采用广义梯度矢量流(G enera lized grad ien t vector flow,GGVF)作为势能函数的Snake算法在处理灰度图像分割时具有较好的性能。但当处理彩色图像时,GGVF模型往往将彩色图像转化为灰度图像进行处理,此过程造成颜色信息丢失,因而容易...采用广义梯度矢量流(G enera lized grad ien t vector flow,GGVF)作为势能函数的Snake算法在处理灰度图像分割时具有较好的性能。但当处理彩色图像时,GGVF模型往往将彩色图像转化为灰度图像进行处理,此过程造成颜色信息丢失,因而容易受到阴影等伪边界灰度变化的干扰。本文提出了基于HSV颜色模型的GGVF,充分利用了图像的色彩信息进行图像分割。实验结果表明,该方法能够有效地区分彩色图像的真实边界与由阴影产生的伪边界,并取得较好的分割结果。展开更多
煤矿的安全监控技术一直是煤矿开采过程中重要的一部分,煤矿井下视频监控是保证煤矿安全的重要手段,而监控图像的质量直接决定监控的有效性,目前受煤矿井下粉尘和低照度等条件的影响,煤矿视频图像的增强效果有待提升。针对这一问题,提...煤矿的安全监控技术一直是煤矿开采过程中重要的一部分,煤矿井下视频监控是保证煤矿安全的重要手段,而监控图像的质量直接决定监控的有效性,目前受煤矿井下粉尘和低照度等条件的影响,煤矿视频图像的增强效果有待提升。针对这一问题,提出一种在HSV空间变换的条件下,利用改进双边滤波算法与多尺度Retinex算法融合的方法。首先针对多尺度Retinex算法中存在的容易出现光晕、边缘模糊等问题,利用改进的双边滤波理论与多尺度Retinex算法融合的方法进行增强,增加了修正函数的双边滤波作为多尺度Retinex算法中的中心环绕函数;同时将图像由RGB空间转换到HSV空间中,保持色调分量不变,通过融合Retinex算法对亮度分量进行增强,并对饱和度分量进行校正;最后将图像由HSV空间转换会RGB空间,完成图像增强。通过实验验证,提出的改进的融合Retinex算法相较于多尺度Retinex(Multi-Scale Retinex,MSR)算法、带色彩恢复因子的多尺度Retinex(Muti-Scale Retinex with Color Restoration,MSRCR)算法,在色彩和边缘模糊处理等方面有所改进;同时在煤矿井下工作面等环境中,对图像均值、标准差、峰值信噪比(PSNR)和信息熵等指标进行评判,相较于MSR算法分别提高了15.24%,16.54%,42.77%,2.82%,相较于MSRCR算法分别提高了8.13%,5.51%,10.90%,0.59%。实验数据表明,改进的融合Retinex算法对图像的增强过程中,提高了图像的亮度、对比度,抑制了图像光晕和边缘模糊现象,为煤矿安全生产和智慧矿山的建设提供决策支持。展开更多
文摘采用广义梯度矢量流(G enera lized grad ien t vector flow,GGVF)作为势能函数的Snake算法在处理灰度图像分割时具有较好的性能。但当处理彩色图像时,GGVF模型往往将彩色图像转化为灰度图像进行处理,此过程造成颜色信息丢失,因而容易受到阴影等伪边界灰度变化的干扰。本文提出了基于HSV颜色模型的GGVF,充分利用了图像的色彩信息进行图像分割。实验结果表明,该方法能够有效地区分彩色图像的真实边界与由阴影产生的伪边界,并取得较好的分割结果。
文摘煤矿的安全监控技术一直是煤矿开采过程中重要的一部分,煤矿井下视频监控是保证煤矿安全的重要手段,而监控图像的质量直接决定监控的有效性,目前受煤矿井下粉尘和低照度等条件的影响,煤矿视频图像的增强效果有待提升。针对这一问题,提出一种在HSV空间变换的条件下,利用改进双边滤波算法与多尺度Retinex算法融合的方法。首先针对多尺度Retinex算法中存在的容易出现光晕、边缘模糊等问题,利用改进的双边滤波理论与多尺度Retinex算法融合的方法进行增强,增加了修正函数的双边滤波作为多尺度Retinex算法中的中心环绕函数;同时将图像由RGB空间转换到HSV空间中,保持色调分量不变,通过融合Retinex算法对亮度分量进行增强,并对饱和度分量进行校正;最后将图像由HSV空间转换会RGB空间,完成图像增强。通过实验验证,提出的改进的融合Retinex算法相较于多尺度Retinex(Multi-Scale Retinex,MSR)算法、带色彩恢复因子的多尺度Retinex(Muti-Scale Retinex with Color Restoration,MSRCR)算法,在色彩和边缘模糊处理等方面有所改进;同时在煤矿井下工作面等环境中,对图像均值、标准差、峰值信噪比(PSNR)和信息熵等指标进行评判,相较于MSR算法分别提高了15.24%,16.54%,42.77%,2.82%,相较于MSRCR算法分别提高了8.13%,5.51%,10.90%,0.59%。实验数据表明,改进的融合Retinex算法对图像的增强过程中,提高了图像的亮度、对比度,抑制了图像光晕和边缘模糊现象,为煤矿安全生产和智慧矿山的建设提供决策支持。
