RU2012134347A - Способ и система для определения цвета по изображению - Google Patents

Способ и система для определения цвета по изображению Download PDF

Info

Publication number
RU2012134347A
RU2012134347A RU2012134347/08A RU2012134347A RU2012134347A RU 2012134347 A RU2012134347 A RU 2012134347A RU 2012134347/08 A RU2012134347/08 A RU 2012134347/08A RU 2012134347 A RU2012134347 A RU 2012134347A RU 2012134347 A RU2012134347 A RU 2012134347A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
color
image data
calibration
samples
data
Prior art date
Application number
RU2012134347/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2573255C2 (ru
Inventor
Бенджамин Бучанан ЛИНГС
Пол Джеймс ХЭРРОП
Питер Марк СПИРС
Стюарт ЛОНГХЕРСТ
Original Assignee
Акцо Нобель Коатингс Интернэшнл Б.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=42028548&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=RU2012134347(A) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Акцо Нобель Коатингс Интернэшнл Б.В. filed Critical Акцо Нобель Коатингс Интернэшнл Б.В.
Publication of RU2012134347A publication Critical patent/RU2012134347A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2573255C2 publication Critical patent/RU2573255C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/02—Details
    • G01J3/0264—Electrical interface; User interface
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/463—Colour matching
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/52—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using colour charts
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/52—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using colour charts
    • G01J3/524—Calibration of colorimeters
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/603—Colour correction or control controlled by characteristics of the picture signal generator or the picture reproducer
    • H04N1/6033—Colour correction or control controlled by characteristics of the picture signal generator or the picture reproducer using test pattern analysis

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)

Abstract

1. Способ, содержащий:прием первых данных изображения, относящихся к неизвестному цветовому образцу, колориметрические данные для которого должны определяться;прием вторых данных изображения, относящихся к множеству известных калибровочных цветовых образцов, колориметрические данные для которых уже известны;определение множества характеристик цветовой калибровки, соотносящих цветовые измерения известных калибровочных цветовых образцов из вторых данных изображения с соответственными известными колориметрическими данными калибровочных цветовых образцов;вычисление колориметрических данных неизвестного цветового образца в зависимости от его цветовых измерений по первым данным изображения и определенным характеристикам цветовой калибровки; исопоставление определенных колориметрических данных неизвестного цветового образца с цветовой палитрой цветов краски, чтобы идентифицировать соответствующий цвет краски, и предоставление информации, относящейся к соответствующему цвету краски, пользователю.2. Способ по п.1, в котором первые данные изображения и вторые данные изображения принимаются от удаленного пользователя посредством телекоммуникационной сети, и информация, относящаяся к соответствующему цвету краски, предоставляется пользователю посредством телекоммуникационной сети.3. Способ по п.2, в котором первые данные изображения и вторые данные изображения принимаются как любое из: i) сообщение электронной почты; ii) сообщение MMS; и/или iii) как данные изображения в Веб-странице; и при этом информация, относящаяся к соответствующему цвету краски, обеспечивается как любое из i) сообщение электронн

Claims (47)

