A method for the automatic detection of colorimetry of CMYK image files
includes the calculation of differentiation metrics based on colorant
relationships, saturation, and luminance. Summary statistics, such as the
means and standard deviations of the differentiation metrics are used to
describe a set of known image colorimetry classes. At least one
classifying algorithm is used to assign a known colorimetry class to an
image of unknown colorimetry. Preferably at least one of the classifying
algorithms is a Bayesian Quadratic Classifier algorithm. Mahanalobis
distances are used to find the most appropriate colorimetry class to
assign to an image. A color image processor operative to automatically
detect image colorimetry comprises a training image analyzer, a
colorimetry detector and a class associator.
Une méthode pour la détection automatique de la colorimétrie des dossiers d'image de CMYK inclut le calcul de la métrique de différentiation basée sur des rapports, la saturation, et la luminance de colorant. Des statistiques sommaires, telles que les moyens et les écarts type de la métrique de différentiation sont employées pour décrire un ensemble de cours connus de colorimétrie d'image. Au moins un algorithme classifiant est employé pour assigner un cours connu de colorimétrie à une image de la colorimétrie inconnue. De préférence au moins un des algorithmes classifiants est un algorithme quadratique bayésien de classificateur. Des distances de Mahanalobis sont employées pour trouver le cours le plus approprié de colorimétrie pour assigner à une image. Un employé de processeur d'image de couleur pour détecter automatiquement la colorimétrie d'image comporte un analyseur d'image de formation, un détecteur de colorimétrie et un associator de classe.
