| 主权项 |
1.一种分类深褐色调数位影像(310)之方法,其系包括:(100)将一数位影像(310)之RGB値转换成一些色彩饱和强度(HSV)値;(110)移除上述数位影像(310)中任何低于至少一饱和临界値和一强度临界値的图素;(120)在其移除步骤之后,分析上述数位影像(310)之其余图素;以及(130)基于上述数位影像(310)之其余图素的分析结果,将该数位影像(310),分类成一深褐色调影像。2.如申请专利范围第1项之方法,其中之分析系包括:(122)基于彼等深褐色调影像之一预定色彩分布(350),来决定每一其余图素为深褐色调之概率;(124)决定上述数位影像(310)为一深褐色调影像之概率,其中之数位影像(310)为一深褐色调影像之概率,系决定如下:其中,N系其余图素之总数,Pi系图素i为深褐色调之概率,以及log(P)系表示该影像属深褐色调之概率;以及(126)比较上述数位影像(310)属深褐色调之概率与一预定临界値(370),以辨识彼等深褐色调影像,其中用以辨识深褐色调影像之预定临界値(370)系-5.2,以及若log(P)大于-5.2 ,其中之数位影像(310),系被分类为一深褐色调影像。3.如申请专利范围第1项之方法,其中之数位影像(310),系一内含至少一彩色影像、灰阶影像、和深褐色调影像之群的影像资料库内之影像。4.如申请专利范围第1项之方法,其中之分类系包括:基于其分类之步骤,执行至少一影像之检索、显示、加标签、储存。5.一种训练一系统来侦测深褐色调影像之方法,其系系包括:(200)将多数训练影像(410)之第一色彩空间转换成一些HSV値,其中之训练影像(410),系一些深褐色调影像;(210)移除此等训练影像任何低于每一多数训练影像(410)有关之至少一饱和度临界値和一强度临界値的图素;以及(230)在其移除步骤之后,对所有多数训练影像,评估其余图素有关之HSV値的色彩分布。6.如申请专利范围第5项之方法,其进一步包括:(240)建立一影像被分类为一深褐色调影像下之临界値。7.如申请专利范围第5项之方法,其进一步包括:将HSV空间均匀区分为一些沿H、S、和V维度之单元;基于每一其余图素之HSV値,分配上述训练影像之每一其余图素给一单元;藉由计算每一单元中之其余图素,来建立每一单元有关之値;以及藉由将每一单元有关之値除以其余图素之总数,来加以常态化,其中,在其H维度中有36个单元,在其S维度中有4个单元,以及在其V维度中有4个单元。8.如申请专利范围第1或5项之方法,其中之至少一饱和临界値之和一强度临界値,系决定如下:(1-S)3+(1-V)3≧C3其中,c系上述之临界値,S系上述之饱和度値,以及V系上述之强度値,以及其中,c系大约0.94,S范围系自0至1.0,以及V范围系自0至1.0。9.如申请专利范围第1或5项之方法,其中之数位影像(310)的RGB値,被常态化至0至1.0之范围内,以及其中(100)自RGB至HSV之转换作用,系决定如下:其中,H之范围系0-360度,S系0-1.0,以及V系0-1.0。10.一种用以如申请专利范围第1项之方法来(310)分类数位影像有关的电脑控制系统其系包括:一可将一数位影像(310)之一第一色彩空间的値转换成一些色彩饱和强度(HSV)値的逻辑电路(320);一可移除数位影像(310)任何低于至少一饱和度临界値和一强度临界値之图素的逻辑电路(340);一可在其移除步骤之后分析上述数位影像(310)之其余图素的逻辑电路;和一可基于上述数位影像(310)之其余图素的分析结果将该数位影像(310)分类为一深褐色调影像之逻辑电路(360)。图式简单说明:第1图系显示本发明之一范例性方法的流程图;第2图系显示本发明之一训练方法的流程图;第3图系显示本发明之一范例性系统的方块图;而第4图则系显示本发明之一范例性训练系统的方块图。 |
