几种颜色模型
几种颜色模型
Lab 颜色模型
Lab 颜色模型是由国际照明委员会（CIE）建立的。与RGB和CMYK颜色模型不同，Lab 颜色模型是基于人的眼睛如何感知颜色，而不是监视器、数码相机和其他设备如何再现颜色。也正是因为这样，Lab 被称为独立于设备的颜色模式。RGB和CMKY被认为是与设备相关的颜色模式，因为在不同的设备上打印或显示时，相同的颜色看起来也会有所不同。
在Lab 颜色模型中，所有可视色的范围（或色谱）是用马蹄形图形表示的。该图形通常被用作与其他颜色模型可得到的颜色范围进行比较的参考图形。在颜色管理中，Lab 还被用作将颜色从一种颜色空间转换为另一种颜色空间的参考。
RGB 颜色模型
RGB 颜色模型使用了颜色成分红（R）、绿（G）和蓝（B）来定义所给颜色中红色、绿色和蓝色的光的量。在24位图像中，每一颜色成分都由0到255之间的数值表示。在位速率更高的图像中，如48位图像，值的范围更大。这些颜色成分的组合就定义了一种单一的颜色。
在加颜色模型中，如RGB，颜色是通过透射光形成的。因此，RGB 被应用于监视器中，对红色、蓝色和绿色的光以各种方式调和来产生更多颜色。当红色、蓝色和绿色的光以其最大强度组合在一起时，眼睛看到的颜色就是白色。理论上，颜色仍为红色、蓝色和绿色，但是在监视器上这些颜色的像素彼此紧挨着，用眼睛无法区分出这三种颜色。当每一种颜色成分的值为0时，即表示没有任何颜色的光，因此，眼镜看到的颜色就为黑色。
RGB 是最常用的颜色模型，因此，他可以存储和显示多种颜色。
CMYK 颜色模型主要用于打印，它使用了颜色成分青色（C）、品红色（M）、黄色（Y）和黑色（K）来定义颜色。这些颜色成分的值的范围是从0到100，表示百分比。
在减色模型（如CMYK）中，颜色（即油墨）会被添加到一种表面上，如白纸。颜色会“减少”表面的亮度。当每一种颜色成分（C、M、Y）的值都为100时，所得到的颜色即为黑色。当每一种颜色成分的值都为0时，即表示表面没有添加任何颜色，因此，表面本身就会显露出来——在这个例子中白纸就会显露出来。出于打印目的，颜色模型会包含黑色（K），因为黑色油墨会比调和等量的C、M 和Y得到的颜色更中性，色彩更暗。黑色油墨能得到更鲜明的结果，特别是打印的文本。此外，黑色油墨比彩色油墨更便宜。
HSB 颜色模型
HSB 颜色模型使用色度（H）、饱和度（S）和亮度（B）作为定义颜色的成分。HSB 也成为HSY（包含成分色度、饱和度和纯度）。色度描述颜色的色素，用度数表示在标准色轮上的位置。例如，红色是0度、黄色是60度、绿色是120度、青色是180度、蓝色是240度，而品红色是300度。饱和度描述颜色的鲜明度或阴暗度。饱和度值得范围是从0到100，表示百分比（值越大，颜色就越鲜明）。亮度描述颜色中包含的白色量。和饱和度值一样，亮度的范围也是从0到100，表示百分比（值越大，颜色就越鲜明）。
灰度颜色模型仅使用一种成分，即亮度来定义颜色，亮度在8位图像中使用范围为0到255的值来表示。值的范围根据图像位速率的不同而有所变化。每一种灰度颜色在RGB颜色模型中红色、绿色和蓝色的成分值得是相等的。
(整理)matlab图像类型与彩色模型的转换.
第六讲图像类型与 彩色模型的转换 【目录】 一、图像类型的转换 (1) 1、真彩图像→索引图像 (3) 2、索引图像→真彩图像 (3) 3、真彩图像→灰度图像 (4) 4、真彩图像→二值图像 (4) 5、索引图像→灰度图像 (5) 6、灰度图像→索引图像 (6) 7、灰度图像→二值图像 (7) 8、索引图像→二值图像 (8) 9、数据矩阵→灰度图像 (9) 二、彩色模型的转换 (9) 1、图像的彩色模型 (10) 2、彩色转换函数 (10) 三、纹理映射 (13) 【正文】 一、图像类型的转换
1、真彩图像→索引图像 【格式】X =d i t h e r (R G B ,m a p ) 【说明】按指定的颜色表m a p 通过颜色抖动实现转换 【输入】R G B 可以是d o u b l e 或u i n t 8类型 【输出】X 超过256色则为d o u b l e 类型，否则输出为u i n t 8型 【例】 C L F ,R G B =i m r e a d ('f l o w e r s .t i f '); 100 200 300 400 500 50100150200250300350 100 200 300 400 500 50100150200250300350 【输出】R G B 为d o u b l e 类型 【例】 C L F ,l o a d t r e e s ; R G B =i n d 2r g b (X ,m a p ); s u b p l o t (1,2,1);s u b i m a g e (X ,m a p );t i t l e ('索引图') s u b p l o t (1,2,2);s u b i m a g e (R G B );t i t l e ('真彩图')