1. Способ, содержащий:
прием первых данных изображения, относящихся к неизвестному цветовому образцу, колориметрические данные для которого должны определяться;
прием вторых данных изображения, относящихся к множеству известных калибровочных цветовых образцов, колориметрические данные для которых уже известны;
определение множества характеристик цветовой калибровки, соотносящих цветовые измерения известных калибровочных цветовых образцов из вторых данных изображения с соответственными известными колориметрическими данными калибровочных цветовых образцов;
вычисление колориметрических данных неизвестного цветового образца в зависимости от его цветовых измерений по первым данным изображения и определенным характеристикам цветовой калибровки; и
сопоставление определенных колориметрических данных неизвестного цветового образца с цветовой палитрой цветов краски, чтобы идентифицировать соответствующий цвет краски, и предоставление информации, относящейся к соответствующему цвету краски, пользователю.
2. Способ по п.1, в котором первые данные изображения и вторые данные изображения принимаются от удаленного пользователя посредством телекоммуникационной сети, и информация, относящаяся к соответствующему цвету краски, предоставляется пользователю посредством телекоммуникационной сети.
3. Способ по п.2, в котором первые данные изображения и вторые данные изображения принимаются как любое из: i) сообщение электронной почты; ii) сообщение MMS; и/или iii) как данные изображения в Веб-странице; и при этом информация, относящаяся к соответствующему цвету краски, обеспечивается как любое из i) сообщение электронной почты; ii) сообщение MMS; iii) сообщение SMS и/или iv) данные в Веб-странице.
4. Способ по любому из пп.1-3, в котором первые данные изображения и вторые данные изображения создаются пользователем с использованием устройства захвата изображения; при этом устройство захвата изображения является предпочтительно любым из: i) цифровой камеры; ii) оснащенного камерой мобильного телефона; и/или iii) цифровой записывающей видеокамеры.
5. Способ по п.1, в котором определенные колориметрические данные и/или известные колориметрические данные являются трехкоординатными значениями XYZ.
6. Способ по п.1, дополнительно содержащий определение дополнительных цветов для соответствующего цвета и предоставление информации, относящейся к определенным дополнительным цветам, пользователю.
7. Способ по п.1, дополнительно содержащий ориентирование, по меньшей мере, вторых данных изображения в известную ориентацию, чтобы обеспечивать возможность распознавания известных калибровочных цветовых образцов в ней.
8. Способ по п.7, в котором ориентирование содержит выполнение обнаружения границ, чтобы идентифицировать местоположение набора известных калибровочных цветовых образцов во вторых данных изображения.
9. Способ по п.7 или 8, в котором ориентирование дополнительно содержит идентификацию множества предварительно определенных точек, относящихся к набору известных калибровочных цветовых образцов во вторых данных изображения, и применение преобразования перспективы ко вторым данным изображения в зависимости от местоположения идентифицированных точек, чтобы устранять искажения изображения набора известных калибровочных цветовых образцов.
10. Способ по п.7, в котором ориентирование дополнительно содержит идентификацию предварительно определенных меток вращательной ориентации, относящихся к набору известных калибровочных цветовых образцов во вторых данных изображения; и вращение вторых данных изображения в зависимости от местоположения идентифицированных меток вращательной ориентации, так что известные калибровочные цветовые образцы помещаются в известное положение во вторых данных изображения.
11. Способ по п.1, в котором определение характеристик цветовой калибровки содержит компенсирование яркостных различий по набору известных калибровочных цветовых образцов.
12. Способ по п.11, в котором компенсирование содержит определение первого набора одной или более функций, имеющих первый набор калибровочных коэффициентов, при этом упомянутая одна или более функций соотносят измеренные цвета известных калибровочных цветовых образцов из вторых данных изображения с известными колориметрическими данными калибровочных цветовых образцов и известным положением каждого известного образца в изображении; и анализ определенных функций, чтобы находить второй набор функций, имеющих второй набор калибровочных коэффициентов, при этом первый и второй наборы функций и калибровочных коэффициентов используются в вычислении колориметрических данных неизвестного цветового образца.
13. Способ по п.12, в котором компенсирование дополнительно содержит, до определения первого набора функций, определение предшествующего набора функций, имеющих предшествующий набор калибровочных коэффициентов, которые соотносят измеренные цвета известных калибровочных цветовых образцов из вторых данных изображения с известными колориметрическими данными калибровочных цветовых образцов без учета положения известных цветовых образцов, при этом предшествующий набор калибровочных коэффициентов используется как часть первого набора калибровочных коэффициентов в определении первого набора одной или более функций.
14. Способ по п.1, в котором характеристики цветовой калибровки определяются с использованием N известных калибровочных цветовых образцов, при этом N меньше, чем полное количество известных калибровочных цветовых образцов по всему цветовому пространству.
15. Способ по п.14, в котором N известных калибровочных цветовых образцов являются теми N образцами, которые являются самыми близкими в цветовом пространстве к оцененному цвету неизвестного цветового образца.
16. Способ по п.15, в котором оцененный цвет получается посредством определения первого набора калибровочных характеристик с использованием всех доступных известных калибровочных цветовых образцов, и вычисления оцененного цвета с использованием первого набора калибровочных характеристик.
17. Способ по п.14, в котором N известных калибровочных цветовых образцов являются теми N образцами, используемыми в ограниченном цветовом пространстве, для которого известно, что его представляют вторые данные изображения.
18. Способ по п.14, в котором N известных калибровочных цветовых образцов являются теми N образцами, которые имеют измеренные цветовые значения из вторых данных изображения, которые являются наиболее подобными измеренному цветовому значению неизвестного образца из первых данных изображения.
19. Способ по любому из пп.14-18, в котором N находится в диапазоне от, по существу, 5 до, по существу, 250, или более предпочтительно от, по существу, 10 до, по существу, 100, или более предпочтительно от, по существу, 20 до, по существу, 85, или более предпочтительно от, по существу, 30 до, по существу, 70, или более предпочтительно от, по существу, 40 до, по существу, 60, или наиболее предпочтительно равно или около 50.
20. Способ по п.1, в котором вычисление содержит:
применение алгоритма кластеризации к пиксельным значениям пикселей, представляющих неизвестный цветовой образец в первом изображении, чтобы определять количество цветов в изображении образца; и
возвращение цвета для каждого идентифицированного кластера.
21. Способ по п.20, в котором пиксельные значения сначала калибруются с использованием характеристик цветовой калибровки.
22. Способ по п.20 или 21, в котором алгоритм кластеризации при использовании работает следующим образом:
i) вычисляют среднее значение пикселей в кластере;
ii) определяют количество пикселей в пределах предварительно определенного порогового расстояния среднего значения;
iii) увеличивают количество кластеров, если определенное количество пикселей меньше, чем предварительно определенная доля количества пикселей в первых данных изображения, относящихся к неизвестному образцу.
23. Способ по п.22, дополнительно содержащий фильтрацию кластеров, чтобы удалять те кластеры из рассмотрения, которые не содержат пороговое количество пикселей в пределах второго порогового расстояния среднего у кластера.
24. Машиночитаемый носитель, хранящий команды, которые при исполнении в компьютерной системе заставляют ее осуществлять способ по любому из пп.1-23.
25. Устройство, содержащее:
по меньшей мере, один процессор; и
по меньшей мере, одно запоминающее устройство, включающее в себя компьютерный программный код, при этом упомянутые, по меньшей мере, одно запоминающее устройство и компьютерный программный код сконфигурированы с возможностью, с упомянутым, по меньшей мере, одним процессором, побуждать устройство выполнять, по меньшей мере, следующее:
1) принимать первые данные изображения, относящиеся к неизвестному цветовому образцу, колориметрические данные для которого должны определяться, и вторые данные изображения, относящиеся к множеству известных калибровочных цветовых образцов, колориметрические данные для которых уже известны;
