錢勇，白瑞林，倪健，杜斌

江南大學(xué) 智能控制研究所 輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 無錫 214122

基于顏色特征的地板層次分類研究

錢勇，白瑞林，倪健，杜斌

江南大學(xué) 智能控制研究所 輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 無錫 214122

1 引言

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，地板的需求量亦越來越大，地板在生產(chǎn)過程中如何快速準(zhǔn)確地分類，成為了一個(gè)迫切需要解決的問題。目前，地板的分類實(shí)現(xiàn)主要靠人工目測，其人為因素的影響比較大，因此利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)地板進(jìn)行分類，更能有效地保證地板分類的準(zhǔn)確性。

由于地板顏色是反映地板表面視覺和心理感覺的重要特征，與分類的評(píng)定有著密切關(guān)系，從而使得近年對(duì)基于顏色特征的分類處理進(jìn)行了一定的研究。如戴天虹等通過主顏色特征，分別利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的RBF網(wǎng)絡(luò)、K-最近相鄰和最近鄰對(duì)木材樣本圖像進(jìn)行分類處理[1]；王克奇等利用均勻色彩空間對(duì)木材的顏色特征進(jìn)行測量與辨別[2]；相似的還有竹片[3]及瓷磚[4]等材料基于顏色的的分類研究。

然而在上述的研究中，皆沒能有效地去除光照條件及地板紋理特征對(duì)顏色分類效果的影響。本文通過在HSV色彩空間去除光照條件對(duì)其影響，并給予色調(diào)分量及飽和度分量不同的權(quán)重以減小紋理特征影響，對(duì)未知類別的地板樣本進(jìn)行分類處理。通過建立粗分類及細(xì)分類兩層樣本分類依據(jù)庫，對(duì)未知地板樣本最短距離決策、K-最近相鄰對(duì)未知地板樣本進(jìn)行逐層分類處理，實(shí)現(xiàn)地板快速分類。

2 特征提取原理

2.1 HSV色彩空間

在顏色表示上，采用更加符合人眼對(duì)色彩感知的HSV色彩空間，以一個(gè)亮度的屬性值V和兩個(gè)色度屬性值（色調(diào)H、飽和度S）來表示一種色彩。其中，RGB色彩空間轉(zhuǎn)換HSV色彩空間的計(jì)算公式為：

2.2 顏色特征

對(duì)顏色特征的表達(dá)方法有直方圖法、主色調(diào)法、顏色聚合矢量法、顏色矩法及顏色熵法等[5]。其中，顏色矩同其他顏色特征相比，無需對(duì)顏色進(jìn)行量化處理，同時(shí)又降低了顏色特征的維數(shù)。其思想在于：圖像中任何的顏色分布都可以用它的矩來表示，且顏色分布信息主要集中在低階矩中[1，6]，如一階矩μ描述平均顏色，二階矩σ描述顏色方差，三階矩s描述顏色的偏移性。這種近似的方法能夠十分有效地表征圖像的顏色分布，從中可以看出顏色的差異（色差）。

顏色矩特征的三個(gè)低階矩的數(shù)學(xué)表達(dá)式的形式為：

式中，hij表示第i顏色通道中灰度為j的像素出現(xiàn)的概率，n表示灰度級(jí)數(shù)。

為降低光照條件對(duì)地板分類效果的影響，在此選用兩個(gè)色度屬性值（色調(diào)、飽和度）提取其相關(guān)顏色矩特征以進(jìn)行地板的分類檢測處理，去除亮度的屬性值。

通過觀察地板樣本的顏色特征數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，由于受到地板紋理特征的影響，地板樣本飽和度特征數(shù)據(jù)分布離散性較高，使得飽和度特征數(shù)據(jù)不能有效地刻畫出同類地板的顏色特性。但色調(diào)特征都保持著相對(duì)較好的集中性。因此在地板之間相似度的度量上需要給色調(diào)特征數(shù)據(jù)分配較高的權(quán)重，給飽和度特征數(shù)據(jù)分配較低的權(quán)重，以減小紋理特性對(duì)地板分類的影響。不同地板顏色矩向量的加權(quán)歐式距離可表示為：

