摘要：为了有效消除复杂动态背景对运动物体检测的影响,引入了前后景区分能力较强的yuv颜色空间,基于此空间提出了一种新的码书模型,有效地减少了伪目标的检测。新码书模型采用六元素码字、新的码字学习和更新策略,实现较前人九元素码字和八元素码字有更快的训练速度和更低的存储空间。实验结果表明,即使背景存在运动和光照条件发生变化,算法也能更有效地检测运动目标。

摘要：为有效避免光照及视频四周插入广告字幕对镜头检测的影响,本文提出了一种基于yuv颜色空间镜头的突变检测方法。根据yuv模型各分量可分离的特点,利用Y分量分块直方图对镜头进行突变检测。并利用U分量对光照的不敏感性,排除由于光照引起的误检,最终实现镜头的突变检测。

摘要：车牌定位是车牌识别系统的核心技术之一。本文采用基于色调H、饱和度S、强度I空间(HSI颜色空间)和亮度Y、色彩U、饱和度V空间(yuv颜色空间)的车牌初定位方法,去噪处理后通过水平投影和垂直投影精定位,并用Radon变换校正倾斜的车牌。该算法可有效定位四种不同底色的车牌并倾斜校正,算法简单易实现,并能克服光照等因素影响,在阴天、雨天等复杂环境下具有较好的定位效果。

摘要：镜头分割是基于内容的视频检索的关键步骤,它会直接影响到视频检索的效果。文中介绍了几种常用的镜头分割方法,并且根据yuv颜色空间的各分量可分离的特点,提出了一种改进的基于yuv颜色空间的自适应阈值镜头分割方法。在突变镜头检测模块,为了消除由噪声带来的误检,加入了帧差值比法。在渐变镜头检测模块,使用了滑动窗口值方法。镜头分割的难点是渐变检测,算法在渐变检测上也取得了不错的成果。经过大量实验结果表明,改进的算法对镜头分割有很好的实验效果,算法计算复杂度低,易于实现。

摘要：为实现保护载体图像特征信息的和隐藏标识信息的目的,提出一种基于彩色图像的双盲水印方案。利用彩色图像的颜色空间特性和色度分布不均匀的特点,充分结合DWT、DCT的频域变换特性,将原载体图像变换到yuv颜色空间,将不同的颜色通道变换到频域并嵌入两个水印,反变换到空域并转换到RGB颜色空间得到含两个隐藏信息的图像。实验结果表明,该算法能够实现水印的盲提取,能够抵抗一些常见攻击,具有良好的视觉不见性和鲁棒性。

摘要：图像特征的提取和使用在基于内容的图像检索中至关重要。研究了在基于内容的图像检索系统中整合颜色,纹理,形状的提取方法。将图像按照一定的规则进行分块,对各个分块分别进行各种特征向量的提取。颜色特征的提取是基于yuv颜色空间的颜色直方图,纹理特征的提取采用Gabor滤波器,形状特征的提取是基于Zernike矩的计算。实验结果表明,综合图像的颜色、形状和纹理特征提高了图像检索的准确性。

摘要：为解决传统的Codebook背景模型算法需设置的参数较多,存在光照变化自适应能力不足以及检测精度不高等问题,利用增加学习率的方法对背景模型进行自适应更新,使其适应不同的光照变化环境;对yuv颜色空间中的Codebook模型进行改进,减少经验参数的设置;在双层Codebook模型基础上,通过增加光照改变预测机制,判断当前像素与码字平均Y分量差值和阈值的大小,使背景模型更加准确。实验结果表明,该算法在光照变化的复杂环境下具有较好的检测率。

摘要：为实时阻止针对自动取款机的犯罪行为发生,设计一种基于手部轨迹识别的ATM智能视频监控系统。对于采集所得的监控区域内的视频图像,利用混合高斯背景建模方法为视频图像建立背景模型,通过背景剪除法和跟踪算法得到监控区域内的人体信息,分析进入监控区域的人体面积变化情况,由此判断是否有异常行为发生,存在异常则报警,否则采用基于颜色空间的皮肤检测算法和位置约束检测人手部分,利用隐马尔可夫模型对分段的手部运动轨迹分别进行匹配识别,进一步判断是否存在犯罪行为。实验结果表明,该方法对于犯罪行为的识别率能达到88%。

摘要：针对数字图像在处理过程中容易产生模糊的现象,提出了基于无参考图像质量评价的自适应反卷积去模糊算法。首先,根据无参考图像质量评价结果与其失真等级的强相关性,通过计算模糊图像的无参考评价参数确定图像的模糊等级,进而根据图像模糊等级与模糊核的对应关系确定反卷积核;其次,提出将失真图像颜色空间转变到yuv,仅对失真图像Y通道进行去模糊处理,保证了彩色图像处理前后颜色的忠实性,并提高算法运算效率;最后,针对图像灰度剧烈变化的邻域出现类吉布斯(Gibbs)振荡分布的现象,提出基于梯度的权重矩阵进行控制。实验结果表明,本文提出的算法在Tid2008图库不仅能够对图像模糊进行快速有效去除,并且恢复图像的纹理细节能够得到有效保留。