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
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| 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。
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| 1.オリジナル画像 | 2.色の分割画像 |
