基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法

传统的图像阈值分割算法是将彩色图像转换为灰度图像再进行分割。通过分析RGB颜色空间的特点,本文提出基于RGB颜色空间的阈值分割算法,采用新的判定准则,在颜色空间中以立方体取代原来的四面体,直接对彩色图像进行分割。分析和实验证明,改进的判断准则能够克服由于灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。算法适用于目标颜色为黑色的情况,并可以推广到目标颜色为其它颜色的情况。     

基于两种色彩空间的颜色选择方法

本文分析和比较了HSI和RGB两种色彩空间的特性,提出了一种基于两种色彩空间,可以实现人机交互的选择颜色的方法,并设计了基于该方法的颜色编辑器,通过对彩色图像处理的实验,结果证明该方法适用而且有效。     

基于RGB色彩空间的颜色识别系统设计

介绍了RGB色彩空间及利用颜色传感器TCS230进行颜色识别的主要特点。TCS230在RGB色彩空间下对颜色分量进行测量,并将信号输入PIC16F877单片机进行数据处理,LCD显示出颜色识别的结果与RGB值。本系统通过白平衡算法解决了被测颜色在不同光线下识别结果有差异的问题。最后通过对透明、非透明物体颜色的检测,给出了实验结果及分析,并针对环境影响提出了改进方案。     

基于混合颜色空间的免疫组化图像分割研究

根据大鼠肝脏免疫组化彩色图像的特征,提出一种阳性产物分割算法。在任意3幅图像中选择一批样本点,通过对这些样本点的分析找到阳性像素在RGB和HSI空间中的特征,根据这些特征提取阳性产物所在区域,采用中值滤波方法去除噪声。实验结果表明,该算法约有82.9%的分割结果与病理医生目视鉴别结果一致,比现有算法更适合大鼠肝脏免疫组化彩色图像的分割。     

基于RGB颜色特征的海报图像自动检索方法

为了快速、有效检索大量海报图像中特征,提出一种基于RGB颜色特征的自动检索方法,使用户可根据颜色在图像中出现的频率和图像各个色彩对比,确定图像的表现形式及特征.首先使用手绘图形、摄影图片、电脑生成图对海报中表现形式特征及RGB颜色空间解析;采用RGB通道分别等量量化法和图像信息熵计算分析颜色表征出现概率;利用颜色特征提...     

基于标准白色模板的扩展RGB颜色校正算法

如何通过颜色校正获得真实的颜色重现已成为图像处理中普遍存在的技术难点。针对此类问题,提出一种基于白色模板的颜色校正方法：首先将颜色空间的精度扩展到一定的程度,然后制作一个标准状态下的白色模板;接着根据条件选取适当的校正算子,根据校正算子得出的RGB值去校正在同样条件下得到的目标图像。工程实践和仿真结果表明,校正后的图像不但在视觉上与标准图像达到一致,并且在数值误差上也小于传统的校正方法。     

基于岭回归的四带图像偏色校正算法

对于在可见光范围拍摄的图像中混入近红外光引起的图像偏色问题,传统监控系统采用机械切换的红外截止滤镜来实现日夜拍摄模式的切换,但这容易产生机械故障,影响成像.本文在不改变原来CCD或CMOS传感器的基础上,采用可见光加850 nm双峰滤镜替代传统机械切换滤镜,但仍存在850 nm红外串扰问题.为解决红外干扰,本文抛弃传统的红外干扰图像偏色校正分析方法,从传感器受近红外光的影响分析入手,通过岭回归的彩色定标方法对相机自身的光谱特性进行校正.这个过程即拟合了摄像头拍摄三带图像时启用红外截止滤镜的状态.首先在实验室黑暗环境中,使用D65标准光源箱,并用850 nm的近红外光源直射已经移除红外截止滤镜的摄像头,在棚中拍摄潘通色卡的四带图像（RGB三带与IR近红外带）;随后关闭近红外光源,同机位拍摄潘通色卡的三带图像.根据岭回归算法进行彩色定标,获取三带图像与四带图像之间的校正矩阵,用于四带图像色彩校正,获得色彩自然的图像.     

