彩色图像特征提取的视觉感知理论与参数选取

彩色空间信息更加有利于最佳特征向量的提取，为了获得彩色空间中脉冲耦合神经网络(PCNN)参数，通过模拟视觉感知系统感知彩色信息的过程，利用PCNN分别在RGB模型和HSV模型的颜色空间中求取熵序列作为分类特征，通过实验选取最佳PCNN参数。针对国家标准彩色道路交通标志图像库GB5768-1999中43个警告标志，42个禁令标志，29个指示标志进行实验，结果表明，参数为αL=1,αF=0.1,αE=1,VL=0.2,VF=0.5,VE=27,β=0.1，选取N=50时，蓝色分量中所得的熵序列大类分类效果最佳。RGB模型中蓝色分量能够充分反应交通标志的彩色分类信息，所提取的熵序列向量能够明显区分三个大类，优于传统将彩色图像转换成灰度图像的处理方法。