Цветовые пространства

Цветовые пространства похожи на разные языки, которые описывают цвета в изображении. Они обеспечивают различные способы представления и организации цветовой информации. Некоторые популярные цветовые пространства включают в себя:

RGB. Цветовое пространство RGB подобно тому, как художник смешивает основные цвета (красный, зеленый и синий) для создания яркой картины. Каждый цветовой канал вносит свой вклад в конечный цвет со значениями в диапазоне от 0 до 255.

HSV. Цветовое пространство HSV представляет цвета с помощью оттенка, насыщенности и значения. Думайте об этом как о цилиндрическом цветовом круге, где оттенок определяет цвет, насыщенность указывает на интенсивность цвета, а значение представляет яркость.

LAB. Цветовое пространство LAB похоже на организацию цветов в трехмерном пространстве, где канал L представляет яркость, а каналы A и B кодируют информацию о цвете. Это цветовое пространство отделяет цвет от яркости, что делает его полезным для приложений, основанных на цвете.

CMYK: CMYK используется в основном в процессе печати. Он представляет цвета с помощью комбинации голубых, пурпурных, желтых и черных чернил. Это как принтер, смешивающий чернила, чтобы воссоздать цвета на бумаге.

Пространственно-хроматические особенности

Пространственно-хроматические функции объединяют информацию о цвете с пространственными отношениями, чтобы обеспечить более описательное представление изображения. Эти функции фиксируют взаимосвязь между цветом и локальным пространственным расположением, улучшая нашу способность различать различные визуальные паттерны. Некоторые примеры пространственно-хроматических особенностей включают:

Цветовые коррелограммы. Цветовая коррелограмма похожа на карту, которая фиксирует пространственные отношения между цветами в изображении. Он представляет вероятность нахождения определенного цвета на определенном расстоянии от другого цвета, кодируя как цветовое распределение, так и пространственное расположение в компактной форме.

Цветовые дескрипторы SIFT/SURF: расширяя традиционные дескрипторы функций SIFT/SURF для включения информации о цвете, цветовые дескрипторы SIFT/SURF охватывают как локальную структуру, так и распределение цветов в изображении. Это приводит к более мощному и различительному представлению признаков, которое можно использовать для различных задач компьютерного зрения, таких как распознавание объектов и сопоставление изображений.

Цветовые гистограммы и сегментация

Цветовые гистограммы подобны столбчатым диаграммам, отображающим распределение цветов в изображении и дающим представление об общей цветовой композиции. Эти гистограммы можно использовать для таких задач, как поиск изображений по цвету, сегментация и распознавание объектов.

Сегментация по цвету похожа на разрезание торта на несколько частей, каждая из которых имеет свой вкус. Точно так же цветовая сегментация делит изображение на области с похожими цветами, упрощая изображение для дальнейшего анализа.

Текстурные особенности

Текстура — это визуальный рисунок поверхности объекта, такой как бороздки и неровности на коре дерева или мягкость плюшевого мишки. Анализ текстуры направлен на количественную оценку этих узоров на изображении, что позволяет идентифицировать и распознавать различные материалы и поверхности.

Некоторые популярные методы извлечения элементов текстуры включают в себя:

Матрица совпадения уровней серого (GLCM): GLCM подобен наблюдению за тем, как часто два цвета появляются рядом друг с другом в изображении, фиксируя пространственные отношения между интенсивностью пикселей. Эта информация может использоваться для вычисления различных характеристик текстуры, таких как контраст, однородность и энтропия.

Фильтры Габора. Фильтры Габора похожи на камертоны, резонирующие с определенными текстурами изображения. Они особенно эффективны для захвата локальной частоты и ориентации текстур, что делает их полезными для распознавания текстур и сегментации.

Локальные двоичные шаблоны (LBP). LBP — это создание уникального кода для каждого пикселя на основе его окружения. Сравнивая интенсивности соседних пикселей, LBP может генерировать компактное представление локальной текстуры.

Применение характеристик цвета и текстуры

Особенности цвета и текстуры играют решающую роль в различных приложениях компьютерного зрения, помогая нам понимать и интерпретировать визуальный мир вокруг нас. Вот некоторые примеры таких приложений:

Поиск изображений. Это похоже на поиск определенной фотографии в большом альбоме. Сравнивая цветовые и текстурные особенности изображений, мы можем идентифицировать и извлекать визуально похожие изображения из большой базы данных.

Классификация сцен. Классификация сцен аналогична категоризации фотографий на основе их содержания, например пляжа, леса или городского пейзажа. Особенности цвета и текстуры могут помочь различать различные типы сцен, помогая в их классификации.

Распознавание материалов. Распознавание материалов похоже на определение ткани предмета одежды по ее внешнему виду. Особенности цвета и текстуры могут помочь различать различные материалы, такие как дерево, металл или пластик, на основе их уникальных визуальных узоров.

Анализ 3D-текстуры

Трехмерный анализ текстур расширяет концепцию анализа текстур до трехмерных данных, таких как диапазонные изображения, сетки и облака точек. Это позволяет нам захватывать визуальные узоры поверхностей объектов в 3D, обеспечивая более богатое представление об окружающем нас мире.

Некоторые приложения анализа 3D-текстуры включают:

Распознавание 3D-объектов. Распознавание 3D-объектов похоже на идентификацию скульптуры на основе ее формы и деталей поверхности. Трехмерный анализ текстуры может помочь различать разные объекты, даже если они имеют схожую общую форму, путем изучения их уникальных узоров поверхности.

Дополненная реальность. Дополненная реальность похожа на наложение виртуальных объектов на реальный мир, плавно смешивая их вместе. Трехмерный анализ текстур можно использовать для анализа поверхностей реальных объектов, что позволяет более точно и реалистично интегрировать виртуальные элементы в сцену.