[發(fā)明專利]一種基于視網(wǎng)膜生理機(jī)制的多光源顏色恒常方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810360434.0
• 申請日: 2018-04-20
• 公開（公告）號: CN108596986A
• 公開（公告）日: 2018-09-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 高紹兵;肖楊;南穎;唐華錦;燕銳
• 申請（專利權(quán)）人: 四川大學(xué)
• 主分類號: G06T7/90
• 分類號: G06T7/90;G06T5/00;G06K9/62
• 代理公司: 成都虹盛匯泉專利代理有限公司 51268
• 代理人: 王偉

1.一種基于視網(wǎng)膜生物機(jī)制的多光源顏色恒常方法，其特征在于，包括：

S1、通過平滑算法得到初步光源結(jié)果；

S2、采用k-均值算法對步驟S1得到的初步光源結(jié)果進(jìn)行基于亮度的分類，得到亮區(qū)域與暗區(qū)域；

S3、將S2得到的亮區(qū)域用模板濾波器進(jìn)行濾波，初步得到亮區(qū)域的光源；

S4、通過將不同層次的亮區(qū)域的光源擴(kuò)展加權(quán)得到暗區(qū)域的光源；

S5、通過合成亮區(qū)域的光源與暗區(qū)域光源，得到整個圖像的光源圖；

S6、對暗區(qū)域的光源進(jìn)行平滑處理以及對步驟S5得到的整個圖像的光源圖進(jìn)行集中處理；

S7、消除光源顏色，實(shí)現(xiàn)顏色恒常。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視網(wǎng)膜生物機(jī)制的多光源顏色恒常方法，其特征在于，所述步驟S1的計算式為：

其中，I(x,y)表示初步的光源結(jié)果，f(x,y)表示原始圖像中的點(diǎn)，表示卷積運(yùn)算，RF(x,y,σ,k)表示模擬ON型感受野神經(jīng)元模型，x表示f(x,y)的橫坐標(biāo)，y表示f(x,y)的縱坐標(biāo)，σ表示中心感受野尺度的大小，k為控制卷積模板形狀的參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于視網(wǎng)膜生物機(jī)制的多光源顏色恒常方法，其特征在于，RF(x,y,σ,k)的表達(dá)式為：

其中，λ表示中心-外周感受野的比值。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于視網(wǎng)膜生物機(jī)制的多光源顏色恒常方法，其特征在于，所述步驟S4計算式為：

其中，ID為暗區(qū)域的光源，t表示當(dāng)前層次亮區(qū)域的光源的亮度級別，I_t表示當(dāng)前層次亮區(qū)域的光源，p_t表示當(dāng)前層次亮區(qū)域的光源的權(quán)值。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于視網(wǎng)膜生物機(jī)制的多光源顏色恒常方法，其特征在于，各層次亮區(qū)域的光源計算式為：

其中，I^(j+1)表示第j+1層亮區(qū)域的光源圖像，I^(j)表示第j層亮區(qū)域的光源圖像，kernel表示n*n的全1模板濾波器，kernel的行數(shù)與列數(shù)相同均為n，sign(·)表示符號函數(shù)，sign(·)取值為0或1；初始迭代時I⁽⁰⁾＝I_light，I_light表示亮區(qū)域估計光源的結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于視網(wǎng)膜生物機(jī)制的多光源顏色恒常方法，其特征在于，所述p_t為基于亮度值的一個線性或者非線性函數(shù)或者基于類別大小的一個線性或者非線性遞增函數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于視網(wǎng)膜生物機(jī)制的多光源顏色恒常方法，其特征在于，步驟S6所述對暗區(qū)域的光源進(jìn)行平滑處理，計算式為：

其中，I_s表示當(dāng)前估計的暗區(qū)域的光源圖像，I_d為平滑后的暗區(qū)域的光源圖像，kernel表示n*n的全1模板，kernel的行數(shù)與列數(shù)相同均為n，sign(·)表示符號函數(shù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于視網(wǎng)膜生物機(jī)制的多光源顏色恒常方法，其特征在于，步驟S6所述對步驟S5得到的整個圖像的光源圖進(jìn)行集中處理，計算式為：

其中，I_δ(x)表示當(dāng)前估計出的整個圖像的光源圖，I_δ′(x)表示歸一化的整個圖像的光源圖，I_R(x)表示整個圖像的紅色分量，I_G(x)表示整個圖像的綠色分量，I_B(x)表示整個圖像的黃色分量。