一种用于对目标图像进行颜色分类的方法与设备技术
【技术实现步骤摘要】
一种用于对目标图像进行颜色分类的方法与设备
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于HSV颜色空间对图像进行颜色分类的技术。
技术介绍
随着电子技术和数字处理技术的飞速发展，数字照相机、扫描仪等图像电子设备普及率的提高，图像内容正以惊人的速度增长。如何从海量的图像数据中有效地检索到所需的图像是一个非常关键的问题。例如用户想检索一张与贝多芬长相相似的照片，通常一般的文字搜索引擎对于图形图像来说，几乎束手无策。因此，对图像的有效检索成为了我们获取图像信息的关键问题。目前的图像检索(ImageRetrieval)通常采用两种方法：一是基于文本索引的图像检索，二是基于内容的图像检索。基于文本索引的图像检索的系统，都是先用文本来描述图像的语义，然后在这些图像文本标注基础上应用成熟的文本搜索算法，如Page-Rank方法、概率方法、位置方法、摘要方法、分类或聚类方法、词性标注法等，为用户搜索预期的图像。但是随着图像数据库规模的增大，如数亿以上，基于文本索引的图像检索存在的问题就突显出来了，首先人工对图像进行标注太费时费力，其次人工标注具有主观性和不确定性，如对于同一幅...
【技术保护点】
一种由计算机实现的用于对目标图像进行颜色分类的方法，其中，该方法包括以下步骤：x对HSV颜色空间进行子空间划分处理，以获得多个颜色子空间，其中，每个颜色子空间对应一种颜色；其中，该方法还包括：a获取拟进行颜色分类的目标图像；b根据所述目标图像在所述HSV颜色空间下的HSV赋值，确定所述目标图像中部分或全部像素与所述多个颜色子空间的映射关系，以确定所述部分或全部像素的颜色分类；c根据所述部分或全部像素的颜色分类，确定所述目标图像的颜色分类。
【技术特征摘要】
1.一种由计算机实现的用于对目标图像进行颜色分类的方法，其中，该方法包括以下步骤:x对HSV颜色空间进行子空间划分处理，以获得多个颜色子空间，其中，每个颜色子空间对应一种颜色；其中，该方法还包括:a获取拟进行颜色分类的目标图像；b根据所述目标图像在所述HSV颜色空间下的HSV赋值，确定所述目标图像中部分或全部像素与所述多个颜色子空间的映射关系，以确定所述部分或全部像素的颜色分类；c根据所述部分或全部像素的颜色分类，确定所述目标图像的颜色分类；其中，所述步骤c还包括：-根据所述部分或全部像素的颜色分类及其相应权重，并结合所述部分或全部像素在所述目标图像中的位置区域，加权确定所述目标图像的颜色分类。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤x还包括:-通过机器学习，对HSV颜色空间进行子空间划分处理，以获得所述多个颜色子空间，其中，每个颜色子空间对应一种颜色。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述步骤x还包括:-根据预置的颜色分类数目，通过机器学习，对HSV颜色空间进行子空间划分处理，以获得与所述颜色分类数目相对应的所述多个颜色子空间，其中，每个颜色子空间对应一种颜色。4.根据权利要求1所述的方法，其中，该方法还包括:h对所述目标图像进行预处理，以获得预处理后的所述目标图像；其中，所述步骤b还包括:-根据所述预处理后的目标图像在所述HSV颜色空间下的HSV赋值，确定所述预处理后的目标图像中部分或全部像素与所述多个颜色子空间的映射关系，以确定所述部分或全部像素的颜色分类。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述步骤h中的预处理操作包括以下至少任一项:-对所述目标图像进行压缩处理；-对所述目标图像进行颜色空间映射处理，以获得所述目标图像在HSV颜色空间下的HSV赋值；-对所述目标图像进行截取处理。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述步骤a还包括:-获取与用户通过用户设备输入的查询序列相对应的所述目标图像；其中，该方法还包括:r将所述目标图像与所述目标图像的颜色分类提供给所述用户设备。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述步骤r还包括:-根据所述目标图像的颜色分类，将所述目标图像提供给所述用户设备。8.根据权利要求6所述的方法，其中，该方法还包括:-通过语义分析，获取所述查询序列所对应的所述用户对所述目标图像的颜色需求信息；-根据所述目标图像的颜色分类与所述颜色需求信息，从所述目标图像中选择所述颜色分类与所述颜色需求信息相匹配的匹配图像；其中，所述步骤r还包括:-将所述匹配图像提供给所述用户设备。9.一种用于对目标图像进行颜色分类的分类设备，其中，该设备包括:空间划分装置，用于对HSV颜色空间进行子空间划分处理，以获得多个颜色子空间，其中，每个颜色子空间对应一种颜色；其中，该...
【专利技术属性】
技术研发人员：文林福，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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