公开(公告)号：CN105389781A

公开(公告)日：2016-03-09

申请号：CN201510726800.6

申请日：2015-10-30

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 杨志钢 ,  于佳欣

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/00 ,  G06K9/46

CPC classification number: G06T5/001 ,  G06K9/4604 ,  G06K9/4652 ,  G06T2207/10024 ,  G06T2207/20192

Abstract: 本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于显著性检测和Criminisi算法的车辆光照修复方法。本发明包括：采集受光照影响的车辆图像；将获取的车辆图像从RGB空间转换到YUV空间，在YUV空间进行亮度显著性检测；同时提取原图像的轮廓边缘特征，找到车辆的边缘信息；利用车辆的边缘信息和Criminisi算法对待修复区域完成光照修复；原图像与修复后的图像在lab空间做差值运算。本发明采用轮廓边缘信息和Criminisi算法相结合可以减少轮廓边缘处信息跳变对修复的影响，采用lab空间原图像和修复图像差值运算，可以使修复效果更准确。本发明具有很大的实际应用性，对车辆的颜色特征识别有很大的帮助。

公开(公告)号：CN104715239A

公开(公告)日：2015-06-17

申请号：CN201510109349.3

申请日：2015-03-12

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 杨志钢 ,  于佳欣

IPC: G06K9/00 ,  G06T7/40

Abstract: 本发明公开了一种基于去雾处理和权重分块的车辆颜色识别方法。包括以下步骤：采集待识别的车辆图像；对采集到的车辆图像进行预处理；将处理好的图像进行图像权重分块；分别对每一块图像进行RGB向HSV颜色空间转换，把图像按照H、S、V分量分成三个独立的单通道，分别统计每一通道不同像素的直方图，找到每一通道直方图中的最大值，将三个通道的最大值合并，得到该块图像主要颜色的H、S、V个分量的值；对所有分块图像的颜色进行搜索，找出所有分块图像中出现最多的颜色作为车辆颜色的备选颜色，根据H、V值进行颜色分类，确定最终的车辆颜色。本发明具有准确率高、鲁棒性好、实用性高的优点。

公开(公告)号：CN104715239B

公开(公告)日：2019-01-18

申请号：CN201510109349.3

申请日：2015-03-12

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 杨志钢 ,  于佳欣

IPC: G06K9/00 ,  G06T7/80

Abstract: 本发明公开了一种基于去雾处理和权重分块的车辆颜色识别方法。包括以下步骤：采集待识别的车辆图像；对采集到的车辆图像进行预处理；将处理好的图像进行图像权重分块；分别对每一块图像进行RGB向HSV颜色空间转换，把图像按照H、S、V分量分成三个独立的单通道，分别统计每一通道不同像素的直方图，找到每一通道直方图中的最大值，将三个通道的最大值合并，得到该块图像主要颜色的H、S、V个分量的值；对所有分块图像的颜色进行搜索，找出所有分块图像中出现最多的颜色作为车辆颜色的备选颜色，根据H、V值进行颜色分类，确定最终的车辆颜色。本发明具有准确率高、鲁棒性好、实用性高的优点。