基于背景差分的一种运动目标检测方法

针对运动目标检测中,传统背景差分法在运动目标和背景颜色相近时不易检测的缺点,提出了一种检测完整运动目标的方法。该方法对YUV彩色空间下的3个通道分别选取独立的阈值进行初次检测,最大化地利用了视频中图像的色彩信息。在包含初次检测所获运动目标的最小矩形区域内进行二次检测,有效地提高了检测精度。实验证明,相比于常规方法,该方法的检测结果更加清晰完整。     

YUV颜色空间和图论切割的阴影去除算法

针对智能视频监控系统中阴影常由于其自身的属性而被错误地检测成前景目标的问题,提出了一种YUV颜色空间和图切割算法相结合检测阴影的新方法.首先,在获取的前景运动区域中综合考虑YUV颜色空间的亮度和色度信息来检测阴影区域并融合形态学滤波等操作得到确定的阴影和目标种子点,然后进一步通过图切割算法获得阴影与目标的优化分割,以提高阴影区域的检测精度.实验证明,该方法能有效地检测并去除视频监控场景中运动物体所携带的阴影.     

改进的图像分割方法的应用

为了实现较好的在复杂背景下跟踪目标,提出一种基于YUV灰度阈值法和基于Gauss Laplacian边缘检测法相结合的算法。该算法首先采用灰度阈值法对图像进行灰度处理,使图像只有目标颜色和背景颜色2种颜色,再用Gauss Laplacian边缘检测提取目标轮廓,根据目标形状特征去除与目标颜色相同的其他物体。实验表明与以往采用单一方法相比,该方法在复杂背景下可以很好的提取出目标,达到准确跟踪的效果。     

基于视觉感知机理的大容量彩色图像盲隐写算法

针对现有彩色图像隐写算法大多将灰度图像的算法直接用于彩色通道,未能运用彩色视觉感知机理的问题,提出一种YUV空间上的、基于视觉感知机理的大容量彩色图像盲隐写算法。主要方法是在Y分量上通过标准差来分析载体图像的局部复杂性,利用视觉感知机理将信息分成两部分隐写于Y和V分量中,灵活性较差的U分量则作为隐写信息的通道指示器,无需大的改变。大量实验结果表明,所提算法与其他方法相比在嵌入大容量信息后依然能够保持很好的不可感知性,而且可以抵抗直方图对比和RS隐写分析方法,因而所提算法是合理、简洁、有效的。     

超分辨率成像系统的FPGA控制研究

介绍了一种基于异型结构传像光纤束,以DSP（DM642）和FPGA（xilinx XC3S1500）为核心处理器的超分辨率实时彩色成像系统,着重讨论了FPGA在系统中的功能实现,包括Bayer图像的双线性插值,RGB和YUV图像格式之间的转换,以及与USB控制器的通信等。系统中FPGA直接与DM642特有的Vport口...     

基于图像特征的彩色图像防拷贝水印算法

数字信号处理和计算机网络技术的迅猛发展,使得数字产品的版权保护问题面临极为严峻的挑战。数字水印技术主要是通过在数字产品中隐藏某些数字信息而达到数据的版权保护和内容认证。本文提出一种新的彩色图像防拷贝水印算法,算法选择彩色图像YUV空间,对色度分量进行离散余弦变换与二值化获得唯一描述图像的特征信息,经过混沌加密后嵌入到亮度分量小波变换系数的中频部分,同时,该算法能够实现盲提取。实验结果表明,该算法对噪声攻击、JPEG压缩、滤波和剪切等攻击具有较好的鲁棒性,同时能够有效地抵抗拷贝攻击。     

基于肤色模型和SURF算法的人脸识别研究

人脸识别技术是机器人视觉领域研究课题之一,在军事及民用领域应用广泛。目标检测算法中,SURF算法具有精度高、鲁棒性好等优点,然而因其计算的复杂性,实时性并不高。利用人脸肤色特征,提出了一种在肤色模型的基础上结合SURF算法进行人脸识别的方案。阐述了YUV色彩空间模型以及SURF算法对特征点的检测、描述与生成的原理。并论证了YUV色彩空间与SURF算法相结合的理论原理。     

基于FPGA的视频字符叠加的设计与实现

设计了一种基于FPGA的视频字符叠加系统,利用视频解编码芯片和FPGA对视频数据进行采集和处理,生成所需的带字符的视频.介绍了系统的硬件构成、YUV数字视频信号、PC控制、视频字符叠加的原理和具体的程序设计思想,并对其中的难点进行了详细分析.本设计可以在视频的任意位置叠加字符和图像,内容变动时容易修改.     

自然感色彩的可见光/红外控向金字塔融合

利用控向金字塔多分辨率且具有方向信息的特点,研究提出了基于控向金字塔分解的可见光与红外图像彩色融合方法。按照人眼对亮度与颜色感知的不同,在YUV颜色空间的亮度Y通道中,利用局部能量和匹配测度来保留波段间的显著信息和互补信息,在色差U、V通道中使用分解子带的线性组合,从而获得具有近自然感色彩的彩色融合图像,且使红外图像的热目标能够以鲜亮的橙黄色突出。通过灰度级图像融合客观评价参数和颜色数量的对比分析表明,该方法能保留可见光与红外图像的细节信息,并较大程度提升彩色融合的色彩表现和目标探测能力。     

基于区域统计及YUV色度特性的阴影消除

基于阴影区域统计及YUV色度特性,提出一种鲁棒的运动阴影检测方法。首先,在待检测像素点邻域划分小区域,利用小区域内光照条件基本相同、阴影近似线性地降低背景亮度的属性,估计出背景的亮度;接着,与混合高斯模型(GMM)得到的背景相减,统计差值图像的加权方差,作为判定阴影的特征;最后,依据邻域光照变化率不变性与YUV色度差异进一步消除误判阴影点。经多个室内外的经验数据集实验表明,该方法阴影检测率高,前景空洞少,且有较强的抗干扰能力。