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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。 相似文献
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为提高彩色图像分割精度,解决传统分水岭图像分割算法误分割率高等问题,本文提出了一种基于改进分水岭算法的彩色图像分割方法。建立了基于偏微分方程的去噪模型,既可以抑制噪声又可以有效地保护图像轮廓。结合数学形态学、图像信息熵、区域合并实现图像分割。在彩色图像RGB空间利用信息熵求取形态学梯度,然后对彩色梯度图进行分水岭分割,最后进行区域合并。仿真结果表明:本文所述分割方法准确度和清晰度较好,噪声抑制效果理想而且分割速度较快。 相似文献
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针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出利用颜色信息进行运动目标检测和分割的算法。首先采用色相和亮度两个彩色分量加强图像中的颜色差异,使用OTSU算法对图像进行阈值分割,同时结合RGB颜色空间启发式肤色聚类,确定运动目标所在的连通区域,从而完成首帧运动目标的自动检测。在后续帧的处理中,以数学形态学方法进行自适应运动区域预测,运用改进的OTSU算法,提高了分割速度。实验表明,本方法有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速运动有较强的鲁棒性。 相似文献
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通过对灰度图像的边缘检测的研究,构造了一种新的基于色度差的边缘检测算法,并充分利用彩色图像的颜色信息,将此算法从灰度图像转化到RGB的颜色空间中。这种新方法旨在区别于传统意义上对图像的边缘检测要求的精准性,而把提取出彩色图像中直观形象的轮廓信息作为研究目的。实验仿真表明,该算法提取出的边缘能够较好地反映目标图像中具有代表性的信息。 相似文献
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针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出一种简单有效的基于颜色特征运动目标检测及分割算法。首帧进行图像预处理,利用色相和亮度两个分量加强颜色差异,然后使用OTSU算法对图像进行阈值分割。结合RGB颜色空间启发式肤色聚类结果确定运动目标所在的连通区域,最终完成首帧运动目标的自动检测。有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速整体运动有较强的鲁棒性。 相似文献
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当前主流的人脸识别算法,都是把原有的彩色图像转化为灰度图后,采用基于灰度图像的特征抽取与识别算法进行分类识别。人们在实际操作过程中,只是使用一组简单的加权系数实现从彩色图像到灰度图的转换,这并不能很好的体现R,G,B 3个颜色分量之间的次重关系。本文根据人脸图像颜色组成的特点,对彩色人脸图像的R,G,B 3个分量的颜色信息进行特征抽取与分析,从中找出鉴别特征的三基色系数表示方法,把彩色图像转化为灰度图。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。 相似文献
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地图分割系统的编程实现研究 总被引：1，自引：0，他引：1
叙述一个地图分割系统研究的编程实现 ,该系统的主要功能是根据地图的区域特征将彩色地图自动分割成若干块并储存区域的边界特征 ,实现地图的面查询 ,并可实现原图和分割出来的区域图的放大和缩小显示。本系统采用面向对象的分析设计方法能处理不同的压缩的图像格式 ,颜色数超过 2 5 6种 ;系统应用VisualC 6 .0 ,能处理大于6 4KByte的图像。在Windows平台上 ,本系统可以脱离地图而应用于其它领域的图像分割与查询研究中。 相似文献
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为了解决复杂背景下特别是偏色情况下的肤色分割问题,采用了一种色彩平衡的解决方案。先用GrayWorld假说对偏色RGB原图像进行色彩平衡,在YCbCr颜色空间采用简化高斯肤色模型,并利用形态学对二值图像进行处理;实验结果证明了该方法的可行性。 相似文献
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基于肤色和图像似然度的人脸检测 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于肤色分割和图像似然度的检测人脸方法，该方法能在复杂的背景下较好地检测出人脸。首先利用颜色信息把图像分割成肤色区域与非肤色区域，然后对肤色区域做预处理后，进入图像似然度检测阶段．最终实现人脸检测。 相似文献
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多尺度Retinex彩色图像增强算法（MSRCR）使用多个不同高斯函数分别与原图像进行卷积,仅使用一个参数来控制图像动态变化,对彩色图像各通道的最大值和最小值进行映射,以实现对图像的无色差调节,还原出更多图像细节。实验结果表明,该算法能明显提高图像对比度,在扩大图像动态范围的同时保留了图像原始色彩。 相似文献
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《中国科技信息》2020,(14)
本文根据三维图像和决策树模型设计基于颜色与三维形状的水果识别算法,并评价该算法的识别准确率。根据所采集到的125张三维图像信息,首先将RGB数据进行灰度处理和高斯滤波处理,而后按照Canny算法进行边缘检测,从而提取目标物体的颜色特征,将目标的RGB数据与深度数据转化为点云模型,再将点云模型进行点云滤波处理、点云分割操作,提取出目标物体的点云模型,最后根据拟合点云模型和拟合球体的方差从而提取出目标物体的三维形状特征。通过CART算法构建基于颜色与三维形状的水果识别模型,使用识别率评价模型效能,本文算法的识别准确率高达94%。结果表明,该算法可以极大提升水果识别效率,缩短水果分类周期,提高水果分类准确率,减少劳动力的消耗。 相似文献
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传统彩色图像的直方图检索技术基于RGB空间,但研究发现,RGB空间不符合人眼的视觉感应。因此本文提出的算法是在HSV空间上计算彩色图像的三维直方图,通过非均匀的划分三个分量色相H(Hue)、饱和度S(Saturation)和亮度V(Value)的采样区间,得到不同的检索结果。实验结果分析表明,在HSV空间,不同的分量在不同类型的图像中的作用是不一致的。 相似文献
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