[發明專利]一種基于塊匹配的自適應光轉移單幅陰影去除方法

有效

• 申請號: 201710987937.6
• 申請日: 2017-10-21
• 公開（公告）號: CN107808366B
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 何凱;甄蕊;黃婉蓉;沈成南
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 李林娟

一種基于塊匹配的自適應光轉移單幅陰影去除方法，包括以下步驟：根據獲取的陰影掩膜和初始陰影區域的信息，利用馬爾科夫隨機場標簽計算半影區域；將半影掩膜和陰影掩膜結合在一起，作為檢測的陰影區域；利用自適應分解技術將檢測的陰影區域分解為均勻的陰影塊，將初始非陰影區域分解為均勻的非陰影塊，塊與塊之間相互重疊；對每一個陰影塊，利用協方差矩陣矩陣，在非陰影塊中尋找與之最相似的像素塊；構建可由圖像反射率自動調節的參數，對傳統的光轉移函數進行約束，最后利用該函數對匹配的像素塊對進行陰影去除，并利用加權平均進行光一致優化。本發明對不均勻陰影、彎曲表面的陰影、多紋理類型的陰影都能獲得高質量的陰影去除效果。

技術領域

本發明涉及計算機圖像處理領域，尤其涉及一種基于塊匹配的自適應光轉移單幅陰影去除方法，可用于目標提取、影視特效制作等。

背景技術

圖像陰影去除的目的是恢復陰影區域的正常光照條件，從而使得陰影去除結果與周圍環境的紋理和光照保持一致。作為計算機圖形學和計算機視覺領域中的一個研究熱點，圖像陰影去除技術在目標識別、場景分析、三維重建等方面，都有重要的研究價值。

陰影的存在會嚴重影響計算機圖像的質量，干擾圖像信息提取與判斷，去除圖像中的陰影將有助于改善計算機視覺的性能。針對這個問題，國內外學者已經提出了很多方法，例如：Finlayson等基于梯度域實現了用二維積分進行陰影去除，但算法采用全局積分，不可避免會引入一些人工痕跡。Baba等基于RGB顏色空間陰影像素的顏色和方差調節，提出了一個簡單的強度域陰影去除方法，但算法必須滿足陰影表面平坦的假設條件。McFeely等人利用一個薄板重建模型去除圖像表面的陰影，以獲得比較滿意的結果，但圖像的紋理細節必須足夠小，因此，該方法不能用于粗糙表面的陰影去除。Arbel等人設定每個圖像通道為一個強度表面，用一個帶紋理定位點約束的平滑薄板來近似陰影區域表面。該方法可以去除不均勻陰影，然而，平滑的薄板近似很難精確估計出紋理和高結構圖像中的陰影比例因子；此外，當陰影區域包含多種紋理類型時，算法失效。Guo等計算直射光和環境光的比率，通過再光照每個像素獲得去除陰影圖像，但該方法沒有考慮到反射率變化，容易造成紋理細節的丟失。Khan等通過對多級顏色轉換積分得到一個貝葉斯公式，利用它進行陰影去除，通過優化代價函數，可以獲得較好的陰影去除效果；然而，由于采用多級顏色轉換，對不均勻或彎曲表面陰影進行去除，其效果往往不夠理想。

發明內容

本發明提供了一種基于塊匹配的自適應光轉移單幅陰影去除方法，本發明首先采用用戶輔助的方法檢測陰影區域，然后將輸入圖像分解為合適的塊，對每個陰影塊利用自適應光轉移方法來計算去除陰影后像素值，最后經過光一致優化處理得到最終結果，實現單幅圖像的陰影去除，詳見下文描述：

一種基于塊匹配的自適應光轉移單幅陰影去除方法，所述陰影去除方法包括以下步驟：

1)根據獲取的陰影掩膜和初始陰影區域的信息，利用馬爾科夫隨機場標簽計算半影區域；將半影掩膜和陰影掩膜結合在一起，作為檢測的陰影區域；

2)利用自適應分解技術將檢測的陰影區域分解為均勻的陰影塊，將初始非陰影區域分解為均勻的非陰影塊，塊與塊之間相互重疊；

3)對每一個陰影塊，利用協方差矩陣矩陣，在非陰影塊中尋找與之最相似的像素塊；

4)構建可由圖像反射率自動調節的參數，對傳統的光轉移函數進行約束，最后利用該函數對匹配的像素塊對進行陰影去除，并利用加權平均進行光一致優化。

在步驟1)之前，所述陰影去除方法還包括：

以初始種子點像素坐標為基礎，進行迭代的區域增長，將陰影像素添加到初始陰影區域，以形成所述陰影掩膜。

在步驟1)之前，所述陰影去除方法還包括：