Wyznaczanie barwy rozmytej punktu w cyfrowym obrazie barwnym

• Autorzy: Wiaderek K.

Warianty tytułu

EN

Determining the fuzzy colour of a pixel in a digital coloured picture

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono algorytm wyznaczania barwy rozmytej punktu barwnego (piksela) cyfrowego obrazu barwnego. Opracowano procedurę do wyznaczania pojedynczej składowej wektora barwy rozmytej (czyli wyznaczania stopnia przynależności punktu barwnego do jednego dowolnego obszaru trójkąta CIE). Następnie, korzystając z tej procedury pokazano, jak wyznaczyć wszystkie pozostałe składowe wektora barwy rozmytej. W tym celu rozpatrzono jeden obszar barwny trójkąta CIE ograniczony kilkoma krawędziami. Korzystając z dodatkowych funkcji pomocniczych pokazano, jak wyznaczyć funkcję przynależności w obszarze barwnym, a następnie stopień przynależności punktu barwnego do danego obszaru, tj. składową wektora barwy rozmytej tego punktu. Przedstawiony algorytm zastosowano w oprogramowaniu komory oceny barw z kamerą CCD.

EN

This paper presents the algorithm that calculates the fuzzy colour of a pixel in a digital coloured picture. The fuzzy colour is treated as the vector comprised of components that represent degrees of membership of the pixel to colour areas in the C.I.E. chromaticity triangle. In order to determine a single component of the vector of the fuzzy colour (i.e. to determine the degree of membership of a pixel to a given area of the C.I.E. triangle), a special procedure was developed. As shown in the paper, the procedure was subsequently used to determine all the remaining components. It was exemplified in the analysis of one colour area of the C.I.E. triangle bounded by several edges. The paper also presents how to determine the membership function in colour areas, and subsequently the degree of membership of a coloured point to a given colour area, i.e. a vector component of the fuzzy colour. The proposed algorithm was applied to the software for a colour assessment chamber with a CCD camera. It is in fact the key algorithm in all research on information processing which is based on fuzzy coloured areas of the C.I.E. chromaticity triangle.

Słowa kluczowe

PL

barwa rozmyta; cyfrowy obraz barwny; zbiór rozmyty; funkcja przynależności; trójkąt chromatyczności CIE; barwy składowe; obszary barwne

EN

fuzzy colour; digital coloured picture; fuzzy set; membership function; CIE chromaticity triangle; components colour; colour areas

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji - Państwowego Instytutu Badawczego
• Czasopismo: Problemy Eksploatacji
• Rocznik: 2010
• Tom: nr 2
• Strony: 195--205
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys.

Twórcy

autor

Wiaderek K.

• Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej, Politechnika Częstochowska, Częstochowa,

Bibliografia

• 1. Faria, J. Martins, T. Ferreira, M. Santos, C.: Acomputer vision system for color grading wood boards using Fuzzy Logic, Industrial Electronics, 2008. ISIE 2008. IEEE International Symposium on, pp. 1082-1087.
• 2. Felhorski W., Stanioch W.: Kolorymetria trójchromatyczna, WNT, Warszawa 1973.
• 3. Kundra H., Ashima, Verma M.: Image Enhancement Based On Fuzzy Logic, International Journal of Computer Science and Network Security, vol. 9 No.10, October 2009, pp. 141-145.
• 4. Milindkumar V. Sarode, Ladhake S.A., Prashant R. Deshmukh: Fuzzy system for color image enhancement, World Academy of Science, Engineering and Technology 48, 2008, pp. 311-316.
• 5. Murtaza S.M., Ahmad J., Ali U.: Efficient Generalized Colored image Enhancement, Cybernetics and Intelligent Systems, 2006 IEEE Conference on, pp. 1-5.
• 6. Rutkowska D., Wiaderek K.: Fuzzy classification of colour patterns, V Conference Neural Network and Soft Computing, Zakopane 2000, Poland, pp. 368-373.
• 7. Shamir L.: Human Perception-based Color Segmentation Using Fuzzy Logic, Computer Vision and Pattern Recognition. 2006; 2: 496-505.
• 8. Wiaderek K.: Metody otrzymywania zbiorów rozmytych reprezentujących cyfrowe obrazy barwne, Problemy Eksploatacji, Nr 1, ITeE, Radom 2003, s. 55-63.
• 9. Wiaderek K.: Badanie funkcji przynależności w analizie obszarów barwnych, Problemy Eksploatacji, Radom 2000.
• 10. Wiaderek K.: Klasyfikacja obrazów barwnych przy wykorzystaniu sieci neuronowej I logiki rozmytej, praca doktorska, Częstochowa 2000.
• 11. Wiaderek K., Rutkowska D.: A parallel inference system for colour pattern classification, II Krajowa Konferencja Komputerowe Systemy Rozpoznawania KOSYR 2001, Miłków, 28-31 maj 2001, s. 205-210.
• 12. Wiaderek K., Rutkowska D.: Rozpoznawanie obrazów barwnych z zastosowaniem sieci neuronowej, IX Krajowa Konferencja Naukowa Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna, Warszawa 1999, pp. 888-892.
• 13. Wiaderek K.: Ulepszony algorytm wyliczania funkcji przynależności i określania barwy punktu, Problemy Eksploatacji, nr 1, Radom 1999, pp. 129-136.
• 14. Wiaderek K., Wojutyński J.: Sposoby fuzyfikacji określeń barw na diagramie CIE, Problemy Eksploatacji, no. 1, Radom 1999, pp. 117-128.
• 15. Wiaderek K.: Wykorzystanie trójkąta chromatyczności CIE do ograniczenia liczby barw w cyfrowym obrazie barwnym, Problemy Eksploatacji nr 2/2002, Radom 2002.
• 16. Wojutyński J., Wiaderek K.: Komputerowe diagnozowanie stopnia skorodowania na podstawie oceny barwy, Materiały IV Krajowej Konferencji Diagnostyka Techniczna Urządzeń i Systemów Diag’98, Szczecin-Międzyzdroje - Ystad, 14-18 września 1998, s. 209-214.
• 17. Wojutyński J., Wiaderek K.: Metody wyliczania funkcji przynależności i określania barwy punktu, Problemy Eksploatacji, no. 1, Radom 1999, pp. 107-116.
• 18. Zadeh L. A.: Fuzzy Sets, Information and Control, vol. 8, 1965, pp. 338-353.
• 19. Zausznica A.: Nauka o Barwie, PWN, Warszawa 1959.