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ColorImageSegmentation
- 彩色图像分割算法的研究与实现and基于颜色空间的白细胞显微图像分析与算法-color image segmentation algorithm Research and Implementation and based on the color space of leukocytes with the microscopic image analysis algorithms
light2
- 基于肤色的人脸检测方法，包括肤色模型建立和肤色分割过程两大部分内容。在比较了颜色空间和两种模型后，选择了在 YCbCr 空间建立高斯模型。输入图像经过相似度计算、阈值分割、最后得到人脸区域。
ThreCali
- 对于bmp彩色图像，经过预处理之后转换到HSL颜色空间下，通过波峰查找算法找出峰值点，然后进行彩色图像的分割
gaygradesegmentation
- gaygradesegmentation 该程序能较好的分割灰度图像，达到分层的目的；并采用相关性较小的lab颜色空间，很好地达到分层效果。该程序在VC++6.0的环境下调试并通过
segmentation
- 介绍了视觉颜色空间及其在交互式图像分割中的作用, 实验分析了它的奇异性, 在此基础上, 考虑像素的 空间和色彩分布, 提出了基于区域生长法的多颜色空间、 多度量准则的聚类算法和零碎区域的合并算法, 颜色空间选取HSL 和RGB 两种, 相似性度量包括了种子点、 扩张点和生长区域三个方面, 并用于敦煌壁画图像的分割.
skincolor-segment
- 很好用的肤色分割模型，在YCBCR颜色空间内分割，经过开运算和闭运算，取得很好的结果-Good use of color segmentation model, YCBCR color space segmentation, after opening operation and closing operation, and achieved good results
YCgCr_detect
- 基于YCgcr肤色空间的自适应阈值分割的算法，本人根据论文《YCgCr颜色空间的肤色聚类人脸检测法》原创-YCgcr color space based adaptive thresholding algorithm, I am under the thesis " YCgCr color clustering color space face detection method" original
color-segmentation--based-on-Lab
- 基于L*a*b空间的色彩分割是根据图像中色彩空间不同的颜色来确定不同色彩所在的区域从而对图像进行划分。 这种基于色彩的图像分割方法简单而且易于理解，并且在实际应用中颜色通常具有很明显的区域特征，因此这种方法在实际应用中也有很广泛的用途-Based on L* a* b color space segmentation is based on the image color space to determine the different colors in different colors
svmsegmentation
- 为了提高白细胞自动识别算法的性能,提出了基于均值移动和单类支持向量机的血细胞图像分割新方法. 该方法的原理是将图像中颜色相对稳定的背景和红细胞部分像素作为正训练样本,将颜色复杂多样的白细胞像素作为异常数据检测. 均值移动过程用来在红、绿、兰(RGB) 颜色空间寻找正训练样本集,通过均匀抽样和颜色量化措施,实现单类支持向量机(SVM) 在线实时训练,最终图像像素经过单类SVM 分类来实现分割. 实验表明,新方法对涂片制备和光照变化导致的图像颜色改变有很好的适应性,图像分割精度优于常用流域算法,而耗
LipLoca
- 实现一种结合颜色空间、变换及变形模板的自动唇部定位及唇轮廓提取、跟踪方法首先在空间建立肤色模型进行人脸检测、定位, 并由人脸几何特征进行唇部粗定位然后结合唇色模型进行变换使肤、唇色差别明显化, 提出根据亮度信息对变换结果预处理后用法进行图像分割, 经唇色模型进一步验证后实现唇部精定位再使用变形模板来进行嘴唇轮廓特征提取, 为增强内轮廓定位的鲁棒性, 对经亮度预处理和唇色模型验证得到的口腔区域边缘图进行曲线拟合来实现内轮廓定位最后, 将唇读图像序列中上一帧的唇部定位结果拓展后作为当前帧的预测区域再
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- 针对复杂背景的车牌定位问题, 提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法. 该算法采用基于适 合彩色图象相似性比较的HSV 颜色模型, 首先在颜色空间进行距离和相似度计算 然后对输入图象进行颜色分 割, 只有满足车牌颜色特性的区域, 才进入下一步的处理 最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分 析和进一步判断, 并确定车牌区域. 该方法不同于大多数的车牌定位方法-License plate location for the complex background proble
fenge
- 对图像进颜色空间分割，并进行聚类分析，代码简单，直接运行即可-clustering
platelience
- 车牌识别系统一般包括车牌定位、车牌切分、字符识别三部分，而车牌定位是车牌识别系统的基础和前提，其准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文针对这一关键问题进行了研究，提取了车牌的颜色特征并结合其纹理特征、几何特征以及投影特征进行准确定位。采用HSV颜色模型，利用颜色空间距离相似度计算分割颜色；针对颜色分割后的图像，车牌区域内水平方向上具有的连续跳变的特征，采用行扫描法确定车牌的上下边界；车牌区域内垂直方向具有投影特征，采用垂直投影法确定车牌的左右边界；最后根据车牌的宽高比判断是否是真实的车牌域。实
xx
- 基于L*a*b空间的色彩分割。根据样本区域的颜色对图像进行分割。-based on the l*a*b space to cut the picture
meanshiftsegmentation
- 均值漂移图像分割测试程序,使用meanshift算法对彩色图像进行聚类分割，效果很好，并且显示使用时间、找到的类数，另包含RGB与LUV颜色空间的互相转换，图片矩阵数据转为降维数组等，程序中有详尽的注释和说明，并且配有测试结果图片，非常适合计算机视觉、机器学习、模式识别的朋友参考-failed to translate
seghough
- K均值聚类法基于lab颜色空间分割图像，并用霍夫变换检测圆-K means clustering method is based on lab color space segmentation image and Hough transform to detect circles with
HSBcolorsegement
- 文件中包含了测试图像，程序利用HSB颜色空间分割细胞，可以直接运行，很好用！-File contains a test image, the program split cells using the HSB color space, can run, easy to use!
第1章
- 不同颜色空间下的人脸图像分割，彩色图像处理中有许多彩色空间坐标系，最常见的是RGB空间。其余的还有HSV空间、YCrCb空间、YIQ空间和YUV空间等，这些都可以从RGB空间转换而来。在大多数情况下，图像信息是以RGB的颜色体系保存，然而在人脸肤色分析中，由于RGB颜色的R、G、B三个颜色分量都包含亮度信息，存在极强的相关性，一般不适合肤色处理。所以一般情况下在进行肤色区域检测之前，要将RGB颜色体系转换到其他颜色体系中，而不直接利用RGB彩色空间。(There are many color s
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- 在ycbcr颜色空间分割火焰，并找到火焰质心(Split the flame in the YCbCr color space and find the center of mass of the flame.)
lena
- SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel） 算法步骤： 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间，LAB颜色空间表现的颜色更全面 假如预定义参数K，K为预生成的超像素数量，即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块，每个超像素块范围大小包含[（M*N）/K]个像素 假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话，那么每个超像素块的长和宽均可定义为S