针对传统彩色编码光栅三维轮廓术中光栅易受到物体表面彩色纹理的干扰，从而造成编码条纹颜色误判和相位误差增大这一问题，提出一种基于互补彩色光栅的三维测量方法,给出了理论分析、光栅设计原理、补偿算法与实验分析。对图像进行初步的解耦校正后，通过预先设计的光栅互补特性，依据彩色响应模型求取物体表面逐点的反射率,并对红绿蓝(RGB)三通道反射率的不平衡进行补偿，消除物体表面彩色纹理的干扰,改善光栅的正弦性。以补偿后的图像来指导彩色编码条纹的分割解码并用傅里叶变换法提取出包裹相位，依据解码结果指导相位展开，继而完成整个三维测量过程。实验证明该方法对彩色纹理的补偿准确有效，降低了彩色纹理对测量的影响。

传统的高斯混合模型在RGB 色彩空间只对孤立像素建模,检测结果不够准确,存在拖影现象,检测到的运动物体内部容易出现空洞。针对这些问题,本文提出了一种改进的高斯混合模型。该方法从更符合人眼视觉特性的HSV 色彩空间对中心像素和周边像素构成的向量进行建模,改善了原算法的性能;利用彩色分割算法提取连通区域,充分地利用了运动物体的彩色信息,并基于Phong 物体光照模型进行了阴影抑制,提高了传统高斯混合模型检测的准确性。实验结果表明,与传统高斯混合模型相比,本算法能更精确地检测出运动物体,对光照变化和阴影具有鲁棒性。

Changing illumination condition can change the result of image segmentation algorithm and reduce the intelligent recognition rate. A novel color image segmentation method robust to illumination variations is presented. The method is applied to the skin segmentation. Based on the hue preserving algorithm, the method reduces the dimensionality of the red-green-blue (RGB) space to one dimension, while keeping the hue of every pixel unchanging before and after space transformation. In the new color space, the skin color model is established using Gaussian model. Experimental results show that the method is robust to illumination variations, and has low computational complexity.

提出了一种纹理和连通域特征相结合的彩色文字分割方法。基于文字的边缘纹理特征，粗略分割出可能的文字区域。计算各区域内的颜色统计直方图，进行二类颜色聚类。分析文字连通域的几何特征，滤除非文字连通域。计算文字连通域像素点的垂直投影，估计文字的宽度和文字间隔，判断是否为文字排列，对粗分割的文字区域进行校验，确定文字区域的边框。通过自然场景下拍摄的100幅图像的文字分割实验，证明了该文字定位和分割方法的有效性。

汽车牌照的定位是牌照识别的第一步,定位的准确与否将对后续操作起关键性的作用.在模式识别领域中,希望通过一种方法就完成一项实际工作是不可能的,必须要考虑多种方法融合的策略.提出了一种基于多方法的车牌定位策略.首先利用颜色信息对输入图像进行彩色粗分割,得到了颜色为车牌照的一些区域.然后将分割结果中的伪目标区域(即除了车牌照区域外的其他区域)分为两类(一类是与汽车牌照颜色相近的背景,一类是可能和牌照颜色相近的汽车外壳),分别进行处理,最终利用投影法得到准确的车牌位置.实验结果表明该方法效果良好。