车身颜色识别方法研究
色彩在交通的应用原理
色彩在交通的应用原理1. 引言色彩是一种重要的视觉信息传递方式，在交通中起着至关重要的作用。
交通中的应用原理主要包括交通信号灯、标志标线、车身颜色等方面。
本文将重点介绍色彩在交通中的应用原理和相关的研究成果。
2. 交通信号灯交通信号灯是指通过不同颜色的灯光来指示交通参与者的行为。
一般来说，交通信号灯的颜色包括红色、黄色和绿色。
这些颜色的选择是基于人类对色彩的感知和反应速度。
以下是交通信号灯颜色的基本原理：•红色：红色是警示性的颜色，能够引起人们的注意。
在交通信号灯中，红灯用来表示“停止”，提醒车辆和行人停下来等待。
•黄色：黄色是警示性的颜色，也是过渡颜色。
黄灯的作用在于提醒交通参与者即将变为红灯或绿灯，让人们做好准备。
•绿色：绿色是安全的颜色，表示交通可以通行。
当红灯转为绿灯时，交通参与者可以继续行驶。
3. 标志标线标志标线是为了引导和指示交通参与者的行为而设置的标记，其中色彩起到重要的作用。
以下是标志标线中常用的色彩及其含义：•红色：红色在标志标线中通常表示禁止或警示，例如禁止通行、停车禁止等。
•黄色：黄色在标志标线中通常表示警告或注意，例如前方减速、注意行人等。
•蓝色：蓝色在标志标线中通常表示指示性信息，例如指示车辆行驶方向或提供服务设施等。
•绿色：绿色在标志标线中通常表示指导性信息，例如标示允许通行的道路或指示导航等。
•白色：白色在标志标线中通常表示指示、指导或限制，例如道路限速、交通规则等。
•黑色：黑色在标志标线中通常用于显示文字或其他图案，用以增加可读性。
4. 车身颜色车身颜色在交通中也具有一定的作用，特别是对行人和其他交通参与者的视觉识别。
以下是常见的车身颜色及其特点：•红色：红色的车身颜色通常具有醒目的效果，并能引起人们的注意。
在一些国家，警车和消防车常采用红色作为主要的车身颜色。
•黄色：黄色的车身颜色也具有较好的辨识度，常被用于出租车和校车等车辆上，以警示其他车辆和行人。
•白色：白色是最常见的车身颜色之一，其优势在于不易吸热，可以减少车内温度。
一种分级的车牌颜色识别方法
目前 ，利用车牌 的颜色信息往往出现在牌照定位研究 中。 主要依据是牌 照有稳定的颜色跳变 ， 利用颜 色的相似度目 或者 色彩距 离图谱［ ４ 】 去除大量背景干扰 。 相对而 言 ， 识别车牌颜色信
ｒｃｇ ｉｏ ｆｔｅ ｌ ｅ ｓ ｐａ ｓ ｉ ｐｅｅ ｔ ｎ ｔｉ ｐ ｐ ｒ ｉｔｉ ｐｏｅｔ ｔｅ ｏｉ ｎ ｏｏ ｍａｅｔ ｅ Ｈ Ｉｃｌｒｓａｅａ ｄ ｅｏｎｔ ｎ ｏ ｈ ｉ ｎｅ ｌｔ ｓ ｒｓｎｅ ｉ ｈｓ ａｅ． ｒ ， ｒ ｃｓ ｈ ｒ ｉａ ｃｌｒｉ ｇ ｏ ｔ Ｓ ｏ ｐ ｃ ，ｎ ｉ ｃ ｅ ｄ Ｆｓ ｔ ｊ ｇｌ ｈ ｏ
关键词 ： Ｓ ； Ｈ Ｉ车牌颜 色识 别； 数学形态学 ＤＯＩ １． ７ ／ｉ ｎ１０ — ３ １ ０ ８２ ．５ 文章编号 ：０ ２ ８ ３ （ ０ ８ ２ — １８ ０ 文献标识码 ： 中图分类 －：Ｐ ９ ：０３ ８ｊｓ ． ２ ８ ３ ． ０ ． ０ ４ ７ ．ｓ ０ ２ ４ １０ － ３ １ ２０ ）４ ０ ７ — ３ Ａ ￣ Ｔ３１
