基于非参数密度估计对烤烟烟叶颜色CIE1976（L^＊a^＊b^＊）色空间的三维空间图的研究

利用色差仪对云南9个烟区K326烤烟品种,3个部位的烟叶进行了颜色指标的测定。应用CIE 1976(L*a*b*)色空间理论,采用非参数密度估计函数,对颜色数据做非参数密度估计图,并以颜色的3个指标L、a*b*,分别作三维空间的坐标轴Z轴、X轴、Y轴,绘制了三维山峰图和等值线图。结果表明,通过三维图能够清晰地表征出3个部位的空间层次分布,通过山峰图能有空间立体层次地表现颜色指标,通过等值线图能看出每个部位颜色数据的分布情况,解决了颜色3个指标来表征一个特性的情况,可为今后颜色指标的数据库建立提供一定的基础。

CIE 1976(L~*a~*b~*)色空间方法在贺兰山东麓产区红葡萄酒颜色评价中的研究与应用

用CIE 1976(L~*a~*b~*)色空间L~*a~*b~*量化分级法对贺兰山东麓产区干红葡萄酒颜色进行了量化分级,颜色可分为L~*1a~*6b~*4、L~*1a~*7b~*4、L~*1a~*13b~*3、L~*1a~*13b~*4、L~*2a~*7b~*4、L~*2a~*7b~*5、L~*2a~*7b~*6、L~*2a~*8b~*6、L~*3a~*7b~*6、L~*3a~*8b~*6、L~*3a~*8b~*7、L~*4a~*8b~*5、L~*4a~*8b~*6、L~*4a~*8b~*7和L~*5a~*8b~*7等15种,葡萄酒色度值L~*在4.0~42.7、a~*在35.48~175.86、b~*为6.93~49.61,在a~*-b~*坐标中显示为红-黄混合色。该方法对所有样品均可量化分级,相比人工目视方法32.2%的分辨率、难以用语言分类而言,有较大优势。对贺兰山东麓产区干红葡萄酒颜色资源进行了量化后的分级和分析比较,验证了CIE 1976(L~*a~*b~*)色空间L~*a~*b~*量化分级法的实用性。

A Study on the Influence of Luminance L* in the L*a*b* Color Space during Color Segmentation

In this paper an evaluation of the influence of luminance L* at the L*a*b* color space during color segmentation is presented. A comparative study is made between the behavior of segmentation in color images using only the Euclidean metric of a* and b* and an adaptive color similarity function defined as a product of Gaussian functions in a modified HSI color space. For the evaluation synthetic images were particularly designed to accurately assess the performance of the color segmentation. The testing system can be used either to explore the behavior of a similarity function (or metric) in different color spaces or to explore different metrics (or similarity functions) in the same color space. From the results is obtained that the color parameters a* and b* are not independent of the luminance parameter L* as one might initially assume.

CIE L~*a~*b~*颜色模型在烟草中的应用研究进展

烟草颜色特征指标主要依靠人工经验获取,主观性强,存在一定的不稳定性。CIE L~*a~*b~*颜色模型色域宽阔、色彩分布均匀,常用于烟草(含烟草制品和卷烟材料)颜色参数等的测定与分析。对CIE L~*a~*b~*颜色模型在烟叶产地、烟叶品种、烟叶分级等方面的应用进行综述,并对其在烟草中的应用前景进行展望,为烟草分级、采购、原料控制提供参考。

CMAC辨识的CMYK到CIE L*a*b颜色空间转换模型的研究

为了解决设备相关颜色空间CMYK与设备无关颜色空间之间的相互转换问题,利用小脑模型神经网络(cerebellar model articulation controller,CMAC)高度非线性拟合能力,研究CMYK颜色空间与CIE L*a*b*之间的转换关系,研究结果显示该方法具有结构简单,易于软件和硬件的实现,将IT8.7/3标准色靶文件中104个专业色块值作为检验样本,检验样本的平均色差为1.6,完全适用于两种不同颜色空间之间的转换过程.

CMYK到L^＊a^＊b^＊色彩空间转换的研究

为了满足色彩复制一致性和预期性要求,寻找一种精确实用的L*a*b*与CMYK转换方法尤为重要。本文利用数理统计的二元线性回归方法在建立CMY到L*a*b*的转换模型的基础上,验证了网点呈色平面规律同样适用四色印刷,并通过最小二乘及数值分析的方法拟和各四色平面方程系数建立了CMYK到L*a*b*转换模型。随后对模型进行精度验证并修正,分析误差产生的原因,最终得到比较精确的模型。

基于L^＊a^＊b^＊色彩空间的视神经边缘自动提取

视神经(Optic nerve)形状、面积和深度等参数是衡量眼底健康状况的重要指标,其边缘提取是量化这些参数的前提.为精确识别视神经边缘,本文提出了一种基于L*a*b*色彩空间眼底图像视神经边缘自动提取算法.该方法通过L*a*b*色彩空间自适应形态学方法与区域辅助几何活动轮廓模型边缘提取方法,结合基于交义网络的视神经自动定位,实现视神经边缘的自动提取.采用国际上通用的DRIVE眼底图像库和临床图像进行实验,验证了该算法的有效性.

