基于判别学习的刀片分割色彩空间

次优的颜色表示常常阻碍准确的图像分割，而许多现代算法却忽视了这一关键的预处理步骤。本文提出一种新型的多维非线性判别分析算法，称为Colorspace Discriminant Analysis（CSDA），用于提高分割效果。该方法将线性判别分析扩展到深度学习领域，通过最大化多维签名类间可分离性并最小化类内变异性来定制颜色表示，同时引入广义判别损失。为确保训练的稳定性，我们引入了三种备选损失函数，使颜色空间和分割过程能够端到端优化。在风力发电机刀片数据上的实验表明，该方法显著提升了分割准确性，强调了针对特定领域的分割中定制化预处理的重要性。