[发明专利]一种竹条颜色分类方法及系统

权利要求书

1.一种竹条颜色分类方法，其特征在于：包括以下步骤：

采集待测竹条的待测竹条图像以及每类颜色对应的多个样本竹条的样本竹条图像，生成样本竹条图像队列；

确定待测竹条图像中待测竹条与各类颜色样本竹条图像队列中每一样本竹条的色差，得到与样本竹条图像队列对应的色差队列；所述色差队列中的元素为对应样本竹条图像队列中样本竹条与待测竹条的色差值；

根据色差队列求取待测竹条与每类颜色样本竹条图像队列的最终色差ΔE，将待测竹条归类于最终色差ΔE最小的颜色种类。

2.根据权利要求1所述一种竹条颜色分类方法，其特征在于：所述生成样本竹条图像队列包括：

依次采集每类颜色的多个样本竹条图像，对样本竹条图像进行滤波处理，获得样本竹条图像的RGB空间图像ImgFileted；

将样本竹条图像的RGB空间图像ImgFileted转换成灰度图，并采用局部最大类间方差法做阈值分割获得样本竹条图像的二值图ImgBinary；

将样本竹条图像的RGB空间图像ImgFileted转换成Lab空间图像ImgLab，并以二值图ImgBinary为掩模，分别求取样本竹条图像的Lab空间图像ImgLab的L、a、b三个通道的最大概率值，并按照图像采集的先后顺序存入对应的颜色类别样本竹条图像队列中；所述最大概率值为每个通道的二维数组中出现次数最多的数值。

3.根据权利要求2所述一种竹条颜色分类方法，其特征在于：对所述样本竹条图像进行中值滤波和高斯滤波获得样本竹条图像的RGB空间图像ImgFileted。

4.根据权利要求3所述一种竹条颜色分类方法，其特征在于：所述将样本竹条图像的RGB空间图像ImgFileted转换成灰度图，并采用局部最大类间方差法做阈值分割获得样本竹条图像的二值图ImgBinary，包括：

将样本竹条图像的RGB空间图像ImgFileted转换成灰度图，并将其沿分割线分割成多块子图像，所述分割线与样本竹条图像中竹条方向垂直；

针对每一块子图像，以竹条为前景，遍历图像中所有像素点，并分别以各灰度值为该块子图像前景与背景的分割阈值，利用公式(1)计算最佳分割阈值；

g(t)＝w₀×(u₀-u)²+w₁×(u₁-u)² (1)

当函数g(t)取最大值时，t即为该块子图像的最佳分割阈值；其中，前景点面积占该块子图像总面积比例为w₀，前景点灰度均值为u₀，背景点面积占该块子图像总面积比例为w₁，背景点灰度均值为u₁，整块子图像的灰度均值为u＝w₀×u₀+w₁×u₁；

再次遍历图像中所有像素点，将所有灰度值大于最佳分割阈值t的像素点的灰度值置255，将所有灰度值小于或等于最佳分割阈值t的像素点的灰度值置0，得到样本竹条图像的二值图ImgBinary。

5.根据权利要求4所述一种竹条颜色分类方法，其特征在于：所述确定待测竹条与各类颜色样本竹条图像队列中每一样本竹条的色差，得到与样本竹条图像队列对应的色差队列包括：

采用与样本竹条图像相同的处理方法获取待测竹条图像的Lab空间图像ImgLab'和二值图ImgBinary'，以二值图ImgBinary'为掩模，分别求取待测竹条图像的Lab空间图像ImgLab'的L、a、b三个通道的最大概率值，通过CIEDE2000色差公式计算待测竹条与各类颜色样本集队列中样本竹条的色差，得到与颜色样本集队列对应的色差队列。