【CN110020633A】姿态识别模型的训练方法、图像识别方法及装置【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910294734.8 (22)申请日 2019.04.12 (71)申请人 腾讯科技（深圳）有限公司 地址 518000 广东省深圳市南山区高新区 科技中一路腾讯大厦35层 (72)发明人 罗镜民 朱晓龙 王一同 季兴 (74)专利代理机构 北京派特恩知识产权代理有 限公司 11270 代理人 李梅香 张颖玲 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06K 9/62(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 姿态识别模型的训练方法、图像识别方法及 装置 (57)摘要 本发明提供了一种姿态识别模型的训练方 法、图像识别方法及装置；姿态识别模型的训练 方法包括：将标注有人体关键点的样本图像，输 入所述姿态识别模型包括的特征图模型，输出对 应所述样本图像的特征图；将所述特征图输入所 述姿态识别模型包括的二维模型，输出用于表征 二维人体姿态的二维关键点参数；将从所述特征 图中剪裁出的目标人体特征图及所述二维关键 点信息，输入所述姿态识别模型包括的三维模 型，输出用于表征三维人体姿态的三维姿态参 数；结合所述二维关键点参数及所述三维姿态参 数，构建目标损失函数；基于所述目标损失函数， 更新所述姿态识别模型的模型参数。权利要求书3页 说明书16页 附图11页CN 110020633 A 2019.07.16 C N 110020633 A
权 利 要 求 书1/3页CN 110020633 A 1.一种姿态识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 通过姿态识别模型包括的特征图模型，对标注有人体关键点的样本图像进行处理，获得对应所述样本图像的特征图； 通过所述姿态识别模型包括的二维模型，对所述特征图进行处理，获得用于表征二维人体姿态的二维关键点参数； 通过所述姿态识别模型包括的三维模型，对从所述特征图中剪裁出的目标人体特征图及所述二维关键点参数进行处理，获得用于表征三维人体姿态的三维姿态参数； 结合所述二维关键点参数及所述三维姿态参数，构建目标损失函数； 基于所述目标损失函数，更新所述姿态识别模型的模型参数。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 根据当前配置场景的类型获取相应类型的关键点集，并确定所述关键点集中的人体关键点； 基于所确定的人体关键点，参照所述关键点集对所述样本图像进行标注。 3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关键点集包括： 用于定位人体部位的基准关键点、与所述基准关键点协同表征所属部位的多种三维姿态的扩展关键点。 4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标损失函数包括对应所述三维模型的第一损失函数；所述结合所述二维关键点参数及所述三维姿态参数，构建损失函数，包括：基于所述三维姿态参数，确定相应的二维关键点信息； 结合所述二维模型输出的二维关键点参数、以及基于所述三维姿态参数确定的二维关键点信息，构造对应所述三维模型的第一损失函数。 5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标损失函数还包括对应所述二维模型的损失函数及对应所述三维模型的第二损失函数； 所述二维关键点参数包括：人体关键点的部分亲和字段参数及人体关键点的热力图，所述三维姿态参数包括：人体的形状参数及形态参数； 所述结合所述二维关键点参数及所述三维姿态参数，构建损失函数，包括： 结合所述二维模型输出的部分亲和字段参数与相应人体关键点在样本图像中的部分亲和字段参数的差异、所述二维模型输出的热力图与相应人体关键点在样本图像中的热力图的差异，构建对应所述二维模型的损失函数； 结合所述三维模型输出的形状参数与相应人体在样本图像中的形状参数的差异、所述三维模型输出的形态参数与相应人体在样本图像中的形态参数的差异，构建对应所述三维模型的第二损失函数。 6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 基于所述二维模型输出的所述二维关键点参数，确定所述特征图中的目标人体； 根据确定的目标人体对所述特征图进行剪裁，得到所述目标人体的特征图。 7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标损失函数，更新所述姿态识别模型的模型参数，包括： 基于所述二维模型输出的所述二维关键点参数及所述三维模型输出的所述三维姿态参数，确定所述目标损失函数的值； 2
图像处理和识别中的纹理特征和模型
纹理特征和模型 １，基于纹理谱的纹理特征 图像纹理分析中，最重要的问题是提取能够描述纹理的特征信息；这些特征可被用来分类和描述不同的纹理图像。在实际中常用到的方法有结构法和统计法；本文提出一种新的统计方法，每个纹理单元表征该位置及其领域象素的特征，整幅图像的纹理特征用纹理谱来表征，用这种方法进行分析较为简单。 定义纹理谱：纹理单元的频率分布。 基于纹理频谱的纹理特征： 3×３领域：权重： original reference calculate by myself （1）、黑白对称性 ()(3281) 1*100 () s i S i BWS S i ?? -+ ?? ?? =- ?? ?? ?? ∑ ∑ 反映频谱的对称性，不随纹理单元中起始计数位置的不同而不同。 （2）、几何对称性 ()4() 1 1*100 4 2*() Sj i Sj i GS Sj i ?? -+ ?? ?? =- ?? ?? ?? ∑ ∑ ∑ 反映图像旋转180度后，纹理谱的相似性； （3）、方向度