ii) определять множество характеристик цветовой калибровки, соотносящих цветовые измерения известных калибровочных цветовых образцов из вторых данных изображения с соответственными известными колориметрическими данными калибровочных цветовых образцов;
iii) вычислять колориметрические данные неизвестного цветового образца в зависимости от его цветовых измерений по первым данным изображения и определенным характеристикам цветовой калибровки;
iv) сопоставлять определенные колориметрические данные неизвестного цветового образца с цветовой палитрой цветов краски, чтобы идентифицировать соответствующий цвет краски, и
v) предоставлять информацию, относящуюся к соответствующему цвету краски, пользователю.
26. Устройство по п.25, в котором первые данные изображения и вторые данные изображения принимаются от удаленного пользователя посредством телекоммуникационной сети, и информация, относящаяся к соответствующему цвету краски, предоставляется пользователю посредством телекоммуникационной сети.
27. Устройство по п.26, в котором первые данные изображения и вторые данные изображения принимаются как любое из: i) сообщение электронной почты; ii) сообщение MMS; и/или iii) как данные изображения в Веб-странице; и при этом информация, относящаяся к соответствующему цвету краски, обеспечивается как любое из i) сообщение электронной почты; ii) сообщение MMS; iii) сообщение SMS и/или iv) данные в Веб-странице.
28. Устройство по любому из пп.25-27, в котором первые данные изображения и вторые данные изображения создаются пользователем с использованием устройства захвата изображения;
при этом устройство захвата изображения является предпочтительно любым из: i) цифровой камерой; ii) оснащенным камерой мобильным телефоном; и/или iii) цифровой записывающей видеокамерой.
29. Устройство по п.25, в котором определенные колориметрические данные и/или известные колориметрические данные являются трехкоординатными значениями XYZ.
30. Устройство по п.25, в котором упомянутые, по меньшей мере, одно запоминающее устройство и компьютерный программный код сконфигурированы с возможностью, с упомянутым, по меньшей мере, одним процессором, побуждать устройство дополнительно определять дополнительные цвета для соответствующего цвета, и предоставлять информацию, относящуюся к определенным дополнительным цветам, пользователю.
31. Устройство по п.25, в котором упомянутые, по меньшей мере, одно запоминающее устройство и компьютерный программный код сконфигурированы с возможностью, с упомянутым, по меньшей мере, одним процессором, побуждать устройство дополнительно ориентировать, по меньшей мере, вторые данные изображения в известную ориентацию, чтобы обеспечивать возможность для распознавания известных калибровочных цветовых образцов там.
32. Устройство по п.31, в котором ориентирование содержит выполнение обнаружения границ, чтобы идентифицировать местоположение набора известных калибровочных цветовых образцов во вторых данных изображения.
33. Устройство по п.31 или 32, в котором ориентирование дополнительно содержит идентификацию множества предварительно определенных точек, относящихся к набору известных калибровочных цветовых образцов во вторых данных изображения, и применение преобразования перспективы ко вторым данным изображения в зависимости от местоположения идентифицированных точек, чтобы устранять искажения изображения набора известных калибровочных цветовых образцов.
34. Устройство по п.31, в котором ориентирование дополнительно содержит идентификацию предварительно определенных меток вращательной ориентации, относящихся к набору известных калибровочных цветовых образцов во вторых данных изображения; и вращение вторых данных изображения в зависимости от местоположения идентифицированных меток вращательной ориентации, так что известные калибровочные цветовые образцы помещаются в известном положении во вторых данных изображения.
35. Устройство по п.25, в котором определение характеристик цветовой калибровки содержит компенсирование яркостных различий по набору известных калибровочных цветовых образцов.
36. Устройство по п.35, в котором компенсирование содержит определение первого набора одной или более функций, имеющих первый набор калибровочных коэффициентов упомянутой одной или более функций, соотносящих измеренные цвета известных калибровочных цветовых образцов из вторых данных изображения с известными колориметрическими данными калибровочных цветовых образцов и известным положением каждого известного образца в изображении; и анализ определенных функций, чтобы находить второй набор функций, имеющих второй набор калибровочных коэффициентов, при этом первый и второй наборы функций и калибровочных коэффициентов используются в вычислении колориметрических данных неизвестного цветового образца.
37. Устройство по п.36, в котором компенсирование дополнительно содержит, до определения первого набора функций, определение предшествующего набора функций, имеющих предшествующий набор калибровочных коэффициентов, которые соотносят измеренные цвета известных калибровочных цветовых образцов из вторых данных изображения с известными колориметрическими данными калибровочных цветовых образцов без учета положения известных цветовых образцов, при этом предшествующий набор калибровочных коэффициентов используются как часть первого набора калибровочных коэффициентов в определении первого набора одной или более функций.
38. Устройство по п.25, в котором характеристики цветовой калибровки определяются с использованием N известных калибровочных цветовых образцов, при этом N меньше, чем полное количество известных калибровочных цветовых образцов по полному цветовому пространству.
39. Устройство по п.38, в котором N известных калибровочных цветовых образцов являются теми N образцами, которые являются самыми близкими в цветовом пространстве к оцененному цвету неизвестного цветового образца.
40. Устройство по п.39, в котором оцененный цвет получается посредством определения первого набора калибровочных характеристик с использованием всех доступных известных калибровочных цветовых образцов, и вычисление оцененного цвета с использованием первого набора калибровочных характеристик.
41. Устройство по п.38, в котором N известных калибровочных цветовых образцов являются теми N образцами, используемыми внутри ограниченного цветового пространства, для которого известно, что его представляют вторые данные изображения.
42. Устройство по п.38, в котором N известных калибровочных цветовых образцов являются теми N образцами, которые имеют измеренные цветовые значения из вторых данных изображения, которые являются наиболее подобными измеренному цветовому значению неизвестного образца из первых данных изображения.
43. Устройство по любому из пп.38-42, в котором N находится в диапазоне от, по существу, 5 до, по существу, 250, или более предпочтительно от, по существу, 10 до, по существу, 100, или более предпочтительно от, по существу, 20 до, по существу, 85, или более предпочтительно от, по существу, 30 до, по существу, 70, или более предпочтительно от, по существу, 40 до, по существу, 60, или наиболее предпочтительно равно или около 50.
44. Устройство по п.25, в котором вычисление содержит:
применение алгоритма кластеризации к пиксельным значениям пикселей, представляющих неизвестный цветовой образец в первом изображении, чтобы определять количество цветов в изображении образца; и
возвращение цвета для каждого идентифицированного кластера.
45. Устройство по п.44, в котором пиксельные значения сначала калибруются с использованием характеристик цветовой калибровки.
46. Устройство по п.44 или 45, в котором алгоритм кластеризации при использовании работает следующим образом:
i) вычисляют среднее значение пикселей в кластере;
ii) определяют количество пикселей в пределах предварительно определенного порогового расстояния среднего значения;
iii) увеличивают количество кластеров, если определенное количество пикселей меньше, чем предварительно определенная доля количества пикселей в первых данных изображения, относящихся к неизвестному образцу.
47. Устройство по п.46, дополнительно содержащее фильтрацию кластеров, чтобы удалять те кластеры из рассмотрения, которые не содержат порогового количества пикселей в пределах второго порогового расстояния среднего у кластера.
RU2012134347/08A 2010-01-19 2011-01-17 Способ и система для определения цвета по изображению RU2573255C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
GBGB1000835.7A GB201000835D0 (en) 2010-01-19 2010-01-19 Method and system for determining colour from an image
GB1000835.7 2010-01-19
PCT/EP2011/050532 WO2011089093A2 (en) 2010-01-19 2011-01-17 Method and system for determining colour from an image

