СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЦВЕТА ИЗ ИЗОБРАЖЕНИЯ

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
принимают данные первого изображения, относящиеся к неизвестному цветовому образцу, колориметрические данные для которого должны быть определены;
принимают данные второго изображения, относящиеся к множеству известных цветовых образцов калибровки, колориметрические данные для которых уже известны;
определяют множество характеристик калибровки цвета, соотносящих измерения цвета известных цветовых образцов калибровки из данных второго изображения с соответствующими известными колориметрическими данными цветовых образцов калибровки; и
вычисляют колориметрические данные неизвестного цветового образца в зависимости от его измерений цвета из данных первого изображения и определенных характеристик калибровки цвета;
причем способ отличается тем, что вычисление содержит этапы, на которых:
применяют алгоритм разделения на кластеры к пиксельным значениям пикселей, представляющих неизвестный цветовой образец на первом изображении, для определения количества цветов на изображении образца; и
возвращают цвета для идентифицированных кластеров.
2. Способ по п. 1, в котором пиксельные значения сначала калибруют, используя характеристики калибровки цвета.
3. Способ по п. 2, в котором пиксельные значения калибруют для определения значений L*a*b* или XYZ для разделения на кластеры.
4. Способ по любому из пунктов 1-3, в котором используемый алгоритм разделения на кластеры работает следующим образом:
i) вычисляют среднее значение пикселей в кластере;
ii) определяют количество пикселей в пределах предопределенного порогового расстояния от среднего значения;
iii) увеличивают количество кластеров, если определенное количество пикселей меньше предопределенной части от количества пикселей в данных первого изображения, относящихся к неизвестному образцу.
5. Способ по п. 4, в котором, когда существует больше одного кластера, определение количества пикселей в пределах предопределенного порогового расстояния от среднего значения содержит суммирование соответствующего количества пикселей в пределах предопределенного порогового расстояния каждого кластера, причем количество кластеров увеличивается, если эта сумма меньше предопределенной части.
6. Способ по пункту 4, дополнительно содержащий фильтрацию кластеров для удаления из рассмотрения тех кластеров, которые не содержат порогового количества пикселей в пределах второго порогового расстояния от среднего значения кластера.
7. Способ по любому из пунктов 1-3, в котором алгоритм разделения на кластеры является алгоритмом разделения на кластеры методом k-средних.
8. Считываемый компьютером носитель, содержащий инструкции, которые при исполнении в компьютерной системе побуждают ее к выполнению способа по любому из пунктов 1-7.
9. Устройство, содержащее:
по меньшей мере один процессор; и
по меньшей мере одно запоминающее устройство, включающее в себя код компьютерной программы,
причем по меньшей мере одно запоминающее устройство и код компьютерной программы сконфигурированы для того, чтобы с помощью по меньшей мере одного процессора побуждать устройство выполнять по меньшей мере следующие этапы, на которых:
i) принимают данные первого изображения, относящиеся к неизвестному цветовому образцу, колориметрические данные для которого должны быть определены, и данные второго изображения, относящиеся к множеству известных цветовых образцов калибровки, колориметрические данные для которых уже известны;
ii) определяют множество характеристик калибровки цвета, соотносящих измерения цвета известных цветовых образцов калибровки из данных второго изображения с соответствующими известными колориметрическими данными цветовых образцов калибровки; и
iii) вычисляют колориметрические данные неизвестного цветового образца в зависимости от его измерений цвета из данных первого изображения и определенных характеристик калибровки цвета;
причем устройство отличается тем, что вычисление содержит этапы, на которых:
iv) применяют алгоритм разделения на кластеры к пиксельным значениям пикселей, представляющих неизвестный цветовой образец в первом изображении, для определения количества цветов на изображении образца; и
v) возвращают цвет для идентифицированных кластеров.
10. Устройство по п. 9, в котором пиксельные значения сначала калибруют, используя характеристики калибровки цвета.
11. Устройство по п. 10, в котором пиксельные значения калибруют для определения значений L*a*b* или XYZ для разделения на кластеры.
12. Устройство по любому из пунктов 9-11, в котором используемый алгоритм разделения на кластеры работает следующим образом:
i) вычисляют среднее значение пикселей в кластере;
ii) определяют количество пикселей в пределах предопределенного порогового расстояния от среднего значения;
iii) увеличивают количество кластеров, если определенное количество пикселей меньше предопределенной части от количества пикселей в данных первого изображения, относящихся к неизвестному образцу.
13. Устройство по п. 12, в котором, когда существует больше одного кластера, определение количества пикселей в пределах предопределенного порогового расстояния от среднего значения содержит суммирование соответствующего количества пикселей в пределах предопределенного порогового расстояния каждого кластера, причем количество кластеров увеличивается, если эта сумма меньше предопределенной части.
14. Устройство по п. 12, дополнительно содержащее фильтрацию кластеров для удаления из рассмотрения тех кластеров, которые не содержат пороговое количество пикселей в пределах второго порогового расстояния от среднего значения кластера.
15. Устройство по любому из пунктов 9-11, 13, 14, в котором алгоритм разделения на кластеры является алгоритмом разделения на кластеры методом k-средних.