画像機器

カラーツール

カラー画像での検査に必要なスピード、精度、汎用性を備えており、食品、パッケージ、印刷
そしてエレクトロニクス製品の分類、照合、検査に理想的です。

HSI、CIELAB、RGB、YUVなどの多数のカラー空間をサポートします。

カラーツールの主な特徴
1.色変換:最適化された色の空間変換のシリーズは、RGB、YUV、HSV、およびLAB形式をサポートしながら、機能します。また、分裂とマージ機能もプレーンごとの処理に利用可能です。

Color Space Advantage Drawbacks Typical Usades
RGB より速く、殆どの画像取得とディスプレイ装置との互換性を持っています 輝度と色差の間の分離がありません。例えば、赤とピンクは区別するのが難しいです 画像取得と表示。キャリブレーションやRGBにおける分類のコンポーネントベースの処理など
YUV 輝度と色差の間の分離。RGBからの高速リニア変換 解釈しにくい色差成分(U、V) キャリブレーションやクラス分類などの様々な色の処理。Yにおけるコンポーネントベースの処理
LAB 輝度と色差の間の分離 解釈しにくい色差成分(A、B)。RGBからの手間がかかった非線形の変換 キャリブレーションや分類などの多種多様色のベース処理。Lにおけるコンポーネントベースの処理
HSV 3つの異なって解明できるコンポーネント RGBからの手間がかかった非線形の変換 H/Sにおけるコンポーネントベースの処理
色の分離と統合

処理機能が入力されるように、カラーイメージをサポートしない時の代替策は、カラーイメージを3つの別々のコンポーネントに分けて、次に、個別にコンポーネントを処理しながら、モノクロベースの処理機能を使用する事で存じます。
以下に画像に表示されているように、どんな色空間でも分離と統合を適用できます。

カラー画像処理

1.Pixel Counting 2.Statistics 3.Thresholding 4.Histogram Equalization 5.Histogram Computation 6.Histgram Statistics 7.Histgram Peak Detection 8.Histgram projection 9.K-Means clustering 10.Color reduction 11.Area-based search

カラーキャリブレーション

カラーキャリブレーションの目的
・2台の異なったカメラの色差を補正
・照明などの影響によるカラー画像の補正

1.オリジナル画像 2.測定色の設定 3.設定に対応する基本色
カラー識別

カラー分類の色分類は一連の色のクラスに単独ピクセルを配属します。それは色領域へのセグメントイメージ、ある色のカウント画素、ある色の領域への一見などに使用されます。

1.オリジナル画像 2.色の分割画像

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