1、“.....优化偏色视频的处理。根据得到于最优阈值筛选的偏色视频校正方法相较于传统方法基本实现了偏色视频校正质量和时间效率的同步提升。图不同场景校正结果图两种方法校正结果对比图图校正结果对比图图校正结果图例结论本文在异常帧挑选的基础上，提出了种基于最优阈值筛选的偏色视频校正方法，选用两种颜色恒常算法，用于偏色视频校正。对偏色视频进行校正时，由于异常帧的存在，使得偏色视频无论在校正效果还是时间效率上都无法取得较好的结果。为了减少异常帧的干扰并实现偏色视频校正的优化，引入了阈值筛选视频校正的优化在时间效率上有所提升，但从实验随机抽取的时刻来看，校正的效果不如原始方法。所以用整体性思想求取的阈值用于偏色视频的校正并不能保证偏色视频校正质量的提高，但在时间效率上有所优化。方案对不同光照场景不同时刻下拍摄的视频进行单帧分析，分别求阳光室外阴影室外和室内种场景视频的阈值......”。

2、“.....如图所示，不同场景下的阈值分别取自阳光室外点阴影室外点和室内点。同样以阴影室外场景视频为例，传统方最优阈值筛选基础上偏色视频校正研究公安论文强。在运行速度上，算法处理速度最慢，最快。用种方法批量处理不同时刻下拍摄的视频帧，并依据客观评价标准角度误差，对算法的作用效果进行评价。用上述两种方案分别求取最优阈值，并比较优化后的结果。方案将时刻拍摄的视频视为整体，求平均值。不同时刻拍摄视频经不同算法处理后的角度误差平均值如表所示。整体来看，对于光照较好的室外场景，种处理方法得到的角度误差大小关系为未处理。但室内场景下种方法得到的结果正好相反。具体分析每个时刻，同样可以发尽可能全面的将周环境摄入，避免色彩范围太过局限。输出结果将处理后的视频帧输出。实验结果与分析实验设臵与步骤为了验证本文方法的有效性......”。

3、“.....自行设计并搭建了复杂多变光照环境下的偏色视频数据集。所用实验样本为小米自带摄像机固定状态下拍摄，拍摄日期为年月日。采用不校正和两种算法对实验样本进行处理，比较不同方法的处理效果和角度误差，求取最优阈值，优化偏色视频的处理。根据得到的最优阈值，分别采用传统校正方知，传统方法校正偏色视频时，往往是无选择型校正，这种采用单算法校正偏色视频的方法不仅耗时较长，还使得大量视频帧校正失败，出现校正后色差增大的异常现象。针对以上问题，提出了基于最优阈值筛选的偏色视频校正方法，科学的选定最优阈值，依据阈值优化偏色视频的校正。图数据集校正阈值选择流程图图基于最优阈值筛选的偏色视频校正流程图充分考虑到强烈日光对算法的影响，实验样本分别采集自室内阳光下室外及阴影处室外类光照条件。为保证阈值的准确性，设计两种方案分析数据......”。

4、“.....是在算法的基础上改进得到，中引入了高斯函数，算法的效果受高斯函数标准偏差参数的影响较大，越小，的动态压缩能力越强，图像阴暗部分的细节表现力越强，但是由于平均对比度范围较小，校正结果会产生颜色失真越大，的颜色保真度越高，但是动态压缩能力会减弱。虽然就算法处理速度来的观看习惯。如算法，灰度世界算法或的几种改进算法。近年来，基于机器学习和统计学理论算法日益兴起，出现了基于卷积神经网络的算法等些复杂的颜色恒常算法，这些算法均需要使用大量经过人工标注的数据样本，在实际应用时操作步骤较繁杂。在处理偏色视频时，人们选择种颜色恒常算法，对实验样本进行无差别校正，这种处理方法虽然可以实现对偏色视频的快速校正，但容易出现校正后偏色程度增大的异常帧，这些异常帧的存在不仅导致偏色视频整体校正效果较差，甚至并对简称和简称两种算法分别进行了实现......”。

5、“.....以此实现偏色视频校正的优化。本文所提出的方法能够提升偏色视频校正的结果，为后续侦查工作的顺利进行提供便利。最优阈值筛选基础上偏色视频校正研究公安论文。表种偏色视频校正方法结果对比图单帧比较图计算最优阈值分别比较的值，当同时满足以下两个条件时将值赋给阈值，随目标运动随意改变的特性成为首选特征。然而，受到外界光照噪声等因素的影响，视频帧中的运动目标常会发生不同程度的偏色，严重影响了目标颜色特征的稳定性和准确性，导致目标检测与跟踪的效率下降。因此，确保视频中运动目标的颜色恒常，对提高运动目标识别和跟踪的鲁棒性具有非常重要的意义。最早的颜色恒常算法主要用于相机的设计中，对照片进行偏色校正，使其符合人眼的观看习惯。如算法，灰度世界算法或的几种改进算法。近年来，基于机器学习和统计学理论办案人员的侦查速度，甚至延误案件侦破。所以......”。

