10.3969/j.issn.1000-386x.2018.03.038
基于机器学习的图像偏色检测
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.
偏色、机器学习、视频图像、灰度、图像分割、聚类
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TP37(计算技术、计算机技术)
2018-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
199-204
