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    重庆时时彩怎么杀和尾: 一种数据导向的颜色流形获取方法.pdf

    关 键 词:
    一种 数据 导向 颜色 流形 获取 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201610792169.4

    申请日:

    2016.08.31

    公开号:

    CN106384369A

    公开日:

    2017.02.08

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/90申请日:20160831|||公开
    IPC分类号: G06T7/90(2017.01)I 主分类号: G06T7/90
    申请人: 上海交通大学
    发明人: 盛斌; 骆徐圣
    地址: 200240 上海市闵行区东川路800号
    优先权:
    专利代理机构: 上??剖⒅恫ù碛邢薰?31225 代理人: 宣慧兰
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610792169.4

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.03.08|||2017.02.08

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种数据导向的颜色流形获取方法,用以在三维颜色空间内获取最能拟合指定事物图片采样颜色点的一维线或二维面,该方法包括以下步骤:1)获取指定事物的二维图像集合,去除干扰后获取二维图像的采样数据点;2)对采样数据点进行密度估算,建立颜色直方图,选取其表征颜色及对应的表征颜色点;3)通过线形和非线性方法对表征颜色点进行拟合,获最终取一维线或二维面。与现有技术相比,本发明具有数据降维、直观具体等优点。

    权利要求书

    1.一种数据导向的颜色流形获取方法,用以在三维颜色空间内获取最能拟合指定事物
    图片采样颜色点的一维线或二维面,其特征在于,该方法包括以下步骤:
    1)获取指定事物的二维图像集合,去除干扰后获取二维图像的采样数据点;
    2)对采样数据点进行密度估算,建立颜色直方图,选取其表征颜色及对应的表征颜色
    点;
    3)通过线形和非线性方法对表征颜色点进行拟合,获最终取一维线或二维面。
    2.根据权利要求1所述的一种数据导向的颜色流形获取方法,其特征在于,所述的步骤
    1)中的去除干扰为去除背景干扰,具体方法如下:
    将二维图像进行双边滤波模糊化之后,根据CIEDE2000颜色差异判定二维图像中边缘
    点与其他颜色点是否连通,若连通,则判定该颜色点为背景,进行去除。
    3.根据权利要求1所述的一种数据导向的颜色流形获取方法,其特征在于,所述的步骤
    2)具体包括以下步骤:
    21)采用RGB颜色空间并将其划分为16*16*16的间隔,建立颜色直方图;
    22)选取前15%含有最多颜色点的间隔作为表征颜色点。
    4.根据权利要求1所述的一种数据导向的颜色流形获取方法,其特征在于,所述的步骤
    3)中,线形方法包括主成分分析法,非线性方法包括自组织神经网络方法。
    5.根据权利要求4所述的一种数据导向的颜色流形获取方法,其特征在于,所述的主成
    分分析法具体包括以下步骤:
    计算颜色向量协方差矩阵,进行特征分解得到最大特征值对应的特征向量即为投影向
    量,进行投影后即得一维线或二维面。
    6.根据权利要求4所述的一种数据导向的颜色流形获取方法,其特征在于,所述的自组
    织神经网络方法具体包括以下步骤:
    对于给定初始颜色流形,通过神经网络训练使得颜色流形非线性接近表征颜色数据
    点,最终得到一维线或二维面。

    说明书

    一种数据导向的颜色流形获取方法

    技术领域

    本发明涉及图像处理领域,尤其是涉及一种数据导向的颜色流形获取方法。

    背景技术

    流形是局部具有欧几里得空间性质的空间,流形在数学中用于描述几何形体,物
    理上,经典力学的相空间和构造广义相对论的时空模型的四维伪黎曼流形都是流形的实
    例。

    现有的通过颜色流形得到的低维颜色流形保留了事物的主要成分颜色,在颜色选
    择,改变颜色风格等都有广泛的应用。

    但是现有的颜色流形产生过程中常常带有数百万个颜色点,数据庞大,处理起来
    繁复且浪费时间,并且会产生不必要的颜色表征。

    发明内容

    本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种数据降维、直观
    具体的数据导向的颜色流形获取方法。

    本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:

    一种数据导向的颜色流形获取方法,用以在三维颜色空间内获取最能拟合指定事
    物图片采样颜色点的一维线或二维面,该方法包括以下步骤:

