[發明專利]基于數據的軟性陰影去除方法

在審

• 申請號: 201510917211.6
• 申請日: 2015-12-10
• 公開（公告）號: CN105574821A
• 公開（公告）日: 2016-05-11
• 發明（設計）人: 陸瓊;張根源
• 申請（專利權）人: 浙江傳媒學院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 解明鎧

技術領域

本發明涉及計算機圖像處理技術領域，是基于數據的軟性陰影 去除方法。

背景技術

因為目前非專業人員對圖片預處理的要求越來越多，智能化的 圖像編輯算法愈加被需要。縱觀各種商業軟件和圖像處理團體開發 的研究原型中的各種可行技術，柔性陰影操作是其中被研究最多并 且十分重要的問題。由于陰影是獲取形狀、曲率、高度的重要線 索，無數的網上教程試圖教它們的使用者如何用單調遮蔽和閾值化 處理方法將陰影層分離出來。這種手動技術得到了應用，部分是因 為很多真實場景有柔性陰影，而迄今為止大多數陰影檢測和去除算 法都是被開發了解決硬性陰影的。因為柔性陰影已經被表現出與人 類判斷一幅圖片的真假有關系，所以需要更簡單的方法去提取柔性 陰影。圖像摳除提供了另一種類型的解構方式，并且可以通過這種 方式來分離前景和后景物體。原則上，這種構想也可以用于分離軟 性陰影去摳出一塊小的半影區域。一種直觀筆刷界面結合一種快速 算法去交互地摳出模糊物體，將這項技術應用到明顯的軟性陰影上 的難點在于具體到優化正確類似的函數。一種有效的方法做陰影摳 取和組合，但現有技術需要更多的輸入而且沒有處理寬半影的問 題。圖像修復是一種填補圖像空白區域的技術。這項技術由于今年 來在商業工具上的到了實施，因而變得成熟了很多。盡管在很多情 況下非常游泳，但是它并不是一種處理陰影去除問題的好的解決方 案，因為它完全忽略了潛在的有價值信息。圖像修復方法需要一個 能夠填補缺失部分的數據源。基于數據的來源現有技術可以被視為 兩類，a)自舉式算法即使用圖像的剩余部分修復b)基于現有數據 庫的方法。前者的算法更吸引人因為不必擔心需要創建擴展的訓練 數據組。然而，實際上，要使它衡量一般情景往往很困難。在兩個 例子中，現有技術的工作重心都放到了將圖片結構正確的擴展到缺 失部分中去。陰影去除提出了一種檢測陰影的方法，通過用熵最小 化恢復一個一維光照不變圖像。鑒于此，現有技術可以區別原圖像 中的陰影和非陰影邊緣，隨后應用梯度域操作以去陰影。這一過程 要求圖像在陰影邊緣微分到0，這在處理硬性陰影時很有用，但是 當應用到寬半影時就會產生寬而明顯的紋理帶缺失。使用圖像基于 錐體化處理。現有技術通過補償遮光板阻塞環境光來處理非微本 影。但是現有技術的方法不能狗處理復雜密集的表面例如樹葉或者 沒有任何本影的陰影。對于非統一的內部陰影表面評價只是在很粗 糙的基礎層面，所以值將大規模的變化納入考慮范圍。更進一步的 說，在復雜陰影中它并不能清楚地計算用于參數評價的“條紋”。此 外，現有技術的方法還不能夠完整地處理半影，并且在修復陰影邊 緣時始終避免不了人工操作。一種修改軟性陰影的去除方法將半影 模型化，通過將分段二元模型匹配到圖像中被用戶密集標記過的區 域，因此而將紋理變化從光照變化中分離出來。這使得現有技術能 夠處理梯度域并在將由陰影造成的梯度識別并去除后重組圖像。這 個系統首先問用戶輸入陰影的大概輪廓這是有陰影邊緣的控制點確 定的。此外，用戶還被要求初始化半影的寬度以及對分別各個色彩 通道的陰影振幅。這一算法隨后通過匹配上述的尖削模型到或垂直 或水平的穿過半影的密集薄片進行迭代優化，更新參數并再次優 化。這一程序是重復對每一個陰影邊緣片段施加的(邊緣片段的數 量也是有用戶規定的)而邊緣點之間的值是由線性差值得到的。這 種方法產生了可信的結果，但是太消耗人力和時間而且需要大量的 計算時間。

在半影參數被優化之后，用戶已經可以控制哪些梯度要從圖像 中移除了。由于梯度域操作的特性，這一方法經常將整幅圖像都做 了明顯的修改，而不是僅移除陰影。最后，這一技術要在兩個假定 下操作，這兩個假定并不總是成立：一半影可以用S形的曲線精確 的模塊化，二一個本影區域一直存在。一種針對自然陰影去除的扣 除方法。然而與標準去除方法不同的是，現有技術將陰影扣除視為 一個無陰影圖像像素分段結合的產物。盡管現有技術的方法在很多 陰影上都作用良好，但它需要的用戶輸入明顯多：一個四元映射即 “確定在陰影內”、“半影”、“確定在陰影外”、以及“不在內”區 域。此外，現有技術的扣除方法需要一個距離函數來優化。盡管現 有技術表示這一方法對很多自然陰影都有用，問題還是在一些模擬 情景(例如放大噪聲)中發生了，因為扣除代價函數并沒有為此而 調整。