()()11*10062*()Sm i Sn i DD Sm i ?? -?? ??=-?????? ∑∑ ∑ 反映线性结构的角度。大的DD 说明纹理谱对图像的方向模式较为敏感；即图 像中有线性机构纹理单元存在。 以上三个特征都是图像的几何特征，可描述原始图像的宏观纹理；下面介绍几个描述图像微观纹理的特征。 （4）、方向特征 微观水平结构特征： ()*()MHS S i HM i =∑ ()(,,)*(,,)HM i P a b c P f g h = 同样，我们可以得到其它方向的方向纹理特征MVS ，MDS1，MDS2 （5）中心对称性 2()*[()]CS S i K i =∑ ２．常用统计特征： 把图像看成是一个二维随机过程的一次实现，可得到图像的直方图、均值、方差、偏度、峰度、能量、墒、自相关、协方差、惯性矩、绝对值、反差分等特征量。常用来描述纹理的统计特征的技术有子相关函数、功率谱、正交变换、灰度级同时事件、灰度级行程长、灰度级差分、滤波模板、相对极值密度、离散马尔可夫随机场模型、自回归模型、同时自回归模型等。 原图： １、２、３、４阶矩
分布估计算法的模型分析与研究
分布估计算法的模型分析与研究 毕丽红 刘 渊 张 静 （石家庄铁路职业技术学院 河北石家庄 ０５００４１） 摘要：分布估计算法是在遗传算法基础上发展起来的一类新型进化优化算法。分布估计算 法采用概率图模型表示基因变量之间的连锁关系，以构建优良解集的概率分布模型和采样分布 模型来实现迭代优化。详细分析分布估计算法的基本原理，对采用不同概率图模型的分布估计 算法进行总结和分析，并针对分布估计算法领域的研究现状，提出仍需解决的主要问题。 关键词：分布估计算法 遗传算法 概率图模型 中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1673-1816(2008)01-0030-05 遗传算法（Genetic Algorithms，GA）[1]是一种借鉴生物界自然遗传机制的高度并行和自适应的全局优化随机搜索算法，具有功能强、鲁棒性好、计算简单、对搜索空间无限制等特点。已经成功应用于函数优化、机器学习、数据挖掘和图像识别等领域，然而，遗传算法本身还存在一些问题。首先，遗传算法的关键是处理进化过程中的积木块（building block）[2]，然而交叉算子和变异算子不具有学习和识别基因之间连锁关系的能力，所以实际的重组操作经常造成积木块的破坏，从而导致算法逼近局部最优解或早熟；另外，遗传算法中操作参数的选择依赖性强，甚至参数选择本身就是一个优化问题[3]；第三，遗传算法的理论基础还比较薄弱。为了解决遗传算法的这些问题，更好地解决各种难解优化问题，各种改进遗传算法不断出现。至今，探索和设计能够快速、可靠、准确求解各种复杂优化问题的可胜任的遗传算法（competent GA）[2]一直是进化计算领域的一项重要课题。１ 分布估计算法的基本原理 针对积木块被破坏的问题，对传统遗传算法有代表性的改进方法主要有两类：一类是改变算法中解的表示，通过基因级而不是染色体一级的重组操作来改善遗传算法的性能。如连锁学习遗传算法（LLGA）、基因表达混乱遗传算法（GEMGA）等，然而最近一些研究表明，此类算法所具有的连锁学习（linkage learning）能力不足以解决复杂的优化问题。另一类算法则是改变重组操作的基本原理，将遗传算法中基因的交叉和变异操作改进为学习优良解集中基因的概率分布，其基本思想是从当前种群中选取部分优良解，并利用这些优良解估计和学习染色体中基因的分布模型，然后采样该分布模型产生新的染色体和种群。逐次迭代，最后逼近最优解。基于这种由分布模型改进进化算法的思想形成的一类新型优化算法称为分布估计算法（Estimation of Distribution Algorithms, EDAs）或基于概率模型的遗传算法（Probabilistic Model-Building Genetic Algorithms, PMBGAs）。 收稿日期：２００７－１１－０９ 作者简介：毕丽红（１９７０－），女，汉，河北石家庄人，硕士，副教授，研究方向智能控制。 基金项目：河北省科学技术研究与发展基金项目（０７２１３５１３４）
图像颜色特征提取原理
一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法 全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:
灰度图像处理及颜色模型转换
灰度图像处理程序代码代码 1.二值图像 function erzhi_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to erzhi (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes2); x=(handles.img); if isrgb(x) msgbox('这是彩色图像,不能转换为二值图像','转换失败'); else j=im2bw(x); imshow(j); end 2.图像腐蚀 function fushi_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to fushi (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes2); x=(handles.img); if isrgb(x) msgbox('这是彩色图像,不能进行图像腐蚀','失败'); else j=im2bw(x); se=eye(5); bw=bwmorph(j,'erode'); imshow(bw); 3.创建索引图像 function chuanjian_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to chuanjian (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes2); x=(handles.img); if isrgb(x) msgbox('这是彩色图像,不能创建索引图像','创建失败'); else y=grayslice(x,16); axes(handles.axes2); imshow(y,jet(16)); end 4.轮廓图