L~*a~*b~*到CMY色彩空间转换的研究(英文)

在印刷品画面直接检测技术中要用到印刷色各色网点面积———L*a*b*到CMYK的转换算法,而 L*a*b*到 CMY的转换算法是L*a*b*到CMYK的转换算法的基础,在此基础上将三色CMY转换到四色CMYK。因此L*a*b*到 CMY的转换算法是印刷画面直接检测技术和色彩管理技术等转换算法的核心。基于视觉现象,通过Epson Pro7600型数码打样机输出自己设计的三色色块,并以此为数据样本验证了日本学者提出的平面理论,采用数理统计及二元回归方法计算出平面方程系数,建立了 L*a*b*到 CMY的转换模型,并验证了模型精度,分析了误差产生的原因。

基于L^＊a^＊b颜色空间对木材分类的研究

L*a*b*均匀颜色空间具有等距性和色差高分辨力的特点,非常适合色差较小情况下的颜色测量和比较。木材材色分布范围较窄,利用L*a*b*颜色空间中的颜色特征表示木材表面颜色,有利于木材材色之间的比较和划分。基于L*a*b*颜色空间,提取了东北常见五种树种木材图像的颜色特征进行分类研究,通过仿真试验得到了满意的分类结果。

基于L^＊a^＊b^＊肤色模型和数学形态学的人脸检测

提出利用L*a*b*肤色模型和数学形态学相结合的方法,实现彩色图像人脸检测.建立L*a*b*颜色空间的肤色模型,利用该模型提取肤色区域;然后,用数学形态学算子,完成去除噪声和干扰,分割候选目标等处理过程;最后,利用人脸的比例关系框选出人脸区域.实验表明,该方法计算开销较小,易于实现,准确率较高,速度快.

基于L*a*b*空间颜色信息度量的边缘检测

对L*a*b*空间进行分析,提出了一种基于颜色信息度量的边缘检测算法。通过在L*a*b*空间中构造立方体,根据体积变化定义各像素点的颜色信息度量,作为确定各像素点是否为彩色图像的边缘点的判据。该方法综合利用了彩色图像的明度和色度信息,将向量空间的计算以自然的方式转换成了标量的计算。实验证明,与传统的方法相比较,能快速有效地检测出图像的边缘。

基于L*a*b*色彩空间的自动白平衡算法

针对数码相机自动白平衡不准确、色彩还原不够真实的问题,提出了一种基于L*a*b*色彩空间的自动白平衡算法。该算法通过色彩空间转换,先将sRGB图像转换至L*a*b*色彩空间;然后,在L*a*b*色彩空间利用灰度世界模型对a*,b*色彩分量进行颜色校正;最后将L*a*b*图像转换至sRGB色彩空间。试验结果表明:在L*a*b*色彩空间对图像进行自动白平衡能获得较好的色彩还原效果。

基于L~*a~*b~*颜色空间的高动态范围成像算法

针对传统的基于RGB颜色空间的高动态范围成像算法存在计算量大和颜色失真的问题,提出一种基于L~*a~*b~*颜色空间的高动态范围图像合成算法。将一组不同曝光量的序列图像从RGB颜色空间转换到L~*a~*b~*颜色空间,采用Debevec-Malik算法在L~*通道上处理以获取相机响应曲线,并对亮度分量进行合成,得到高动态范围图像的亮度分量。对a~*和b~*2个色度通道分别执行加权平均合成,得到高动态范围图像的2个色度分量。对合成的高动态范围图像的亮度通道采用色调映射后转换为RGB颜色空间进行显示。实验结果表明,与基于RGB颜色空间和基于YUV颜色空间的合成算法相比,该算法合成的高动态范围图像质量较高,计算速度较快。

结合纹理特征改进的GBIS图像分割方法

针对GBIS(efficient graph-based image segmentation)方法在分割含有较丰富纹理信息的图像时,分割效果不理想的问题,在L*a*b*彩色空间下,结合图像的纹理特征,提出了一种改进GBIS图像分割方法,记为IG-BIS(improved efficient graph-based image segmentation)。该方法首先将图像由RGB空间转换到L*a*b*颜色空间;接着,结合L*a*b*彩色空间,对GBIS方法中的权值函数作了改进,引入了一个常数s,用于控制相邻像素之间颜色的差异程度;然后,用熵的方法来获取L*a*b*彩色图像的纹理特征;最后,结合图像的纹理信息,改变了GBIS方法中的区域合并条件,得到最终的分割结果。实验证明,与原算法相比,该方法在分割精度与分割质量上有了很大程度的提高。IGBIS有效地抑制了彩色图像在分割中存在的过分割现象,并适合于含有丰富纹理的彩色图像。

