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本发明公开了一种颜色分类方法、装置及存储介质，属于图像处理技术领域。所述方法包括：根据初始图像中的每个像素点的R像素值、G像素值和B像素值，确定色域坐标系中的多个色域点，根据多个色域点中每个色域点的色温通过聚类算法对多个色域点进行分类，得到N个色域点集合。每个色域点集合包括一个中心色域点，按照N个中心域点的色温从大到小的顺序对N个色域点集合进行排序之后，可以根据任意相邻的两个色域点集合之间的界限值确定初始图像中存在的颜色类别，以便于后续可以根据确定出的颜色类别对初始图像进行处理。

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于图像识别的有色丝染色方法，本方法可以集成为生产领域的人工智能系统，可以作为一种人工智能优化操作系统、人工智能中间件等，可以用于计算机视觉软件的开发。包括：获取染色后有色丝以及染色效果最优有色丝的RGB图像，还有染液染色前后的RGB图像，对图像进行预处理，并利用灰度共生矩阵对预处理后的图像进行分析获得不同浴比对应的染色均匀程度和染液利用率；根据不同浴比对应的染色均匀程度和染液利用率获得不同浴比对应的染色评价值，且最大染色评价值对应的浴比为最优浴比。本发明获得了染色时的最优浴比，能够在染色时获得色彩均匀且符合生产要求的产品，同时也能够避免染液的浪费，降低成本。

本发明公开了一种基于交替图像注意力机制的油罐商标颜色纯正检测方法，涉及图像检测领域，旨在解决现有技术中准确率低的问题，采用的技术方案是，包括先采集正常颜色图像，再得到异常颜色商标图像；建立ViT网络模型；处理图像并构建数据集；通过ViT网络模型对油罐商标图像进行训练，并进行实际测试后投入使用、及时更新；本技术方案的网络模型可以随时更新不会打断流水线的生产，也无需大量的人工标记训练数据，降低了网络的搭建成本；提出的融合了局部‑全局注意力相互交替模块提高了准确率，降低了计算量以及复杂度，加强了对于背景颜色的抗干扰性，能够在工业生产环境中取得较好的结果。

本发明公开了一种抗噪声的局部彩色纹理特征提取方法，具体步骤是：首先将尺寸为M×N的彩色纹理图像根据R‑G‑B三个颜色通道按照特定方法生成第四个颜色向量通道C并排列放置成尺寸为M×N×4的立方体；然后在4个颜色通道上面分别提取局部分组序模式特征；其次在4个颜色通道上以跨通道的方式提取纵向差值二值模式特征；接着采用不同尺度提取上述特征归一化并级联，构建联合向量H；最后采用卡方距离和最近邻分类器进行分类，获取分类结果。本发明计算简单，能够提取纹理图像中的颜色信息以及色彩通道间的关联性信息，并且对于噪声具有鲁棒性。

本发明公开一种基于直方图的高精度色偏图像识别方法，属于图像智能处理技术领域，提出以下方案：基于直方图的高精度色偏图像识别方法，包括：获取任一实物图像，生成实物图像对应的直方图；将生成的直方图输入二分类器进行分析；根据二分类器的分析，判断实物图像是否具有色偏，当实物图像为色偏图像，则通过白平衡算法处理后输出，当实物图像为正常图像，则直接输出。本发明方案提升了色偏图像识别的精确性。

本发明公开了一种基于稀疏卷积核的果实分割方法，该方法通过分析果实图像内主要物体在不同颜色因子下的区分度，选择合适的颜色通道对图像进行重构，然后提出了一种元素间彼此间隔、互不相邻的稀疏卷积核构造方式并采用线性分类器确定稀疏卷积核内元素，最后采用稀疏卷积核对重构图像进行卷积运算，从而实现果实的分割。

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能与高光谱成像的红枣品种鉴别方法，包括：获取待鉴别品种红枣灰度图像的第一候选窗口；获取待鉴别品种红枣灰度图像的第二候选窗口；重复上述步骤获取标准品种红枣灰度图像的第二候选窗口；获取每个待鉴别品种红枣灰度图像第二候选窗口的最优匹配的标准品种红枣灰度图像第二候选窗口；通过获取每个待鉴别品种红枣的灰度图像第二候选窗口及其最优匹配的标准品种红枣灰度图像第二候选窗口的平均光谱序列，得到待鉴别品种红枣与每种标准品种红枣灰度图像的平均相似度，完成对待鉴别红枣的品种鉴别。通过上述方法可提高对干制红枣品种的鉴别精度。

本发明涉及一种基于自适应特征融合的长时相关滤波目标跟踪方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：在目标的位置预测阶段，分别提取每一帧图像的HOG特征和颜色直方图特征，利用核相关滤波器和颜色直方图模型分别得到每种特征的响应图，并对每种特征响应图的峰值进行归一化以此来动态调整不同特征的权重，实现了特征的自适应融合，并根据融合后的特征响应图估计出跟踪目标位置；同时设置两个置信度检测指标、并额外训练一个检测滤波器和SVM分类器，分别用来检测当前跟踪目标是否可靠即目标是否丢失和对丢失目标位置的重新定位，以此实现对目标长时间的跟踪。