Сравнительный анализ использования цветовых пространств RGB и HSB в задачах распознавания объектов при определении позиции предметов в роботизированных системах

Основное содержимое статьи

Е. К. Кузьмина
М. В. Катулин
М. М. Пашкова
А. Г. Решетников
В. С. Семашко
С. В. Семашко

Аннотация

В статье анализируется возможности, появляющиеся при использовании в задачах распознавания объектов методами компьютерного зрения цветового пространства HSB. Рассмотрены изменения данных в разных каналах изображения при изменении освещенности. Проанализирована возможность увеличения динамического диапазона при использовании новых интерфейсов формирования изображений от фотосенсоров (камер). Рассмотрены возможности быстрого определения необходимой экспозиции при получении изображения.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
1.
Кузьмина ЕК, Катулин МВ, Пашкова ММ, Решетников АГ, Семашко ВС, Семашко СВ. Сравнительный анализ использования цветовых пространств RGB и HSB в задачах распознавания объектов при определении позиции предметов в роботизированных системах. Системный анализ в науке и образовании [Интернет]. 15 июль 2022 г. [цитируется по 4 декабрь 2022 г.];(1):55–63. доступно на: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/520
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Hogervorst M. A., Toet A. Improved Color Mapping Methods for Multiband Nighttime Image Fusion Journal of Imaging. 2017. Т.3, № 36. DOI: https://doi.org/10.3390/jimaging3030036

Colour space transforms for improved video compression / Y. Wang [et al.] // Proc. of IWSSIP 2014. P. 219–222.

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М. :Техносфера, 2006.

Smith A. R. Color gamut transform pairs // Computer Graphics. 1987. № 12 (3). C. 12–19.

Петин В. Микрокомпьютеры RaspberryPi: Практическое руководство. БХВ-Петербург, 2015.

Гомон Ю.Б. Методы улучшения качества изображений. СПб, 2014. 35 с.