ｐ ｏｐ ｃｓ ｏ ｅ ｌ ｅ ｓ ｌ ｅ ｒ ｘｒｃｅ ｒｍ ｅ ｂ ｃ ｇｏ ｎ ｓ ｗｈ ｓ ｏｏ ｎｏｍａｉｎ ｉ ｕ ｅ ｏ ｅｔ ｇ ｔｅ ｅ ｏ ｄ ｒｃ ｇ ｉ ｒｓ ｅｔ ｆｔ ｛ ｎ ｅ ｐａ ａｅ ｅ ｔ ｔｄ ｆ ｈ ｃ ｔ ａ ｏ ｔ ａ ｋ ｒｕ ｄ ， ｏｅ ｃ ｌｒ ｉｆｒ ｔ ｓ ｓｄ ｆｒ ｇｔ ｎ ｈ ｓｃ ｎ ｅ ｏｎ— ｈ ｏ ｉ
Ａｐ ｌ ａｉｎ ， ０ ８ ４ （ ４）１ ８ １ ０ ｐ ｉ ｔ ｓ ２ ０ ，４ ２ ： ７ － ８ ． ｃ ｏ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｓ ｔ ｅ ｃ １ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｒｔ ｆ ｔ ｅ ｌ ｅ ｓ ｐ ａｅ ｉ ｏ ｉｈ ｎ ｏ ｌ ｘ ｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ， ｉ ｒｒ ｈ ｃ ｌ ｓｒ ｃ ： ｈ ｏ ｏ ｏ ｎ ｔ ｎ ａｅ ｏ ｈ ｉ ｎ ｅ ｌ ｔ ｓ ｎ ｔ ｈ【 ｉ ｃ ｍｐ ｅ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ａ ｈ ｅ ａ ｃ ｉａ ｍｅｈ ｄ ｆ ｃ ｌｒ ｉ ｃ ｇ ｔ ｏ ｏ ｏｏ
色彩聚类在车牌颜色识别中的研究与应用
中图分类号 ： ３ １ ＴＰ ９
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ９ ３ ４ （０ ７１ — ０ １ — ２ １ ０ — ０ ４２ ０ ）５ ３ ８ ２ ０
‘ Ｍ ｏ Ｕ —ｓ Ｘ Ｕ ｉｎ２ Ｌｉ ｈａ． Ｔａ
Ａ ｓ ａ ｃ ｎ ｐｉａ ｉ ｆ ｌｒ ｕ ｔ ｒ ｇ ｊ ｌｒＲｅ ｏ ｎｔ ｎ ｏ ｈｃｅ Ｊ Ｒｅ ｅ ｒｈ ａ ｄ Ａｐ ｌ ｔ ｏ ｏ ｓｅ ｉ Ｃｏｏ ｃ ｇ ｉｏ ｆ ｃ ｏｎ Ｃｏ Ｃｌ ｎ ｎ ｉ Ｖｅ ｉｌ Ｄ
ｐ ｐ ｒａ ｅｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｃｓ ａ ｄ 凼ｅｒ ｓ ａ ｃ ｓ ｓ ｏ ｆｄ ｔ ｍ， ｉｈ ａｅ ｆ ｕ ｄ ｏ ｏｏ ｅ ｉ ｅ ｉ ａ ｅ ｔｋ ｎ ｆ ｍ ｉ ｅｅ ｔ ｎ ｉ ｎ ｎ ａ ｅ ｒ ａｅ ｎ ｍａ ｙ ｆ ｔ ｎ ａ ． ｅｅ ｒ ｈ ｕ ｅ ｌ ｔ ａｕ ａ ｏ ｗｈｃ ｒ ｎ ｎ ｃ ｌ ｒｖ ｈ ｃ ｄ ｉ ｇ ｅ ｏ ｄ ｆ ｒ ｎ ｖ ｒ ｍｅ ｔ ｏ ｌ ｍ ａ ｒ ｅ ｏ
ｐ ｏ ｕ ｔ ｎａ ｔｍ ａ ｏ ａ ｓ ｏ ａｉｎ ｎ ｅ ｉｅ ｃ ｒ ｆ ｃａ ｄ Ｓ ｌ Ｔｈ ｓｐ ｐ ｒｓ ｄ ｅ ｏ ｔ ｌ ｓ ｒａ ｄ ｒｃ ｇ ｉ ｈ ｏ ｏ ｎ ｈ ｓ ｒ ｄ ｃｉ ，ｕ ｏ ｔ ｎ ｔ ｎ ｐ ｒ ｔ ，ｉｔ Ｈｇ ｎ ｅ ｔ ｆ ｎ Ｏ Ｏ１ ｏ ｉ ｒ ｔ ｏ ａｉ ． ｉ ａ ｅ ｔ ｉｓｈ ｗ ｃｕ ｔ ｎ ｅ ｏ ｎ ｚ ｔｅ ｃ ｌ ｒａ ｄ ｔｉ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｕ Ｏ ｅ ｅ ｔ ｏ ｓ ａ ｍｐ ｒ ｎ ａ ｆ ‘ｈ ｕ ｏ ｔ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｏ ｅ ｉ ｅ ｉ ” ｃ ｌ ｒ ｒｃ ｇ ｉ ｎ ｏ ｅ ｉｌ ｄ Ｔｈ ａ ｅ ｒ ｓｎ ｓａ ｄ ｃ ｍｐ ｅｅ ｏ ｕ ｉ ｎ ‘ ｎ ｉ ｏ ｔ ｔｐ ｒ ｏ ａ ｔ ‘ ｅ ａ ｔ ｍａｉ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｆｖ ｈ ｃ ｄ ： ｏ ｏ ｅ ｏ ｎ ｚ ｇ ｆｒ ｖ ｈ ｃｅ ｉ ． ｔ ｃ ｉ ｌ ｉ ｅ ｐ ｐ ｒｐ ｅｅ ｔ ｎ ｏ ｌｔｓａ ｓ ｌ ｔ ， ｏ
车身油漆检验技术条件(3版)
车身油漆检验技术条件(3版)引言车身油漆是新车制造过程中的必要工艺，它能够为汽车提供保护、美化和增加价值的作用。
因此，对车身油漆的性能、质量和工艺有一个标准化的检验体系非常重要。
本文旨在总结车身油漆的检验技术条件(3版)，从而帮助检验人员更好地判定汽车油漆的合格性。
一、检验技术条件1.1 检验项车身油漆的检验主要考核以下项目：1.颜色：检查油漆颜色是否与车身统一。
颜色变化不能超过色差5%2.亮度：使用亮度计测定车身各部位亮度，应在85%以上。
3.光泽度：采用针对横向和纵向的20度几何角反射测量仪或60度几何角反射测量仪进行检测，孔径应为9mm以上。
车身油漆的光泽度应在85%以上。
4.附着性：使用胶带进行检验，贴上去后迅速撕下，检查漆膜是否撕下或有裂纹现象。
5.硬度：使用铅笔做硬度测试，检查漆膜是否被刮伤。
6.耐污性：使用带有污渍的棉布，擦拭油漆表面，检查是否会划伤或起泡。
1.2 检验仪器车身油漆的检验需要使用专业仪器，包括：1.色差计：检测颜色差异。
2.亮度计：测定车身各部位亮度。
3.反射测量仪：测光泽度。
4.胶带：用于附着性测试。
5.铅笔：用于硬度测试。
6.污渍棉布：用于耐污性测试。
二、检验流程2.1 样品准备取车身各部位标准色板与待检车辆做对照，在同一光线下进行检测。
2.2 检验步骤1.颜色检验：取3个样品进行检测，按顺序放在色差计上，检测色差值是否在标准范围内。
2.亮度检验：使用亮度计进行测量，注意在同一光线下检测各部位的亮度。
3.光泽度检验：使用反射测量仪进行测量，注意测量角度，避免误差。
4.附着性检验：使用胶带进行测试，贴上胶带后，迅速撕下，检查油漆漆膜是否撕下或有裂纹现象。
5.硬度检验：使用铅笔进行测试，检查油漆表面是否有刮痕。
6.耐污性检验：使用带有污渍的棉布擦拭，检查是否会产生划痕或泡沫。
2.3 结果判定根据检测结果，依据《车身油漆检验技术条件》标准确定车身油漆是否合格，记录检测因素的数据，判断是否符合标准。
国外色盲检测方法
国外色盲检测方法导语：色盲是一种常见的视觉障碍，它使得患者难以区分或识别某些颜色。
为了帮助诊断和治疗色盲，国外研究者们开发了许多色盲检测方法。
本文将为您介绍几种常见的国外色盲检测方法。
一、Ishihara测试Ishihara测试是最常见的色盲检测方法之一。
它是由日本医生石原良一于1917年发明的。
这个测试使用一系列的彩色图像，其中一些图像包含了由数字组成的图案，只有正常视力的人才能看到。
而色盲患者则无法看到这些数字，或者看到的数字与正常人看到的不同。
Ishihara测试可以用于检测红绿色盲、蓝黄色盲和全色盲。