6、“.....根据需要综合考虑时间质量等因素，选择种最优的算法。选用文献中的数据集直观展示两种算法的校正效果，如图所示。图算法对偏色视频帧处理结果对比图现将两种算法分别用于偏色视频的校正，根据角度误差平均值的大小来评价校正结果的优劣，校正结果如表和图所示。由此可知，传统方法校正偏色视频时，往往是无选择型校正，这种采用单算法校正偏色视频的方法不仅耗时较长，还使得大量视频帧最优阈值筛选基础上偏色视频校正研究公安论文干扰研究人员对最优算法的选择。为减少异常帧给偏色视频校正带来的不利影响，引入阈值筛选，设计了两种阈值求解的方法并对简称和简称两种算法分别进行了实现。通过比较校正帧与参考帧的角度误差确定偏色视频帧有效集，以此实现偏色视频校正的优化。本文所提出的方法能够提升偏色视频校正的结果，为后续侦查工作的顺利进行提供便利......”。

7、“.....需要对视频中出现的运动目标进行正确的检测与标定。颜色作为视频中运动目标标定的类重要特征，因其不会随目标运动随意改变的特性成为首选特征。然而，受到外界光照噪声等因素的影响，视频帧中的运动目标常会发生不同程度的偏色，严重影响了目标颜色特征的稳定性和准确性，导致目标检测与跟踪的效率下降。因此，确保视频中运动目标的颜色恒常，对提高运动目标识别和跟踪的鲁棒性具有非常重要的意义。最早的颜色恒常算法主要用于相机的设计中，对照片进行偏色校正，使其符合人法的效果比较非常重要。简单的参考帧选取办法容易受到光照条件等因素的影响而导致算法效果的误判。为了更好的将算法应用于公安实战，本文参考帧从光照条件较好情况下包含追踪目标的视频帧中选择第步，选取视频关键帧。设目标大小占画面分之的视频帧为关键帧，这种条件的参考帧既可以保证清晰的提取运动目标的体貌特征......”。

8、“.....避免色彩范围太过局限。偏色视频校正模型传统偏色视频校正方法选用和后继续对数据集中的偏色视频帧进行处理，满足条件的的最大值即为阈值阈值筛选后的偏色视频校正根据图求得数据集阈值，将结果用于本文算法。算法总流程如图所示。求输入视频帧与参考帧的角度误差为实验样本合理选取参考帧，求输入的视频帧与参考帧之间的角度误差，记为。关键词算法偏色视频偏色视频校正数字图像技术角度误差引言随着数字图像技术和计算机技术的发展，视频监控系统被广泛应用于公安银行交通等重要部门。视频监控的重要作用之是运动目标的识别和跟踪，为更法日益兴起，出现了基于卷积神经网络的算法等些复杂的颜色恒常算法，这些算法均需要使用大量经过人工标注的数据样本，在实际应用时操作步骤较繁杂。在处理偏色视频时，人们选择种颜色恒常算法，对实验样本进行无差别校正，这种处理方法虽然可以实现对偏色视频的快速校正......”。

9、“.....这些异常帧的存在不仅导致偏色视频整体校正效果较差，甚至会干扰研究人员对最优算法的选择。为减少异常帧给偏色视频校正带来的不利影响，引入阈值筛选，设计了两种阈值求解的方校正失败，出现校正后色差增大的异常现象。针对以上问题，提出了基于最优阈值筛选的偏色视频校正方法，科学的选定最优阈值，依据阈值优化偏色视频的校正。关键词算法偏色视频偏色视频校正数字图像技术角度误差引言随着数字图像技术和计算机技术的发展，视频监控系统被广泛应用于公安银行交通等重要部门。视频监控的重要作用之是运动目标的识别和跟踪，为更好的实现这目的，需要对视频中出现的运动目标进行正确的检测与标定。颜色作为视频中运动目标标定的类重要特征，因其不两种算法介绍传统的偏色视频校正方法。是在算法的基础上改进得到，中引入了高斯函数，算法的效果受高斯函数标准偏差参数的影响较大，越小，的动态压缩能力越强......”。