其中，ω1、ω2分別表示色調(diào)顏色矩特征及飽和度顏色矩特征的權(quán)值。

3 建立地板分類依據(jù)庫

3.1 最大最小距離算法

聚類分析中一個(gè)重要的環(huán)節(jié)就是找到數(shù)據(jù)中客觀存在的類別數(shù)目。當(dāng)聚類中心數(shù)c未知時(shí)，有兩種途徑去處理：（1）嘗試多種可能的c，并比較不同的準(zhǔn)則函數(shù)值，選最優(yōu)準(zhǔn)則值所對(duì)應(yīng)的c值進(jìn)行聚類；（2）設(shè)置一個(gè)閾值來控制新的聚類類別的建立。

后一種方法對(duì)在線學(xué)習(xí)更為適合，其主要有最臨近規(guī)則的試探法及最大最小距離算法[7]，而最臨近規(guī)則的試探法受到閾值T的影響很大。閾值的選取是分類成敗的關(guān)鍵之一，而最大最小距離算法充分利用樣本內(nèi)部特性，計(jì)算出所有樣本間的最大距離作為歸類閾值的參考，改善了分類的準(zhǔn)確性。若某樣本到某一聚類中心的距離小于最大距離Dmax的1/2，則歸入該類；否則建立新的聚類中心。

3.2 建立分類依據(jù)庫過程

在地板分類實(shí)現(xiàn)之前預(yù)先建立給定地板樣本分類依據(jù)庫，以便對(duì)未知地板樣本進(jìn)行層次分類，實(shí)現(xiàn)未知地板樣本快速有效的分類。其層次結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 樣本分類依據(jù)庫示意圖

在建立樣本分類依據(jù)庫時(shí)，首先根據(jù)給定的地板樣本確定出各地板樣品的顏色矩，然后通過最大最小距離分類算法對(duì)各地板樣品進(jìn)行聚類處理，將顏色矩?cái)?shù)值相近類別合并到一起，求取相似類別地板樣品顏色矩的數(shù)據(jù)均值。

使用相似地板樣品合并后的特征數(shù)據(jù)作為分類過程的初次分類的依據(jù)，用以確定未知地板樣本的所屬的近似類別。而預(yù)先給定的各地板樣本顏色矩?cái)?shù)據(jù)則作為第二次分類的依據(jù)，用以確定未知地板樣本的所屬的準(zhǔn)確類別。

4 地板層次分類實(shí)現(xiàn)

4.1 分類決策方法

4.1.1 最短距離分類

最短距離分類規(guī)則[8]最初是由Cover和Hart于1967年提出的，其分類識(shí)別率可以用來比較不同特征矢量對(duì)樣本描述的有效性。它的基本思想是：計(jì)算輸入數(shù)據(jù)向量到表示所有目標(biāo)類數(shù)據(jù)向量的距離，當(dāng)?shù)侥骋活惖木嚯x比到其他任何類的距離都短時(shí)，將未知模式分配到這一類[9]。

4.1.2 K-最近相鄰分類

K-最近相鄰是一種基于統(tǒng)計(jì)的分類方法，其基本思想是：從測試樣本點(diǎn)x開始生長，不斷地?cái)U(kuò)大區(qū)域，直到包含進(jìn)k個(gè)訓(xùn)練樣本為止，并且把測試樣本點(diǎn)x的類別歸為這最近的k個(gè)訓(xùn)練樣本點(diǎn)中出現(xiàn)頻率最大的類別[10]。

然而在實(shí)現(xiàn)時(shí)經(jīng)常遇到的問題是：在x的k個(gè)近鄰中，屬于最大近鄰數(shù)對(duì)應(yīng)的類別可能不只一個(gè)。針對(duì)上述問題，將K-最近相鄰法與最短距離法相結(jié)合，提出了K-最近相鄰-最短距離法。其思路是：首先求出樣本x的k個(gè)近鄰。設(shè)最大近鄰數(shù)為kmax，判斷kmax是否唯一；若唯一，則該類別ωmax為x所屬；若是多個(gè)（如N個(gè)），求近鄰數(shù)kmax的所屬地板樣品類別特征均值與x的距離：

其中，S為地板樣品類別特征均值，n為特征數(shù)目。

此時(shí)決策規(guī)則為：

4.2 未知地板樣本處理過程

在分類的實(shí)現(xiàn)過程中，首先通過最短距離分類判斷未知地板樣本所屬的近似樣品類別，然后通過K-最近相鄰分類實(shí)現(xiàn)未知地板樣本準(zhǔn)確類別的判定實(shí)現(xiàn)，其具體實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。

