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结合L^*a^*b^*彩色空间改进的Graph-Based图像分割方法 被引量:2
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作者 莫建文 王朝选 +2 位作者 首照宇 张彤 陈利霞 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第3期158-160,199,共4页
针对Graph-Based方法容易出现欠合并现象的不足,结合L*a*b*颜色空间,提出一种改进的Graph-Based图像分割方法。该方法首先将图像由RGB空间转换到L*a*b*颜色空间,接着将每个像素作为节点构造带权无向图,相邻节点之间的欧氏距离作为图的权... 针对Graph-Based方法容易出现欠合并现象的不足,结合L*a*b*颜色空间,提出一种改进的Graph-Based图像分割方法。该方法首先将图像由RGB空间转换到L*a*b*颜色空间,接着将每个像素作为节点构造带权无向图,相邻节点之间的欧氏距离作为图的权值,表征相邻像素间的颜色差异;同时,引入一个常数s用于控制颜色差异程度。实验证明,该方法效率高,分割效果良好。 展开更多
关键词 图像分割 区域合并 图论 L^*a^*b^*彩色空间
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基于USB650南疆红枣颜色分级方法的研究 被引量:1
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作者 彭云发 解海龙 罗华平 《塔里木大学学报》 2014年第4期81-85,共5页
以南疆红枣颜色快速分级为研究对象,采用美国海洋光学USB650红潮光谱仪来测量红枣的颜色特征值,采用红枣颜色按L[微软拥护1]值分级时,一级红枣的L值为30.2—35.4,二级红枣的L值为35.5~39.9,三级红枣的L值为40.0~44.6,按L... 以南疆红枣颜色快速分级为研究对象,采用美国海洋光学USB650红潮光谱仪来测量红枣的颜色特征值,采用红枣颜色按L[微软拥护1]值分级时,一级红枣的L值为30.2—35.4,二级红枣的L值为35.5~39.9,三级红枣的L值为40.0~44.6,按L值分级与人工分级的一致度为93.65%;以红枣的L、a、b值作为特征值,应用BP人工神经网络进行分级,BP人工神经网络分级与人工分级的一致度达到了94.76%。结果表明,以L、a、b三个颜色值分级效果要好于仅以L值分级,BP人工神经网络分级效果优于人工分级,较好地满足红枣颜色分级的需求,对南疆红枣产品的加工、销售具有一定的理论指导和实际应用意义。 展开更多
关键词 南疆红枣 颜色分级 神经网络 CIE 1976 L^*a^*b^*颜色空间
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CIE 1976(L~*a~*b~*)色空间方法在贺兰山东麓产区红葡萄酒颜色评价中的研究与应用 被引量:11
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作者 王飞 张昂 +2 位作者 刘烨 王志刚 刘芳 《中外葡萄与葡萄酒》 2017年第6期12-17,共6页
用CIE 1976(L~*a~*b~*)色空间L~*a~*b~*量化分级法对贺兰山东麓产区干红葡萄酒颜色进行了量化分级,颜色可分为L~*1a~*6b~*4、L~*1a~*7b~*4、L~*1a~*13b~*3、L~*1a~*13b~*4、L~*2a~*7b~*4、L~*2a~*7b~*5、L~*2a~*7b~*6、L~*2a~*8b~*6、L~... 用CIE 1976(L~*a~*b~*)色空间L~*a~*b~*量化分级法对贺兰山东麓产区干红葡萄酒颜色进行了量化分级,颜色可分为L~*1a~*6b~*4、L~*1a~*7b~*4、L~*1a~*13b~*3、L~*1a~*13b~*4、L~*2a~*7b~*4、L~*2a~*7b~*5、L~*2a~*7b~*6、L~*2a~*8b~*6、L~*3a~*7b~*6、L~*3a~*8b~*6、L~*3a~*8b~*7、L~*4a~*8b~*5、L~*4a~*8b~*6、L~*4a~*8b~*7和L~*5a~*8b~*7等15种,葡萄酒色度值L~*在4.0~42.7、a~*在35.48~175.86、b~*为6.93~49.61,在a~*-b~*坐标中显示为红-黄混合色。该方法对所有样品均可量化分级,相比人工目视方法32.2%的分辨率、难以用语言分类而言,有较大优势。对贺兰山东麓产区干红葡萄酒颜色资源进行了量化后的分级和分析比较,验证了CIE 1976(L~*a~*b~*)色空间L~*a~*b~*量化分级法的实用性。 展开更多
关键词 CIE1976(L^*a^*b^*) L^*a^*b^*量化分级 贺兰山东麓 葡萄酒 颜色
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