[发明专利]颜色识别中的基于均分面模型的评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种均分面模型的评估方法，特别是涉及一种颜色识别中的基于均分面模型的评估方法。

背景技术

目标颜色特征可用其在HSI颜色空间中的颜色分布特性来表征。对于简单的应用，可以直接给出目标颜色的阈值范围。但是，实际环境中，往往由于光照不均匀和成像角度的差异，使得分布范围不能包含目标颜色在不同成像条件下实际空间分布。以往的颜色区别采用矢量、点集距离、单维分析等方法，只能对明显颜色进行区别。而在颜色种类多，且颜色很接近的情况下，如近白色系和近青色系，传统方法就无法有效识别，更无法进行检测。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种颜色识别中的基于均分面模型的评估方法，其构筑均分面模型，采用优化解析过程，确定刻画颜色空间点集的三个均分面指数，再由评估函数核形式完成对HSI颜色点集的归类评估。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：本发明公开了一种颜色识别中的基于均分面模型的评估方法，其包括以下步骤：

步骤一：均分面模型构建；

步骤二：优化解析求解；

步骤三：生成基于高斯型的评估模型；

步骤四：形成颜色评估矩阵。

优选地，所述步骤一采用空间平移、引入面指数定制规则。

优选地，所述步骤二引入Langrange算子。

优选地，所述步骤四将采集图像的颜色数据转换到HSI空间。

本发明的积极进步效果在于：本发明构筑均分面模型，采用优化解析过程，确定刻画颜色空间点集的三个均分面指数，再由评估函数核形式完成对HSI颜色点集的归类评估。这种颜色评估矩阵函数的构建对于颜色识别，特别是相近颜色的区别有着方便、快捷和准确的效果，在实际使用中，超过Cognex的颜色识别能力，特别体现在能够准确分别白色系和青色系中的多种颜色。该评估方法已应用于某公司的24种颜色的药片检测系统中，同时还可以应用于多颜色的识别和处理领域，简化了评估计算的内容。

附图说明

图1为本发明颜色识别中的基于均分面模型的评估方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图给出本发明较佳实施例，以详细说明本发明的技术方案。

本发明颜色评估矩阵函数的构建对于颜色识别，特别是相近颜色的区别有着方便、快捷和准确的效果，在实际使用中，超过Cognex的颜色识别能力，特别体现在能够准确分别白色系和青色系中的多种颜色。该评估方法已应用于某公司的24种颜色的药片检测系统中，同时还可以应用于多颜色的识别和处理领域。如果分立式构建，会引入比较多的关联内容，但是从总体来观察，可以看到这个体系可以统一成一个矩阵形式，从而简化了评估计算的内容。

本发明颜色识别中的基于均分面模型的评估方法包括以下步骤：

步骤一，均分面模型构建，具体内容如下：

核函数采用一般平面方程构造的距离形式，不能方便有效地求解均分面指数，因此，本发明采用空间平移、引入面指数定制规则，将有助于形成良好的求解过程。

点集                                                经过空间平移如下式（1）的距离到原点。

………(1)

式中代表点集的中心点，代表各自项均值，表示点集总个数。因为平面内任意点指向原点的向量都与面指数正交，所以经过原点的平面方程为如下式（2）：

…………….(2)

式中代表面矢量；经过原点的平面，其面指数可以归一，如下式（3）：

………………(3)

于是，空间点集到过原点平面上的垂点距离形式可简化为如下式（4）：

…………………..(4)

式中代表空间点集到均分面的距离。

构造均分面模型，可有如下式（5）：

………………..(5)

这里约束条件的引入，将分母情况单独，避免了引入参变量的高次情形，使得过程得以简化，这种思路在其他过程中有拓展的意义。

步骤二，优化解析求解：引入Langrange算，如下式（6）：

…………………(6)

式中表示目标函数值。

偏导后如下式（7）：

…………………(7)

上式中定义如下式（8）：

……………….(8)

整理有如下式（9）：