二、Farnsworth-Munsell 100色板测试Farnsworth-Munsell 100色板测试是一种广泛使用的色盲检测方法。
这个测试使用一套颜色卡片，每个卡片上都有一组颜色，患者需要按照颜色的顺序对卡片进行排列。
正常视力的人可以准确地将卡片按照颜色的顺序排列，而色盲患者则可能会出现颜色顺序错误的情况。
通过分析患者的排列结果，医生可以确定患者的色盲类型和程度。
三、Lanthony D-15测试Lanthony D-15测试是一种用于检测红绿色盲的方法。
这个测试使用15个不同亮度的颜色卡片，患者需要按照颜色的顺序将这些卡片排列起来。
患者的排列结果会被转化为一个数字，这个数字反映了患者对红绿色的敏感度。
通过分析这个数字，医生可以确定患者的红绿色盲类型和程度。
四、Cambridge色盲测试Cambridge色盲测试是一种使用计算机程序进行的色盲检测方法。
这个测试使用一系列的颜色图像，患者需要根据图像中的颜色进行判断。
这个测试不仅可以检测红绿色盲和蓝黄色盲，还可以检测其他类型的色盲。
由于测试结果可以在计算机上直接显示，医生可以更方便地分析和诊断患者的色盲情况。
五、EnChroma眼镜EnChroma眼镜是一种通过特殊滤镜来纠正红绿色盲的方法。
这种眼镜使用了一种特殊的滤光片，可以增强红色和绿色的对比度，从而帮助色盲患者更好地区分这两种颜色。
漆面色差检查方法
汽车漆面色差检查方法
汽车漆面是汽车的外观重要组成部分，漆面的质量直接影响着汽车的美观度和使用寿命。
在汽车生产和维修过程中，漆面色差是一个常见的问题。
为了确保汽车漆面的质量，需要进行漆面色差检查。
本文介绍了几种常见的漆面色差检查方法，供读者参考。
1. 肉眼观察
肉眼观察是最基本的漆面色差检查方法。
在充足的自然光线下，观察漆面是否有明显的色差。
需要注意的是，观察角度和光线角度都会影响观察结果。
因此，需要从不同角度和光线角度观察漆面，以确保检查结果准确。
2. 对比测量
对比测量是一种较为准确的漆面色差检查方法。
可以使用专业的色差计或者比色卡，将漆面的颜色与标准颜色进行对比，以确定是否存在色差。
对比测量需要有一定的专业知识和技能，需要进行专业的培训和练习。
3. 使用漆面检测仪
漆面检测仪是一种高科技的漆面色差检查工具。
通过使用特殊的光源和传感器，可以精确地测量漆面的颜色和表面质量。
漆面检测仪可以快速、准确地检测漆面是否存在色差问题，是汽车生产和维修过程中不可或缺的工具。
漆面色差检查是汽车生产和维修过程中必不可少的环节。
车辆识别技术的研究和应用
车辆识别技术的研究和应用随着社会的发展和人们生活水平的提高，私家车已经成为了人们平凡生活中的一部分。
汽车保有量的不断增长，让城市中的道路交通承载了愈来愈大的压力。
同时，增加了现代城市的治理难度，城市管理也需加强车辆管理能力。
车辆识别技术应该是我们解决这些问题的一个重要的手段。
一、车辆识别技术的概述车辆识别技术就是保安或者管理人员通过使用相应硬件设备，如摄像头或相机，来对车辆或车辆行驶过程进行监管、识别、管理或控制的整个过程。
车辆识别技术主要依靠车牌识别、颜色识别、车身线条特征识别等多种技术手段。
若能在公路、城市中应用这些技术，你能很好的解决道路安全、交通拥堵等问题。