基于USB650南疆红枣颜色分级方法的研究

以南疆红枣颜色快速分级为研究对象，采用美国海洋光学USB650红潮光谱仪来测量红枣的颜色特征值，采用红枣颜色按L[微软拥护1]值分级时，一级红枣的L值为30．2—35．4，二级红枣的L值为35．5～39．9，三级红枣的L值为40．0～44．6，按L值分级与人工分级的一致度为93．65％；以红枣的L、a、b值作为特征值，应用BP人工神经网络进行分级，BP人工神经网络分级与人工分级的一致度达到了94．76％。结果表明，以L、a、b三个颜色值分级效果要好于仅以L值分级，BP人工神经网络分级效果优于人工分级，较好地满足红枣颜色分级的需求，对南疆红枣产品的加工、销售具有一定的理论指导和实际应用意义。

分数阶微分的CIE L^＊a^＊b^＊颜色空间边缘检测

由于分数阶微积分在细节加强处理方面具有良好的性能,其在边缘检测中的应用正在逐渐增多。目前用分数阶微积分进行边缘检测的研究中大多在RGB空间中进行,但由于RGB颜色空间中亮度信息和色度信息不能相互分离,在其中进行边缘提取不能综合得到亮度边缘和色度边缘,所以分数阶微积分在其他亮度信息和色度信息分开的颜色空间中的应用研究具有一定的理论意义和实际价值。为了综合利用图像的颜色信息,在CIE L*a*b*颜色空间中利用分数阶微分进行边缘检测。相比于直接在RGB颜色空间中得到的边缘,本文方法提取到的图像边缘更符合人眼的视觉感知,边缘的连续性以及抗干扰性也更好。通过与其他经典算法的对比分析表明,本文方法存在明显的优势。

基于K_means硬聚类算法的葡萄病害彩色图像分割方法

为了提高植物病害图像的分割精度与效果,根据植物病害症状及图像的特点,提出了一种基于K_means硬聚类算法(HCM)的葡萄病害彩色图像非监督性分割处理方法。该方法是在L*a*b*颜色空间模式下利用ab二维数据空间的颜色差异,以平方欧式距离作为像素间的相似度距离、以均方差作为聚类准则函数对颜色进行二分类聚类,并通过数学形态学运算对聚类结果进行校正。利用该方法对3种葡萄病害彩色图像进行分割的结果表明,该方法能够较为准确地将病斑区域从彩色图像中分割出来,对葡萄病害彩色图像的分割处理比较理想,鲁棒性好,分割准确率高。

基于对比度信息的彩色图像分割

该文提出了一种基于对比度信息的彩色图像分割算法。文中不用一般的导矢信息而用对比度信息对彩色图像进行边缘提取。为了符合人的视觉特性,使用了CIEL*a*b*彩色空间,并用色差ΔEab作为彩色对比度的测量方法。该文提出的彩色图像分割方法合理、可靠,仿真结果表明了该方法的优越性。

自然光条件下基于色差校正方法的舌象颜色分析

目的:尝试建立一种自然光条件下基于L*a*b*色差校正的舌象采集分析方法,观测色差校正方法的舌象颜色分类规律。方法:在光线良好的室内自然光环境下,应用NikonD70数码单反相机采集413例舌象,以柯达Q-13灰阶色卡为软件校正依据。通过NikonCaptureNX软件进行图像色差校正,并应用L*a*b*均匀色空间对校正后的舌象进行舌象颜色分类与定量分析。结果:应用软件校正方法对舌象颜色进行色差校正,具有良好的效果。校正舌色后,从淡白舌、淡红舌到红绛舌,L*值逐渐降低,而a*值则逐渐升高,差异均有统计学意义(P<0.01)。红绛舌和青紫舌L*值的差异无统计学意义,淡红舌和青紫舌a*值的差异亦无统计学意义。各类舌色的b*值除淡白舌和青紫舌以及淡红舌和红绛舌之间的差异无统计学意义外,其他舌色两两比较的差异均有统计学意义(P<0.01)。苔色定量分析显示白苔a*值大于黄苔(P<0.01),白苔b*值小于黄苔(P<0.01)。白苔、黄苔L*值比较,差异无统计学意义。结论:自然光条件下应用L*a*b*色空间对舌色进行色差校正和定量分析,颜色还原准确,操作方便,是一种可行的临床舌象采集分析方法。

基于均匀颜色空间的木材分类研究

木材材色在各种颜色空间中的分布范围都比较窄,而利用CIE1976L*a*b*均匀颜色空间的等距性和色差高分辨力的特点可以很好地对其进行测量与辨别。在L*a*b*颜色空间中,提取了东北常见的5种树种的径切和弦切木材图像的颜色特征,然后采用模拟退火算法对这些特征进行了选择,并结合BP神经网络和-近邻两种分类方法进行了仿真试验,得到了满意的分类结果。