针对基于结构光投影的三维形貌测量，提出了一种基于颜色分割的双波长条纹投影修正算法。在波长选择的双条纹投影相位展开算法基础上增加了一张彩色条纹图，将条纹图按颜色划分为不同的条纹区域。在不同的条纹区域中通过查找表方式对相位图进行相位展开操作。实验结果表明，该算法具有测量范围广、计算量小、精度高以及速度快等优点，能有效解决所选波长较短时查找表重复的问题。

针对空气中极线几何不再适用于水下双目图像匹配以及尺度不变特征转换（SIFT）算法只能实现稀疏匹配的问题，提出了基于色彩分割的水下立体匹配算法。获取双目摄像机标定参数、参考图和待匹配图；推导参考图的特征点在待匹配图上对应的曲线表达式，同时利用均值漂移算法对参考图进行图像分割；用像素灰度差的绝对误差和算法进行匹配，根据图像分割结果对窗口内像素分配不同权重，并将搜索范围改为在对应曲线上，提高匹配精度。实验结果表明，该算法优于特征匹配SIFT算法，匹配精度有所提高，成功将区域匹配算法应用于水下图像稠密匹配。

针对国内交通标志的属性特征, 提出了一种基于颜色和形状的交通标志分类算法。采用RGB模型分量值互减的方法对自然背景下的交通标志图像进行分割, 提取出感兴趣区域, 对标志区域进行形态学处理、边缘检测, 提取标志外层轮廓。利用Hough变换识别交通标志线性特征。在识别交通标志颜色和几何形状的基础上, 利用交通标志的分类知识实现交通标志的快速分类。实验结果表明, 该方法容易实现, 满足实时性要求, 并能达到较好的分类效果。

针对影视作品中的大量离焦图像，提出了一种离焦图像的深度图提取方法。将离焦图像的聚焦前景和离焦背景进行分离。对离焦背景提出了深度图模型匹配的方法，构建深度图模型并结合人眼视觉对场景深度的敏锐判断，将背景与对应的深度图模型进行匹配，实现背景深度图的构建；提出了基于颜色分割的深度图再处理，来进一步提高场景深度图的精度。对前景采用单深度赋值，并结合背景深度图融合生成最终深度图。实验表明采用该方法提取的深度图在深度跳跃和深度平滑区域都得到了好的效果。

针对传统彩色编码光栅三维轮廓术中光栅易受到物体表面彩色纹理的干扰，从而造成编码条纹颜色误判和相位误差增大这一问题，提出一种基于互补彩色光栅的三维测量方法,给出了理论分析、光栅设计原理、补偿算法与实验分析。对图像进行初步的解耦校正后，通过预先设计的光栅互补特性，依据彩色响应模型求取物体表面逐点的反射率,并对红绿蓝(RGB)三通道反射率的不平衡进行补偿，消除物体表面彩色纹理的干扰,改善光栅的正弦性。以补偿后的图像来指导彩色编码条纹的分割解码并用傅里叶变换法提取出包裹相位，依据解码结果指导相位展开，继而完成整个三维测量过程。实验证明该方法对彩色纹理的补偿准确有效，降低了彩色纹理对测量的影响。

为了弥补基于固定阈值的肤色分割方法存在的缺陷，在对多种彩色空间和肤色模型进行分析的基础上，提出采用改进的2-D Otsu方法和YCgCr彩色空间进行肤色分割。首先将光照补偿之后的肤色样本图像从RGB彩色空间转换到YCgCr 彩色空间， 并利用样本图像上的179221个肤色点建立2维高斯模型；进而将待分割的图像进行光照补偿并转换到YCgCr彩色空间，利用已经建立的高斯模型计算图像的肤色相似度，得到肤色相似度图像；最后，结合像素的空间邻域信息，使用改进的2-D Otsu方法对肤色相似度图像进行2值化处理。对这种方法进行了理论分析和实验验证。结果表明，该肤色分割算法有效地克服了使用固定阈值法进行图像分割时缺乏针对性和抗噪性的缺陷，该算法是可行的。

传统的高斯混合模型在RGB 色彩空间只对孤立像素建模,检测结果不够准确,存在拖影现象,检测到的运动物体内部容易出现空洞。针对这些问题,本文提出了一种改进的高斯混合模型。该方法从更符合人眼视觉特性的HSV 色彩空间对中心像素和周边像素构成的向量进行建模,改善了原算法的性能;利用彩色分割算法提取连通区域,充分地利用了运动物体的彩色信息,并基于Phong 物体光照模型进行了阴影抑制,提高了传统高斯混合模型检测的准确性。实验结果表明,与传统高斯混合模型相比,本算法能更精确地检测出运动物体,对光照变化和阴影具有鲁棒性。

提出了一种纹理和连通域特征相结合的彩色文字分割方法。基于文字的边缘纹理特征，粗略分割出可能的文字区域。计算各区域内的颜色统计直方图，进行二类颜色聚类。分析文字连通域的几何特征，滤除非文字连通域。计算文字连通域像素点的垂直投影，估计文字的宽度和文字间隔，判断是否为文字排列，对粗分割的文字区域进行校验，确定文字区域的边框。通过自然场景下拍摄的100幅图像的文字分割实验，证明了该文字定位和分割方法的有效性。