[發(fā)明專利]一種基于L0梯度保持的顏色轉(zhuǎn)換方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510433574.2
• 申請(qǐng)日: 2015-07-21
• 公開（公告）號(hào): CN105069465B
• 公開（公告）日: 2018-06-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王棟;許彥銳;張志斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開了一種基于L0梯度保持的顏色轉(zhuǎn)換方法，該方法首先根據(jù)顏色特征對(duì)原圖像和參考圖像進(jìn)行聚類并提取主色調(diào)以建立原圖像和參考圖像之間的顏色映射關(guān)系，然后對(duì)原圖像采樣并將不同主色調(diào)的映射轉(zhuǎn)換到相應(yīng)樣本上，利用樣本和主色調(diào)的相似性及樣本之間的相似性對(duì)樣本編輯進(jìn)行優(yōu)化，最后考慮到不同物體邊緣的梯度刻畫物體的細(xì)節(jié)，采用了一種基于L0梯度保持建立優(yōu)化模型，對(duì)圖像的細(xì)節(jié)和邊緣優(yōu)化。該發(fā)明能夠保證原圖像顏色相似的像素編輯后仍相似，而且能夠保持圖像細(xì)節(jié)及邊緣結(jié)構(gòu)，即使不同主色調(diào)編輯差異比較大。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于L0梯度保持的顏色轉(zhuǎn)換方法。

背景技術(shù)

顏色轉(zhuǎn)換是根據(jù)提供的參考圖像的顏色修改待編輯的原圖像的顏色，以期求新圖像在保持原圖像內(nèi)容的同時(shí)其新顏色與參考圖像的主顏色一致。主要考慮兩個(gè)方面：一是顏色映射，如何準(zhǔn)確地將參考圖像的顏色映射到原圖像上。二是細(xì)節(jié)保持，如何使得新生成的圖像的細(xì)節(jié)與原圖像一致。

為了使新圖像的顏色與參考圖像的一致，人們提出了各種方案，但仍有一些問題需要解決。一是新圖像的效果過度依賴于參考圖像的選擇，當(dāng)參考圖像的顏色分布與原圖像的匹配度較低時(shí)，不能保證相似的顏色映射后仍然相似；二是由于顏色各分量之間并非完全線性無關(guān)或由于映射技術(shù)的原因，映射后可能有非正常的新顏色出現(xiàn)。

為了保持原圖像的細(xì)節(jié)，各種局部特征保持的技術(shù)被討論。然而，在顏色轉(zhuǎn)換過程中，各種主色調(diào)通常按照不同的方式映射，在相鄰兩個(gè)具有不同主色調(diào)的區(qū)域邊緣，他們的結(jié)構(gòu)將不再保持，而現(xiàn)有的無論是顯式的梯度保持約束或者隱含的濾波模型都采用統(tǒng)一的方式對(duì)待所有像素，使得圖像的邊緣可能出現(xiàn)模糊或者細(xì)節(jié)不能很多地保持。由于大部分像素保持其局部特征，而這些邊緣像素的特征將發(fā)生改變。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提出了一種基于L0梯度保持的顏色轉(zhuǎn)換方法。本發(fā)明采用提取主色調(diào)并建立原圖像和參考圖像對(duì)應(yīng)主色調(diào)之間的映射技術(shù)以降低對(duì)待編輯原圖像和參考圖像的顏色概率分布一致性的要求。L0梯度保持的方案不再強(qiáng)制要求所有像素保持原有梯度值，同以往的方法相比，其具有理想的邊緣保持特性，即使相鄰兩個(gè)區(qū)域的轉(zhuǎn)換方式差異較大。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了一種基于L0梯度保持的顏色轉(zhuǎn)換方法，包括三個(gè)部分：主色調(diào)映射、樣本顏色轉(zhuǎn)換和細(xì)節(jié)優(yōu)化，具體為：首先根據(jù)顏色特征對(duì)原圖像和參考圖像進(jìn)行聚類并提取主色調(diào)以建立原圖像和參考圖像之間的顏色映射關(guān)系，然后對(duì)原圖像采樣并將不同主色調(diào)的映射轉(zhuǎn)換到相應(yīng)樣本上，利用樣本和主色調(diào)的相似性及樣本之間的相似性對(duì)樣本編輯進(jìn)行優(yōu)化，最后采用基于L0梯度保持建立優(yōu)化模型，對(duì)圖像的細(xì)節(jié)和邊緣優(yōu)化。

優(yōu)選地，在主色調(diào)映射時(shí)：原圖像和參考圖像使用k-means算法進(jìn)行聚類，計(jì)算每個(gè)類對(duì)應(yīng)的均值和方差，每一類代表一種主色調(diào)；利用這些主色調(diào)信息，建立一個(gè)相似矩陣，得到兩兩之間的相似度，繼而采用二項(xiàng)圖最大匹配算法建立原圖像和參考圖像主色調(diào)之間的映射。

優(yōu)選地，在樣本顏色映射時(shí)：對(duì)原圖像做超像素分割，并提取每個(gè)超像素的中心位置作為樣本。根據(jù)每個(gè)樣本所屬類主色調(diào)的映射計(jì)算該樣本的初始轉(zhuǎn)換顏色，然后依據(jù)樣本點(diǎn)與相應(yīng)聚類中心的相似度越高，初始轉(zhuǎn)換顏色越準(zhǔn)確及相似顏色遵循相似變換的原則對(duì)聚類錯(cuò)誤的樣本轉(zhuǎn)換顏色矯正。

優(yōu)選地，在細(xì)節(jié)優(yōu)化時(shí)：將每個(gè)樣本的轉(zhuǎn)換顏色擴(kuò)散到對(duì)應(yīng)超像素所有像素，基于邊緣像素梯度可變化的思想建立L0梯度保持優(yōu)化模型。該模型是一個(gè)非凸問題，采用迭代方法分步求解，先估算每個(gè)像素的梯度值，然后將模型轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化直接求解，再根據(jù)求得結(jié)果重新計(jì)算梯度值，循環(huán)迭代直至參數(shù)達(dá)到給定閾值，最終計(jì)算的像素顏色值即為轉(zhuǎn)換結(jié)果。

本發(fā)明的有益效果：

(1)本發(fā)明的顏色轉(zhuǎn)換方法能夠使得相似的顏色轉(zhuǎn)換后仍相似，而且圖像的邊緣結(jié)構(gòu)清晰保持即使每個(gè)主顏色的轉(zhuǎn)換方式差異較大。