二、车辆识别技术的原理首先，车牌号码是车辆唯一的标识，它的构成和格式由国家规定，车牌号码通常由区域代码、发证机关、车辆编码等所组成。
因此，我们可以根据车牌号码来识别一个车辆，这一技术就是车牌识别技术。
其次，车辆的颜色是不可更改的，而且不同车辆的颜色很少相同。
我们可以根据车辆颜色来鉴别两辆近似车型的车辆。
此外，车辆的定位也十分重要，我们可以通过卫星导航（GPS）等装置在地图上定位车辆，实时掌握车辆位置信息，这样有助于提高车辆的管理效率。
三、车辆识别技术的应用车辆识别技术的应用广泛，主要表现在以下三个方面：1、道路监管车辆识别技术可以用于道路监管，监控车辆行驶速度、行驶轨迹等信息。
当车辆存在违规行为（例如：闯红灯、乱穿马路等行为）时，保安人员利用监控数据进行追索，并及时惩戒违规者。
在道路的入口、出口、收费站等位置设置车辆识别技术的控制点，实现对车辆的流动、违规情况的监控、管理。
2、安全管理车辆识别技术可以用于监测和调查交通事故的信息，提供数据分析、交通建设智能化、控制交通拥堵等功能。
同时，车辆识别技术也保证了车辆的安全行驶。
在高速公路设定车辆识别技术的检查点，可快速识别是否有超速、超载等违法情况，及时进行处罚和纠正。
3、欺诈防范车辆识别技术应用于汽车的制造、销售、租赁等领域，可以协助相关业务机构防范车辆欺诈行为。
颜色识别挑战
颜色识别挑战颜色识别一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
随着深度学习和人工智能的快速发展，颜色识别的准确率和实时性得到了显著提高。
本文将介绍颜色识别挑战中的一些关键问题和解决方法，以及未来的发展方向。
一、颜色空间和特征表示颜色识别的首要问题之一是如何表示颜色。
常用的颜色空间包括RGB、HSV和Lab等。
RGB颜色空间将颜色分解为红、绿、蓝三个分量，HSV颜色空间包括色调、饱和度和明度三个分量，Lab颜色空间则由亮度、绿红和蓝黄三个分量组成。
不同的颜色空间适用于不同的场景和应用需求。
在颜色特征表示方面，常见的方法有直方图、颜色特征向量和卷积神经网络等。
直方图方法通过统计图像中不同颜色的出现频率，得到颜色分布信息。
颜色特征向量则将颜色空间中的点映射到高维特征空间，通过计算向量之间的距离来衡量颜色的相似性。
卷积神经网络则通过训练大量的图像数据，学习到颜色的特征表示，实现高效的颜色识别。
二、颜色分类算法颜色分类是颜色识别挑战中的主要任务之一。
基于机器学习的颜色分类算法主要包括K近邻、支持向量机和决策树等。
K近邻算法通过计算未知样本与训练样本之间的距离，选取K个最近邻的样本来进行分类。
支持向量机则通过构建一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
决策树算法则通过构建一个树形结构，根据不同特征进行判断和分类。
近年来，深度学习在颜色分类领域取得了很大突破。
卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，实现对颜色特征的提取和学习。
深度学习算法在大规模数据集上训练，可以实现更高的准确率和更快的实时性。
三、颜色检测和目标跟踪颜色识别不仅仅是对整个图像进行分类，还包括对图像中特定目标的检测和跟踪。
颜色检测通过将图像分割成不同区域，对每个区域进行颜色特征提取和分类，从而实现对目标物体的检测。
