西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西 西安 710121
运用彩色图像色调、饱和度、强度（HSI）模型的H分量进行彩色图像阈值分割是一个新的彩色图像阈值化方式。考虑到H分量是一个圆形直方图，将圆形直方图断开为线性直方图，然后采用线性直方图阈值分割法进行阈值选取是一种有效途径。在信息论中，信息能量是Shannon熵的对偶，首先引入线性概率分布的累积分布信息能量概念，基于此来确定圆形直方图的断点；然后给出线性直方图上的信息能量阈值法，并基于此实现H分量圆形直方图的阈值选取。相比于基于对数运算的Shannon熵阈值选取准则，基于平方运算的信息能量阈值选取准则具有表述简单、运算速度快的优点。
视觉，颜色与视觉光学 彩色图像分割 色调、饱和度、强度颜色模型 圆形直方图 断点 信息能量 激光与光电子学进展
2023, 60(2): 0233002
闽南理工学院 电子与电气工程学院, 福建 泉州 362700
针对去雾过程中容易出现色彩过饱和与偏色现象的问题, 提出一种基于YUV颜色模型和导向滤波的图像去雾算法。首先分离出含雾图像的亮度分量, 结合拉普拉斯锐化算子与导向滤波细化大气光幕, 求得准确的透射率之后, 对天空区域进行修正; 其次根据光幕值的强度信息定位浓雾区域, 将该区域平均值作为大气光的估计; 最后对色度分量进行补偿, 还原真实场景的色彩饱和度。实验结果表明, 去雾后图像的边缘强度与颜色保真度得到大幅提升, 信息熵、平均梯度和标准差客观评价参数均优于目前主流的算法。该算法去除雾气的效果显著, 能满足图像视见度和细节清晰度的需求。
图像去雾 图像复原 YUV颜色模型 导向滤波 image defogging image restoration YUV color model guided filtering
1 武汉大学 印刷与包装系, 湖北 武汉 430079
2 深圳劲嘉集团股份有限公司, 广东 深圳 518105
因光学特性(吸收系数与散射吸收)与组分比例不呈严格的线性关系, 基于K-M理论的配色模型无法保证比例预测精度, 针对上述问题, 建立了油墨组分比例预测模型与方法。首先利用与组分比例具有强线性相关性的特征波长处的光谱反射率倒数值替换K-M配色理论中的吸收系数与散射系数, 引入非线性项, 构建油墨混合呈色模型；然后在此基础上建立油墨组分比例预测模型。以两组二元基色油墨混合样本为例, 对提出的油墨组分比例预测模型及方法进行验证。实验结果表明, 文中方法可预测获得与真实结果较为接近的组分比例, 两组实验样本的预测平均偏差分别为1.57%和3.6%, 可为目标样油墨组分比例预测提供一种新的方法。
光谱反射率倒数 组分比例预测 油墨混合呈色模型 计算机配色 reciprocal of spectral reflectance component proportion prediction ink mixing color model computer color matching
西安建筑科技大学信息与控制工程学院，陕西 西安 710055
针对彩色图像匹配大多数仅利用图像灰度特征，忽视彩色信息，在颜色相近区域易造成误匹配的问题，引入颜色不变量，提出一种用于彩色图像的颜色尺度不变匹配算法。该算法首先将图像的RGB 颜色模型转换到高斯颜色模型。随后，通过计算颜色不变量代替灰度信息作为输入，建立多尺度空间，并使用SIFT 算法提取特征点，构建特征描述子。最后，选择其中一幅图的特征描述矢量为基准，利用FANN 算法在另一幅图的特征描述矢量中，寻找基准图像特征矢量的最优解即匹配对，从而完成两幅图像的匹配。实验证明，相对于传统的SIFT 图像匹配算法，本文的算法匹配正确率更高，图像匹配质量更好。
颜色不变量 高斯颜色模型 多尺度空间 color invariant FANN FANN SIFT SIFT Gaussian color model Multi-scale space
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏 无锡 214122
水果的颜色是水果分级的重要依据，影响着消费者的购买欲望。研究了一种基于RGB 颜色模型的红富士苹果表皮红色区域检测算法。通过苹果RGB 图像的光照补偿，降低光照变化和不均匀性带来的影响。在此基础上，计算各像素R、G、B 分量的G/B 和R/G 比值，通过训练获得其分割阈值，实现苹果图像和背景的准确分割。最后用超红-超绿阈值分割法检测分割后的苹果图像的红色区域并计算其面积。实验结果表明：基于RGB 颜色空间的红富士苹果表皮红色区域检测算法能够准确地检测出果皮表面的红色区域，满足红富士苹果颜色等级检测的需要。
