本文针对重载铁路线路关键区段夜间视频监控图像光照不足、对比度低、细节模糊等问题,提出了一种基于强度-正交色度颜色空间的改进图像亮度增强方法(Low Light Enhancement for Railway surveillance video image based on improved Col...本文针对重载铁路线路关键区段夜间视频监控图像光照不足、对比度低、细节模糊等问题,提出了一种基于强度-正交色度颜色空间的改进图像亮度增强方法(Low Light Enhancement for Railway surveillance video image based on improved Color space transform method,LLERC)。该方法首先将输入图像从RGB(Red,Green,Blue)颜色空间转换至所提出的改进IOC(Intensity-Orthometric-Chroma)颜色空间,以提取其强度和正交色度信息。随后,利用改进的轻量化双路U-net提取IOC颜色空间图像的特征,并预测实现亮度增强所需的强度残差和色度调整量。最后,将上述强度残差与输入图像叠加,得到光照增强后的IOC颜色空间图像,再将其转换为RGB颜色空间图像输出。将LLERC应用于重载铁路试验段,结果表明:LLERC方法在对比度、图像自然度、图像亮度顺序差异等指标上均优于传统图像增强方法和主流深度学习方法,并能有效提升重载铁路夜间视频监控图像的清晰度和自然程度。展开更多
茶毫是红茶外形品质的重要评价指标,当前主要依赖于专业人员的感官评价,主观性强且评语抽象,缺乏客观化、数字化的品质评价手段。为构建茶毫品质数字化评价方法,采集3个不同茶毫品质等级的祁门红茶样品图像,采用HSV彩色图像分割技术对...茶毫是红茶外形品质的重要评价指标,当前主要依赖于专业人员的感官评价,主观性强且评语抽象,缺乏客观化、数字化的品质评价手段。为构建茶毫品质数字化评价方法,采集3个不同茶毫品质等级的祁门红茶样品图像,采用HSV彩色图像分割技术对感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取HSV颜色空间分量特征,构建分割指数(Segmentation index,SI)检索得到茶毫、茶身和阴影的最佳分割阈值,采用掩膜法和像素点判别对图像分割效果进行定性和定量评价,并构建茶毫比例量化方法。结果表明,茶毫、茶身和阴影区域的平均分割准确率达到了98.70%,进一步通过茶毫比例量化结果获得祁门红茶3个茶毫品质等级(“显毫”“多毫”和“少毫”)的推荐毫量比例阈值。不同毫量梯度拼配茶样的线性回归分析(R2=0.958,P<0.01)及滇红、金骏眉的泛化应用效果表明,构建的茶毫品质数字化评价方法在不同毫量区间和不同红茶类别上具有较好的适应性。展开更多
针对基于非接触式的心率检测方法受光照变化干扰难以准确估计心率的问题,提出一种抑制光照变化的远程心率估计方法。首先采用YCbCr颜色空间的肤色模型,并建立皮肤掩膜,将该皮肤掩膜与原图像相乘提取面部肤色图,可以从复杂背景中过滤掉...针对基于非接触式的心率检测方法受光照变化干扰难以准确估计心率的问题,提出一种抑制光照变化的远程心率估计方法。首先采用YCbCr颜色空间的肤色模型,并建立皮肤掩膜,将该皮肤掩膜与原图像相乘提取面部肤色图,可以从复杂背景中过滤掉大部分非肤色区域,得到稳定的面部感兴趣区域(region of interest,ROI)肤色图像,减轻面部运动伪影干扰。其次,为抑制光照变化影响,将该区域的RGB颜色空间转换到LAB和YCbCr颜色空间,选取描述血容量变化的G、A、Cr 3种颜色信号,并将这3种颜色信号采用改进的完全自适应噪声集合经验模态分解方法(ICEEMDAN)进行去噪,并使用主成分分析(PCA)分离出与血容量变化相关的脉搏波信号。最后,对该脉搏波信号进行快速傅里叶变换(FFT),根据0.7~3.0 Hz频段内最高峰值所对应的频率来估计心率。实验结果表明:该方法在不同光照条件下正常眨眼时计算出的心率与同时用指夹式脉搏血氧仪测出的心率之间的相关系数为0.9823,Bland-Altman统计上下限分别为3.1788次/min和-1.8805次/min,证实了使用多色彩空间从面部视频进行准确和可靠的心率监测的潜力。展开更多
