基于机器学习的图像偏色检测

• 作者: 刘畅 王利 马成前
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 偏色 机器学习 视频图像 灰度 图像分割 聚类
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 199-204
• 页数: 6页
• 分类号: TP37
• 字数: 3653字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.03.038

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘畅	武汉理工大学计算机科学与技术系	51	207	9.0	13.0
2	马成前	武汉理工大学计算机科学与技术系	18	83	4.0	9.0
3	王利	武汉理工大学计算机科学与技术系	15	54	4.0	6.0