CN103679658B - 一种根据主色调智能脱色的图像处理方法 - Google Patents
一种根据主色调智能脱色的图像处理方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种根据主色调智能脱色的图像处理方法，其在接收的原始图像中选择特定区域作为主色调，然后将原始图像及主色调区域进行色彩空间的转换得到转换图像，并对所述转换图像的对应像素点的色调与主色调的色调进行阈值计算得到对应像素点的透明度值，最后根据所述对应像素点的透明度值对原始图像对应像素点的颜色值与原始图像灰度化后的灰度图像的颜色值进行混合计算得到结果图像，从而实现图像的智能脱色，无需通过人工方式对图像的局部色彩进行脱色处理，为用户节省大量时间并且操作方便。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像处理方法，特别是根据主色调智能脱色的图像处理方法。
背景技术
图像脱色即将图像的颜色进行灰度化处理得到的图像；而使图像脱色，目前的做法是：我们将图像导入图像处理软件后对图像进行局部彩色的处理才能达到我们想要的效果，这个需要我们花时间与精力去涂抹想要保留的颜色效果。
发明内容
本发明为解决上述问题，提供了一种根据主色调智能脱色的新的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
10.接收原始图像；
20.选择原始图像中的特定区域作为主色调；
30.将原始图像及主色调区域进行色彩空间的转换得到转换图像；
40.对所述转换图像的对应像素点的色调与主色调的色调进行阈值计算得到对应像素点的透明度值；
50.根据所述对应像素点的透明度值对原始图像对应像素点的颜色值与原始图像灰度化后的灰度图像的对应像素点的颜色值进行混合计算得到结果图像；
其中，所述步骤40中计算对应像素点的透明度值的方法如下：
41：计算转换图像中对应像素点的色调与主色调的色调的差值，公式为：
Vh＝Hue-standHue；
其中，Vh为色调差值；Hue为对应像素点的色调值；standHue为主色调的色调值；
42：判断Vh是否大于0.5；如果大于0.5的话，则Vh＝Vh-1.0；如果Vh小于-0.5的话，则Vh＝Vh+1.0；
43：对Vh进行取绝对值，得到Vh2；
44：对Vh2进行阈值VThreshold计算，其计算方法为：
如果Vh2大于阈值VThreshold的话，则透明度alpha为1.0；
否则透明度alpha＝Vh2/VThreshold；
其中，阈值VThreshold的范围从0.1到0.5之间。
作为一种较佳实施例，所述步骤20中选择原始图像中的特定区域作为主色调，主要是以选择的点为中心，设定N*N大小的矩形为色调区域，获取色调区域的所有颜色的值，并将其进行均值计算得到主色调的颜色值。
作为一种较佳实施例，所述的均值计算方法为：统计色调区域里红色通道、绿色通道、蓝色通道的颜色和，将该颜色和除以颜色总数N*N，得到红色通道、绿色通道、蓝色通道的平均颜色，该平均颜色即为主色调；其中N的范围为2至40。
作为一种较佳实施例，所述步骤30中进行色彩空间的转换，主要是将RGB色彩空间转换为HSL色彩空间。
作为一种较佳实施例，所述将RGB色彩空间转换为HSL色彩空间的步骤包括：
31：把RGB值归一化，转换为[0.0，1.0]中数值；
32：找出R,G和B中的最大值maxcolor与最小值mincolor；
33：计算亮度L：L＝(maxcolor+mincolor)/2；
34：如果最大值和最小值的颜色值相同，即表示灰色，那么S定义为0，而H未定义并在程序中通常写成0；
35：如果最大值和最小值的颜色值不同，根据亮度L计算饱和度S：
如果L<0.5；则S＝(maxcolor-mincolor)/(maxcolor+mincolor)；
如果L>＝0.5；则S＝(maxcolor-mincolor)/(2.0-maxcolor-mincolor)；
36:计算色调H：
如果R＝maxcolor,H＝(G-B)/(maxcolor-mincolor)；
如果G＝maxcolor,H＝2.0+(B-R)/(maxcolor-mincolor)；
如果B＝maxcolor,H＝4.0+(R-G)/(maxcolor-mincolor)；
H＝H*60.0,如果H为负值，则加360。
作为一种较佳实施例，所述步骤50中根据所述透明度值对原始图像对应像素点的颜色值与原始图像灰度化后的灰度图像的对应像素点的颜色值进行混合计算得到结果图像，其中：
灰度化的公式为：
GRAY＝(RED*306+GREEN*601+BLUE*117+512)/1024；
或
GRAY＝0.299*RED+0.587*GREEN+0.114*BLUE；
其中，GRAY为灰度图像的当前像素点的灰度值；RED、GREEN、BLUE分别为原始图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值；
混合计算的公式为：
mixColor＝grayColor*(1.0-alpha)+alpha*oralColor；
其中，mixColor为结果图像的像素点上的颜色值；grayColor为灰度图像的像素点上的颜色值；oralColor为原始图像的像素点上的颜色值，alpha为透明度值。
本发明的有益效果是：
