CN106204481A - 一种新型图像色彩恒常性的光照估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种新型图像色彩恒常性的光照估计方法。它是基于图像表面各点反射率的四阶导数计算，将图像等分成20个模块，对每个模块中反射率四阶导数值最大的点进行记录，利用每个模块中的最值，分别对相应模块各点四阶导数进行局部归一化处理，大量实验表明原图像各点反射率四阶导数总和与经过归一化处理过后的各点值的总和之比为常数，然后利用该线性规律推测出未知光源，结合Von Kries对角模型将图像颜色校正到标准白光下。本发明为图像色彩恒常算法提供新的方向，适用于计算机视觉和数字图像处理技术领域。

Description

一种新型图像色彩恒常性的光照估计方法

技术领域

本发明涉及计算机视觉和数字图像处理技术领域，具体涉及一种新型图像色彩恒常性的光照估计方法，用于解决色彩还原和色调处理的一系列问题。

背景技术

在人类的视觉构成中，视网膜上物体的影像会随着物体位置、大小、颜色的变化而随之改变。但是，人类不会因为某物体这些外在因素的变化就认为这是不同的物体。人类的眼睛能够稳定地感知到这个物体的大小、颜色、形状，这种现象被称为知觉恒常性，其中色彩恒常性为其中的一种。

研究色彩恒常性的目的就是要消除光照强度、光照颜色等一些外因素对物体图像的颜色、亮度的影响，获得一种与外界条件无关、只与物体本身元素有关的稳定的色彩描述。这对一个稳定的计算机视觉系统来说意义重大。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出一种新型图像色彩恒常性的光照估计方法，对未知光照估计具有较好的准确率，能够实现较好的色彩还原效果。

为达到上述目的，本发明的构思是：

本发明方法基于朗伯特反射模型和图像底层数据，对于给定的图像和光源，计算出图像表面反射率的四阶导数，将图像进行分割，然后将各部分四阶导数进行局部归一化处理，最后将未经局部归一化处理的图像四阶导数值的总和与归一化处理后图像各点值的总和进行对比，由两者之间的线性规律对未知光源进行预测，测试表明此方法具有良好的色彩恒常效果。

上述的方法中，对给定图像和光源的反射率四阶导数进行计算，同时对该图像进行等区间分割处理，求取反射率四阶导数最大值，用该最大值对本区间其他各点进行归一化处理，其他区域相同方式处理。

上述的方法中，利用图像反射率四阶导数总和与归一化后反射率四阶导数总和之比的线性规律，结合现有的色彩恒常性算法，做出目标光源的准确估计计算，并将图像矫正到标准白光下。

根据上述发明构思，本发明采用下述技术方案：

一种新型图像色彩恒常性的光照估计方法，其特征在于：具体操作步骤如下：

1)采集图像：获取给定光源照射下相机采集图像f_c(x)。

2)计算图像反射率：计算图像中每个像素点的反射率，并计算反射率对该点坐标的四阶导数。

3)归一化处理：原图像等分成20块，每一块求出反射率四阶导数值最大的点，分别对各自模块局部归一化处理。

4)获得线性规律：利用图像各点反射率四阶导数总和与归一化处理后各点的值总和之比为常数k。

5)求出未知光源：结合上述线性规律，求出未知光源，经过对角模型转换矫正图像。

根据上述新型图像色彩恒常性的光照估计方法，所述步骤1)采集图像：根据给定特殊光源对某个场景进行照射，此光源一般不同于自然光的光源，利用相机对此场景进行拍摄获取所需待处理的原图像f_c(x)。

根据上述新型图像色彩恒常性的光照估计方法，所述步骤2)计算图像反射率：计算出图像表面空间坐标为x点的反射率R(x)，并进一步将反射率对x求四阶导，计算出x点反射率的四阶导数R⁴ _x(x)，同理，对整个图像每个坐标点都可以进行反射率四阶导数的计算。