有关BJH孔径分布计算模型
有关BJH孔径分布计算模型 BJH是目前使用历史最长，普遍被接受的孔径分布计算模型，它是基于Kelvin毛细管凝聚理论发展的。 有关Kelvin方程，陈诵英教授的描述比较简明：BJH法是通过简单的几何计算应用Kelvin 方程的经典方法，它假设孔型是圆柱孔。在这种方法普遍使用了60年后，随着MCM－41模板孔径分子筛的问世，人们突然发现BJH法有着极大误差，低估孔径可达20%！ 下图为MCM-41正六角形蜂窝状孔径及TEM电镜照片：MCM－41的出现证实了非定域密度函数理论（NLDFT）计算孔径分布的正确性，同时也证明了：因此，ISO15901《固体材料孔径分布与孔隙率的压汞法和气体吸附法测定——第2部分：气体吸附法分析介孔和宏孔》对BJH的使用提出了明确的限定条件： 1.1.1采用Barret，Joyner和Halenda方法计算介孔孔径分布： 由吸附等温线计算孔径分布的代数过程存在多个变化形式，但均假定： 1)
孔隙是刚性的，并具有规则的形状（比如，圆柱状）； 2) 不存在微孔； 3) 孔径分布不连续超出此方法所能测定的最大孔隙，即在最高相对压力处，所有测定的孔隙均已被充满。 Barrett，Joyner和Halenda曾描述了一种普遍采用的方法[6]。其总体计算步骤如下： 1) 不论采用的是等温线的吸附分支，还是脱附分支，数据点均按压力降低的顺序排列。 2) 将压力降低时氮气吸附体积的变化归于两方面的原因。一是在由Kelvin方程针对高、低两个压力计算出的尺寸范围内的孔隙中毛细管凝聚物的脱除，二是脱除了毛细管凝聚物的孔壁上多层吸附膜的减薄。
3) 为测定实际孔径和孔体积，必须考虑，在毛细管凝聚物从孔隙中脱除时，残留了多层吸附膜。 应用BJH另一个非常致命的问题就是在脱附曲线上出现假峰！这是目前文献中出现频率最高的错误，有些导致了整个论文论点的推翻。 如果吸附等温线不是IV类H1型迟滞环，用脱附曲线计算BJH孔径分布就会出现一个非常漂亮的假峰，这个峰的位置非常固定，77K下的氮吸附孔分布基本在4nm左右：判断假峰的方法也非常容易，只要看一下脱附曲线和吸附曲线上求得的BJH孔径分布曲线形状差异明显，即有可能是假峰：（插图）有关假峰出现的原因，可查阅3M上2003年第60期的此文：“Pore size determination in modified micro- and mesoporous materials. Pitfalls and limitations in gas adsorption data
RGB与YUV、YIQ、YCbCr、HSI、CMY的模型互化(基于matlab)
2013-2014学年第二学期图像通信课程设计报告设计题目：图像的各种颜色空间转换
摘要 所谓三基色原理，是指自然界常见的各种颜色光都可由红、绿、蓝三种色光按照不同比例相配而成。同样，绝大多数颜色也可以分解成红、绿、蓝三种色光。这就是色度学中的最基本的原理。 彩色模型的用途是在某些标准下用通常课接受的方式简化彩色规范。常常涉及到用几种不同的彩色空间表示图形和图像的颜色，以应对不同的场合和应用。因此，在数字图像的生成、存储、处理及显示时，对应不同的彩色空间，需要作不同的处理和转换。现在主要的彩色模型有RGB模型、CMY模型、YUV模型、YIQ 模型、YcbCr模型、HSI模型等。本设计主要使用MATLAB编程的方法，实现RGB与其余四种模型之间的互化。即使用不同的色彩模型表示同一图形或图像。通过转换实现色彩模型的变换之后，可以让同一幅图像以各种模式在全球范围内流通，所以本设计具有一定的实际意义。一般的图像原始都为RGB—加色混合色彩模型，它与剩下的几个色彩模型之间存在着函数对应关系，通过矩阵运算改变模型的参数就可以实现不同色彩模型之间的相互转换。例如CMY—减色混合色彩模型，就是利用青色、深红色、黄色这三种彩色按照一定比例来产生想要的 彩色，CMY是RGB三基色的补色，它与RGB存在如下关系：C M Y = 1 1 1 - R G B ， 使用MATLAB编程时，读入三个通道的数值，按照对应关系进行矩阵变换就可以转换成CMY色彩模型。其他色彩模型转换原理与此相似。 关键词：MATLAB，RGB、YUV、YIQ、YCbCr、HSI、色彩模型
一、设计任务、目的和要求 任务：实现RGB模型、CMY模型、YUV模型、YIQ模型、YcbCr模型、HSI 模型这几种不同色彩模型之间的相互转换 要求：最终结果用图像显示 二、总体方案设计 系统运行环境：WINDOWS 7操作系统 编程软件平台：MATLAB2012b 编码算法原理：将原图的三基色数值读入，根据不同色彩模型之间的相互关系，通过矩阵运算改变不同的亮度和色度等信息来实现色彩模型的转换，然后将变换后的图像导出 流程图： 三、设计实现
基于.人工智能算法的图像识别及生成
基于人工智能算法的图像识别与生成 摘要：本次报告的工作是利用PCA，SVM以及人工神经网络（ANN）实现对人脸的特征提取、分类和预测。然后利用GAN（生成对抗网络）实现对手写数字的生成，并用SVM 做预测，验证生成效果。 本次报告采用的数据源自剑桥大学的ORL 人脸数据库，其中包含40个人共400张人脸图像。 关键词：人工智能；图像识别；数据 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）13-0173-02 1 PCA降维 PCA（principal components analysis）即主成分分析，又称主分量分析。旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 首先我们给出了数据库的平均脸的图像，并利用PCA对人脸降维，通过改变降低到的维度研究了保留维度的多少带来的影响。最后给出了每一个维度的特征脸图像，讨论了每一个维度所能够代表的人脸信息。 1.1 平均脸 首先，我们将数据库中400张人脸按行存储到一个矩阵