本发明所述的一种根据主色调智能脱色的图像处理方法，其在接收的原始图像中选择特定区域作为主色调，然后将原始图像及主色调区域进行色彩空间的转换得到转换图像，并对所述转换图像的对应像素点的色调与主色调的色调进行阈值计算得到对应像素点透明度值，最后根据所述对应像素点的透明度值对原始图像对应像素点的颜色值与原始图像灰度化后的灰度图像的颜色值进行混合计算得到结果图像，从而实现图像的智能脱色，无需通过人工方式对图像的局部色彩进行脱色处理，为用户节省大量时间并且操作方便。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明一种根据主色调智能脱色的图像处理方法的流程简图；
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明的一种根据主色调智能脱色的图像处理方法，包括以下步骤：
10.接收原始图像；
20.选择原始图像中的特定区域作为主色调；
30.将原始图像及主色调区域进行色彩空间的转换得到转换图像；
40.对所述转换图像的对应像素点的色调与主色调的色调进行阈值计算得到对应像素点的透明度值；
50.根据所述对应像素点的透明度值对原始图像对应像素点的颜色值与原始图像灰度化后的灰度图像的对应像素点的颜色值进行混合计算得到结果图像。
其中，所述原始图像的格式可以是jpeg格式、png格式、jpg格式、bmp格式或wbmp格式等；或者所述原始图像为视频文件中截取的单帧图像，该视频文件的格式为avi格式、mov格式、rvmb格式或rm格式等。
所述步骤20中选择原始图像中的特定区域作为主色调，主要是以选择的点为中心，设定N*N大小的矩形为色调区域，获取色调区域的所有颜色的值，并将其进行均值计算得到主色调的颜色值；所述的均值计算方法为：统计色调区域里红色通道、绿色通道、蓝色通道的颜色和，将该颜色和除以颜色总数N*N，得到红色通道、绿色通道、蓝色通道的平均颜色，该平均颜色即为主色调；其中N的范围为2至40，优选为20。
所述步骤30中进行色彩空间的转换，主要是将RGB色彩空间转换为HSL色彩空间；HSL色彩空间是工业界的一种颜色标准，是通过对色调(H)、饱和度(S)、亮度(L)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，HSL即是代表色调，饱和度，亮度三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。
所述将RGB色彩空间转换为HSL色彩空间的步骤包括：
31：把RGB值归一化，转换为[0.0，1.0]中数值；
32：找出R,G和B中的最大值maxcolor与最小值mincolor；
33：计算亮度L：L＝(maxcolor+mincolor)/2；
34：如果最大值和最小值的颜色值相同，即表示灰色，那么S定义为0，而H未定义并在程序中通常写成0；
35：如果最大值和最小值的颜色值不同，根据亮度L计算饱和度S：
如果L<0.5；则S＝(maxcolor-mincolor)/(maxcolor+mincolor)；
如果L>＝0.5；则S＝(maxcolor-mincolor)/(2.0-maxcolor-mincolor)；
36:计算色调H：
如果R＝maxcolor,H＝(G-B)/(maxcolor-mincolor)；
如果G＝maxcolor,H＝2.0+(B-R)/(maxcolor-mincolor)；
如果B＝maxcolor,H＝4.0+(R-G)/(maxcolor-mincolor)；
H＝H*60.0,如果H为负值，则加360。
上述步骤33中可以看出，亮度仅与图像的最多颜色成分和最少的颜色成分的总量有关：亮度越小，图像越趋于黑色；亮度越高图像越趋于明亮的白色；
上述步骤35中可以看出，饱和度与图像的最多颜色成分和最少的颜色成分的差量有关。饱和度越小，图像越趋于灰度图像；饱和度越大，图像越鲜艳，给人的感觉是彩色的，而不是黑白灰的图像；
上述步骤36中的色调决定了人对图像的不同的颜色感受，从上述步骤36的计算看，H分成0～6区域；RGB颜色空间是一个立方体，而HSL颜色空间是两个六角形锥体，其中的L是RGB立方体的主对角线；因此，RGB立方体的顶点：红、黄、绿、青、蓝和品红就成为HSL六角形的顶点，而数值0～6就告诉我们H在哪个部分。
本实施例中，所述步骤40中计算透明度值的方法如下：
41：计算转换图像中对应像素点的色调与主色调的色调的差值，公式为：
Vh＝Hue-standHue；
其中，Vh为色调差值；Hue为对应像素点的色调值；standHue为主色调的色调值；
42：判断Vh是否大于0.5；如果大于0.5的话，则Vh＝Vh-1.0；如果Vh小于-0.5的话，则Vh＝Vh+1.0；
43：对Vh进行取绝对值，得到Vh2；
44：对Vh2进行阈值VThreshold计算，其计算方法为：
如果Vh2大于阈值VThreshold的话，则透明度alpha为1.0；
否则透明度alpha＝Vh2/VThreshold；
其中，阈值的范围从0.1到0.5之间，优选为0.12。
所述步骤50中根据所述透明度值对原始图像对应像素点的颜色值与原始图像灰度化后的灰度图像的对应像素点的颜色值进行混合计算得到结果图像，其中：
灰度化的公式为：
GRAY＝(RED*306+GREEN*601+BLUE*117+512)/1024；