根据上述新型图像色彩恒常性的光照估计方法，所述步骤3)归一化处理：将整个原图像分成20个互不重叠且尺寸相同的模块，分别计算每个模块内各坐标点的表面反射率四阶导数，其中在第j个模块内，反射率四阶导数值最大的像素点的空间坐标值记为X_j,max，用点X_j,max的四阶导数值对第j个模块内的其他点反射率四阶导数进行局部归一化处理，即把第j个模块各个点反射率四阶导数除以X_j,max的四阶导数值，把处理完成后像素点x的值记为LNRD_C(x)，同理，对每个模块都进行类似j模块的归一化处理，把原图像各像素点表面反射率四阶导数的全局总和记为GSRD_C，再把图像经上述归一化处理后各点的值LNRD_C(x)的全局总和记为GSLNRD_C。

根据上述新型图像色彩恒常性的光照估计方法，所述步骤4)获得线性规律：大量实验表明GSRD_C和GSLNRD_C两者之间存在线性关系，分别针对R，G，B通道得出两者线性关系的比值为k。

根据上述新型图像色彩恒常性的光照估计方法，所述步骤5)求出未知光源：利用步骤4)中的比值k，预测未知光源：

$\frac{\∫\left|{f^4}_x\left(x\right)\right|dx}{{\∫}_1^J{\∫}_{\mathrm{\ζ}}\frac{\left|{f^4}_x\left(x\right)\right|}{\left|{f^4}_x\left(x_{j,\max }\right)\right|}dxdj}=\frac{e_c{\∫}_{\mathrm{\Ω}}\left|{R^4}_x\left(x\right)\right|dx}{{\∫}_1^J{\∫}_{\mathrm{\ζ}}\frac{e_c\·\left|{R^4}_{x,j}\left(x\right)\right|}{e_c\·\left|{R^4}_{x,j}\left(x_{j,\max }\right)\right|}dxdj}={\mathrm{ke}}_c$

式中f(x)为相机成像模型下采集的原图像，f⁴ _x(x)表示f(x)对x求四阶导数，e_c为未知光源，得到图像的光源信息后，利用Von Kries对角模型将图像颜色校正到标准白光下。

本发明与现有技术相对比，具有如下显而易见的突出实质性特点及显著技术进步：

1)上述方法处理过程中，既考虑了图像的全局反射特性又结合了图像的局部信息，将整个原图像中的有效信息充分融合利用；

2)上述方法中，对光照估计的过程中，充分利用了原图像的边缘结构特征，同时结合亮度信息，可以更加有效地对光照进行估计；

3)上述方法中，通过对原图像多信息的融合处理，光照估计结果的误差小，比以往的方法更加准确。

附图说明

图1：本发明方法的流程框图

图2：本发明方法的处理照片图

图3：本发明方法的处理效果照片图

具体实施方式

本发明的优选实例结合附图详述如下：

实施例一：

参见图1，本新型图像色彩恒常性的光照估计方法，其特征在于：具体操作步骤如下：

1)采集图像：获取给定光源照射下相机采集图像f_c(x)。

2)计算图像反射率：计算图像中每个像素点的反射率，并计算反射率对该点坐标的四阶导数。

3)归一化处理：原图像等分成20块，每一块求出反射率四阶导数值最大的点，分别对各自模块局部归一化处理。

4)获得线性规律：利用图像各点反射率四阶导数总和与归一化处理后各点的值总和之比为常数k。

5)求出未知光源：结合上述线性规律，求出未知光源，经过对角模型转换矫正图像。

实施例二：

本实施例与实施例一基本相同，特别之处如下：

所述步骤1)采集图像：根据给定特殊光源对某个场景进行照射，此光源一般不同于自然光的光源，利用相机对此场景进行拍摄获取所需待处理的原图像f_c(x)。

所述步骤2)计算图像反射率：计算出图像表面空间坐标为x点的反射率R(x)，并进一步将反射率对x求四阶导，计算出x点反射率的四阶导数R⁴ _x(x)，同理，对整个图像每个坐标点都可以进行反射率四阶导数的计算。

