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综合馆
基于机器学习的图像偏色检测
  • 摘要

    图片偏色检测目前大多是利用统计学知识,通过计算各个颜色通道关系判断偏色.目前针对马路摄像机偏色检测的研究工作较少,据此提出一种基于机器学习的马路视频图像偏色检测模型.在YUV色彩空间下,对图像过滤马路的灰色信息,针对部分偏色采用Floyd算法将图片分割.根据色彩分布提取特征值,采用监督性机器学习算法,输入特征向量得到分类器.通过实验表明采用BP神经网络和SVM支持向量机算法,能得到很好的结果.实验结果表明该模型,对多种偏色情况、多种偏色状态有良好的适应性.

  • 作者

    马成前  王利  刘畅  Ma Chengqian  Wang Li  Liu Chang 

  • 作者单位

    武汉理工大学计算机科学与技术系 湖北武汉430070

  • 刊期

    2018年3期 ISTIC PKU

  • 关键词

    偏色  机器学习  视频图像  灰度  图像分割  聚类  Color cast  Machine learning  Video imagery  Gray level  Image segmentation  Clustering 

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100.25.214.89