[发明专利]一种基于改进的SLIC超像素分割算法的颜色识别方法

摘要

本发明公开了一种基于改进的SLIC超像素分割算法的颜色识别方法，其步骤为（1）加载Lab颜色模式样本集；（2）获取待识别的目标彩色图像并对该目标彩色图像进行滤波、校正预处理；（3）用SLIC超像素分割算法对预处理后的目标彩色图像进行处理，分割出多个不同的超像素区域；（4）对经步骤（3）分割出的每个超像素区域进行均值处理，使每个单个超像素区域内的所有像素值是相同的；（5）将超像素区域中的一个像素值与步骤（1）中加载的样本集中颜色利用马氏距离进行比较，马氏距离最小值所对应的颜色即为该超像素区域的颜色。该发明改变了传统颜色识别针对每个像素进行处理的方法，大大提高了运算处理速度和识别精度。

主权项

1.一种基于改进的SLIC超像素分割算法的颜色识别方法，其特征在于：步骤如下：(1)加载Lab颜色模式样本集；(2)获取待识别的目标彩色图像并对该目标彩色图像进行滤波、校正预处理；(3)用SLIC超像素分割算法对预处理后的目标彩色图像进行处理，分割出多个不同的超像素区域；(4)对经步骤(3)分割出的每个超像素区域进行均值处理，使每个单个超像素区域内的所有像素值是相同的，其均值式中：其中，N_k表示第k个区域的像素个数，L_n、a_n、b_n表示对应Lab颜色模式中三通道的像素值；(5)将超像素区域中的一个像素值与步骤(1)中加载的样本集中颜色利用马氏距离进行比较，马氏距离最小值所对应的颜色即为该超像素区域的颜色，马氏距离计算公式为：式中：Lab_i表示第i个超像素区域内的一个像素的颜色值，Lab_sj表示Lab颜色模式样本集中的第j类样本中第s个像素的颜色值，S^‑1为协方差矩阵S的逆，T表示矩阵的转置；所述步骤(2)中的对目标彩色图像进行滤波、校正预处理是指先利用中值滤波器对其进行平滑图像和抑制噪声处理，然后对其进行gamma校正，以提高彩色图像的对比度；所述gamma校正是对目标彩色图像中RGB进行非线性色调编辑，则RGB中红、绿、蓝三个通道的颜色R、G、B分别如下：其中：r，g，b为像素三个通道值，取值范围均为[0,255]；所述步骤(3)中的用SLIC超像素分割算法对预处理后的目标彩色图像进行处理的步骤如下：(a)首先将目标彩色图像从RGB空间转化为Lab空间供后续超像素分割所用；(b)初始化目标彩色图像被分割成超像素区域的类别数量K和迭代次数；对于像素大小为N的彩色图像，以步长初始化聚类中心，即以宽、高间隔为s取像素点为聚类中心点，聚类中心用五维向量表示为C_i＝[l_i,a_i,b_i,x_i,y_i]^T，其中(l_i,a_i,b_i)表示第i个聚类中心的颜色值，(x_i,y_i)为第i个聚类中心的坐标值，T表示转置；第i个聚类中心C_i与其周围像素点的距离d(i)在初始化时为无穷大，即d(i)＝∞；(c)在以聚类中心C_i为中心点的3*3区域内，比较两两像素之间的梯度大小，并将聚类中心C_i移到梯度最小的区域为C_k，从而避免聚类中心是边缘点和噪声点，其中两两像素之间的梯度G(x,y)定义如下：式中V表示像素的五维向量，即为V[L,a,b,x,y]，其中(L,a,b)表示像素的颜色值，(x,y)表示像素的坐标值；(d)在移动后的聚类中心C_k的2s×2s邻域内比较每个像素到聚类中心的空间距离，其中s为步骤(b)中的步长；然后更新聚类中心，具体如下所示：上两式中：D_s表示为第i个像素到聚类中心C_k的空间距离；C_kn为更新后的聚类中心的五维向量；Lab_i表示第i个像素的彩色值：Lab_i＝[L_i,a_i,b_i]；Lab_k表示聚类中心C_k的彩色值Lab_k＝[L_k,a_k,b_k]；S_i表示第i个像素的二维空间位置坐标,S_i＝[x_i,y_i]T，S_k表示聚类中心C_k的二维空间位置坐标,S_k＝[x_k,y_k]T；N_lab和N_s分别为彩色和空间距离的归一化常数；G_k表示聚类中心C_k所表示的聚类区域，N_k表示聚类中心C_k内所包含的像素数量；(e)比较步骤(b)中聚类中心Ci与周围像素点的距离d(i)和步骤(d)中像素到聚类中心Ck的空间距离Ds之间的大小，若Ds<d(i)，则更新聚类中心，使d(i)＝Ds，并通过标签记录此时的位置；(f)反复执行步骤(d)、(e)，直到达到步骤(b)所设定的迭代次数；(g)比较两两相邻的更新后的聚类中心区域的亮度差值，当该差值小于设定的阈值时，将最小的聚类中心区域合并到其相邻的最大的聚类中心区域中，否则，该最小聚类中心区域继续寻找最近的聚类中心区域进行合并，其中亮度差值公式如下：D_m＝(μ‑μ_m)²式中，μ和μ_m分别表示最小聚类中心区域的平均亮度值和与其最近的邻聚类中心区域的平均亮度值，D_m表示最小的聚类中心区域和与其最近且最大的邻聚类中心区域亮度差值，m＝1,2,...；将目标彩色图像从RGB空间转化为Lab空间的步骤如下：(a)首先将目标彩色图像的RGB空间按下面公式转换到XYZ彩色空间，为3×3的矩阵，且(b)将XYZ彩色空间转换到Lab空间，其转换公式如下：式中：L^*，a^*，b^*是最终的LAB彩色空间三个通道的值，X_n、Y_n、Z_n默认都是1；首先对图像进行预处理，去除图像噪声点并提高图像对比度；然后利用SLIC算法对图像进行超像素区域分割，并对超像素区域进行均值处理，最后利用马氏距离来进行颜色识别。