表5-2不同特征分量对应的纹理识别精度（%）从表5-2的实验结果对比可以看出：本章提出的将粗略颜色信息和灰度纹理特征进行融合的方法在KTH-TIPS和CUReT彩色纹理库上都取得了最高的纹理识别精度，分别为99.98%和99.70%，一致超过了单独的灰度纹理特征、单独的颜色信息对应的纹理识别精度。......
2023-06-29
颜色信息的作用及应用条件分析
【摘要】：因此，要想利用颜色信息来提高纹理图像的识别精度，必须保持光源的颜色不发生显著变化，只有在这种条件下颜色信息对纹理图像的识别才具有积极作用。
在彩色纹理图像中，颜色信息和灰度纹理特征是两种最显著的视觉特征，它们是彩色纹理图像识别中不可忽视的两个重要因素。图5-1展示了几类样本的彩色纹理图像，它们具有显著不同的颜色信息，要对这些纹理样本进行识别，只利用颜色信息很容易就能达到目的。与此同时，也存在一些颜色特征很接近的纹理样本，如图5-2所示，这些样本的彩色纹理图像具有相近的颜色信息和显著不同的灰度纹理特征，在这种情况下，要想对这些纹理样本进行有效识别，仅利用颜色信息是不够的，灰度纹理特征将发挥主导作用。因此，从图5-1和图5-2展示的例子可以看出，颜色信息和灰度纹理特征在彩色纹理图像识别中都能发挥重要的作用，将二者进行有效结合将有望进一步提高识别效果。
图5-1 具有不同颜色特征的彩色纹理图像
图5-2 具有相近颜色特征的彩色纹理图像
目前，大部分纹理图像的特征提取和识别算法[45-47， 52-55， 60-64]都是针对灰度纹理图像而设计的，没有有效地利用颜色信息，其主要原因是纹理图像的颜色信息容易受光源颜色的影响，当光源的颜色发生变化时，所获取的纹理图像的颜色也跟着改变。图5-3展示了两个样本在三种光源（Inca，TL84， Horizon）照射下的彩色纹理图像，可以看出，当光源颜色发生显著变化时，所获取的纹理图像会呈现出完全不同的颜色特征，这对利用颜色信息进行纹理图像识别是非常不利的。虽然目前也存在一些颜色校正算法，如自然图像统计（Natural Image Statistics）算法[108]、空谱统计（Spatio-spectral Statistics）算法[109]、双拮抗颜色恒常（Color Constancy Using Double-Opponency）算法[110]等，但这些算法都要求彩色图像中包含丰富的颜色特征，在这种情况下才能获得良好的颜色校正效果，而很多彩色纹理图像只含有单一的颜色特征（图5-3）。因此，无法利用现有的颜色校正算法对彩色纹理图像进行颜色校正。
图5-3 光源颜色对彩色纹理图像颜色特征的影响
综上分析，颜色信息对彩色纹理图像的识别具有重要作用，未能有效利用颜色信息是一种信息的浪费，有效利用颜色信息则可能使彩色纹理图像识别变得更加容易。但同时必须意识到，光源颜色的变化对纹理图像的颜色信息有很大影响，当光源的颜色发生显著变化时，颜色信息在彩色纹理图像的识别中会变得不可靠。因此，要想利用颜色信息来提高纹理图像的识别精度，必须保持光源的颜色不发生显著变化，只有在这种条件下颜色信息对纹理图像的识别才具有积极作用。
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