機(jī)器視覺與顏色

顏色是從電磁波譜的可見部分的光的表現(xiàn)形式。它是由一個(gè)觀察者的感知，因此，主觀的兩個(gè)人可以從同一個(gè)場(chǎng)景中的同一個(gè)對(duì)象辨別不同的顏色。這種解釋的差異也延伸到他們的鏡頭和圖像傳感器的相機(jī)系統(tǒng)。

一個(gè)相機(jī)系統(tǒng)對(duì)顏色的響應(yīng)不僅在不同的制造和型號(hào)之間變化，而且在相同的組件和模型的組件之間也有不同的變化?，F(xiàn)場(chǎng)照明通過改變顏色的外觀增加了進(jìn)一步的不確定性。這些細(xì)微之處是從事實(shí)上，光是有自己的顏色。在一個(gè)場(chǎng)景中的每個(gè)對(duì)象吸收和反射（過濾器）這個(gè)光譜不同，相機(jī)系統(tǒng)響應(yīng)（接受和拒絕）的反射光譜在自己的方式。色機(jī)視覺的挑戰(zhàn)是提供一致的分析，在整個(gè)系統(tǒng)的操作和系統(tǒng)之間進(jìn)行相同的任務(wù)，同時(shí)也模仿人類的能力來辨別和解釋顏色。

今天的機(jī)器視覺系統(tǒng)的大部分成功地限制自己的灰度圖像分析。然而，在某些情況下，它是不可靠的，甚至是不可能的，只是依賴于強(qiáng)度和/或幾何（形狀）。

在這些情況下，顏色機(jī)器視覺軟件的靈活性是必要的：?

最佳化的圖像轉(zhuǎn)換成單色的圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆治?，使用灰度機(jī)器視覺軟件工具。

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計(jì)算色差，識(shí)別異常。

比較區(qū)域內(nèi)的顏色樣本對(duì)顏色樣本的顏色，以評(píng)估是否存在一個(gè)可接受的匹配或確定最佳匹配。

將基于顏色的圖像分割到不同的對(duì)象或特征。

彩色圖像包含一個(gè)更大的數(shù)據(jù)量來處理通常的三倍以上的灰度圖像，并需要更復(fù)雜的處理。有效的和優(yōu)化的算法是必要的，在一個(gè)合理的時(shí)間量的時(shí)間來分析這些圖像。

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顏色分析工具

目前有軟件工具，以幫助識(shí)別零件，產(chǎn)品和項(xiàng)目使用顏色，評(píng)估質(zhì)量，從顏色和隔離功能，使用顏色。顏色匹配工具確定在圖像中感興趣區(qū)域的每個(gè)區(qū)域的樣本的集合的最佳匹配顏色。從圖像中可以指定一個(gè)顏色樣本，以屏蔽掉不希望的顏色或使用數(shù)值的能力。

一個(gè)顏色樣本可以是一個(gè)單一的顏色或顏色分布。顏色匹配方法和顏色差異的解釋可以手動(dòng)調(diào)整，以適應(yīng)特定的應(yīng)用程序的要求。顏色匹配工具還可以匹配每個(gè)圖像像素到顏色樣本，將圖像分割成適當(dāng)?shù)脑?，進(jìn)一步分析使用其他工具。的顏色距離工具揭示了內(nèi)部和圖像之間的顏色差異的程度，而投影工具增強(qiáng)顏色的灰度圖像轉(zhuǎn)換為分析再次使用其他工具。

彩色相機(jī)的大多數(shù)功能單一的傳感器，采用彩色濾波陣列（CFA）或馬賽克。這馬賽克通常由紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）的光學(xué)過濾器覆蓋在像素的具體模式。

馬賽克的操作進(jìn)行的相機(jī)或軟件是需要轉(zhuǎn)換的原始傳感器數(shù)據(jù)到一個(gè)適當(dāng)?shù)牟噬珗D像，例如，為每個(gè)像素位置的RGB值。幾個(gè)去馬賽克技術(shù)存在，每個(gè)與速度和質(zhì)量之間進(jìn)行權(quán)衡，如彩色文物介紹。這馬賽克的操作可以和必須調(diào)整規(guī)范（RGB）為例的設(shè)置，響應(yīng)，攝像系統(tǒng)和照明，從而產(chǎn)生一致的彩色圖像。

通常的因素是確定的，最經(jīng)常自動(dòng)執(zhí)行一個(gè)白平衡校準(zhǔn)：機(jī)器視覺系統(tǒng)提出了一個(gè)樣本被視為白色和正常化的因素，以產(chǎn)生一個(gè)白色的圖像，相應(yīng)地計(jì)算。

控制場(chǎng)景照明也是有效的彩色機(jī)器視覺的光源，通常是白色和擴(kuò)散，必須提供一個(gè)足夠一致的輸出和場(chǎng)景必須充分籠罩在不同環(huán)境光的影響。

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顏色空間

通常情況下，顏色是由三個(gè)組成部分的數(shù)學(xué)表示，因此可視化的一個(gè)點(diǎn)或區(qū)域在三維（三維）空間。機(jī)器視覺中最常見的顏色空間是RGB、色相、飽和度和明度（HSL）和國(guó)際照明委員會(huì)（CIELAB）。