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2012134347A true RU2012134347A (ru) 2014-03-20
RU2573255C2 RU2573255C2 (ru) 2016-01-20

Family

ID=42028548

Family Applications (4)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012134347/08A RU2573255C2 (ru) 2010-01-19 2011-01-17 Способ и система для определения цвета по изображению
RU2012134189/07A RU2550150C2 (ru) 2010-01-19 2011-01-17 Способ и система для определения цвета из изображения
RU2012134361/07A RU2567500C2 (ru) 2010-01-19 2011-01-17 Способ и система для определения цвета из изображения
RU2012134363/07A RU2567863C2 (ru) 2010-01-19 2011-01-17 Способ и система для определения цвета из изображения

Family Applications After (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012134189/07A RU2550150C2 (ru) 2010-01-19 2011-01-17 Способ и система для определения цвета из изображения
RU2012134361/07A RU2567500C2 (ru) 2010-01-19 2011-01-17 Способ и система для определения цвета из изображения
RU2012134363/07A RU2567863C2 (ru) 2010-01-19 2011-01-17 Способ и система для определения цвета из изображения

Country Status (13)

Country Link
US (4) US8885934B2 (ru)
EP (4) EP2526682A2 (ru)
CN (4) CN102714688A (ru)
BR (4) BR112012016753A2 (ru)
CA (4) CA2786964A1 (ru)
GB (1) GB201000835D0 (ru)
MY (1) MY162377A (ru)
PL (1) PL2526684T3 (ru)
RU (4) RU2573255C2 (ru)
SG (4) SG182340A1 (ru)
TR (1) TR201910137T4 (ru)
WO (4) WO2011089096A1 (ru)
ZA (2) ZA201205193B (ru)

