Lab颜色空间中基于动态聚类的颜色分级

作者：任洪娥; 白杰云

来源：计算机工程, 2013, (06): 231-235.

• 机器视觉
• Lab模型
• 颜色分级
• 颜色聚类
• 色彩量化 machine vision
• Lab model
• color grading
• color clustering
• color quantization

对现有的动态聚类算法进行改进,提出一种Lab颜色空间中基于兴趣点动态聚类分析的颜色分级方法。在考虑视觉监测实时性和计算准确性的基础上,通过色适应变换和对比敏感度函数滤波,补偿人眼视觉系统的空间混合效果,采用基于兴趣点的动态聚类分析提取颜色特征,根据视觉容差、彩度和色度的依赖关系,确定色差度量方法,采用最小分类器进行颜色分级。实验结果表明,该方法的平均色差仅为2.36,分类计算的时间范围为500 ms~700 ms。

• 单位
  东北林业大学