一种基于显著性分析的车辆颜色识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于显著性分析的车辆颜色识别方法及系统，方法包括：A、获取原始车辆图像；B、对原始车辆图像进行特征显著性分析，从而提取出彩色显著区和车辆内部区域；根据彩色显著区的面积判定车辆颜色属于彩色色系或黑白色系，若属于彩色色系，则执行步骤D；反之，则执行步骤E；D、根据特征显著性分析的结果和彩色色系的车辆颜色判据，采用K‑means聚类的方式识别出彩色色系内的车辆颜色；E、对原始车辆图像进行灰度化处理，然后根据灰度化处理后的图像和黑白色系的车辆颜色判据识别出黑白色系内的车辆颜色。本发明具有应用范围较广、识别精确度高、鲁棒性较好、实用性较高和运算量较小的优点，可广泛应用于图像处理领域。

主权项

一种基于显著性分析的车辆颜色识别方法，其特征在于包括：A、获取原始车辆图像；B、对原始车辆图像进行特征显著性分析，从而提取出彩色显著区和车辆内部区域；C、根据彩色显著区的面积判定车辆颜色属于彩色色系或黑白色系，若属于彩色色系，则执行步骤D，反之，则执行步骤E；D、根据特征显著性分析的结果和彩色色系的车辆颜色判据，采用K‑means聚类的方式识别出彩色色系内的车辆颜色；E、对原始车辆图像进行灰度化处理，然后根据灰度化处理后的图像和黑白色系的车辆颜色判据识别出黑白色系内的车辆颜色；所述步骤D，其包括：D1、对彩色显著区和车辆内部区域进行与运算，从而得到彩色色系的颜色识别区；D2、在HSV空间中采用K‑means算法对所述颜色识别区进行颜色聚类分析，并根据颜色聚类分析的结果得到所述颜色识别区的主颜色类；D3、根据彩色色系的车辆颜色判据对所述颜色识别区的主颜色类进行分层颜色判定，从而识别出彩色色系内的车辆颜色。