目标跟踪则是在视频序列中，实时地追踪一个特定颜色的目标，并估计其运动轨迹。
颜色检测和目标跟踪的算法主要包括背景建模、颜色模型和运动模型等。
智能交通系统中车辆识别技术研究
智能交通系统中车辆识别技术研究一、研究背景智能交通系统是指利用各种先进的信息技术手段来实现城市交通系统的高效、自动化、智能化管理，以缓解城市交通拥堵、提高交通安全、降低交通事故率等目的。
而车辆识别技术作为智能交通系统的关键技术之一，主要用于实现车辆的自动识别、车牌自动识别、车辆追踪等功能，从而为交通管理、安全监控、智能路况预测等方面提供数据支持。
二、研究现状1. 车牌识别技术车牌识别技术是智能交通系统中最为常见和基础的识别技术之一，其主要应用于车辆的管理、监控、安全等方面。
目前，常见的车牌识别技术主要有图像处理技术、模式识别技术、机器学习技术等。
2. 车辆识别技术车辆识别技术是指通过对车辆外形特征进行分析和处理，实现车辆的自动识别和追踪等功能。
目前，常见的车辆识别技术主要有车辆颜色识别技术、车辆形状识别技术、车辆特征点识别技术等。
三、研究内容1. 车辆颜色识别技术车辆颜色识别技术是指通过对车辆外观颜色进行识别，实现车辆的自动识别和追踪等功能。
该技术主要基于图像处理技术和机器学习技术，其核心在于建立一个颜色特征模型，通过对模型的训练和优化，实现对车辆颜色的自动识别。
2. 车辆形状识别技术车辆形状识别技术是指通过对车辆外形特征进行识别，实现车辆的自动识别和追踪等功能。
该技术主要基于图像处理技术和机器学习技术，其核心在于建立一个形状特征模型，通过对模型的训练和优化，实现对车辆形状的自动识别。
3. 车辆特征点识别技术车辆特征点识别技术是指通过对车辆外形特征点进行识别，实现车辆的自动识别和追踪等功能。
该技术主要基于图像处理技术和机器学习技术，其核心在于建立一个特征点特征模型，通过对模型的训练和优化，实现对车辆特征点的自动识别。
四、研究方法1. 数据采集数据采集是车辆识别技术研究的基础，其主要目的是获取大量的车辆图像数据，为后续的模型训练和优化提供数据支持。
2. 图像处理图像处理是车辆识别技术的核心环节，其主要目的是对采集到的车辆图像进行处理，提取出有效的特征，为后续的模型训练和优化提供数据支持。
颜色检验方法范文
颜色检验方法范文以下是几种常见的颜色检验方法：1.汉斯·蒂亚尔标准色觉图：这是一种最为常见和广泛使用的颜色检验方法，用于检测红-绿色盲或色弱。
测试中，被测试者需要辨认出由一系列颜色点组成的数字或形状。
对于正常人来说，这些数字或形状是很明显的，但对于色盲者来说，可能无法辨认出来。
2. 伊舍拉-普切林测试（Ishihara测试）：这是一种广泛用于检测红-绿色盲的方法。
测试中，被测试者需要辨认出由彩色圆圈组成的数字。
这些数字对于正常人来说是很明显的，但对于色盲者来说，可能无法辨认出来。
3. 佛里斯克色觉图（Farnsworth-Munsell 100色觉测验）：这是一种常用于检测色弱的方法。
测试中，被测试者需要根据颜色的亮度和色调，将一组彩色圆片排列成正确的顺序。
色彩排列的正确性取决于被测试者的色觉敏感度。
4. 颜色排列测试（Color Arrangement Test）：这是一种测试被测试者对不同颜色的相对顺序敏感性的方法。
