[發明專利]用于自然場景中圖像高光去除的方法

有效

• 申請號: 201911293175.5
• 申請日: 2019-12-16
• 公開（公告）號: CN111080686B
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 侯成剛;金一;陳懷安;竺長安;陳恩紅;呂盼稂
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06T7/40
• 分類號: G06T7/40;G06T7/90
• 代理公司: 北京凱特來知識產權代理有限公司 11260
• 代理人: 鄭立明;鄭哲

1.一種用于自然場景中圖像高光去除的方法，其特征在于，包括：

利用魯棒稀疏分解的方法對原始圖像進行分解，獲得表示圖像亮度變化與顏色變化的低頻信息；

將原始圖像由色彩空間轉換至色度空間，并利用低頻信息，估計色度空間中的鏡面反射系數；

利用估計到的鏡面反射系數計算出鏡面反射分量，并在原始圖像中去除計算出的鏡面反射分量，再轉換回色彩空間，得到去高光后的圖像；

其中，利用魯棒稀疏分解的方法對原始圖像進行分解，獲得亮度、以及三個顏色通道的低頻分量，再通過加權組合的方式，獲得低頻信息DX：

其中，D_UX_U、D_RX_R、D_GX_G、D_BX_B依次表示亮度通道U、R通道、G通道、B通道的低頻分量；ω_R、ω_G、ω_B依次為R通道、G通道、B通道的權重；

利用魯棒稀疏分解的方法對于原始圖像的K通道進行分解，表示為Y_K＝L_K+E_K,K＝U,R,G,B；其中，L_K＝D_KX_K表示K通道的低頻分量，D_K為構造的字典，X_K為稀疏矩陣；E_K表示K通道邊緣紋理細節的高頻分量；

在構造字典D_K時，在輸入圖像的K通道上以固定步長滑動一個窗口來獲得圖像塊，然后矢量化每個圖像塊形成矩陣，最后通過歸一化矩陣獲得字典D_K。

2.根據權利要求1所述的一種用于自然場景中圖像高光去除的方法，其特征在于，稀疏分解問題通過等式約束轉換為以下優化問題：

其中，||·||₀，||·||_2,0表示矩陣的l₀范數和l₂范數，參數λ用于調整兩個分量包含信息的多少；

用矩陣的l₁范數對上式進行替換：

計算過程為：

||X_K||₁＝∑_y∑_x|X_K(x,y)|

其中，(x,y)表示圖像中的坐標；

使用具有自適應懲罰因子的線性化交替方向法將下述增廣朗格朗日函數L(X_K,E_K,Y₁,μ)的最小化分解為若干子問題，從而計算出K通道的低頻分量；

其中，Y₁表示拉格朗日乘數，μ＞0表示懲罰因子，||·||_F表示矩陣的Frobenius范數。

3.根據權利要求1所述的一種用于自然場景中圖像高光去除的方法，其特征在于，原始圖像由色彩空間轉換至色度空間后，色度矩陣表示為：

其中，p表示圖像中的任一像素，I(p)表示像素p處的強度，I_c(p)表示c通道中像素p處的強度；

基于雙色反射模型實現反射系數的歸一化，結合雙色反射模型的性質將上式表示為：

其中，m_d(p)、m_s(p)分別為像素p處的漫反射系數和鏡面反射系數；Λ(p)、Γ(p)分別為像素p處的漫反射色度和照明色度；

Λ(p)和Γ(p)已經被歸一化，即∑_c∈{R,G,B}Λ_c(p)＝1，∑_c∈{R,G,B}Γ_c(p)＝1；

三個通道像素值的加和為：

∑_c∈{R,G,B}I_c(p)＝m_d(p)+m_s(p)

則色度重新表示為：

再利用低頻信息，估計色度空間中的鏡面反射系數。

4.根據權利要求1所述的一種用于自然場景中圖像高光去除的方法，其特征在于，利用估計到的鏡面反射系數計算出鏡面反射分量包括：

利用顏色恒常算法估計照明色度Γ(p)，再結合鏡面反射系數m_s(p)，計算鏡面反射分量：S(p)＝m_s(p)Γ(p)。