RGB是最常見的顏色空間，因?yàn)樗怯锰烊坏南鄼C(jī)和所有的電腦顯示器。在HSL，給定的顏色是由其色相飽和度或純度和亮度為代表。CIELAB色空間的建立是為了模仿人類的感知；顏色之間的數(shù)值差異是典型的人類解釋比例。

在HSL和CIELAB，很容易從照明亮度不均勻系數(shù)的影響，所產(chǎn)生的不利影響的分析。CIELAB是有用的當(dāng)自動(dòng)檢測(cè)需要復(fù)制人的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。

從彩色圖像中提取只是強(qiáng)度或亮度信息的結(jié)果可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)象或功能，僅在顏色上不同，成為彼此區(qū)分。主成分投影是一種工具，在某些軟件包，使用顏色分布趨勢(shì)，以優(yōu)化從彩色到灰度的轉(zhuǎn)換，并最大限度地減少關(guān)鍵圖像信息的損失。

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顏色距離

顏色距離是如何測(cè)量顏色之間的差異。在其最簡(jiǎn)單的形式中，在圖像中的每一個(gè)像素和一個(gè)參考圖像中的相應(yīng)的像素之間的距離或一個(gè)特定的顏色。距離可以計(jì)算使用的各種方法，例如，Euclidean，曼哈頓和馬氏/ delta-e.顏色的距離可以是一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的方法檢測(cè)最好的特點(diǎn)是其顏色缺陷。

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等色操作

一種顏色匹配工具執(zhí)行兩個(gè)基本任務(wù)之一：顏色識(shí)別或監(jiān)督的顏色分割。顏色識(shí)別將一個(gè)給定區(qū)域的顏色與一組預(yù)定義的顏色樣本進(jìn)行比較，以確定是否存在一個(gè)最佳匹配。

該區(qū)域的顏色需要被識(shí)別是事先知道或位于使用另一種工具，如幾何圖案識(shí)別。監(jiān)督的顏色分割由一個(gè)圖像或區(qū)域中的每個(gè)像素的關(guān)聯(lián)（和替換），其中一個(gè)預(yù)定義的顏色樣本，因此分離的對(duì)象或功能，他們的顏色。

監(jiān)督的顏色分割也被用來獲取圖像上的顏色統(tǒng)計(jì)；一個(gè)顏色樣本與另一個(gè)。從參考圖像或特定顏色定義顏色樣本。如果基于一個(gè)圖像，樣品的顏色是來自統(tǒng)計(jì)分析（平均或分布）。在一個(gè)圖像中的目標(biāo)區(qū)域相匹配，通過比較其統(tǒng)計(jì)（平均或分布）與那些每個(gè)樣本或每個(gè)像素的最接近的樣本的投票。

均值為基礎(chǔ)的方法是快速的，但需要一個(gè)仔細(xì)定義的目標(biāo)區(qū)域?；谕镀钡姆椒ㄊ潜容^慢，但目標(biāo)區(qū)域可以更松散的定義，它更強(qiáng)大的外圍顏色。后者的方法也提供了更詳細(xì)的結(jié)果，并用于監(jiān)督的顏色分割?；谥狈綀D的方法是理想的彩色樣本。

計(jì)算一個(gè)分?jǐn)?shù)來表示目標(biāo)顏色是如何接近每個(gè)樣本顏色的。為特定應(yīng)用程序提供用于定制顏色匹配的控件。一場(chǎng)比賽的報(bào)告，如果得分是以上閾值的最佳顏色樣本（接受水平）和下一個(gè)最好的顏色樣本。

一種情況可能出現(xiàn)的得分被認(rèn)為是可以接受的兩個(gè)或兩個(gè)以上的顏色樣本，???但色樣之間的距離過近，那里是一個(gè)明確的匹配。一種彩色距離公差調(diào)整目標(biāo)顏色如何接近需要到樣品顏色被認(rèn)為是匹配的。

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優(yōu)化速度

在顏色的工作意味著有更多的數(shù)據(jù)來處理和數(shù)據(jù)需要更復(fù)雜的操作。顏色分析工具不僅要準(zhǔn)確和強(qiáng)大的是有效的，但他們也必須優(yōu)化速度。顏色分析工具充分利用矢量（SIMD）在當(dāng)代教學(xué)單元的處理器，以及多核設(shè)計(jì)。

顏色分析工具提供的準(zhǔn)確性，堅(jiān)固性，靈活性和速度，以解決顏色應(yīng)用程序的信心。這些顏色工具的補(bǔ)充與一套全面的現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證的灰度分析工具。

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技術(shù)提示

顏色匹配工具確定在圖像中感興趣區(qū)域的每個(gè)區(qū)域的樣本的集合的最佳匹配顏色。

顏色距離可以是一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的方法，檢測(cè)缺陷最好的特點(diǎn)是他們的顏色。

顏色分析工具不僅要準(zhǔn)確和強(qiáng)大的是有效的，但他們也必須優(yōu)化速度。