Families Citing this family (82)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2748670B1 (en) 2011-08-24 2015-11-18 Rockwell Collins, Inc. Wearable data display
US10114838B2 (en) 2012-04-30 2018-10-30 Dolby Laboratories Licensing Corporation Reference card for scene referred metadata capture
FR2990822B1 (fr) * 2012-05-18 2014-05-09 Franck Hennebelle Procede d'etalonnage d'un ecran emissif et d'un capteur electronique d'images en couleur
US9285323B2 (en) 2012-08-08 2016-03-15 Scanadu Incorporated Quantifying color changes of chemical test pads induced concentrations of biological analytes under different lighting conditions
US9528941B2 (en) 2012-08-08 2016-12-27 Scanadu Incorporated Method and apparatus for determining analyte concentration by quantifying and interpreting color information captured in a continuous or periodic manner
EP2883037B1 (en) 2012-08-08 2023-06-07 Healthy.io Ltd. Method and apparatus for performing and quantifying color changes induced by specific concentrations of biological analytes in an automatically calibrated environment
US8915435B2 (en) 2013-01-25 2014-12-23 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Characterization of color charts
US8976252B2 (en) 2013-01-30 2015-03-10 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Acquisition of color calibration charts
US9163991B2 (en) 2013-01-30 2015-10-20 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Color space color value determination from digital image
US8872923B2 (en) 2013-02-20 2014-10-28 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Color calibration chart acquisition
US20140232923A1 (en) * 2013-02-20 2014-08-21 Hewlett-Packard Development Company, Llp Device independent color differences
WO2014178062A2 (en) * 2013-02-25 2014-11-06 Biosense Technologies Private Ltd Method and system for analysing body fluids
US9403189B2 (en) * 2013-04-11 2016-08-02 Thomas John VanGemert Fiberglass gel coat color match and repair system and method utilizing a multi chamber dispenser device
JP6151077B2 (ja) * 2013-04-19 2017-06-21 大和ハウス工業株式会社 外装材の劣化判定方法
US10469807B2 (en) * 2013-09-11 2019-11-05 Color Match, LLC Color measurement and calibration
US9794528B2 (en) * 2013-09-11 2017-10-17 Color Match, LLC Color measurement and calibration
WO2015051408A1 (en) * 2013-10-08 2015-04-16 Paul Peng System, method and apparatus for performing colour matching
US9465995B2 (en) * 2013-10-23 2016-10-11 Gracenote, Inc. Identifying video content via color-based fingerprint matching
JP5922160B2 (ja) * 2014-01-30 2016-05-24 シャープ株式会社 表示較正システム、プログラム、記録媒体
US9183641B2 (en) 2014-02-10 2015-11-10 State Farm Mutual Automobile Insurance Company System and method for automatically identifying and matching a color of a structure's external surface
US10107686B1 (en) * 2014-03-03 2018-10-23 Ayalytical Instruments, Inc. Vision strip analyzer
US11030778B2 (en) * 2014-03-31 2021-06-08 Healthy.Io Ltd. Methods and apparatus for enhancing color vision and quantifying color interpretation
CN104165696A (zh) * 2014-05-28 2014-11-26 昆明理工大学 一种材料表面颜色特征在线自动检测方法
US8908986B1 (en) 2014-07-23 2014-12-09 Teespring, Inc. Systems and methods for selecting ink colors
EP3180596A4 (en) 2014-08-15 2018-09-26 Scanadu Incorporated Precision luxmeter methods for digital cameras to quantify colors in uncontrolled lighting environments
WO2016076165A1 (ja) * 2014-11-14 2016-05-19 コニカミノルタ株式会社 測色装置および測色方法
JP6345612B2 (ja) 2015-02-06 2018-06-20 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント 撮像装置、情報処理システム、マット、および画像生成方法
CN104851115B (zh) * 2015-05-18 2017-09-22 成都平行视野科技有限公司 一种通过函数拟合计算任意图像颜色映射滤镜的方法
CA2986457A1 (en) 2015-05-22 2016-12-01 Ppg Industries Ohio, Inc. Analyzing user behavior at kiosks to identify recommended products
US11238511B2 (en) 2015-05-22 2022-02-01 Ppg Industries Ohio, Inc. Home Décor color matching
US20180156663A1 (en) * 2015-05-22 2018-06-07 Ppg Industries Ohio, Inc. Identifying Home Décor Items and Paint Colors Based on Colors in an Image
GB201516842D0 (en) * 2015-09-23 2015-11-04 Lawn Richard F A device for measuring colour properties
US10354412B2 (en) 2015-11-30 2019-07-16 Detectachem, Inc. Receptacle for detection of targeted substances
WO2017150163A1 (ja) * 2016-03-01 2017-09-08 セイコーエプソン株式会社 色選択用カラーチャート、色選択用カラーチャート生成方法、及び、色選択用カラーチャート生成プログラム
JP6891189B2 (ja) * 2016-03-04 2021-06-18 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー 色差を測定する装置、システム、及び記録媒体
US20170270679A1 (en) * 2016-03-21 2017-09-21 The Dial Corporation Determining a hair color treatment option
DE102016206368A1 (de) 2016-04-15 2017-10-19 Henkel Ag & Co. Kgaa Farbtafelvorrichtung und Verfahren zur Farberkennung
CN114419114B (zh) * 2016-04-20 2025-08-26 徕卡生物系统成像股份有限公司 用于数字病理学色彩校准的系统和方法