中，即每一行为一张人脸（10304像素），每张人脸共10304维特征。我们对每一个维度去平均，构成一个新的行向量，这就是平均脸。 平均脸反映了数据库中400张人脸的平均特征，可以看清人脸的轮廓，但无法识别人脸的局部细节。 1.2 降低至不同维度时还原脸的情况 从左到右从上到下依次是同一张脸降低至10，30，50，100，200，250，300，350，400的图像。可以看到，随着保留维数的增多，图像越清晰，与原图的差异越小。 1.3 提取单一维度的特征做还原 为了研究不同维度所代表的人脸的信息，我们把PCA之后的每一个特征向量单独提取出来对人脸做还原，还原的时候不加入平均脸并且做直方图均衡化。 结果如下： 每一张图像下方的数字代表了PCA之后按特征值从大到小排序的顺序，比如第一张图代表PCA之后最大特征值所对应的特征向量还原出的人脸。 特征累积图的纵坐标代表了所保留的特征占总特征的 比例。它是这样计算出来的，假设保留k维信息，则纵坐标值为这k个特征值的和除以总的400（400*10304的矩阵，最多有400个非零特征值）个特征值的和。 从图4可以看出，当保留维数为100维时，即能保留人
各种颜色模型分析
色彩空间介绍 颜色模型是指某个三维颜色空间中的一个可见光子集,它包含某个颜色域的所有颜色。如我们所熟知的三原色光模式.三原色光模式（RGB color model），又称RGB颜色模型或红绿蓝颜色模型，是一种加色模型，将红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以产生多种多样的色光(如图1所示)。 图1 在大多数的彩色图形显示设备一般都是使用红、绿、蓝三原色，我们的真实感图形学中的主要的颜色模型也是RGB模型，但是红、绿、蓝颜色模型用起来不太方便，它与直观的颜色概念如色调、饱和度和亮度等没有直接的联系。为了更便于颜色的直观表示,一些学者提出了其它的颜色模型,如HSV、HSI、CHL、LAB、CMY等。 RGB颜色模型 RGB（Red,Green,Blue）颜色模型通常使用于彩色阴极射线管等彩色光栅图形显示设备中，彩色光栅图形的显示器都使用R、G、B数值来驱动R、G、B电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉发出不同亮度的光线，并通过相加混合产生各种颜色。RGB颜色模型称为与设备相关的颜色模型，RGB颜色模型所覆盖的颜色域取决于显示设备荧光点的颜色特性，是与硬件相关的。它是我们使用最多，最熟悉的颜色模型。它采用三维直角坐标系。红、绿、蓝原色是加性原色，各个原色混合在一起可以产生复合色。RGB颜色模型通常采用如图2所示的单位立方体来表示。在正方体的主对角线上，各原色的强度相等，产生由暗到明的白色，也就是不同的灰度值。目前在计算机硬件中采取每一象素用24比特表示的方法,（0，0，0）为黑色，（255，255，255）为白色。正方体的其他六个角点分别为红、黄、绿、青、蓝和品红。
FLUENT中应用DPM模型时双R分布的详细说明
FLUENT中应用DPM模型时双R分布的详细说明 使用动网格的模型在应用DPM模型进行计算时，Injection Type不能使用surface。 关于rosin-rammler分布 举例说明，有一组颗粒服从这样一种粒径分布，见下表： Diameter Mass Fraction Range (μm ) in Range 0-70 0.05 70-100 0.10 100-120 0.35 120-150 0.30 150-180 0.15 180-200 0.05 定义一个变量Y d，其定义为：比指定粒径d 大的颗粒的质量分数。那么上面所说的颗粒的粒径分布所对应的Y d 就是： Mass Fraction with Diameter,d(μm) Diameter Greater than d,Y d 70 0.95 100 0.85 120 0.50 150 0.20 180 0.05 200 (0.00) Rosin-Rammler分布函数假定粒径d和Y d只见存在这样一种指数关系： Y d = (e-(d /dm ))n（1） 其中d[size=10.5pt]m为平均粒径（Mean Diameter ）；n 为传播系数（Spread Parameter）。为了获得上述两种数值，需要找到d和Y d 的关系。 Mass Fraction with Diameter,d ( μm) Diameter Greater than d, Y d 70 0.95 100 0.85 120 0.50 150 0.20 180 0.05 200 (0.00) Y d = e-1≈0.368所对应的d值即为d[size=10.5pt]m，由于上表中没有0.368，所以需要根据已有数值进行拟合，得到曲线如下：
Lab颜色模型