测试中，被测试者需要根据自己对颜色的感觉，将一组颜色按照自己认为的顺序排列。
5. 干涉颜色判别测试（Color Discrimination Test）：这是一种测试被测试者对颜色差异的感知能力的方法。
测试中，被测试者需要辨别出由颜色维度上存在微小差异的一组相似颜色中的不同颜色。
这些颜色检验方法可以帮助医生和视觉专家确定一个人的色觉是否正常，从而作出正确的诊断和治疗方案。
另外，颜色检验方法也可以用来筛查色盲或色弱患者，以及评估一些职业（如飞行员、电子工程师等）对颜色识别能力的要求。
通过颜色检验方法，我们可以更全面地了解和掌握人类对颜色的感知能力，从而为视觉相关问题的研究和治疗提供依据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
车身颜色识别方法研究
【摘要】车身颜色的识别是车辆识别系统中的一个重要的辅助手段。
车身颜色识别分别在交通调查和交通管理方面也起着重要的作用。
在目前的城市道路中，车身的颜色识别受外界影响很大，就噪音和环境光照而言，就已经给车身颜色识别的精度造成极严重的影响，导致不能够识别出车身的颜色。
【关键词】颜色表示；支持向量机；车身颜色识别方法
目前的我国都采用的是智能交通系统，伴随着我国道路上越来越多的车辆，道路的交通问题也变得日益复杂和严峻了起来。
现存在的车辆问题有车辆的套牌和一车多牌的现象，这样一来，想要识别车牌就显得无力。
因此仅仅靠着对车牌的识别来管理车辆的交通情况已经不能适应当前的交通现状了。
汽车的颜色信息才更能够起到人们的兴趣，以此去弥补汽车车牌识别的遗憾，进而提升道路智能化的交通系统的准确性，也能够方便道路交通管理。
一、颜色的表示
能够正确的对车辆颜色进行表示，是对车辆颜色的识别上有着很大的意义。
颜色的表示被分成线性色彩空间以及非线性色彩空间两种。
1、线性色彩空间
以线性颜色命名的系统指的是通过制定原色或者通过制定颜色匹配函数的实现进行的系统。
国际照明委员会CIE对许多不同的车身颜色识别系统实现了统一标准化，面对这一为题，是许多人口众多的国家统一面对的问题。
XYZ颜色空间是目前国际上最流行的色彩空间标准。
针对线性色彩空间，研究开发出了一种能够允许以许多的有效图形学方法来进行构造设计。
这种设计在三维空间中实现还存在一定的难度，还需要进一步的研究和实验。
2、非线性颜色空间
线性空间的颜色坐标不是重要编码属性，在常用语言和实际应用当中线性空间是非常重要的颜色属性。
颜色空间最重要的就是颜色的属性。
色调、饱和度和亮度这三要素是颜色的三种属性。
色调是用来区分颜色的不同种类，是从一种色调过渡到另一种色调。
饱和度是一种颜色，比如说天蓝过渡到紫色，马上就要过渡到红色的过程叫做饱和度，由深入浅的色彩性质的改变，而亮度就表示同一种
颜色，比如从黑过渡到白的颜色性质的改变。
所以，我们可以通过确定一种颜色是不是在特定的区域内所对外界表现出来的色彩明暗趋向。
二、颜色识别的过程
颜色识别的样本一般来自于室外高清监控视频中，采取的所有图片都是在正常的光照条件下获取的，颜色的所有种类都是在正常人的人眼中可以分辨的出来的，只有在强烈的太阳光的自然外力下拍摄出来的照片会造成颜色变形外，其它采取的照片样本都是正常。