所述步骤3)归一化处理：将整个原图像分成20个互不重叠且尺寸相同的模块，分别计算每个模块内各坐标点的表面反射率四阶导数，其中在第j个模块内，反射率四阶导数值最大的像素点的空间坐标值记为X_j,max，用点X_j,max的四阶导数值对第j个模块内的其他点反射率四阶导数进行局部归一化处理，即把第j个模块各个点反射率四阶导数除以X_j,max的四阶导数值，把处理完成后像素点x的值记为LNRD_C(x)，同理，对每个模块都进行类似j模块的归一化处理，把原图像各像素点表面反射率四阶导数的全局总和记为GSRD_C，再把图像经上述归一化处理后各点的值LNRD_C(x)的全局总和记为GSLNRD_C。

所述步骤4)获得线性规律：大量实验表明GSRD_C和GSLNRD_C两者之间存在线性关系，分别针对R，G，B通道得出两者线性关系的比值为k。

所述步骤5)求出未知光源：利用步骤4)中的比值k，预测未知光源：

$\frac{\∫\left|{f^4}_x\left(x\right)\right|dx}{{\∫}_1^J{\∫}_{\mathrm{\ζ}}\frac{\left|{f^4}_x\left(x\right)\right|}{\left|{f^4}_x\left(x_{j,\max }\right)\right|}dxdj}=\frac{e_c{\∫}_{\mathrm{\Ω}}\left|{R^4}_x\left(x\right)\right|dx}{{\∫}_1^J{\∫}_{\mathrm{\ζ}}\frac{e_c\·\left|{R^4}_{x,j}\left(x\right)\right|}{e_c\·\left|{R^4}_{x,j}\left(x_{j,\max }\right)\right|}dxdj}={\mathrm{ke}}_c$

式中f(x)为相机成像模型下采集的原图像，f⁴ _x(x)表示f(x)对x求四阶导数，e_c为未知光源，得到图像的光源信息后，利用Von Kries对角模型将图像颜色校正到标准白光下。

实施例三：

新型图像色彩恒常性的光照估计方法如下：

首先根据给定光源对图像的照射情况，得到所需处理的原图像，如图2(a)所示，计算出图像表面空间坐标为x点的反射率R(x)，并进一步将反射率对x求四阶导，计算出x点反射率的四阶导数R⁴ _x(x)，同理，对整个图像每个坐标点都可以进行反射率四阶导数的计算。

然后把整个原图像分成20个互不重叠且尺寸相同的模块，如图2(b)所示，分别计算每个模块内各坐标点的表面反射率四阶导数，其中在第j个模块内，反射率四阶导数值最大的像素点的空间坐标值记为X_j,max。

基于上一步的求解，用点X_j,max的四阶导数值对第j个模块内的其他点反射率四阶导数进行局部归一化处理，即把第j个模块各个点反射率四阶导数除以X_j,max的四阶导数值，把处理完成后像素点x的值记为LNRD_C(x)，同理，对每个模块都进行类似j模块的归一化处理。

紧接着，把原图像各像素点表面反射率四阶导数的全局总和记为GSRD_C，再把图像经上述归一化处理后各点的值LNRD_C(x)的全局总和记为GSLNRD_C。大量实验表明GSRD_C和GSLNRD_C两者之间存在线性关系，分别针对R，G，B通道得出两者线性关系的比值为k。

利用上述线性比值k，对未知光源进行预测：

$\frac{\∫\left|{f^4}_x\left(x\right)\right|dx}{{\∫}_1^J{\∫}_{\mathrm{\ζ}}\frac{\left|{f^4}_x\left(x\right)\right|}{\left|{f^4}_x\left(x_{j,\max }\right)\right|}dxdj}=\frac{e_c{\∫}_{\mathrm{\Ω}}\left|{R^4}_x\left(x\right)\right|dx}{{\∫}_1^J{\∫}_{\mathrm{\ζ}}\frac{e_c\·\left|{R^4}_{x,j}\left(x\right)\right|}{e_c\·\left|{R^4}_{x,j}\left(x_{j,\max }\right)\right|}dxdj}={\mathrm{ke}}_c$

