第6章基于二次曝光理论的舌图像颜色校正方法 第6章基于二次曝光理论的舌图像颜色校正方法 6．1概述 1999年，日本丰桥技术科技大学的K．Takebe提出了二次曝光理谢691。采用 二次曝光手段，获取两幅在不同曝光条件下静止物体的图像，第一次曝光是在未 知光源下采集图像，第二次曝光是在未知光源和附加已知光源共同照射下采集图 像。然后通过多项式回归模型，最终得到只有已知光源照射下的图像，从而消除 未知光源对图像的影响。在此基础上，2003年，K．Takebe又提出了以闪光灯作 为附加已知光源的颜色校正方法【10l，进一步拓宽了二次曝光理论的应用范围。 我们借鉴上述思想，将二次曝光理论应用到开放环境下中医舌图像的颜色校 正中l 71j，把外界自然光照看作为干扰光源，也即未知光源，附加的标准光源(D65) 作为已知光源。其基本思路是：在很短的时间内对舌体进行二次曝光采集。第一 次是在外界干扰光源照射下采集舌图像，第二次是在外界干扰光源和D65标准 光源共同照射下采集舌图像。对两次采集的图像进行处理，消除外界干扰光源的 影响，获得只有标准光源照射时的舌图像。 6．2基于二次曝光理论的舌图像颜色校正处理流程 由色度学中颜色相加原理【1,321可知，颜色-N激值在XYZ空间存在叠加关 系。基于此，借鉴文献[69，70]的思想，本论文在XYZ空间提出了一种基于二次 曝光理论的舌图像颜色校正方法。整个颜色校正过程的流程如图6．1所示，其中 E表示未知光源，臣表示D65标准光源，巨+巨表示未知光源和D65标准光源 组成的混合光源，‘为E对应的XYZ空间数据，‘，为E+巨对应的XYZ空间 数据，厶为‘，一‘的XYZ空间数据。由图6—1可以看出，整个流程主要分为RGB 空间到XYZ空间的变换(过程1)、XYZ空间的差分(过程2)、XYZ空间到RGB 空间的反变换(过程3)等三个阶段。下面分别对这三个过程进行讨论{7I】。 47

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在CIELab颜色空间下使用八方向Sobel算子实现边缘检测，借鉴了论文，效果还不错。就是计算时间很长。之前设置不要积分的，csdn自动设置的这么多积分，如果需要可以联系我。wyg19970408@gmail.com。

颜色分类leetcode 外行术语中的算法： 机器学习中的水果图像识别过程与婴儿开始识别水果的过程非常相似。 例如，父母试图让婴儿学习颜色。 他们向宝宝展示颜色，并用它告诉宝宝颜色的名称。 而且他们只是不做一次，他们不断提醒宝宝并每天练习颜色识别练习！ 大脑中会发生一些化学物质，婴儿通过多次看到不同的颜色开始学习红色、黄色等颜色。 形状类似，宝宝开始认识圆形、矩形、三角形等。 然后父母不断提醒宝宝，如果它又红又圆，那就是“苹果”。 如果它是圆形的和橙色的，它就是一个“橙色”等等。 也许作为人类，宝宝以后也会通过嗅觉和味觉来识别水果。 所以，和父母一样，我们在机器学习模型（你可以考虑婴儿的大脑）中输入各种图像和一些数学方程（将其视为大脑中的那些化学React），这些方程识别不同的特征（婴儿会考虑的因素）识别水果，如颜色、大小、形状、气味、味道）。 通过不同的组合，宝宝最终会对水果进行分类。 因此，这里正在进行两项任务来识别图像的果实： 特征提取 --> 决定识别水果的因素 分类 --> 查看特征的组合并检查它与哪个水果最相似。 传统上，只有一种称为卷积神经网络 (CNN) 的算法用于与

根据图像直方图来比较两幅图像的相似性。 比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。

句法： 计数 = cprintf（样式，格式，...） 描述： CPRINTF 使用内置 SPRINTF 和 FPRINTF 函数接受的完全相同的 FORMAT 参数处理指定的文本。 CPRINTF 然后使用指定的 STYLE 参数在命令行窗口中显示文本。 接受的样式是用于 Matlab 的语法突出显示的样式（请参阅：文件/首选项/颜色/M 文件语法突出显示颜色），以及用户定义的颜色。 可能的预定义样式名称是： '文本' - 默认值：黑色'关键字' - 默认：蓝色'评论' - 默认值：绿色'Strings' - 默认值：紫色'UnterminatedStrings' - 默认值：深红色'SystemCommands' - 默认值：橙色'错误' - 默认值：浅红色'超链接' - 默认：蓝色下划线“黑色”、“青色”、“洋红色”、“蓝色”、“绿色”、“红色”、“黄色”、“白色” 以 '-' o