徐 洋，郭冬霄，程安宇，郑太雄

（重庆邮电大学自动化学院，重庆 400065）

1 颜色判断的概述

颜色的判断是许多科学应用研究的基础，比如在交通方面道路信号的识别、车牌号的识别，在医学方面的舌态检查、药品生产，工业上的纺织、印刷，都需要进行颜色的分类与识别。长期以来，此领域的研究也取得了相应的成绩，而依赖人眼判断颜色的现象仍然存在。如何实现颜色数据化成为纺织、印刷、医药等各行各业的一大难题，也成为国内外研究的焦点。

对颜色的判断，旨在通过对像素进行分类，给定相应的标度，将颜色进行数字化。文献［1-2］在RGB空间中创建了一个分层神经网络专家系统，训练了大量的像素样本，分析R，G，B在每个像素众所占有的比值，在对颜色进行判断时，根据前期提供的训练结果来给出当前的颜色判断。文献［3］提出了一种基于免疫原理的数值规约方法，一定程度上解决了K临近法（KNN）在训练样本时计算开销很大的问题。文献［4］介绍了一种基于像素的皮肤检测技术，强调了分类器算法中色彩空间选择和像素分类的重要性。文献［5］作为同样研究肤色识别的文章，提出把像素分为两类:属于皮肤的和不属于皮肤的，从而将属于皮肤上的这些像素与其周围的区分开来。文献［6］介绍了颜色判断在舌态分析中的应用，将舌像根据颜色进行了区域划分，分为正常舌态和病变舌态，分别计算了各状态下RGB（Red，Green，Blue）空间中R，G，B各分量的平均大小，以及 HIS（Hue，Saturation，Intensity）空间中 H，I，S分量的平均值，最后转换到各类舌态的色坐标大小。……