[发明专利]一种基于聚类分析的颜色分类方法

权利要求书

1.一种基于聚类分析的颜色分类方法，其特征在于，该方法所需设备和实现步骤如下：

所需设备：所需设备包括投影机(1)，投影屏幕(2)，摄像机(3)，计算机(4)，待测物体(5)；其中投影机(1)和摄像机(3)都通过电缆与计算机(4)连接；

实现步骤：

步骤1、计算机(4)通过投影机1将一幅每个像素点的RGB值都分别为255，0，0的红色图像经过待测物体(5)调制后投影到投影屏幕(2)上，生成调制后的红色投影图像；

步骤2、计算机(4)通过摄像机(3)拍摄步骤1生成的调制后的红色投影图像，得到红色结构光编码图片；由红色结构光编码图片上所有像素点按照从左到右，从上到下的顺序构成矩阵R1，设矩阵R1有m行，n列；构造m行n列矩阵R，矩阵R的第i行第j列元素为R(i，j)＝(RR(i，j)，RG(i，j)，RB(i，j))，其中RR(i，j)、RG(i，j)、RB(i，j)分别为R1(i，j)的RGB值；

步骤3、保持投影机(1)位置、姿态、内部参数不变，计算机(4)通过投影机(1)将一幅和红色图像的大小相同且每个像素点的RGB值都分别为0，255，0的绿色图像经过待测物体(5)调制后投影到投影屏幕(2)上，生成调制后的绿色投影图像；

步骤4、保持摄像机(3)位置、姿态、内部参数不变，计算机(4)通过摄像机(3)拍摄步骤(3)生成的调制后的绿色投影图像，得到绿色结构光编码图片；由绿色结构光编码图片上所有像素点按照从左到右，从上到下的顺序构成矩阵G1；构造矩阵G，矩阵G的第i行第j列元素为G(i，j)＝(GR(i，j)，GG(i，j)，GB(i，j))，其中GR(i，j)、GG(i，j)、GB(i，j)分别为G1(i，j)的RGB值；

步骤5、保持投影机(1)位置、姿态、内部参数不变，计算机(4)通过投影机(1)将一幅和红色图像的大小相同且每个像素点的RGB值都分别为0，0，255的蓝色图像经过待测物体(5)调制后投影到投影屏幕(2)上，生成调制后的蓝色投影图像；

步骤6、保持摄像机(3)位置、姿态、内部参数不变，计算机(4)通过摄像机(3)拍摄步骤(5)生成的调制后的蓝色投影图像，得到蓝色结构光编码图片；由蓝色结构光编码图片上所有像素点按照从左到右，从上到下的顺序构成矩阵B1；构造矩阵B，矩阵B的第i行第j列元素为B(i，j)＝(BR(i，j)，BG(i，j)，BB(i，j))，其中BR(i，j)、BG(i，j)、BB(i，j)分别为B1(i，j)的RGB值；

步骤7、保持投影机(1)位置、姿态、内部参数不变，计算机(4)通过投影机(1)将一幅和红色图像的大小相同的彩色结构光编码图像经过待测物体(5)调制后投影到投影屏幕(2)上，生成调制后的彩色投影图像；

步骤8、保持摄像机(3)位置、姿态、内部参数不变，计算机(4)通过摄像机(3)拍摄步骤(7)生成的调制后的彩色投影图像，得到彩色结构光编码图片；由该图片上所有像素点按照从左到右，从上到下的顺序构成矩阵Z1；构造矩阵Z，矩阵Z的第i行第j列元素为Z(i，j)＝(R(i，j)，G(i，j)，B(i，j))，其中R(i，j)、G(i，j)、B(i，j)分别为Z(i，j)的RGB值；

步骤9、设彩色结构光编码图像中的像素点共有k种颜色，分别用a₁，a₂，...，a_k表示，其中颜色a_x的RGB值分别用r_x，g_x，b_x表示，x＝1，2，...，k；根据矩阵R，G，B，对这k种颜色进行修正，方法如下：

r_x＝r_x/255*RR(i，j)；

g_x＝g_x/255*GG(i，j)；

b_x＝b_x/255*BB(i，j)；

如果在k种颜色中有黑色，记r_x＝g_x＝b_x＝0，那么根据公式r_x＝((GR(i，j)+BR(i，j))/2，g_x＝(RG(i，j)+BG(i，j))/2，b_x＝(RB(i，j)+GB(i，j))/2)分别对黑色进行修正；设M_q表示属于第q种颜色的像素点的个数，设M_q＝0，q＝1，2，...，k；

步骤10、设N_q＝0，q＝1，2，...，k；构造矩阵D，其中D(i，j，s)表示Z(i，j)到点(r_s，g_s，b_s)的距离，所述距离的定义如下：

D(i,j,s)=(R(i,j)-rs)2+(G(i,j)-gs)2+(B(i,j)-bs)2]]>

其中i＝1，2，...，m；j＝1，2，...，n；s＝1，2，...，k；

步骤11、对固定i，j的Z(i，j)，设D(i，j，q)是{(D(i，j，1)，D(i，j，2)，...，D(i，j，k)}中的最小值且q值最小，N_q＝N_q+1；构造矩阵I_q，其中I_q(h，y)为矩阵I_q的第h行第y列元素，y＝1，2，3；I_q(N_q，1)＝Z(i，j，1)，I_q(N_q，2)＝Z(i，j，2)，I_q(N_q，3)＝Z(i，j，3)；

对i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n，重复步骤11中的上述过程；

如果对于每一个q＝1，2，...，k都有N_q＝M_q，那么一种基于聚类分析的颜色分类方法结束，否则继续执行步骤12；

步骤12、根据以下公式修改a₁，a₂，...，a_k的RGB值，

rq=[Σi=1NqIq(Ni,1)]/Nq]]>

gq=[Σi=1NqIq(Ni,2)]/Nq,q=1,2,...,k;]]>

bq=[Σi=1NqIq(Ni,3)]/Nq]]>

M_q＝N_q，q＝1，2，...，k；转而执行步骤10；

通过以上步骤将彩色结构光编码图片中的每一个像素点根据其颜色进行分类。