kleurherkenning

Kleurherkenning is het proces waarbij systemen kleuren in digitale beelden identificeren, classificeren en gebruiken om objecten of regio's op basis van kleur te onderscheiden. Het vormt een subset van beeldverwerking en computer vision, waarbij kleurinformatie wordt gebruikt om segmentatie, herkenning of classificatie uit te voeren.

In de basis wordt een beeld vastgelegd met een sensor die vaak RGB-waarden oplevert. Voor robuuste herkenning worden kleurruimtes zoals HSV of CIELAB gebruikt, omdat zij kleurperceptie onder verschillende verlichtingsomstandigheden beter modelleren. Een belangrijke stap is kleurkalibratie, waaronder witbalans, gamma-correctie en het gebruik van referenties zoals een kleurkaart om consistente kleurweergave te waarborgen.

Technieken variëren van eenvoudige drempel- en maskertechnieken in een gekozen kleurruimte tot gevorderde methoden zoals clustering (bijv. k-means), histogramgebaseerde segmentatie en machine learning. Die laatste kan supervised leren voor kleur- of objectclassificatie of zelfs diepe neurale netwerken voor complexe kleurpatronen en textuurpatronen combineren. Het gebruik van bibliotheken zoals OpenCV is gangbaar.

Toepassingen bevinden zich in industriële kwaliteitscontrole, sortering en robotica, maar ook in agrarische monitoring en medische beeldvorming. Belangrijke uitdagingen zijn variabele belichting, schaduw en reflecties, metamerisme (zelfde kleur onder verschillende licht) en de afhankelijkheid van camera’s en calibratie.