[發(fā)明專利]一種多光源圖像顏色恒常性計(jì)算方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811000285.3
• 申請日: 2018-08-30
• 公開（公告）號: CN109146983A
• 公開（公告）日: 2019-01-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳永利;馬祎琳
• 申請（專利權(quán)）人: 天津科技大學(xué)
• 主分類號: G06T7/90
• 分類號: G06T7/90
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提供了一種解決多光源圖像顏色恒常性計(jì)算問題的方法。該方法的特征在于，通過對一幅在多光源條件下捕獲的彩色圖像采取網(wǎng)格劃分的方法把該圖像劃分成若干個子區(qū)域，然后采用特定的顏色恒常性算法對每個子區(qū)域進(jìn)行光源估算，再把所有子區(qū)域的光照估算值進(jìn)行聚類分析，利用矯正模型把采集的多光源圖像矯正到標(biāo)準(zhǔn)光源下，解決顏色恒常性的計(jì)算問題。該方法能夠?qū)⒍喙庠礂l件下圖像顏色的恒常性計(jì)算問題轉(zhuǎn)化為較為簡易的單光源圖像的顏色恒常性計(jì)算問題，可用于顏色科學(xué)、機(jī)器視覺、圖像處理和圖像理解等領(lǐng)域。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種多光源圖像顏色恒常性計(jì)算方法，隸屬于顏色科學(xué)領(lǐng)域范疇，可應(yīng)用于顏色科學(xué)、機(jī)器視覺、圖像處理和圖像理解等領(lǐng)域。

背景技術(shù)

當(dāng)照射物體表面的顏色光發(fā)生改變時，人們對該物體表面的顏色知覺仍然保持不變的知覺特性稱之為顏色恒常性，屬于知覺恒常性的一種類型。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域有比較廣泛的應(yīng)用，比如基于顏色特征的物體識別、圖像檢索、圖像分類以及人工智能等領(lǐng)域，尤其是隨著現(xiàn)在科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，在人工智能應(yīng)用方面也越來越多。顏色恒常性主要分為單光源顏色恒常性和多光源顏色恒常性。目前，針對單光源的顏色恒常性算法較多，主要有灰度世界算法、白片假設(shè)算法、灰色陰影算法、灰度邊緣算法以及二階灰度邊緣算法。對于一幅未知光源的圖像，場景光源和物體的反射率均是未知的，因此目前所有的顏色恒常性算法都是基于一定的假設(shè)條件提出的。顏色恒常性計(jì)算的核心問題就是如何能夠精確無誤的估計(jì)一幅未知的圖像的光源顏色值，然后再利用矯正模型矯正到標(biāo)準(zhǔn)光源下，實(shí)現(xiàn)顏色恒常性。

相比單光源顏色恒常性計(jì)算，多光源顏色恒常性計(jì)算更為復(fù)雜，影響因素更多，所以研究相對較少。目前，多光源顏色恒常性算法主要有Kawakami等人提出的室外場景下紋理目標(biāo)物體的顏色恒常性計(jì)算算法，Ebner提出的基于局部空間平均顏色的多光源顏色恒常性計(jì)算算法；這些算法對場景光源和相機(jī)的假設(shè)在現(xiàn)實(shí)條件下是很難滿足的，這大大限制了算法的適用性。基于矩形網(wǎng)格劃分的多光源顏色恒常性計(jì)算方法，通過對一幅多光源圖像采取矩形網(wǎng)格劃分成若干個色塊，劃分后的每個色塊近似于光源光譜分布均勻，可以將復(fù)雜的多光源顏色恒常性計(jì)算轉(zhuǎn)化為簡易的單光源顏色恒常性計(jì)算。該方法無需對場景光源做出假設(shè)限制，無需先驗(yàn)知識，也不需要龐大的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是在于解決多光源照明條件下所捕獲圖像的顏色恒常性計(jì)算恢復(fù)問題，提供了一個解決多光源圖像顏色恒常性計(jì)算的方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種多光源圖像顏色恒常性計(jì)算方法，該方法的特征在于：采取網(wǎng)格劃分的方法，將一幅多光源圖像劃分為若干個子區(qū)域，每個子區(qū)域的照明光源具有均勻的光譜分布特性，再對每個子區(qū)域采用特定的顏色恒常性算法進(jìn)行處理，從而將復(fù)雜的多光源圖像的顏色恒常性計(jì)算問題轉(zhuǎn)化為了單光源圖像的顏色恒常性計(jì)算問題；所述的網(wǎng)格劃分為正方形的網(wǎng)格劃分；所述的特定的顏色恒常性算法為灰度世界算法(Grey-world)、白片假設(shè)算法(White-Patch)、灰色陰影算法(Shades of Grey)、灰度邊緣算法(Grey-Edge)和二階灰度邊緣算法(2nd Grey-Edge)。

所述的灰度世界算法、白片假設(shè)算法、灰色陰影算法、灰度邊緣算法和二階灰度邊緣算法所使用的網(wǎng)格劃分尺寸依次是22像素×22像素、11像素×11像素、16像素×16像素、17像素×17像素和4像素×4像素。

所述的技術(shù)方案的實(shí)現(xiàn)步驟為：本發(fā)明的目的是通過如下措施來達(dá)到的：首先輸入一幅多光源圖像，然后設(shè)置矩形網(wǎng)格的大小，對圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，再對獲得的每個子區(qū)域進(jìn)行圖像的顏色恒常性計(jì)算?？刹捎玫木W(wǎng)格劃分核心代碼為：