图像处理 苹果 RGB 颜色模型 颜色检测 分级 激光与光电子学进展
2016, 53(4): 041001
1 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点试验室,农业部农业信息获取技术重点实验室, 北京 100083
2 黑龙江八一农垦大学信息技术学院, 大庆 黑龙江 163319
3 河北农业大学信息科学与技术学院, 保定 河北 071001
针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题，提出了YCrCg颜色模型，选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理，采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割，并根据图像中作物行的特点，提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点，通过移动上下端点位置产生不同斜率直线，选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。实验表明，不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行，处理一幅640 pixel×480 pixel图片耗时约为16.5 ms，直线扫描算法能快速准确的检测出导航线，与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。
机器视觉 颜色模型 图像分割 导航线 农业导航
1 北京工业大学 计算机学院 , 北京 100124
2 清华大学 电子工程系, 北京 100084
由于Retinex算法在处理夜间彩色图像时容易出现光晕、颜色失真、细节丢失与噪声干扰等问题, 本文基于马尔科夫随机场(MRF)提出了一种针对单幅图像的Retinex图像增强算法。该算法在HSV颜色空间下采用线性引导滤波估计图像照度分量; 在MRF模型下求解仅包含物体本身特性的反射分量, 并通过颜色恢复函数与增益补偿方法进行颜色恢复与校正, 最终实现了夜间彩色图像的增强。实验结果表明, 利用本文算法处理后图像的均值(整体亮度)可以提高2倍以上, 标准差、熵、峰值信噪比(PSNR)等参数均有5%以上的提升。与其它基于Retinex原理的算法相比, 本文提出的算法增强效果显著, 具有消除"光晕伪影"现象、抑制噪声、颜色保真和有效地凸显边缘细节信息等能力。
HSV色彩模型 彩色图像 图像增强 颜色恢复 颜色校正 马尔科夫随机场 Hue Saturation Value(HSV) color model color image image enhancement color restoration color correction MarRov Random Field(MRF)
武汉大学 物理科学与技术学院, 武汉 430072
针对复杂环境下基于肤色模型的人脸检测误检率较高以及Adaboost算法对高分辨率图像时间效率低，提出了一种新的结合肤色模型和皮肤纹理特征以及Adaboost级联分类器的人脸检测方法，并改进了基于纹理刷色阶偏差法的皮肤纹理特征提取方法。该算法充分融合了肤色模型简单快捷、皮肤纹理突出的特性以及Adaboost级联分类器检测率高等优点。实验表明，该方法检测率高且有较好的鲁棒性。
人脸检测 肤色模型 皮肤纹理特征 Adaboost级联分类器 face detection skin color model skin texture feature Adaboost cascade classifier
燕山大学电子科学与技术, 河北 秦皇岛 066004
运动人体目标的跟踪一直是视频监控中研究的重点。本文主要侧重柔性目标变形的方面, 以 HSI颜色模型进行模板的学习, 在当前帧中得到模板, 并且统计每一帧图像的信息量, 然后在一下帧中进行 Kalman预测。将预测到的区域与模板比较判断之后再决定是否更新模板, 减少了一定的计算量, 为了约束窗口的变化, 引入信息量的概念, 信息量由 HSI颜色空间的 I的特征点计算得到。这样, 一直更新模板和窗口直至准确有效地跟踪人体目标。实验表明, 在人体发生较大形变的过程中, 会持续的跟踪人体, 不会发生跟踪丢失的问题。
柔性目标跟踪 HSI颜色模型 Kalman预测 模板更新 窗口更新 non-rigid object tracking HSI color model Kalman prediction template updating window updating
