是一篇关于基于色差均值的快速车窗定位算法的论文，需要的下起了！

主色 使用CIE LAB颜色空间和k-均值聚类算法查找图像的主色。 算法 色彩空间 RGB色彩空间没有考虑到人类的感知，因此使用CIELAB色彩空间代替，该色彩空间旨在逼近人类视觉 。 从RGB转换 从RGB值到LAB值的转换需要首先将RGB值转换为sRGB类的绝对颜色空间。 在iOS上，此转换不是必需的，因为sRGB是本机设备的色彩空间 。 在OS X上，可以使用进行转换。 一旦将颜色转换为sRGB，便会先将其转换为线性sRGB值，然后再转换为CIE XYZ值 。 最后，使用D65标准光源

基于扩展小波树理论和多任务贝叶斯模型, 提出了彩色图像自适应压缩采样方法。根据扩展小波树结构中父子系数和兄弟系数的关系, 对彩色图像中红、绿、蓝三通道图像分别进行了自适应压缩采样。利用彩色图像三通道间的相关性和多任务贝叶斯模型, 分别处理了采样得到的三通道高频小波系数, 并重构融合得到彩色图像。研究结果表明, 当采样次数为600、采样率为14.6%时, 利用所提方法得到的彩色重构图像的峰值信噪比均大于27 dB, 色差均值最小, 色差值也趋于稳定, 图像色调保持着较好的一致性和稳定性。

Practical_Img_Proc 我参加大学课程（实践中的图像处理）的一小部分-非常适合作为OpenCV入门 :lab_coat: 实验室： 1.简介 什么是图像处理？ C vs C ++（ ） OpenCV入门 加载并显示图像 Mat类（图片） 如何访问图像的像素？ （img.at （）模板函数） 2.颜色模型 使用RGB颜色模型按范围选择像素 使用HSV颜色模型按范围选择像素 使用Lab色彩空间测量图像的色差 3.图像增强 直方图转换： 对比拉伸 直方图均衡 直方图均衡彩色图