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基于Ada-CatBoost模型的烤烟图像颜色校正方法研究

基于Ada-CatBoost模型的烤烟图像颜色校正方法研究

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作者：沈楠翔昆明理工大学

学位级别：硕士

颜色是烟叶的重要特征之一,烟叶的颜色在一定程度上能反映其品质,因此在烟叶图像的采集过程中,保证颜色的真实性尤为重要。然而在实际采样过程中,往往会受设备传感器、环境等因素的干扰,导致拍摄的图像出现颜色失真的问题。因此,对颜色... 详细信息

颜色是烟叶的重要特征之一,烟叶的颜色在一定程度上能反映其品质,因此在烟叶图像的采集过程中,保证颜色的真实性尤为重要。然而在实际采样过程中,往往会受设备传感器、环境等因素的干扰,导致拍摄的图像出现颜色失真的问题。因此,对颜色失真的烟叶图像展开颜色校正研究具有重要的价值与意义。目前,对于图像颜色失真的问题,多采用颜色校正模型予以不足,但鲜有考虑不同区域的像素点颜色失真程度差异性的研究。本文主要工作如下:(1)使用印刷均匀且平整的色卡建立数据集。研究为了补足烟叶表面不平整,颜色分布不均匀,每片烟叶的真实值难以用某个准确的颜色值表示的问题,选用表面相对平整且颜色均匀的色卡建立整体颜色校正数据集,用于模型的训练。鉴于色卡与烟叶表面的光谱反射率存在差异,因此求出二者的映射模型。(2)针对烟叶图像颜色失真的问题,建立整体颜色校正模型并完成映射。将图像颜色校正问题转化为数值回归问题,对常用颜色校正回归方法进行优选,在此基础上,采用方差倒数法将Ada Boost与Cat Boost回归模型进行组合。实验结果表明,该方法校正的色块色差中位值为2.8,色差均值为3.24,在所用的方法中最低;结构相似度较高色块所占比例为62.5%,主观评价得分较高色块的比例为82.3%,在所用的方法中均为最高,因此采用方差倒数法组合的模型校正效果最佳。(3)针对像素点颜色失真程度有所差异的问题,对完成整体颜色校正的烟叶图像进一步实现精细颜色校正。分析采集设备及传感器的特性可知,像素点之间色偏程度存在差异,因此对每个像素点建立三通道差值模型实现精细颜色校正。结果表明,约90%的评价者认为完成精细颜色校正的图像与烟叶真实颜色一致。为了验证所用方法的可行性与校正效果,选取多张烟叶图像测试验证。结果表明,在对图像完成整体颜色校正后,进一步对像素点实现精细颜色校正,可提高烟叶图像颜色品质,使用拍摄所得烟叶图像定级的准确率为34%,完成精细颜色校正的图像定级的准确率为78%,提高了44%。所用方法具有较好的实用价值,拥有良好的应用前景。

关键词：烟叶图像颜色校正回归树模型组合模型像素点校正

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