蘇向宇 張磊 雍泉
摘要:隨著科技水平的進步,色選機已成為提高生產(chǎn)力水平的重要工具。在現(xiàn)有的色選機系統(tǒng)中,普遍采用單一的 RGB色彩空間模型,但此顏色模型在應(yīng)用在色選中有著不可避免的缺陷,針對此問題,本文在分析 RGB、HSV、YUV色彩空間模型的優(yōu)劣及適用范圍的基礎(chǔ)上,提出物料多維色彩空間模型。對色選機 CCD相機獲取的物料圖像進行多維色彩空間下的處理分析,并將其轉(zhuǎn)化為 HSV、YUV色彩空間模型,并將此模型運用到大米等級分選中,提高了色選機的準(zhǔn)確度,擴大了適用范圍,在現(xiàn)實生產(chǎn)中具有較高價值。
關(guān)鍵詞:色選機;色彩空間;圖像處理;色彩空間轉(zhuǎn)換
1研究背景、目的及意義
色選技術(shù)是綜合光學(xué)技術(shù)、圖像處理、計算機技術(shù)、智能控制等學(xué)科知識為一體的新興技術(shù)。該技術(shù)轉(zhuǎn)化為色選機之后,成為生產(chǎn)中廣泛使用的裝備。色選機適用于分揀體積、密度相近,顏色差異較大的物體顆粒。目前廣泛使用的RGB 顏色空間模型通過紅、綠、藍(lán)三個基準(zhǔn)色的線性組合來產(chǎn)生其他顏色,但由于三個顏色間的相關(guān)性很強,并不適用于所有使用場景。因此,建立物料多維色彩空間模型對擴大色選機的應(yīng)用場景,提升色選機的工作效率具有十分重要的現(xiàn)實意義。
2.三維色彩空間原理及定義
2.1色彩空間原理
色彩空間”源于西方的“Color Space”一詞。色彩可以由建立在一到四維空間中的坐標(biāo)系來表示,色彩空間即多維坐標(biāo)系所能表示色彩的分布范圍。
顏色空間也被稱為彩色模型,其用途是用更加直觀的方式對彩色加以說明。從原理上說,彩色模型是對坐標(biāo)系及其附屬空間的描述,系統(tǒng)的每種顏色都對應(yīng)一個唯一的點。目前使用了多種彩色模型,是因為色彩科學(xué)應(yīng)用極廣,且不同的彩色模型優(yōu)缺點不盡相同,因此在彩色圖像處理中,選擇合適的彩色模型尤為重要。
2.2三維色彩空間定義及特性
常用的三維色彩空間模型主要有RGB、HSV、YUV等。
2.2.1 RGB色彩空間
以R(Red)、G(Green)、B(Blue)三色為基本色,其他顏色均由其疊加而來,俗稱三基色模式。當(dāng)三原色重疊時,由于其亮度不同,故產(chǎn)生了不同的中間色。RGB色彩空間有著直觀的表示方法,但是 R、G、B分量間的相關(guān)性很強,僅改變其中其中的一個分量值,總體顏色很可能也會發(fā)生改變,并且由于人類的感知能力有限,給其帶來了非常差的均勻性。
2.2.2 HSV色彩空間
以H(色調(diào))、S(飽和度)、V(明度)為三個度量值。其中,色調(diào)H以角度進行度量,其取值范圍為0°-360°。飽和度S表征顏色接近光譜色的程度,飽和度越高代表顏色接近光譜色的程度越高。通常取值范圍為0%-100%,取值越大,飽和度越高。明度V表征顏色明暗的程度,與發(fā)光體的發(fā)光度有關(guān),取值一般為0%(黑)-100%(白)。
2.2.3 YUV色彩空間
用Y、U、V來表示顏色。其中Y表征顏色灰度值,U和 V表示色度,作用是表示圖像色彩即飽和度,可用來指定像素顏色,亮度信號 Y和色差信號 U、V是分離的。
3.物料圖像三維色彩空間轉(zhuǎn)換的實現(xiàn)
3.1 RGB色彩空間轉(zhuǎn)換至HSV色彩空間
分別對RGB中的三個分量值進行變換即可得到HSV色彩空間下的坐標(biāo)值。
用R、G、B分別表示一個顏色的三個分量值,取值范圍為0-1。設(shè) max 等價于 R,G 和 B 中的最大者。設(shè) min 等于這些值中的最小者。要將其轉(zhuǎn)化為HSV值,用H表示角度,取值范圍為0-360,而 S,V∈[0,1]是飽和度和亮度,原理如下:
3.2 RGB色彩空間轉(zhuǎn)換至YUV色彩空間
YUV色彩空間的顏色表示方法是非線性的,Y值代表對非色彩的度量,U、V值表示對顏色的具體描述。亮度(Y)通過RGB分量值計算得到,具體計算方法是RGB中特殊部分的累加,色度由色調(diào)和飽和度計算得到,其中,用U表示顏色藍(lán)色部分與RGB亮度值的差異,用V表示顏色紅色部分與RGB亮度值的差異。
用R、G、B分別表示一個顏色的三個分量值,取值范圍為0-1。(Y,U,V)為YUV色彩空間下對應(yīng)的坐標(biāo)值。RGB色彩空間與YUV色彩空間的相互轉(zhuǎn)換的計算方法如下:
4.色彩空間模型適用性分析
將建立的色彩空間模型運用到大米的色選中,進行適用性分析。
(1)將原始圖像進行去背景處理。
由表2、表3可以清晰的發(fā)現(xiàn)HSV色彩空間中的H值分布、YUV色彩空間中的U值分布有明顯差距,所以可以根據(jù)表中分布范圍的數(shù)據(jù)進行閾值設(shè)定。
5 模型綜合評價
RGB色彩空間模型是由紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三種顏色疊加產(chǎn)生的,具有很強的相關(guān)性,當(dāng)采用RGB色彩空間模型對物料進行區(qū)分時,色選機效率較低。通過對數(shù)據(jù)的對比分析發(fā)現(xiàn),HSV和YUV色彩空間對不同物料的閾值劃分有更高的分辨效果。由此可以得知,HSV和YUV色彩空間的引入,擴大了色選機的適用范圍,符合實際的生產(chǎn)需求。
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基金項目:
沈陽建筑大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃資助—基于物料多維色彩空間分布的色選機多窗口閾值設(shè)定方法研究(2017J01092)