JP6701989B2 (ja) * 2016-06-06 2020-05-27 セイコーエプソン株式会社 色選択用カラーチャート生成方法、及び、色選択用カラーチャート生成プログラム
GB201702649D0 (en) * 2017-02-17 2017-04-05 Barco Nv Laser driver
US10552985B2 (en) 2017-06-14 2020-02-04 Behr Process Corporation Systems and methods for determining dominant colors in an image
CN107389194B (zh) * 2017-07-12 2018-10-12 蔚彩信息科技（上海）有限公司 基于色卡的开放光环境下颜色高保真数字成像系统
IT201700096325A1 (it) * 2017-08-25 2019-02-25 Della Toffola Spa Metodo ed impianto di controllo per vinificazione
US10902643B2 (en) * 2017-08-31 2021-01-26 Twine Solutions Ltd. Color detection algorithm
EP3467482B1 (en) 2017-10-03 2023-10-18 Ecolab USA Inc. Methods and system for performance assessment of cleaning operations
USD872072S1 (en) 2017-10-04 2020-01-07 Ecolab Usa Inc. Mounting stand for image capture using a mobile device
EP3477270B1 (en) * 2017-10-25 2021-07-28 Roche Diabetes Care GmbH Methods and devices for performing an analytical measurement based on a color formation reaction
US11062479B2 (en) 2017-12-06 2021-07-13 Axalta Coating Systems Ip Co., Llc Systems and methods for matching color and appearance of target coatings
BR112020015129A2 (pt) * 2018-01-26 2021-01-05 Universitat De Barcelona Correção de cor
US10648862B2 (en) * 2018-04-03 2020-05-12 Microsoft Technology Licensing, Llc Color sensing ambient light sensor calibration
US10267677B1 (en) * 2018-04-03 2019-04-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Calibrated brightness estimation using ambient color sensors
CN110689586B (zh) * 2018-07-08 2022-12-16 清华大学 中医智能舌诊中的舌像识别方法和用于该方法的便携式校正色卡
EP3680634A1 (en) * 2019-01-11 2020-07-15 Covestro Deutschland AG Product color correcting method and product color correcting system
CN110969596A (zh) * 2018-09-29 2020-04-07 科思创德国股份有限公司 产品颜色修正方法及产品颜色修正系统
WO2020064457A1 (en) * 2018-09-29 2020-04-02 Covestro Deutschland Ag Product color correcting method and product color correcting system
JP7387748B2 (ja) * 2019-01-31 2023-11-28 ビーエーエスエフ コーティングス ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング テクスチャ品質の視覚による比較を取り入れた、エフェクト色の配合を見つけ、適合させるための方法および装置
CN110083430B (zh) * 2019-04-30 2022-03-29 成都映潮科技股份有限公司 一种系统主题色更换方法、装置及介质
CN110264564B (zh) * 2019-05-24 2022-12-06 河北科技大学 一种基于色卡映射与直方图映射的影视风格仿真方法
CA3161298A1 (en) 2019-12-03 2021-06-10 Ecolab Usa Inc. Verification of cleaning process efficacy
US12521740B2 (en) 2019-12-23 2026-01-13 Wagner Spray Tech Corporation Portable low-pressure airless sprayer
GB202000458D0 (en) * 2020-01-13 2020-02-26 Intellego Tech Ab Sweden System for quantifying a colour change
CN111324986A (zh) * 2020-02-17 2020-06-23 北京印刷学院 优化色样集获取方法及装置，色域指数获取方法及装置
BR112022019424B1 (pt) 2020-04-16 2024-01-09 Akzo Nobel Coatings International B.V MÉTODO IMPLEMENTADO POR COMPUTADOR PARA DETERMINAR UM NÚMERO PREDETERMINADO, k, DE CORES REPRESENTATIVAS DE PELO MENOS UMA IMAGEM COLORIDA DIGITAL, MÉTODO IMPLEMENTADO POR COMPUTADOR PARA DETERMINAR CORES DE TINTA E SISTEMA PARA DETERMINAR UM NÚMERO PREDETERMINADO DE k CORES REPRESENTATIVAS A PARTIR DE PELO MENOS UMA IMAGEM COLORIDA DIGITAL
CN111426386B (zh) * 2020-04-26 2021-03-30 杭州小肤科技有限公司 一种结合二维码比色卡的比色方法、设备及介质
JP7741821B2 (ja) 2020-05-29 2025-09-18 エコラボ ユーエスエー インコーポレイティド 短縮されたサイクル時間を使用する自動洗浄機処理
CA3179621A1 (en) 2020-06-09 2021-12-16 F. Hoffmann-La Roche Ag Method of determining the concentration of an analyte in a sample of a bodily fluid, mobile device, kit, comuter program and computer-readable storage medium
JP6981561B1 (ja) * 2020-06-17 2021-12-15 Dic株式会社 カラーチャート
HUE061534T2 (hu) * 2020-08-11 2023-07-28 Hoffmann La Roche Tesztcsíkrögzítõ eszköz analit optikai mérésére
CN112037293A (zh) * 2020-09-09 2020-12-04 三棵树涂料股份有限公司 一种涂料样板色彩分析的方法及装置
WO2022066211A1 (en) 2020-09-25 2022-03-31 Ecolab Usa Inc. Machine learning classification or scoring of cleaning outcomes in cleaning machines
EP4221555A1 (en) 2020-10-02 2023-08-09 Ecolab USA Inc. Monitoring and control of thermal sanitization in automated cleaning machines
CN113057583A (zh) * 2021-03-09 2021-07-02 上海中医药大学 舌象图像颜色校正方法
CN115908596B (zh) * 2021-08-20 2023-11-24 荣耀终端有限公司 一种图像处理方法及电子设备
CN116533647B (zh) * 2022-01-25 2025-07-18 深圳市汉森软件股份有限公司 图像颜色校准方法、装置、设备及存储介质
CN114235153B (zh) 2022-02-24 2022-05-13 武汉纺织大学 一种基于数码相机的织物颜色数字化测量方法
CN114612586B (zh) * 2022-05-10 2022-08-05 杭州比智科技有限公司 一种基于数据可视化场景下的颜色分等级渲染方法及系统
JPWO2023234248A1 (ru) * 2022-05-31 2023-12-07
JPWO2023234247A1 (ru) * 2022-05-31 2023-12-07
JPWO2023234148A1 (ru) * 2022-06-03 2023-12-07
WO2025102124A1 (en) * 2023-11-17 2025-05-22 Your Season Pty Ltd Method and system of colour matching
CN117347598A (zh) * 2023-12-06 2024-01-05 徐州鸿丰高分子材料有限公司 一种基于物联网的水性涂料生产检测分析系统
CN118674614B (zh) * 2024-06-24 2025-03-11 武汉纺织大学 一种基于自然场景图像的调色板生成方法及系统

