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.

采用color—pilot颜色校正软件校正比色片数码照片并分析其在CIEL＊a＊b＊色度空间中的位置变化

目的:采用color-pilot颜色校正软件校正比色片数码照片并分析其在色度空间中的位置变化。方法:采用Vita 3D Master比色板作为试件,在诊室内拍摄比色片数码照片,并运用color-pilot颜色校正软件进行校正,最后与暗箱内拍摄的相应比色片数码照片进行对比。结果:比较诊室内与暗箱内拍摄的比色片数码照片,发现两组照片L*值之间、a*值之间差异明显(P<0.05),b*值之间则无明显差异(P>0.05);运用color-pilot颜色校正软件校正诊室内拍摄的数码照片后,发现两组照片L*值之间的差异仍然存在(P<0.05),但差异缩小(较诊室内拍摄的数码照片,校正后的数码照片L*值更接近于暗箱内拍摄的数码照片L*值),而a*值之间无明显差异(P>0.05),b*值之间依然无明显差异(P>0.05)。二者在色度空间中的位置也较校正前更为靠近。计算暗箱内、诊室内、校正后3组照片的ΔE值发现,校正后与暗箱内数码照片此值最小。结论:color-pilot颜色校正软件校正比色片数码照片后,可以在一定程度上减小数码照片的色彩偏差。

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。

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。

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。

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.

基于L*a*b*彩色空间和局域动态阈值的药用植物叶片图像分割

叶片图像分割是自动化分类的先决步骤。提出一种基于L*a*b*彩色空间和局域动态阈值的叶片图像分割方法。该方法首先把叶片的RGB图像转换为L*a*b*图像;然后针对b*通道图像,估算出目标叶片所在的局部矩形范围;在此范围内,统计获得像素值分布直方图;最后利用最大类间方差阈值分割法,先算出局部矩形范围内的阈值继而进行全图的分割。实验结果表明:该方法对已采集的叶片图像,包括颜色偏暗的叶片的图像,均具有良好的分割效果。由于锁定目标叶片所处的局部矩形范围,找到了适应于目标叶片分割的阈值,从而更好地实现了南天竺等叶片图像的分割。此外,分割过程不包含数学形态学的开闭运算,使得叶片边缘的细节得以完整保留。

L~*a~*b~*表色系统与绿茶汤色的相关性分析

以福建省制得的39个绿茶为研究对象,探讨L*a*b*表色系统与绿茶感官审评的汤色得分的相关性。结果表明,色度值(L*、a*、b*)对茶汤冲泡条件(茶水比、冲泡时间)的变化有较为灵敏的反应,能反映汤色品质的变化趋势;外形相近的炒青绿茶,其各色度值与汤色得分的相关性较高;不同外形的炒青绿茶之间,各色度值与汤色得分的相关性质不同;不同类型绿茶间色度值的差异仅是茶样汤色的特点表现,而用色度值比较同类型绿茶汤色品质的高低更为准确和客观。

Lab的多投影颜色校正及亮度融合技术

传统的多投影颜色校正和亮度融合在RGB颜色空间下进行,存在校正过程中亮度和色度相互干扰的问题。针对上述问题,提出一种基于Lab颜色空间的颜色校正和亮度融合方法。将亮度与色度单独提取出来,用B样条曲线模型建立起各投影仪原图像与投影显示画面的亮度、色度转换关系,以消除各投影仪投影显示画面之间的颜色差异,并采用融合B样条曲线的伽玛校正对画面重叠区域的亮度进行调节。实验结果表明,相对于RGB颜色空间,在Lab空间进行颜色校正使两个投影显示画面的颜色强度差异在Lab三通道分别减少了4.14,2.41,2.44;相对于RGB颜色空间的伽马校正,在Lab空间将伽马校正与B样条曲线融合进行亮度调节使投影显示画面重叠区域与非重叠区域的颜色强度差异在Lab三通道分别减少了6.12,4.64,3.47。基于Lab的多投影颜色校正及亮度融合技术可对投影显示画面亮度与色度进行更准确的校正,并且给予不同颜色强度对应的伽马系数。

基于 L~* a~* b~* 彩色模式的舌苔定量描述和分类

采用数字图像处理与模式识别技术 ,结合中医舌诊的基本原理 ,对不同舌苔的色彩特征 ,进行定量描述和分类。采用 L* a* b*彩色模式研究舌苔的色度数据 ,利用模糊统计建立了舌苔的隶属函数 ,通过模式识别的方法解决了八类舌苔的分类问题 ,给中医舌诊提供了可靠依据。

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~*颜色空间与Gabor小波变换的图像检索技术

随着图像等多媒体资源的日益丰富,传统检索方式已不能再满足检索需求,为了便于图像的检索和识别,基于内容的图像检索技术应运而生.将L*a*b*颜色空间划分子区域,通过计算累加直方图与Gabor小波的方法组合提出了综合检索方法,实验表明可以取得较好的效果.

对拓扑线性空间L^P[a,b]在0

在一般拓扑与泛函分析的内容中,仅对LP[a,b]在P≥1时的性质给予关注。讨论了拓扑线性空间LP[a,b]在0<P<1时的有关性质,并获得几个好的结果。

基于L、a、b色度系统的乌骨鸡肤色规律研究

研究选取乌骨鸡群体,分别于7、10和15周龄随机选取60只(公母各半)进行屠宰测定,收集颈、肩周、髋关节、肛周和胫部皮肤,肌肉、骨膜、嗉囊、肌胃、小肠、心脏、肝脏、脾脏、肾脏等不同位点L、a和b值,阐明肤色分布规律和色度指标之间的关系。结果显示:7周龄时,公母鸡皮肤和肌肉的L、a和b值存在较大差异,10、15周龄公母鸡间差异不显著。L、a和b值在乌骨鸡群体中存在非线性回归关系:L=4.33a^2+0.31b^2-4.59a+4.65b+36.02,说明肤色选育需要同时约束三个指标才能取得比较满意的结果。经因子分析发现,L值解释了31.4%的方差变异且比较有规律可以作为肤色选育的主选指标,其次是肛周和胫部的a、b值比较能够反映肤色的变异,可作为辅选指标。

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。