圖2 未知地板樣本分類實(shí)現(xiàn)流程圖

在建立地板分類樣本庫時(shí)，由于初始類別中心選定的隨機(jī)性，會(huì)使位于所有樣本最大距離Dmax的1/2附近的同一樣品的不同樣本，在分類時(shí)判定到不同的近似類別，從而產(chǎn)生最終的分類錯(cuò)誤。所以在判定樣本類別時(shí)，定義一個(gè)中間區(qū)域。當(dāng)未知樣本進(jìn)入此區(qū)域時(shí)，將與之相近的類別同樣歸入到下一層判定。

其具體實(shí)現(xiàn)步驟為：

（1）計(jì)算未知樣本特征向量到所有相似類別合并后的向量的距離；

（2）對(duì)所有距離進(jìn)行排序處理；

（3）將與最短距離之差小于Dmax/4的所有相似類別皆歸算到下一層次的處理過程。

K-最近相鄰分類確定待測地板所屬準(zhǔn)確類別的實(shí)現(xiàn)過程：

（1）求取未知地板樣本與所屬樣品大類中各樣本的距離；

（2）按距離大小對(duì)樣品大類中各樣本進(jìn)行排序處理；

（3）統(tǒng)計(jì)前N個(gè)距離所對(duì)應(yīng)的地板樣品類別數(shù)目，求取類別數(shù)目最大值Kmax；

（4）判斷Kmax是否唯一，唯一則進(jìn)行第（5）步，不唯一則進(jìn)行第（6）步；

（5）則將未知地板歸類到Kmax所對(duì)應(yīng)的類別中，分類處理結(jié)束；

（6）求取待測地板與所有Kmax相同的地板樣品的距離；

（7）將未知地板樣本歸類到與其距離最小的地板樣品中，分類處理結(jié)束。

5 結(jié)果與分析

在上位機(jī)以270個(gè)地板樣本圖像進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)，共9類樣品，每類各30個(gè)樣本，其中15個(gè)地板樣本用于建立分層依據(jù)庫，剩下的15個(gè)地板樣本用于未知地板樣本分類檢測；通過VS2010操作平臺(tái)進(jìn)行仿真。各類別地板樣品的色調(diào)及飽和度顏色矩特征均值數(shù)據(jù)，如表1所示。

表1 樣品色調(diào)及飽和度顏色矩特征均值

通過最大最小距離法對(duì)9種地板樣品進(jìn)行聚類處理后，求取的相似類別地板樣品顏色矩特征的具體數(shù)據(jù)均值參數(shù)及其所包含的地板樣品序號(hào)，如表2所示。

表2 相似類別地板樣品相關(guān)參數(shù)

在本文分類方案下，不同飽和度權(quán)重所對(duì)應(yīng)的正確率的對(duì)比關(guān)系，如圖3所示。通過觀察可以看出，在飽和度權(quán)重為10%時(shí)，其地板紋理對(duì)未知地板樣本分類的影響最小，正確率最高，約為95.6%。

圖3 飽和度權(quán)重與分類正確率對(duì)比關(guān)系

用本文方法與其他相關(guān)分類算法對(duì)135個(gè)地板樣本進(jìn)行分類，其正確率及單地板樣本于上位機(jī)分類檢測平均時(shí)間對(duì)比結(jié)果，如表3所示。通過觀察可以看出，本文分類方案具有較高的正確率及較快的分類速度。

表3 地板分類識(shí)別方法的正確率及平均分類時(shí)間對(duì)比

6 結(jié)論

在HSV色彩空間提取出色調(diào)及飽和度的顏色矩特征數(shù)據(jù)，以加權(quán)的方式對(duì)地板樣本的色調(diào)特征數(shù)據(jù)分配以較高的權(quán)重，減小地板紋理對(duì)分類準(zhǔn)確性的影響。通過最大最小距離算法對(duì)相似地板樣品類別進(jìn)行聚類處理，建立層次分類樣本庫，減少K-最近相鄰分類法的計(jì)算數(shù)據(jù)量，提高了未知地板樣本的分類速度。針對(duì)K-最近相鄰分類中屬于最大近鄰數(shù)對(duì)應(yīng)的類別可能不只一個(gè)的問題，提出了K-最近相鄰-最短距離法。測試結(jié)果表明，本文方案在保證K-最近相鄰分類法正確率的基礎(chǔ)上能夠有效地減少地板分類所需要的時(shí)間。

[1]戴天虹，王克奇，楊少春.基于顏色特征對(duì)木質(zhì)板材分級(jí)的研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2008，20（5）：1372-1376.