Family Cites Families (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0144461B1 (de) * 1983-12-14 1987-05-20 DR.-ING. RUDOLF HELL GmbH Verfahren und Schaltungsanordnung zum Erkennen von Farbtönen und Farben
US5150199A (en) 1990-01-02 1992-09-22 Megatronics, Inc. Method for correlating color measuring scales
US5956044A (en) * 1993-05-07 1999-09-21 Eastman Kodak Company Imaging device to media compatibility and color appearance matching with flare, luminance, and white point comparison
US5793884A (en) * 1995-12-19 1998-08-11 Hewlett-Packard Company Spectral based color image editing
JP3943167B2 (ja) * 1996-09-10 2007-07-11 富士フイルム株式会社 色変換方法
US6271920B1 (en) * 1997-12-19 2001-08-07 Chromatics Color Sciences International, Inc. Methods and apparatus for color calibration and verification
US6404517B1 (en) * 1998-03-31 2002-06-11 Seiko Epson Corporation Color-patch sheet registration
EP1218706A1 (en) 1999-10-05 2002-07-03 Akzo Nobel N.V. Methods for colour matching by means of an electronic imaging device
US6594383B1 (en) 1999-11-16 2003-07-15 International Business Machines Corporation Method and apparatus for indexing and retrieving images from an images database based on a color query
AUPQ684100A0 (en) * 2000-04-10 2000-05-11 Rising Sun Pictures Pty Ltd System and means for matching colour on an output path to a viewing path
US6628829B1 (en) 2000-08-08 2003-09-30 Richard Jeffrey Chasen Method and system for matching a surface color
GB2408662B (en) 2000-10-03 2005-07-27 Colour Comm Ltd Colour system
US7227673B2 (en) * 2001-01-23 2007-06-05 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Color measurement with distributed sensors in a color hard copy apparatus
JP2002226735A (ja) 2001-02-02 2002-08-14 Nippon Paint Co Ltd 塗料液のコンピュータ調色方法とこの方法を用いた塗料の製造方法
US7209147B2 (en) 2001-03-15 2007-04-24 Kodak Polychrome Graphics Co. Ltd. Correction techniques for soft proofing
US6751348B2 (en) * 2001-03-29 2004-06-15 Fotonation Holdings, Llc Automated detection of pornographic images
WO2003029811A1 (en) 2001-10-04 2003-04-10 Digieye Plc. Assessing colour fastiness
US6844881B1 (en) * 2002-03-29 2005-01-18 Apple Computer, Inc. Method and apparatus for improved color correction
GB0219346D0 (en) 2002-08-19 2002-09-25 Ici Plc A method for obtaining an approximate standard colour definition for a sample colour
AU2002341464A1 (en) 2002-09-17 2004-04-08 Qp Card Method and arrangement for colour correction of digital images
WO2004056135A1 (en) * 2002-12-13 2004-07-01 Color Savvy Systems Limited Method for using an electronic imaging device to measure color
GB0326207D0 (en) 2003-04-30 2003-12-17 Ici Plc A method for imparting expected colour to a surface of large area
JP2007505202A (ja) * 2003-05-07 2007-03-08 イー・アイ・デュポン・ドウ・ヌムール・アンド・カンパニー 色合わせされた塗料の製造方法およびそれに使用される装置
US7193632B2 (en) * 2003-11-06 2007-03-20 Behr Process Corporation Distributed color coordination system
JP2005210370A (ja) 2004-01-22 2005-08-04 Konica Minolta Photo Imaging Inc 画像処理装置、撮影装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
US20050196039A1 (en) 2004-03-02 2005-09-08 Wolfgang Bengel Method for color determination using a digital camera
JP4285290B2 (ja) 2004-03-22 2009-06-24 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
FI20040834A0 (fi) * 2004-06-17 2004-06-17 Petri Piirainen Menetelmä kameran ja/tai näyttölaitteen värikalibroimiseksi
US20060139665A1 (en) * 2004-12-27 2006-06-29 Lexmark International, Inc. System and method for printing color samples to match a target color
US7953274B2 (en) 2005-03-18 2011-05-31 Valspar Sourcing, Inc. Digital method for matching stains
US20070058858A1 (en) 2005-09-09 2007-03-15 Michael Harville Method and system for recommending a product based upon skin color estimated from an image
US7522768B2 (en) * 2005-09-09 2009-04-21 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Capture and systematic use of expert color analysis
US8743137B2 (en) * 2006-04-10 2014-06-03 Edgenet, Inc. Method for electronic color matching
RU2327120C2 (ru) * 2006-06-27 2008-06-20 Общество с ограниченной ответственностью "Центр шпалерного ткачества "Мильфлер" ООО "Центр шпалерного ткачества "Мильфлер" Способ подбора цвета посредством анализа электронного изображения
JP4663013B2 (ja) * 2006-06-29 2011-03-30 富士通株式会社 色類別方法、色認識方法及び色認識装置
WO2008108763A1 (en) * 2007-03-08 2008-09-12 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and system for skin color estimation from an image
RU2505867C2 (ru) 2007-07-11 2014-01-27 Биньямин Мооре & Ко Система выбора цвета
JP5887998B2 (ja) 2011-03-17 2016-03-16 株式会社リコー 測色装置、記録装置、測色方法及びプログラム
JP5834938B2 (ja) * 2012-01-17 2015-12-24 株式会社リコー 分光特性取得装置、画像評価装置、画像形成装置及び分光特性取得方法