文摘本文针对重载铁路线路关键区段夜间视频监控图像光照不足、对比度低、细节模糊等问题,提出了一种基于强度-正交色度颜色空间的改进图像亮度增强方法(Low Light Enhancement for Railway surveillance video image based on improved Color space transform method,LLERC)。该方法首先将输入图像从RGB(Red,Green,Blue)颜色空间转换至所提出的改进IOC(Intensity-Orthometric-Chroma)颜色空间,以提取其强度和正交色度信息。随后,利用改进的轻量化双路U-net提取IOC颜色空间图像的特征,并预测实现亮度增强所需的强度残差和色度调整量。最后,将上述强度残差与输入图像叠加,得到光照增强后的IOC颜色空间图像,再将其转换为RGB颜色空间图像输出。将LLERC应用于重载铁路试验段,结果表明:LLERC方法在对比度、图像自然度、图像亮度顺序差异等指标上均优于传统图像增强方法和主流深度学习方法,并能有效提升重载铁路夜间视频监控图像的清晰度和自然程度。
文摘茶毫是红茶外形品质的重要评价指标,当前主要依赖于专业人员的感官评价,主观性强且评语抽象,缺乏客观化、数字化的品质评价手段。为构建茶毫品质数字化评价方法,采集3个不同茶毫品质等级的祁门红茶样品图像,采用HSV彩色图像分割技术对感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取HSV颜色空间分量特征,构建分割指数(Segmentation index,SI)检索得到茶毫、茶身和阴影的最佳分割阈值,采用掩膜法和像素点判别对图像分割效果进行定性和定量评价,并构建茶毫比例量化方法。结果表明,茶毫、茶身和阴影区域的平均分割准确率达到了98.70%,进一步通过茶毫比例量化结果获得祁门红茶3个茶毫品质等级(“显毫”“多毫”和“少毫”)的推荐毫量比例阈值。不同毫量梯度拼配茶样的线性回归分析(R2=0.958,P<0.01)及滇红、金骏眉的泛化应用效果表明,构建的茶毫品质数字化评价方法在不同毫量区间和不同红茶类别上具有较好的适应性。
文摘针对基于非接触式的心率检测方法受光照变化干扰难以准确估计心率的问题,提出一种抑制光照变化的远程心率估计方法。首先采用YCbCr颜色空间的肤色模型,并建立皮肤掩膜,将该皮肤掩膜与原图像相乘提取面部肤色图,可以从复杂背景中过滤掉大部分非肤色区域,得到稳定的面部感兴趣区域(region of interest,ROI)肤色图像,减轻面部运动伪影干扰。其次,为抑制光照变化影响,将该区域的RGB颜色空间转换到LAB和YCbCr颜色空间,选取描述血容量变化的G、A、Cr 3种颜色信号,并将这3种颜色信号采用改进的完全自适应噪声集合经验模态分解方法(ICEEMDAN)进行去噪,并使用主成分分析(PCA)分离出与血容量变化相关的脉搏波信号。最后,对该脉搏波信号进行快速傅里叶变换(FFT),根据0.7~3.0 Hz频段内最高峰值所对应的频率来估计心率。实验结果表明:该方法在不同光照条件下正常眨眼时计算出的心率与同时用指夹式脉搏血氧仪测出的心率之间的相关系数为0.9823,Bland-Altman统计上下限分别为3.1788次/min和-1.8805次/min,证实了使用多色彩空间从面部视频进行准确和可靠的心率监测的潜力。