式中f(x)为相机成像模型下采集的原图像，f⁴ _x(x)表示f(x)对x求四阶导数，e_c为未知光源，得到图像的光源信息后，利用Von Kries对角模型将图像颜色校正到标准白光下，达到良好的实践效果，如图3所示。

Claims (6)

1.一种新型图像色彩恒常性的光照估计方法，其特征在于：具体操作步骤如下：

1)采集图像：获取给定光源照射下相机采集图像f_c(x)；

2)计算图像反射率：计算图像中每个像素点的反射率，并计算反射率对该点坐标的四阶导数；

3)归一化处理：原图像等分成20块，每一块求出反射率四阶导数值最大的点，分别对各自模块局部归一化处理；

4)获得线性规律：利用图像各点反射率四阶导数总和与归一化处理后各点的值总和之比为常数k；

5)求出未知光源：结合上述线性规律，求出未知光源，经过对角模型转换矫正图像。

2.根据权利要求1所述的新型图像色彩恒常性的光照估计方法，其特征在于：所述步骤1)采集图像：根据给定特殊光源对某个场景进行照射，此光源一般不同于自然光的光源，利用相机对此场景进行拍摄获取所需待处理的原图像f_c(x)。

3.根据权利要求1所述的新型图像色彩恒常性的光照估计方法，其特征在于：所述步骤2)计算图像反射率：计算出图像表面空间坐标为x点的反射率R(x)，并进一步将反射率对x求四阶导，计算出x点反射率的四阶导数R⁴ _x(x)，同理，对整个图像每个坐标点都可以进行反射率四阶导数的计算。

4.根据权利要求1所述的新型图像色彩恒常性的光照估计方法，其特征在于：所述步骤3)归一化处理：将整个原图像分成20个互不重叠且尺寸相同的模块，分别计算每个模块内各坐标点的表面反射率四阶导数，其中在第j个模块内，反射率四阶导数值最大的像素点的空间坐标值记为X_j,max，用点X_j,max的四阶导数值对第j个模块内的其他点反射率四阶导数进行局部归一化处理，即把第j个模块各个点反射率四阶导数除以X_j,max的四阶导数值，把处理完成后像素点x的值记为LNRD_C(x)，同理，对每个模块都进行类似j模块的归一化处理，把原图像各像素点表面反射率四阶导数的全局总和记为GSRD_C，再把图像经上述归一化处理后各点的值LNRD_C(x)的全局总和记为GSLNRD_C。

5.根据权利要求4所述的新型图像色彩恒常性的光照估计方法，其特征在于：所述步骤4)获得线性规律：大量实验表明GSRD_C和GSLNRD_C两者之间存在线性关系，分别针对R，G，B通道得出两者线性关系的比值为k。

6.根据权利要求5所述的新型图像色彩恒常性的光照估计方法，其特征在于：所述步骤5)求出未知光源：利用比值k，预测未知光源：

$\frac{\∫\left|{f^4}_x\left(x\right)\right|dx}{{\∫}_1^J{\∫}_{\mathrm{\ζ}}\frac{\left|{f^4}_x\left(x\right)\right|}{\left|{f^4}_x\left(x_{j,\max }\right)\right|}dxdj}=\frac{e_c{\∫}_{\mathrm{\Ω}}\left|{R^4}_x\left(x\right)\right|dx}{{\∫}_1^J{\∫}_{\mathrm{\ζ}}\frac{e_c\·\left|{R^4}_{x,j}\left(x\right)\right|}{e_c\·\left|{R^4}_{x,j}\left(x_{j,\max }\right)\right|}dxdj}={\mathrm{ke}}_c$

式中f(x)为相机成像模型下采集的原图像，f⁴ _x(x)表示f(x)对x求四阶导数，e_c为未知光源，得到图像的光源信息后，利用Von Kries对角模型将图像颜色校正到标准白光下。