Also Published As

Publication number Publication date
ZA201205193B (en) 2013-03-27
CA2786960A1 (en) 2011-07-28
CN103119923B (zh) 2015-10-14
PL2526684T3 (pl) 2019-09-30
US20120288195A1 (en) 2012-11-15
GB201000835D0 (en) 2010-03-03
SG182340A1 (en) 2012-08-30
RU2012134363A (ru) 2014-02-27
RU2567500C2 (ru) 2015-11-10
CN102714687A (zh) 2012-10-03
SG182368A1 (en) 2012-08-30
BR112012016753A2 (pt) 2019-09-24
SG182342A1 (en) 2012-08-30
WO2011089094A1 (en) 2011-07-28
WO2011089095A1 (en) 2011-07-28
CN102714687B (zh) 2016-05-04
EP2526684B1 (en) 2019-04-10
BR112012017253B1 (pt) 2022-02-15
CA2786964A1 (en) 2011-07-28
CA2786966A1 (en) 2011-07-28
EP2526685A1 (en) 2012-11-28
EP2526683B1 (en) 2016-01-13
BR112012016626A2 (pt) 2016-04-19
BR112012016626B1 (pt) 2022-02-08
CN103119923A (zh) 2013-05-22
CA2786955A1 (en) 2011-07-28
EP2526682A2 (en) 2012-11-28
CN102714689A (zh) 2012-10-03
WO2011089093A2 (en) 2011-07-28
RU2550150C2 (ru) 2015-05-10
CN102714689B (zh) 2016-01-20
BR112012017252A2 (pt) 2017-12-19
RU2567863C2 (ru) 2015-11-10
SG182369A1 (en) 2012-08-30
BR112012017253A2 (pt) 2017-12-19
US20130148885A1 (en) 2013-06-13
EP2526683A1 (en) 2012-11-28
US8885934B2 (en) 2014-11-11
US20130136349A1 (en) 2013-05-30
RU2573255C2 (ru) 2016-01-20
MY162377A (en) 2017-06-15
WO2011089096A1 (en) 2011-07-28
US20120294517A1 (en) 2012-11-22
WO2011089093A3 (en) 2015-06-25
CN102714688A (zh) 2012-10-03
RU2012134361A (ru) 2014-02-27
ZA201205340B (en) 2013-03-27
TR201910137T4 (tr) 2019-07-22
EP2526684A1 (en) 2012-11-28
CA2786955C (en) 2017-11-28
RU2012134189A (ru) 2014-02-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2012134347A (ru) Способ и система для определения цвета по изображению
KR101903626B1 (ko) 로우 이미지 데이터의 색도 측정을 이용한 자동 화이트 밸런싱
CN103503027B (zh) 摄像装置所用的颜色校准方法
CN101950418B (zh) 一种图像质量评价方法和装置
US10660562B2 (en) System and method for measuring hair diameter
CN105279751B (zh) 一种为图片进行处理的方法和装置
CN102509099A (zh) 一种图像显著区域检测方法
CN107464233B (zh) 基于Lab颜色模式的复合绝缘子的图像检测方法及系统
CN110475124A (zh) 视频卡顿检测方法及装置
WO2017125092A1 (zh) 号码标记方法和系统
CN105872399A (zh) 逆光检测方法和逆光检测系统
TW201719146A (zh) 作物之生理表徵檢測方法、可攜式檢測裝置與檢測系統
CN115512136A (zh) 试纸色差识别方法和装置、电子设备及存储介质
CN103903002A (zh) 环境亮度检测方法和系统
WO2011163378A1 (en) Identifying and redressing shadows in connection with digital watermarking and fingerprinting; and dynamic signal detection adapted based on lighting information
CN118261885A (zh) 一种图像清晰度识别方法、智能终端及存储介质
CN110334583A (zh) 一种小区域土壤植被覆盖率测量方法、装置及电子设备
KR102573520B1 (ko) 이미지 분석 기반의 균 계수 장치 및 방법
CN111062926A (zh) 一种视频数据处理方法、装置及存储介质
CN108810397B (zh) 一种图像色偏校正方法及终端设备
CN113766203B (zh) 一种图像白平衡处理方法
CN119152525B (zh) 一种基于ai视觉的透明瓶体曲面印刷图形文字检测系统
Minervini et al. Application-aware image compression for low cost and distributed plant phenotyping
WO2021189460A1 (zh) 图像处理方法、装置及可移动平台
CN115471426A (zh) 颜色校正方法、装置及电子设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20170118