Lab颜色模型 Lab颜色模型是有国际照明委员会（CIE）于1976年公布的一种颜色模型，Lab 颜色模型弥补了RGB和CMYK两种色彩模式的不足。Lab颜色模型由三个要素组成，一个要素是亮度（L），a 和b是两个颜色通道。a包括的颜色是从深绿色（低亮度值）到灰色（中亮度值）再到亮粉红色（高亮度值）；b是从亮蓝色（底亮度值）到灰色（中亮度值）再到黄色（高亮度值）。因此，这种颜色混合后将产生具有明亮效果的色彩。 4. Lab色彩模式 Lab色彩模式由光度分量（L）和两个色度分量组成，这两个分量即a分量（从绿到红）和b分量（从蓝到黄），如图8所示。Lab色彩模式与设备无关，不管使用什么设备（如显示器、打印机或扫描仪）创建或输出图像，这种色彩模式产生的颜色都保持一致。 A．光度=100（白）B．绿到红分量 C．蓝到黄分量D．光度=0（黑） 图2-11 Lab色彩模式通常用于处理Photo CD（照片光盘）图像、单独编辑图像中的亮度和颜色值、在不同系统间转移图像以及打印到PostScript（R）Level 2和Level 3打印机。色彩模式 在进行图形图像处理时，色彩模式以建立好的描述和重现色彩的模型为基础，每一种模式都有它自己的特点和适用范围，用户可以按照制作要求来确定色彩模式，并且可以根据需要在不同的色彩模式之间转换。下面，介绍一些常用的色彩模式的概念。 1. RGB色彩模式 自然界中绝大部分的可见光谱可以用红、绿和蓝三色光按不同比例和强度的混合来表示。RGB分别代表着3种颜色：R代表红色，G代表绿色、B代表蓝色。RGB模型也称为加色模型，如图5所示。RGB模型通常用于光照、视频和屏幕图像编辑。 图5 RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每一个像素的RGB分量分配一个0~255范围内 的强度值。例如：纯红色R值为255，G值为0，B值为0；灰色的R、G、B三个值相等（除了0和255）；白色的R、G、B都为255；黑色的R、G、B都为0。RGB图像只使用三种颜色，就可以使它们按照不同的比例混合，在屏幕上重现16581375种颜色。 2. CMYK色彩模式 CMYK色彩模式以打印油墨在纸张上的光线吸收特性为基础，图像中每个像素都是由靛青（C）、品红（M）、黄（Y）和黑（K）色按照不同的比例合成。每个像素的每种印刷油墨会被分配一个百分比值，最亮（高光）的颜色分配较低的印刷油墨颜色百分比值，较暗（暗调）的颜色分配较高的百分比值。例如，明亮的红色
基于卷积神经网络的图像识别研究
第14期 2018年7月No.14July，2018 1 算法原理 卷积神经网络的卷积层最重要部分为卷积核[1-2]。卷积核不仅能够使各神经元间连接变少，还可以降低过拟合误 差[3]。 子采样过程就是池化过程。进行卷积过程是将卷积核与预测试图像进行卷积，子采样能够简化网络模型，降低网络模型复杂程度，从而缩减参数。 在图像识别时，首先需要对输入图像初始化，然后将初始化后图像进行卷积和采样，前向反馈到全连接层，通过变换、即可计算进入输出层面，最终通过特征增强效果和逻辑之间的线性回归判断是否符合图像识别期望效果，往复循环，每循环一次就迭代一次，进而对图像进行识别。流程如图1所示。 图1 卷积神经网络模型流程 2 卷积神经网络 卷积神经网络主要包括3个层次[4]，它由输入层、隐藏 层、输出层共同建立卷积神经网络模型结构。2.1 卷积层 卷积层的作用是提取特征[2]。卷积层的神经元之间进行 局部连接，为不完全连接[5]。 卷积层计算方法公式如下。()r array M a λ+ 其中λ为激活函数，array 是灰度图像矩阵， M 表示卷积核， 表示卷积， a 表示偏置值大小。G x 方向和G y 方向卷积核。 本文卷积神经网络模型中设定的卷积核分为水平方向和竖直方向。卷积层中卷积核通过卷积可降低图像边缘模糊程度，使其更为清晰，效果更好、更为显著。经过S 型函数激活处理之后，进行归一化后图像灰度值具有层次感，易于突出目标区域，便于进一步处理。2.2 全连接层 该层主要对信息进行整理与合并，全连接层的输入是卷积层和池化层的输出。在视觉特征中，距离最近点颜色等特征最为相似，像素同理。全连接如图2所示。 图2 全连接 3 实验结果与分析 本文采用数据集库是MSRA 数据集，该数据集共包含1 000张图片。实验环境为Matlab2015a 实验环境，Windows 7以上系统和无线局域网络。本文从MSRA 数据集中选取其中一张进行效果分析。卷积神经网络模型识别效果如图3所示。 作者简介：谢慧芳（1994— ），女，河南郑州人，本科生；研究方向：通信工程。 谢慧芳，刘艺航，王 梓，王迎港 （河南师范大学，河南 新乡 453007） 摘 要：为降低图像识别误识率，文章采用卷积神经网络结构对图像进行识别研究。首先，对输入图像进行初始化；然后，初 始化后的图像经卷积层与该层中卷积核进行卷积，对图像进行特征提取，提取的图像特征经过池化层进行特征压缩，得到图像最主要、最具代表性的点；最后，通过全连接层对特征进行综合，多次迭代，层层压缩，进而对图像进行识别，输出所识别图像。与原始算法相比，该网络构造可以提高图像识别准确性，大大降低误识率。实验结果表明，利用该网络模型识别图像误识率低至16.19%。关键词：卷积神经网络；卷积核；特征提取；特征压缩无线互联科技 Wireless Internet Technology 基于卷积神经网络的图像识别研究
三种常用的色彩模式
