针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题，提出了YCrCg颜色模型，选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理，采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割，并根据图像中作物行的特点，提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点，通过移动上下端点位置产生不同斜率直线，选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。实验表明，不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行，处理一幅640 pixel×480 pixel图片耗时约为16.5 ms，直线扫描算法能快速准确的检测出导航线，与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。

在matlab平台上的运动图像检测、采用的是混合高斯模型和RGB颜色模型联合判断的烟雾运动的方法，亲测可用

计算机视觉原理和应用-----1、颜色模型 计算机视觉.pdf

从计算机视觉到人脸识别：一文看懂颜色模型、信号与噪声 计算机视觉.pdf

复现论文《color harmonization》的代码，自行查看博客的理论解读！最后一步的复现可能有问题，自行解决

颜色模型互转 rgb hsl lab hsv， c++编写，亲测好用

用于识别火焰颜色的程序，在暗色背景下效果较好，亮色下效果不是很好

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提出了Matlab 平台下的集装箱识别定位新方法, 系统利用Matlab7.0 提供的Image Acquisition 工具箱实现实时视频流的获取。将HSV 颜色空间量化编码成162 色实现对图像匹配区域的压缩。用直方图相交算法给出匹配图像与模板的相似度, 识别出一帧图像中的集装箱。并结合实际情况采取变步长平移搜索方案, 进一步提高了系统速度, 满足了系统实时性的要求。

分为三大部分：数据及结构分析、算法的设计与实现、效果图