[發明專利]基于稀疏與低秩矩陣分解的多幅圖片反射光抑制方法

有效

• 申請號: 201810658877.8
• 申請日: 2018-06-25
• 公開（公告）號: CN108986060B
• 公開（公告）日: 2021-09-28
• 發明（設計）人: 過潔;李春游
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 馮艷芬

本發明公開了一種基于稀疏與低秩矩陣分解的多幅圖片反射光抑制方法，包括；(1)獲取在不同角度對于同一場景拍攝得到的多個圖像；(2)利用siftflow算法將多個圖像對齊；(3)將參考圖像P₀劃分為多個相同大小的patch；(4)對于每個patch，執行如下步驟：A、獲取當前patch以及其他圖像中與其相似的patch的RGB值形成的列向量，將所述列向量組成RGB矩陣；B、獲取當前patch以及其他圖像中與其相似的patch中每個像素的最小梯度值所形成的列向量，將所述列向量作為每列的列向量組成最小梯度矩陣；C、根據最小梯度矩陣和RGB矩陣進行稀疏矩陣與低秩矩陣分解；(5)將所有patch對應的低秩矩陣重組，得到抑制反射光后的圖像。本發明圖像處理效果更好。

技術領域

本發明涉及圖像處理，尤其涉及一種基于稀疏與低秩矩陣分解的多幅圖片反射光抑制方法。

背景技術

在生活中，當透過玻璃拍攝圖像時，拍攝的照片既包括玻璃內想拍攝的場景，同時也包含了不需要的玻璃外部的反射光場景。反射光去除就是從拍攝圖像中去除不需要的反射場景。目前大多數的方法是把玻璃圖像看成是透射圖像和反射圖像的線性組合，通過抑制反射圖像從而重構透射圖像，例如下面所述方法：

第一類方法借助單幅圖像。此類方法主要利用從玻璃生成的圖像的先驗知識和假設，如梯度稀疏，相對平滑，重像線索等。Levin和Weiss通過使用圖像中的梯度分布模型來最小化代價函數，重構一幅優化的反射圖像。Li和Brown借助反射光的梯度比折射光梯度更加平滑，模糊的特點，利用梯度域的反射能量抑制，達到去除反射成分的效果。然而這個假設不適用于光線非常強的場景。Shin等人考慮到玻璃的多次反射特性，借助玻璃的前后兩表面反射光的重像效果抑制反射。此類方法參考文獻A.Levin and Y.Weiss.Userassisted separation of reflections from a single image using a sparsityprior.IEEE Trans.Image Process.,29(9):1647–1654,Sept.2007；Y.Li andM.S.Brown.Single image layer separation using relative smoothness.InProc.IEEE CVPR,pages 2752–2759,June 2014；Y.Shih,D.Krishnan,F.Durand,andW.T.Freeman.Reflection removal using ghosting cues.In Proc.IEEE CVPR,pages3193–3201,June 2015.

第二類方法借助多幅相關圖像。這類方法可以借助特殊的拍攝裝置，如偏振器、閃光燈等。利用偏振器去除反射光的原理在于折射和反射對光波偏振的差異性，通過調整偏振器的角度，拍攝多張圖片，從而重構出理想的透射圖。除此之外，也可以通過改變相機的視點，獲取多幅相關圖片。Li和Brown通過對齊這一系列不同角度拍攝的圖像，分離出折射圖像和反射圖像的梯度，來分析多張圖片梯度特征。Xue等評估透射和反射場景各自的不同密集程度，優化出透射和反射圖像。此類方法參考文獻Y.Li and M.S.Brown.Exploitingreflection change for automatic reflection removal.In Proc.IEEE ICCV,pages2432–2439,Dec.2013；T.Xue,M.Rubinstein,C.Liu,and W.T.Freeman.A computationalapproach for obstruction-free photography.ACM Trans.Graph.,34(4):79:1–79:11,July 2015.

通常而言，利用多張圖片的反射光去除獲得的效果比基于單張圖片的效果更理想，使用的場景也更廣泛。

發明內容

發明目的：本發明針對現有技術存在的問題，提供一種基于稀疏與低秩矩陣分解的多幅圖片反射光抑制方法，該方法直接利用原圖像和梯度進行最優化，可以得到對比度更高的圖像，顏色不會失真。