基于颜色空间变换的遥感图像去厚云方法

由于气候条件等因素,获取清晰无云的大面积遥感图像几乎不可能。在所获取的遥感图像中常含有大量的厚云完全遮盖了地表的实际地物情况。提出了一种基于遥感自动分类和颜色空间变换的多时相遥感图像厚云去除方法。实验结果表明,该方法不但能够去除厚云,而且能够很好地校正不同时相遥感图像间的颜色和亮度差异。     

基于多颜色空间的图像差异检测

图像差异检测容易受光照环境影响而造成误检,论文针对如何排除图像的亮度信息干扰问题展开研究,文中提出了一种多颜色空间的图像差异检测方法,首先基于HIS颜色空间解除源图像的亮度耦合,然后再基于HSV颜色空间实施颜色分割,最后通过形态学操作实现图像差异检测。实验结果表明,该文方法在排除对比图像间的亮度信息干扰的情况下可有效检测图像差异,并对图像中的字符缩放、物体形变等细微差异具备良好的检测效果。     

校正的Lαβ颜色空间转换算法及其在色彩传递中的应用

本文在实现了传统的αβ颜色空间转换算法的基础上,分析了算法中存在的缺陷,提出了解决的方案,并将校正后的转换算法具体应用于一类色彩传递算法中,实验结果表明改进了原算法的效果。     

基于多项式回归的四带图像偏色校正算法

针对可见光图像在受到红外光串扰的情况下产生的偏色现象,提出了一种基于多项式回归构建解串扰矩阵的四带图像（RGB三带和IR近红外带）偏色校正算法,该算法在特定的光源条件下,利用标准色卡的24个色块,采用多项式回归的思想构建解串扰矩阵.使用该解串扰矩阵对同种光源条件下拍摄的四带图像进行偏色校正,达到去除红外光串扰的目的.实验结果表明,该方法只需进行一次标定校正矩阵,就可以对同种光源条件下拍摄的不同图像进行偏色校正,恢复图像自然的色彩.     

基于RGB灰度值缩放的彩色图像增强

为保持彩色图像增强时色调不变,提出一种基于RGB灰度值缩放的彩色图像增强算法。采用二次函数增强像素RGB三基色的最大值,获得缩放因子k,利用k值增强相应像素的RGB灰度值。实验结果表明,该算法能增强不同压缩比的彩色图像,综合性能优于现有算法。     

三种基于空间转换的彩色图象分割算法比较研究

本文讨论了彩色图象在空间转换中的分割方法。在RGB空间中,由于R、G、B分量之间有很高的相关性,直接利用这些分量不能得到所需的效果,探讨了经过正交变换后的分割,实验结果表明分割效果较好。HSI彩色空间和YCbCr彩色空间都具有把亮度分量与其它分量分离的优点。在样本集协方差矩阵的特征向量构成的空间中进行分割效果更好,表明肤色点经转换后在这一肤色空间中具有良好的聚类特性,在YCbCr空间中分割效果较差。在三种分割方法中,如果图象中含有大面积的与肤色十分相似的区域,分割的结果将不尽如人意,这可与人脸的其它特征相结合,最终实现肤色的正确分割。     

基于色彩空间自然场景统计的无参考图像质量评价

RGB色彩空间中各色彩分量间存在强相关性, 图像发生失真会改变各分量间的相关性. 基于此, 本文提出了一种新的通用无参考图像质量评价方法. 首先, 根据人类视觉对RGB色彩空间中绿色分量更为敏感的颜色感知特性, 提取了G分量MSCN系数及其4方向邻域系数的统计特征; 其次, 在分析RGB色彩空间中R、G及B分量间相关性的基础上, 分别计算RGB色彩空间各色彩分量及其纹理、相位间的互信息, 利用互信息作为统计特征来描述其各分量间的相关性; 进而, 结合上述统计特征, 分别利用SVR和SVC构建无参考图像质量评价模型和图像失真类型识别模型; 最后, 在LIVE、CSIQ 及TID2008图像质量评价数据库上进行了算法与DMOS (Different mean opinion score)的相关性、失真类型识别及计算复杂性等方面的实验. 实验结果表明, 本文方法的评价结果与人类主观评价具有高度的一致性, 在LIVE 数据库上的斯皮尔曼等级相关系数和皮尔逊线性相关系数均在0.942以上; 而且, 图像失真类型识别模型的识别准确率也高达93.59%, 明显高于当今主流无参考图像质量评价方法.     

基于色貌模型的图像颜色校正

近二三十年来,色貌模型的飞速发展促使颜色校正技术从传统的色度阶段步入到色貌阶段。针对颜色校正技术以及色貌模型和图貌模型的研究现状进行了综述,并对模型的性能进行了比较和评价,进一步展望了基于色貌模型的颜色校正技术的发展趋势。     

一种彩色图像滤波的改进矢量中值滤波算法

通过分析彩色图像滤波的一般方法，提出了一种基于矢量中值滤波的改进算法。该算法融合了线性均值滤波和非线性矢量中值滤波两种方法，大大降低了运算复杂度，同时对脉冲噪声和高斯噪声有好的抑制作用，能有效地保护图像的边缘信息，滤波后不会出现新的颜色。另外本算法的运算复杂度随着滑动窗的增大而缓慢增加，使其能够达到滤波效果和运算复杂度的有效平衡。