基于颜色特征分析的色偏检测算法

色偏检测广泛应用于机器视觉相关的各种领域.而传统色偏检测方法大多依赖于一定的假设条件或先验知识.本文基于图像色彩度和色彩自然度,改进了基于图像统计信息的色偏检测方法,提出了一种基于图像颜色特征分析的色偏检测算法.实验结果表明,该算法能够消除图像中主色调对色偏检测的影响,提高色偏检测准确率,同时检测结果与人眼视觉感知系统具有较高的吻合度,并具有较强的适应性.

基于图像分析的色偏检测算法

针对传统色偏检测算法存在的局限性,提出一种新的基于图像分析的色偏检测算法。该算法采用图像的色彩度指标对色偏因子的计算方法进行优化,通过色彩度加权,将含有大块单一颜色的图像"转化"为色彩丰富的图像,从而消除图像主色调对色偏检测的影响,降低色偏图像的误判率。与传统的基于图像分析的色偏检测算法进行实验比较,结果表明,该算法能够准确、高效地检测出色偏图像,提高色偏检测的准确率和可靠性;将检测结果与人眼主观评价结果进行对比,结果表明,该算法不仅能消除主色调的影响,降低色偏图像的误判率,还能准确判别色偏图像和主色调图像。