或
GRAY＝0.299*RED+0.587*GREEN+0.114*BLUE；
其中，GRAY为灰度图像的当前像素点的灰度值；RED、GREEN、BLUE分别为原始图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值；
混合计算的公式为：
mixColor＝grayColor*(1.0-alpha)+alpha*oralColor；
其中，mixColor为结果图像的像素点上的颜色值；grayColor为灰度图像的像素点上的颜色值；oralColor为原始图像的像素点上的颜色值，alpha为透明度值。
上述说明示出并描述了本发明的优选实施例，如前，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (6)
1.一种根据主色调智能脱色的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
10.接收原始图像；
20.选择原始图像中的特定区域作为主色调；
30.将原始图像及主色调区域进行色彩空间的转换得到转换图像；
40.对所述转换图像的对应像素点的色调与主色调的色调进行阈值计算得到对应像素点的透明度值；
50.根据所述对应像素点的透明度值对原始图像对应像素点的颜色值与原始图像灰度化后的灰度图像的对应像素点的颜色值进行混合计算得到结果图像；
其中，所述步骤40中计算对应像素点的透明度值的方法如下：
41：计算转换图像中对应像素点的色调与主色调的色调的差值，公式为：
Vh＝Hue-standHue；
其中，Vh为色调差值；Hue为对应像素点的色调值；standHue为主色调的色调值；
42：判断Vh是否大于0.5；如果大于0.5的话，则Vh＝Vh-1.0；如果Vh小于-0.5的话，则Vh＝Vh+1.0；
43：对Vh进行取绝对值，得到Vh2；
44：对Vh2进行阈值VThreshold计算，其计算方法为：
如果Vh2大于阈值VThreshold的话，则透明度alpha为1.0；
否则透明度alpha＝Vh2/VThreshold；
其中，阈值VThreshold的范围从0.1到0.5之间。
2.根据权利要求1所述的一种根据主色调智能脱色的图像处理方法，其特征在于：所述步骤20中选择原始图像中的特定区域作为主色调，主要是以选择的点为中心，设定N*N大小的矩形为主色调区域，获取主色调区域的所有像素点的颜色值，并将其进行均值计算得到主色调的平均颜色值。
3.根据权利要求2所述的一种根据主色调智能脱色的图像处理方法，其特征在于：所述的均值计算方法为：统计色调区域里红色通道、绿色通道、蓝色通道各自的颜色和，将该各自的颜色和除以颜色总数N*N，得到红色通道、绿色通道、蓝色通道的平均颜色，该平均颜色即为主色调；其中N的范围为2至40。
4.根据权利要求1所述的一种根据主色调智能脱色的图像处理方法，其特征在于：所述步骤30中进行色彩空间的转换，主要是将RGB色彩空间转换为HSL色彩空间。
5.根据权利要求4所述的一种根据主色调智能脱色的图像处理方法，其特征在于：所述将RGB色彩空间转换为HSL色彩空间的步骤包括：
31：把RGB值归一化，转换为[0.0，1.0]中数值；
32：找出R,G和B中的最大值maxcolor与最小值mincolor；
33：计算亮度L：L＝(maxcolor+mincolor)/2；
34：如果最大值和最小值的颜色值相同，即表示灰色，那么S定义为0，而H未定义并写成0；
35：如果最大值和最小值的颜色值不同，根据亮度L计算饱和度S：
如果L<0.5；则S＝(maxcolor-mincolor)/(maxcolor+mincolor)；
如果L>＝0.5；则S＝(maxcolor-mincolor)/(2.0-maxcolor-mincolor)；
36:计算色调H：
如果R＝maxcolor,H＝(G-B)/(maxcolor-mincolor)；
如果G＝maxcolor,H＝2.0+(B-R)/(maxcolor-mincolor)；
如果B＝maxcolor,H＝4.0+(R-G)/(maxcolor-mincolor)；
H＝H*60.0,如果H为负值，则加360。
6.根据权利要求1所述的一种根据主色调智能脱色的图像处理方法，其特征在于：所述步骤50中根据所述对应像素点透明度值对原始图像对应像素点的颜色值与原始图像灰度化后的灰度图像的对应像素点的颜色值进行混合计算得到结果图像，其中：
灰度化的公式为：
GRAY＝(RED*306+GREEN*601+BLUE*117+512)/1024；
或
GRAY＝0.299*RED+0.587*GREEN+0.114*BLUE；
其中，GRAY为灰度图像的当前像素点的灰度值；RED、GREEN、BLUE分别为原始图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值；
混合计算的公式为：
mixColor＝grayColor*(1.0-alpha)+alpha*oralColor；
其中，mixColor为结果图像的像素点上的颜色值；grayColor为灰度图像的像素点上的颜色值；oralColor为原始图像的像素点上的颜色值，alpha为透明度值。
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