGB空间不能体现人类的视觉特征,而且彩色分量的计算不能确切体现图像中目标物体的特征,并且计算量大。该文通过对HSV（色度,饱和度,亮度）的观察,提出了基于HSV色度空间的,应用小波分析原理对彩色医学图像进行边缘提取的方法,计算机模拟结果显示,该方法能够确快速检测出图像的边缘,处理简单,效果较好。     

基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法

针对Retinex算法处理低照度彩色图像出现色彩失真,边缘保持性差等问题,提出一种基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法;该算法首先在YIQ颜色空间提取亮度分量Y,对其进行MSR算法增强;然后采用高斯-拉普拉斯算子对彩色图像的RGB三个分量进行边缘检测,将其叠加合成后转换成灰度图;最后使用小波变换将两幅图像融合得到新的亮度分量,将其与I、Q分量融合后转回RGB颜色空间,从而获得色彩保真度高、细节清晰的图像;实验结果表明,该方法有效提高了图像边缘细节信息,避免了色彩失真,具有很好的视觉效果。     

一种基于Tsallis熵的彩色图像边缘检测方法*

通过引入Tsallis熵,提出了一种新的彩色图像边缘检测方法.该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到YCbCr空间,分别求出三个子空间中像素在3×3邻域内的最大边缘强度值;然后采用Tsallis熵求取每一个子空间的最佳边缘强度阈值对亮度子空间Y和颜色信息子空间Cb、Cr分别进行边缘提取,最后将三个子空间中获取的边缘点进行融合,从而完成整幅图像的边缘检测.实验结果表明,与采用Shannon熵的边缘检测方法相比,该方法具有更好的灵活性和可行性.     

基于L*a*b*彩色空间和局域动态阈值的药用植物叶片图像分割

叶片图像分割是自动化分类的先决步骤。提出一种基于L*a*b*彩色空间和局域动态阈值的叶片图像分割方法。该方法首先把叶片的RGB图像转换为L*a*b*图像;然后针对b*通道图像,估算出目标叶片所在的局部矩形范围;在此范围内,统计获得像素值分布直方图;最后利用最大类间方差阈值分割法,先算出局部矩形范围内的阈值继而进行全图的分割。实验结果表明:该方法对已采集的叶片图像,包括颜色偏暗的叶片的图像,均具有良好的分割效果。由于锁定目标叶片所处的局部矩形范围,找到了适应于目标叶片分割的阈值,从而更好地实现了南天竺等叶片图像的分割。此外,分割过程不包含数学形态学的开闭运算,使得叶片边缘的细节得以完整保留。     

一种基于A*算法的虚拟力场避障导航算法

针对传统A＊算法在实际应用中需要所有的节点信息,算法忽略车身实际宽度的问题,提出了基于A＊算法同时结合使用虚拟力场法的避障导航算法。该改进算法解决了 A＊算法在实际应用中存在的问题,也避免了单独使用虚拟力场法存在的容易陷入局部极小点、在目标点附近有障碍物时无法到达以及摆动剧烈的问题。仿真实验验证了新算法的有效性,实验结果表明该算法拓宽了原有算法的使用范围并且提高了无人车实时路径导航的能力。     

基于柱状空间和改进A*算法的无人机规避方法

针对无人机避障问题,提出了基于改进A~*算法和柱状空间的无人机规避方法。首先,根据无人机飞行区域的障碍物分布情况,建立飞行区域的柱状空间;然后将障碍物对无人机的影响引入到估价函数中,重新设计启发函数;最后将基于柱状空间和改进A~*算法的无人机规避方法应用于无人机的规避中,并对规划的路径进行平滑处理。仿真结果表明,该算法能够有效地实现无人机的规避。     

基于支持向量机与多特征选择的农作物彩色病斑边缘检测

为正确提取作物病害图像病斑,提出了一种基于支持向量机与多特征选择的作物彩色病斑边缘检测方法。该方法用（2d＋1）×（2d＋1）大小的窗口遍历图像,计算图像亮度和色度通道的方差、均值差、最大梯度,以及空间位置特征和均值色差作为特征向量,实现支持向量机对病斑边缘识别。为提高检测病斑边缘的效率,提出了在遍历过程中,若特征值都小于阈值时,则跳过d行, d列再遍历。实验表明,该方法比传统的边缘检测算子具有更好的病斑边缘识别能力。     

基于A*算法的足球机器人路径规划

路径规划问题是足球机器人研究的一个重点. 以往的路径规划算法忽略了球员的移动对其周围区域产生的影响,导致实际所求得的最优安全路径并非那么安全. 为了解决这个问题,提出了一种对动态障碍物避障的A^*算法. 该方法根据带球球员以及对方防守球员的影响力对球场进行了区域划分,并为每个区域设置了风险值,再运用改进后的A^*算法规划路径. 实验结果表明,该方法能够有效减少带球球员被对方防守球员包围的可能性,并且综合考虑了路径的长度与安全性,规划出的路径性能更好.     

基于HSL空间彩色图像多结构元形态边缘检测

构建了一类在HSL颜色空间基于多结构元彩色形态边缘梯度检测算法实现彩色图像边缘检测新算法,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。该方法是把RGB空间的彩色图像转换到HSL空间,并且定义了在HSL空间的彩色形态学基本算子,提出了改进的多结构元彩色形态边缘检测算法。经过大量实验证明,该算法在有噪声的干扰下,比传统的方法能够更好地抑制噪声并提取有用的图像边缘信息,能满足不同的应用需要。     

基于DPSO-AO*算法系统测试序列优化问题研究

为了使复杂装备信息处理系统在进行故障定位过程中耗时最少、成本最低,建立了系统测试序列优化问题的数学模型。基于DPSO-AO^*算法的改进,得到信息处理系统的最优测试策略决策树,根据信息处理系统的相关矩阵,按故障概率,随机生成故障,采用相应的测试序列进行测试,最后利用累计测试费用进行比较,从而证明了改进的DPSO-AO^*算法正确有效。     

融合简化稀疏A*算法与模拟退火算法的无人机航迹规划

针对无人机航迹规划问题,提出了一种融合简化稀疏A^*算法与模拟退火算法（Fusion of Simplified Sparse A^* Algorithm and Simulated Annealing algorithm,简称FSSA-SA）的航迹规划方法.首先,在对威胁环境进行建模之后,将模拟退火思想与具体航迹规划问题求解相结合,给出了模拟退火算法求解航迹规划问题的具体设计与实现方法.其次,利用简化的稀疏A^*算法在规划起止点之间进行一次往返搜索,并将所得结果中较优的一条航迹作为模拟退火算法的初始解,实现了两种算法的融合.然后,当退火进行至低温区时,通过对位置存在冗余的航迹节点的剔除,进一步改善了算法的求解质量.最后为了验证算法的优越性,将本文算法与稀疏A^*算法、模拟退火算法进行了仿真对比试验.试验结果表明,本文提出的FSSA-SA算法相比于上述两种算法,具有较少的规划耗时;相比于稀疏A^*算法,在所得航迹的综合代价相差不大的情况下,内存占用量少了两个量级;相比与模拟退火算法,在相同的退火条件下,其规划所得航迹的综合代价平均减少了35%左右.