学习重点是三种常用的色彩模式：HSB、RGB、CMYK。 每一种色彩模式对应一种媒介： HSB：对应眼睛视觉细胞对颜色的感受，即我们平常看到的颜色。颜色的三个属性： H：色相——色彩的相貌（名称），色相环是一个环形（360度），以度来表示颜色；S：饱和度——色彩鲜艳程度（纯度）； B：明度——色彩明暗的变化。饱和度和明度都按百分比来划分。 纯黑色、白色均无色相属性。 RGB：对应发光媒体（如显示器）。光色的三原色：R——红；G——绿；B——蓝。 每种颜色亮度分为256个级别：0—255，最亮为255，最暗为0（比如灯光，值越大越亮，不开灯则最暗：0）。故显示器可以显示256X256X256种颜色。 举例一些数值配色： R：200 40 255 0 128 G：15 偏红222 偏绿255 白0 黑128 灰（三个数相等，值大点为浅灰，反之深灰）B：30 15 255 0 128 三种光色最大值相加得到白色，称之为加色模式。 CMYK：对应印刷，油墨的浓淡程度用0%—100%来区分。印刷三原色：C：青、M：品（红）、Y黄。 为什么多了个K呢：因为印刷配色工艺上不能得到真正意义上的纯黑，所以印刷用4色，多了一种黑色（blacK）。 举例： C：80% 0% 100% M：2% 偏青 0% 白（相当于一点墨都没印）100% 黑（理论上） Y：15% 0% 100% CMY最大值相加得到黑色，称为减色模式。 实际上印刷黑色时CMY值都为0%，只要K的值为100%即可。 三种模式的应用：HSB，在拾取颜色时就是直观拾取我们眼睛看到的颜色。RGB，比如一个图片要显示在网页上，那应该用RGB。CMYK，如果一幅图最终要印刷出来，工作时仍选用RGB，只需在最后一步存为CMYK即可。 Lab色彩模式 RGB模式是一种发光屏幕的加色模式，CMYK模式是一种颜色反光的印刷减色模式。而Lab模式既不依赖光线，也不依赖于颜料，它是CIE组织确定的一个理论上包括了人眼可以看见的所有色彩的色彩模式。Lab模式弥补了RGB和CMYK两种色彩模式的不足。 Lab模式由三个通道组成，但不是R、G、B通道。它的一个通道是亮度，即L。另外两个是色彩通道，用A和B来表示。A通道包括的颜色是从深绿色（底亮度值）到灰色（中亮度值）再到亮粉红色（高亮度值）；B通道则是从亮蓝色（底亮度值）到灰色（中亮度值）
基于MATLAB的BP神经网络的数字图像识别
基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别
基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别 【摘要】随着现代社会的发展，信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像，图像可以把事物生动的呈现在我们面前，让我们更直观地接受信息。同时，计算机已经作为一种人们普遍使用的工具为人们的生产生活服务。如今我们也可以把这些技术应用在交通领域。作为智能交通系统(InteUigent Traffic System，简称ITS)中的一个重要组成部分的车牌识别技术，当然就是其中的重点研究对象。车辆牌照识别(License P1ate Recognition，简称LPR)，是一种关于计算机的包括图像处理、数学技术、数据库、信息技术以及智能技术于一体的综合技术。用MATLAB做车牌识别比用其他工具有许多优势，因为MATLAB在图像的灰度化、二值化、滤波等方面都有很大优势，所以,本次实验我们利用MA TLAB的这些优点来对车牌进行识别。 【关键词】BP神经网络；图像识别；字符识别；特征提取；车牌；Matlab 一课题研究背景 （一）图像识别的提出及应用 随着信息化时代的不断发展，人们越来越多地使用信息化的手段来解决各种问题——办公自动化、先进制造业、电子商务等利用计算机技术而产生的新兴行业正不断靠近我们的生活。在信息社会中，我们每天都接触大量的数据——工作数据、个人数据、无意间获得的数据等——在这些数据中，有些数据需要我们人工处理，而有些则可以利用计算机快速准确的完成——字符识别就是其中的一个范畴。 字符识别是一种图像识别技术，他的输入是一张带有某种字符的图片，而输出则是计算机中对于图片中字符的反应结果。所以，可以广泛的应用于各种领域：如，车牌检测、手写识别、自动阅读器、机器视觉……在生活生产的各个方面都起到了非常重要的作用。（二）图像识别技术的发展趋势 虽然图像识别技术还不是非常成熟，但现其已经有了很多可喜的成果，比如图像模式识别，图像文字识别。并且其还在飞速的发展着，图像识别的应用正朝着不同的领域渗透着，像计算机图像生成，图像传输与图像通信，高清晰度电视，机器人视觉及图像测量，办公室自动化，像跟踪及光学制导，医用图像处理与材料分析中的图像分析系统，遥感图像处理和空间探测，图像变形技术等等。从所列举的图像技术的多方面应用及其理论基础可以看出，它们无一不涉及高科技的前沿课题，充分说明了图像技术是前沿性与基础性的有机统一。 可以预计21世纪，图像技术将经历一个飞跃发展的成熟阶段，为深入人民生活创造新的文化环境，成为提高生产的自动化、智能化水平的基础科学之一。图像技术的基础性研究，特别是结合人工智能与视觉处理的新算法，从更高水平提取图像信息的丰富内涵，成为人类运算量最大、直观性最强，与现实世界直接联系的视觉和“形象思维”这一智能的模拟和复现，是一个很难而重要的任务。“图像技术”这一上世纪后期诞生的高科技之花，其前途是不可限量的。 随着21世纪经济全球化和信息时代的发展，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。近年来计算机的飞速发展和数字图像处理技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来了巨大转变。图像处理技术发展相当快，而其中对汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要研究课题。汽车牌照自动识
有关BJH孔径分布计算模型