[2]王克奇，楊少春，戴天虹，等.基于均勻顏色空間的木材分類研究[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2008，29（7）：1780-1784.

[3]羅玉娟，李熙瑩，蔡志崗，等.采用均勻顏色空間的竹片分類研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2010，46（16）：238-240.

[4]羅瑋，彭復(fù)員，柳健.彩色瓷磚的自動(dòng)分類系統(tǒng)[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2001，29（3）：79-81.

[5]孫君頂，趙珊.圖像低層特征提取與檢索技術(shù)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2009.

[6]徐琨，李燕.基于分塊顏色矩和紋理特征的圖像檢索方法[J].西安石油大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2005，20（2）：77-79.

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[9]Acharya T.Ray A K.Image processing principles and applications[M].Wiley-Interscience Publication，2005.

[10]Duda R O，Hart P E，Stork D G.Pattern classification[M]. 2nd ed.[S.l.]：Wiley-Interscience Publication，2000.

QIAN Yong,BAI Ruilin,NI Jian,DU Bin

Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry（Ministry of Education）,Institute of Intelligent Control,Jiangnan University,Wuxi,Jiangsu 214122,China

The floor hierarchical classification based on the color characteristics is proposed to improve the automate degree. Through clustering the pre-specified color characteristics of the floor sample,the broad categories and specific categories are created to determine the training samples.To classify the unknown floor samples,the first use of the shortest distance classification is to determine the general category of the sample,then uses the improved K-nearest neighbor classification to determine the specific categories.Test results show that the hierarchical processing program reduces the K-nearest neighbor of the data processing phase with a higher classification accuracy.

color moments;floor classification;maximum minimum distance algorithm;minimum distance classification; K-nearest-neighbor classification

為提高地板生產(chǎn)過程中分類處理的自動(dòng)化程度及其快速性，提出了一種基于地板顏色特征的層次分類方法。在HSV色彩空間提取出地板的顏色矩特征，并給予色調(diào)特征數(shù)據(jù)以較高權(quán)重，降低紋理特征對(duì)分類的影響。在對(duì)未知樣本分類時(shí)，利用預(yù)先建立的粗細(xì)兩層分類依據(jù)庫，采用最短距離決策、K-最近相鄰對(duì)未知地板樣本由粗到細(xì)進(jìn)行逐層判定。測試結(jié)果表明，該分層處理方案在保證較高的分類正確率（95.6%）的基礎(chǔ)上，有效地減少了K-最近相鄰的數(shù)據(jù)處理量。

顏色矩；地板分類；最大最小距離算法；最短距離分類；K-最近相鄰分類

A

TP391

10.3778/j.issn.1002-8331.1111-0069

QIAN Yong,BAI Ruilin,NI Jian,et al.Floor hierarchical classification research based on color characteristics.Computer Engineering and Applications,2013,49（13）：245-247.

國家自然科學(xué)基金（No.60804013）；“嵌入式機(jī)器視覺關(guān)鍵技術(shù)的研究與開發(fā)”產(chǎn)學(xué)研合作資助項(xiàng)目（No.11002）。

錢勇（1986—），男，碩士研究生，研究方向：嵌入式系統(tǒng)與智能儀器，圖像模式識(shí)別；白瑞林（1955—），男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：智能控制與嵌入式系統(tǒng)；倪?。?976—），男，碩士研究生，研究方向：嵌入式系統(tǒng)與智能儀器，圖像匹配；杜斌（1986—），男，碩士研究生，研究方向：嵌入式系統(tǒng)與智能儀器，圖像特征提取與識(shí)別。E-mail：qianyong-1986@163.com

2011-11-08

2012-01-02

1002-8331（2013）13-0245-03

CNKI出版日期：2012-04-25http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20120425.1722.085.html