车辆颜色识别颜色特征尤其固定的提取流程，第一步是要在车辆引擎盖的上方按照一定的比例去选取车脸区域作为车辆颜色特征的提取该车颜色识别区域。
特定的区域由RGB空间分别转换到HIS和Lab颜色空间，在每个颜色空间中对每个颜色分量都取平均值，最后提取特征值进行分类，其分类的步骤程序如下面几步：
1）每个颜色有不同的归类，比如拿蓝色来说，样本空间的分解和分类都在Lab中进行的。
如果按照常规的颜色方法，分类起来是极复杂极难的，在
Lab空间当中通过显示的值对蓝色和其它颜色一起进行分类识别，也可能
把其它颜色与蓝色对比混淆，在HIS的空间当中利用支持向量的量机对
蓝色同其它的颜色进行混合色分类，这样就能够把蓝色从中分辨出来了。
2）可以通过HIS和Lab空间对容易出现错误的颜色进行分类，可以构建出两个分类仪器来用于对某一种颜色同其它颜色的颜色区分于识别，可以
通过这样识别一部分的颜色。
3）在Lab的空间当中建设出一种分类仪器，这样可以通过该仪器识别和确认出颜色来。
4）以此类推，采用这种方式分别将颜色进行分类识别。
三、彩色汽车图像滤波
在实际的车身颜色识别当中都会受到一定的噪声干扰，最容易受到噪声干扰的就是现在道路上越来越多的彩色汽车。
噪声会使清晰地图像在干扰过后出现颜色的失真不清晰的情况，大大的影响到了照片的拍摄质量，对于车身颜色识别的最终效果上有了极大的影响，这样的车身识别方式会使识别出来的精度不高也会发生明显的错误。
因为噪声的产生原因不同，噪音的种类也多种多样，最常见的
噪声是脉冲噪声，对图像质量影响最大，所以应该采用彩色图像滤波的方法过滤和去除汽车图像中的脉冲现象，这种方法是汽车车身颜色识别中的最有帮助的处理方式。
近些年来，彩色图像滤波这一技术已经广泛被人们所熟知和加以运用。
运用在数字图像传输和视觉分析、自动化图像的理解等等方面。
彩色图像滤波能够很有效的过滤掉噪声，但是滤波后仍要保护到图像的边缘细节，预防滤波的过程中所产生的颜色失真情况。
彩色图像滤波可以采用标量滤波和矢量滤波去滤除彩色图像。
传统的标量方法能够使3个颜色通道都分别进行滤波处理，然后再将滤波过滤后的3个分量重新进行组合，这种方法并没有充分的考虑到彩色图像这三个颜色之间的分量有机的联系，在合成出来的新图像可能会没有原图像当中的颜色。
通过很多种渠道对颜色分量之间的联系进行彩色像素的处理，这样的处理之后，就不会产生原图像当中没有的颜色了，所以，通过比较，通常人们认为矢量滤波方法比标量方法更加适合用彩色图像滤波进行过滤。
噪声不能够禁止，所以只能尽量减少噪声的产生，使噪声能够得到一些控制，运用排序差值脉冲噪声检测彩色图像滤波的方法是很受用的。
这个方法通过对滤波窗口内像素中的每个像素都进行了分析，最后通过排序相应的分量进行检测，最终经过多次的试验后，真正证实了这个脉冲噪声滤除方法是对车身颜色识别非常有效的滤波效果。
【结语】
车身颜色识别是车辆识别系统中不可缺少的辅助手段，在各个交通部门都起着相关作用。
但是，目前的人们对车身颜色的认识还只是很粗浅的阶段，还有很多关键问题没有得到解决。
本文对车身颜色怎样识别做出了简要分析，也对各类颜色空间进行整理，通过特殊的颜色空间合并与分解研究出光照和样本分布不均对车身颜色识别的影响，并且成功实现了利用支持向量机对车身颜色的分类。
希望此后更多的相关研究者对车身颜色识别方法进行研究，对道路交通有更有实际意义的帮助。