有关BJH 孔径分布计算模型 BJH 是目前使用历史最长，普遍被接受的孔径分布计算 模型，它是基于Kelvin 毛细管凝聚理论发展的。 有关Kelvin 方程，陈诵英教授的描述比较简明: BJH 法是通过简单的几何计算应用Kelvin 方程的经典方法，它假设孔型是圆柱孔。在这种方法普遍使 用了60年后，随着MCM－41 模板孔径分子筛的问世，人们 突然发现BJH 法有着极大误差，低估孔径可达20%！ 图为MCM-41 正六角形蜂窝状孔径及TEM电镜照片： MCM －41 的出现证实了非定域密度函数理论（NLDFT )计 算孔径分布的正确性，同时也证明了：因此，ISO15901《固体材料孔径分布与孔隙率的压汞法和气体吸附法测定——第2 部分: 气体吸附法分析介孔和宏孔》对BJH 的使用提出了明确的限定条件： 采用Barret, Joyner和Halenda方法计算介孔孔径分布: 由吸附等温线计算孔径分布的代数过程存在多个变化形式，但均假定: 1) 孔隙是刚性的，并具有规则的形状（比如，圆柱状） 2) 不存在微孔；
3) 孔径分布不连续超出此方法所能测定的最大孔隙，即在最高相对压力处，所有测定的孔隙均已被充满。 Barrett，Joyner 和Halenda 曾描述了一种普遍采用的方法[6]。 其总体计算步骤如下： 1) 不论采用的是等温线的吸附分支，还是脱附分支，数据点均按压力降低的顺序排列。 2) 将压力降低时氮气吸附体积的变化归于两方面的原因。一是在由Kelvin 方程针对高、低两个压力计算出的尺寸范围内的孔隙中毛细管凝聚物的脱除，二是脱除了毛细管凝聚物的孔壁上多层吸附膜的减薄。 3)
最新基于OpenCV与深度学习框架的物体图像识别
基于OpenCV与深度学习框架Caffe的物体图像识别 摘要：本文主要介绍深度神经网络中的卷积神经的相关理论与技术。研究采用OpenCV深度学习模块DNN与深度学习框架Caffe进行物体识别。采用OpenCV 中的DNN模块加载深度学习框架Caffe模型文件，对物体图像进行识别。实验结果表明，卷积神经网络在物体的识别方面具有较高的准确率。 一．概述 1.1 OpenCV简介 OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV 是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C 函数和少量C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。其最新版本是3.2，于2016年12月23日发布。OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。在其最新版3.2版本中，已经添加了深度神经网络模块，并支持深度学习框架Caffe模型（Caffe framework models）。 1.2 深度学习框架Caffe简介 Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清，曾在Google 工作，现任Facebook研究科学家。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换。Caffe的优势
基于YOLO模型图像识别研究综述
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/f216437291.html, 基于YOLO模型图像识别研究综述 作者：韩素月戴奇林张律 来源：《大经贸·创业圈》2019年第07期 【摘要】近年来，随着计算机技术的发展，图像识别技术在各个领域都有了广泛的应用。同时，图像识别技术也在不断地优化，其在人们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。本文主要综述了YOLO模型在图像识别技术上的研究现状。 【关键词】图像识别 YOLO模型 1 引言 随着互联网技术的不断向前发展，人们可以更加便捷地通过个人终端接入互联网，通过移动终端带有的摄像头，随时随地对物体进行拍照，利用互联网进行共享。由于图像本身的特点，图像比传统文字更加生动形象地传达了信息，使人们更容易理解，被人们广泛使用。图像数据的数据量十分巨大，不仅包含着对人们有用的有效信息，还包含着无用的无效信息。作为机器视觉的一个重要领域，图像识别不断满足人们日益增长的美好生活需要，如何快速和高效地处理图像信息有力地推动了图像识别技术的不断发展。近年来，人工智能和机器学习变得越来越熟悉起来，进入了普通大众的视野，极大地促进了图像识别技术的发展。机器识别中的机器视觉是通过模拟人类大脑[1]，运用机器来获取图像，然后对图像进行一系列处理，经过抽象、传递和反复迭代，最终达到识别相关物体的目的，最终让机器能够像人一样识别和处理图像信息。YOLO算法大幅提高了图像识别的识别速度和识别准确率，具有良好的经济效益，有很高的研究价值。 2.国内外研究现状 图像识别技术发展至今，一共经历了三个阶段。①文字识别阶段;②图像处理与识别阶段;③物体识别阶段。目前，图像识别领域的重点研究方向是物体识别中的分类识别，目前已经广泛应用于安防领域、交通领域以及互联网领域，物体分类识别主要以特征学习为主。 2016年，Redmon J等[2]提出了YOLO算法。利用YOLO算法对图像中的目标进行特征提取分类识别，可以实现图像特征提取和分类识别的自动化，摒弃了传统图像识别过程中依靠手工标注图像特征的方法，其网络结构是在GoogleNet模型之上建立的。YOLO检测框架把目标检测问题当成一个回归问题，通过划分网格来进行回归目标的位置和类别。YOLO将图片进行7×7的划分，然后通过卷积神经网络也产生这样的7×7的输出，7×7中的每一个输出都去预测中心点落在这个网格上的目标，预测的目标参数包括目标的类别和目标框的位置。YOLO算法主要通过三步实现，首先，将输入图像软寸归一化;其次，卷积网络特征提取，预测边界框置信度;最后，通过非极大值抑制算法过滤边界框，得到最优结果。与Faster R-CNN算法相比，采用这种统一模型，实现了端对端的训练和預测，其检测速度更快，背景误判率低，泛化能力