导读:本文包含了彩色目标识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像识别,检测,边界,MATLAB
彩色目标识别论文文献综述
席泽雅,赵瑞芳,马宁[1]（2018）在《基于彩色图像分割的果实目标识别》一文中研究指出本文利用MATLAB对树上的果实进行进一步识别。为了在符合光照条件下,根据已有的采集图像识别出果实所在位置,针对识别的每一步操作的不同方案进行了对比,并选择出更适宜的,尽可能多的识别到果实,减少遮挡等因素的影响,为下一步果实的圆检测奠定基础。(本文来源于《电脑迷》期刊2018年06期）
赵浩杰,金德智,李彦杰[2]（2016）在《基于OpenCV的彩色目标识别》一文中研究指出基于Open CV函数库,提出一种识别视频图像中特定色彩目标的实现方法。从视频流中提取图像帧,经过色彩空间转换、图像二值化、轮廓查找等处理实现色彩识别,并根据轮廓面积进行过滤,最终筛选出彩色目标。实验结果表明,利用该方法可快速且有效地实现对图像中彩色目标的识别选取。(本文来源于《中国科技信息》期刊2016年02期）
范德营[3]（2014）在《红外视频图像彩色迁移及目标识别的技术研究》一文中研究指出随着计算机视觉技术、红外成像技术的快速发展和人们物质生活水平的提高，基于红外成像的夜视系统以其直观、便捷和内容丰富等特点，日益受到人们的重视。传统的红外设备输出的是色调单一的视频图像，不利于人眼的观察和对目标的识别。本文针对这一问题，研究了红外视频图像的彩色化处理技术，将低频带的灰度图像变成高频带的彩色图像，同时由于红外图像对探测低分辨率目标有高度敏感性，通过对红外图像进行目标分割和特征提取，将目标进行分类来辅助人眼的识别判断。本文结合所学的图像处理与模式识别的知识，主要研究了红外图像的预处理、红外图像的彩色迁移、红外图像目标分割与目标识别叁部分内容。首先，针对红外图像高背景低反差、信噪比低的特点，着重研究了红外图像的预处理及细节增强技术，分析比较了图像直方图均衡化和规定化的增强方法，提出了基于数字图像细节增强(DDE)技术的细节增强方法，并研究了一种新的基于八向Sobel检测的图像边缘细节增强方法，同时对图像的中值滤波降噪方法进行了改进。其次，重点研究了红外图像的彩色迁移算法，在Welsh彩色迁移算法的基础上，提出了图像分段的彩色迁移方法，并基于调色板对其进行了改进提高了运算效率，同时将伪彩色和多分辨率融合的思想运用到图像彩色化过程中，得到了色彩丰富的彩色红外图像。第叁，根据红外图像中目标的特点，运用多阀值分割和自适应Otsu分割的方法进行了目标区域分割，并提出了一种改进的二维Otsu分割方法，同时研究了目标的形状特征和运动特征的提取方法，并在保持动态、纹理、几何特征的情况下，探讨了和分析了目标的颜色特征，利用模板匹配、贝叶斯和BP神经网络分类器对红外图像进行了目标分类识别，并对其在识别率、训练时间和识别时间上进行了比较分析。实验结果表明，文中提出的基于DDE技术的细节增强方法和基于八向Sobel检测的图像边缘细节增强方法具有较好的增强效果；基于融合的图像彩色迁移及伪彩色处理方法得到的彩色图像色彩丰富，利于人眼观察判断，并能够满足实时处理的需求；将多种特征融合应用到分类器上，其识别率大大提高，基于BP神经网络的分类器在识别率和识别时间上能够满足系统实时识别处理的要求。同时本研究将以上结果以软件包的形式实现了实时、高精确度的分类识别系统。(本文来源于《华东交通大学》期刊2014-06-30）
栾江峰,刘广博,肖军,袁剑锋[4]（2014）在《基于彩色图像偏振度的目标识别技术研究》一文中研究指出提出了一种基于Matlab的彩色图像偏振度计算方法,避免了传统灰度转换法中由于偏振片具有适用波长范围带来的偏振度损失.通过实验,分别研究了彩色偏振度图像在有遮挡物及相似背景下的目标物识别应用.结果表明,采用彩色偏振度图像方法,可有效提高目标物体的可视化清晰度,分辨出强度图像中无法显示的细节特征,为后续的图像处理工作奠定良好的基础.(本文来源于《北京师范大学学报(自然科学版)》期刊2014年03期）
陈佳鑫,贾英民[5]（2012）在《一种基于漫水填充法的实时彩色目标识别方法》一文中研究指出漫水填充法需要人工选择初始种子点。基于漫水填充法的实时彩色目标识别方法,首先通过直方图阈值法实现了初始种子点的自动选取,并设置了去噪邻域窗,以防止不属于目标区域的像素点被选为初始种子点。从初始种子点出发,使用漫水填充法,得到一组互无交集的连通区域及其外接矩形。然后,利用各连通区域外接矩形几何中心之间的距离,对连通区域进行归类。合并属于同一类的所有区域即得到完整的目标区域。实验表明:改进算法能很好地识别颜色特征突出的目标,对光照变化具有较强的鲁棒性,能完成实时彩色目标识别任务,与使用广泛的直方图阈值分割法相比,它能更加准确地对目标进行识别。(本文来源于《计算机仿真》期刊2012年03期）