    1)获取指定事物的二维图像集合,去除干扰后获取二维图像的采样数据点;

    2)对采样数据点进行密度估算,建立颜色直方图,选取其表征颜色及对应的表征
    颜色点;

    3)通过线形和非线性方法对表征颜色点进行拟合,获最终取一维线或二维面。

    所述的步骤1)中的去除干扰为去除背景干扰,具体方法如下:

    将二维图像进行双边滤波模糊化之后,根据CIEDE2000颜色差异判定二维图像中
    边缘点与其他颜色点是否连通,若连通,则判定该颜色点为背景,进行去除。

    所述的步骤2)具体包括以下步骤:

    21)采用RGB颜色空间并将其划分为16*16*16的间隔,建立颜色直方图;

    22)选取前15%含有最多颜色点的间隔作为表征颜色点。

    所述的步骤3)中,线形方法包括主成分分析法,非线性方法包括自组织神经网络
    方法。

    所述的主成分分析法具体包括以下步骤:

    计算颜色向量协方差矩阵,进行特征分解得到最大特征值对应的特征向量即为投
    影向量,进行投影后即得一维线或二维面。

    所述的自组织神经网络方法具体包括以下步骤:

    对于给定初始颜色流形,通过神经网络训练使得颜色流形非线性接近表征颜色数
    据点,最终得到一维线或二维面。

    与现有技术相比,本发明具有以下优点:

    一、数据降维:通过颜色直方图对颜色进行统计,获取图片中各个颜色对应的密
    度,选取前15%作为表征颜色,这样将原来百万级别的颜色点降低为只有百级别的数量,大
    大降低了数据点的数量,便于统计计算。

    二、直观具体:采用流形的方式将图片的颜色密度在三维空间内展现出来,能够直
    观的体现图片的颜色分布情况。

    附图说明

    图1为本发明的方法流程图。

    具体实施方式

    下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

    实施例:

    如图1所示,本方法的目标是通过对指定事物的图像集合采样颜色点,并在三维颜
    色空间内找到最能拟合这些采样颜色点的一维直(曲)线和二维平(曲)面。由此得到的低维
    颜色流形保留了事物的主要成分颜色,在颜色选择,改变颜色风格等都有广泛的应用。具体
    的方法原理可以分为三个部分:

    数据采集:本方法的输入数据是从网上搜索具体事物(如苹果)得到的二维图像集
    合。由于得到的图像包含背景,本方法用到一个比较简单的方法去除了背景干扰,在将图像
    进行双边滤波模糊化之后,根据CIEDE2000颜色差异进行判定两个颜色点是否连通。最后所
    有和边缘点连通的颜色点被认为是背景。去除背景点之后,从所有数据点中采样几百万个
    作为输入数据。

    密度估算:在得到上一步经过采样的数据点作为输入数据之后,将RGB颜色空间划
    分为16*16*16的间隔,建立颜色直方图,称之为颜色密度,之后取前15%含有最多颜色点的
    间隔作为颜色点表征,对应的数量为该颜色点的密度,这样从输入的百万数量级压缩到了
    几百数量级,每个颜色点对应有一个密度值表示该颜色点的重要程度。

    维度下降:在得到几百个三维空间中颜色点之后,本方法通过线性和非线性的方
    式得到最能表征原颜色点的一维直(曲)线和二维平(曲)面。线性方法采用了主成分分析
    法,通过计算颜

    色向量协方差矩阵,进行特征分解得到最大特征值对应的特征向量即为投影向
    量。这样找到的直线和平面最大化投影点的方差。非线性方法采用自组织神经网络方法,给
    定初始颜色流形,通过神经网络训练使得颜色流形非线性接近原始数据点,最终得到一个
    曲线或者曲面。

    由于本方法是一种数据导向的方法,所以实验结果很依赖于数据质量,由于所有
    数据都是从网上得到的,难免存在一些因歧义性而导致的误差,所以,为了提高实验结果,
    本方法对原始输入图像集合中的图像提取颜色特征并做了聚类,在得到的聚类结果中保留
    占比最大的类别,去除一些因网络数据不对称导致的误差,为后续颜色流形的生成提高了
    准确度。

    关于本文
    本文标题:一种数据导向的颜色流形获取方法.pdf
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