潘亚宾,刘国栋[6]（2011）在《一种改进的类人足球机器人彩色目标识别算法》一文中研究指出针对类人足球机器人视觉需求,提出一种结合区域生长和基于形状判别的阈值自适应更新的彩色目标识别算法。该算法在HSI空间基于S分量把图像分为高饱和与低饱和区域,在高饱和区域基于H分量采用区域生长算法识别目标;通过目标形状判别自适应更新阈值,并用新阈值更新区域生长中原来的阈值,以稳定准确地识别彩色目标。在类人足球机器人系统中的成功应用表明,该算法能在不同光照条件下稳定地识别出彩色目标,对光照环境有良好的适应性和鲁棒性,具有良好的识别效果。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2011年03期）
陈新[7]（2010）在《基于彩色图像的公交车乘客运动目标识别研究》一文中研究指出公交实时预测、优化和调度是智能交通领域重要的研究课题,其主要的问题集中在如何精确地采集实时的公交车乘客上下车的时间和地点。自动乘客计数(Automatic Passenger Counting, APC)技术是解决该问题可行性最高的方法之一。目前,国外的APC一般是采用门道红外光束方法或踏板压力垫子方法来实现,但是这些方法都无法适用于我国公交车乘客上下车过程拥挤无序且客流密度大的现状,而且现有的基于图像处理的乘客目标识别技术也无法做到实时和精度兼顾。本文针对现有方法的不足,通过对公交车运营环境及乘客上下车图像的深入分析,提出一种新的基于彩色图像的公交车乘客运动目标识别算法,该算法对光照、阴影不敏感,而且能适应拥挤无序情况。同时,还搭建了以网络摄像头采集实时彩色图像作为输入,PC平台的通用处理器为载体,显示器输出结果的实时自动乘客计数系统实验环境,并且将提出的算法在PC平台上实现。通过大量的实验结果表明,本文提出的算法能对乘客运动目标进行快速有效的识别,具有较好的实时性和较高的精度。(本文来源于《北京交通大学》期刊2010-12-18）
王婷婷,刘国栋[8]（2008）在《类人足球机器人彩色目标识别与头部视觉跟踪》一文中研究指出为了在机器人足球比赛中能够快速准确地跟踪运动目标,提出了一种颜色识别与头部视觉跟踪相结合的方法.利用HSV色彩空间颜色阈值的判别和种子点区域生长的填充算法识别物体,计算物体质心并判断其位置,然后通过舵机控制机器人头部的转动跟踪目标.实验结果表明,该方法具有较高的跟踪速度与准确性.(本文来源于《江南大学学报(自然科学版)》期刊2008年04期）
李偲,栾新,宋大雷[9]（2008）在《基于彩色图像分割的机器人的目标识别》一文中研究指出以全自主型足球机器人的视觉系统为研究对象,介绍了一种基于彩色图像分割处理的目标识别方法。根据足球机器人系统中视觉系统的实际应用环境,分析对比了不同颜色空间的优缺点,采用HSV颜色空间作为视觉系统的工作空间,减弱了光照变化对视觉系统带来的影响。针对足球机器人系统中对视觉系统实时性的具体要求,提出了一种通过量化HSV颜色空间获得直方图阈值,再通过阈值进行彩色图像分割方法。这种方法大大减少了视觉系统的工作量,提高了系统的实时性。(本文来源于《微计算机信息》期刊2008年17期）
王加,蒋晓瑜,杜登崇,纪伯公[10]（2008）在《基于伪彩色编码和图像融合的伪装目标识别方法》一文中研究指出结合基于IHS空间的伪彩色编码技术和图像融合技术,提出一种可用于快速识别伪装目标的方法。对某一场景的红外热像进行基于IHS空间的伪彩色编码,分别得到明度、色调和饱和度分量;再将同一场景的可见光图像与红外图像作基于区域能量的小波图像融合,得到新的明度值;通过IHS-RGB转换,得到一幅结果图像。通过仿真实验可知:通过结果图像,不仅可以快速识别伪装的目标,而且可判断出目标的位置。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2008年02期）
彩色目标识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于Open CV函数库,提出一种识别视频图像中特定色彩目标的实现方法。从视频流中提取图像帧,经过色彩空间转换、图像二值化、轮廓查找等处理实现色彩识别,并根据轮廓面积进行过滤,最终筛选出彩色目标。实验结果表明,利用该方法可快速且有效地实现对图像中彩色目标的识别选取。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
彩色目标识别论文参考文献
[1].席泽雅,赵瑞芳,马宁.基于彩色图像分割的果实目标识别[J].电脑迷.2018
[2].赵浩杰,金德智,李彦杰.基于OpenCV的彩色目标识别[J].中国科技信息.2016
[3].范德营.红外视频图像彩色迁移及目标识别的技术研究[D].华东交通大学.2014
[4].栾江峰,刘广博,肖军,袁剑锋.基于彩色图像偏振度的目标识别技术研究[J].北京师范大学学报(自然科学版).2014
[5].陈佳鑫,贾英民.一种基于漫水填充法的实时彩色目标识别方法[J].计算机仿真.2012
[6].潘亚宾,刘国栋.一种改进的类人足球机器人彩色目标识别算法[J].计算机应用研究.2011
[7].陈新.基于彩色图像的公交车乘客运动目标识别研究[D].北京交通大学.2010
[8].王婷婷,刘国栋.类人足球机器人彩色目标识别与头部视觉跟踪[J].江南大学学报(自然科学版).2008
[9].李偲,栾新,宋大雷.基于彩色图像分割的机器人的目标识别[J].微计算机信息.2008
[10].王加,蒋晓瑜,杜登崇,纪伯公.基于伪彩色编码和图像融合的伪装目标识别方法[J].探测与控制学报.2008