[發明專利]圖像場景還原方法及系統

有效

• 申請號: 202010724047.8
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN111861927B
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發明（設計）人: 汪琳青;周朝恩;包銘聰;張春攻
• 申請（專利權）人: 上海艾麒信息科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/11
• 代理公司: 上海段和段律師事務所 31334
• 代理人: 李佳俊;郭國中

本發明提供了一種圖像場景還原方法及系統，包括：步驟1：提取圖像高光部分；步驟2：對圖像高光部分與反向高光部分進行分割，得到新的通道值；步驟3：根據新的通道值，對像素值進行融合，得到圖像場景還原的結果圖。本發明通過高優質算法以及高優參數的調整，使得原本不合理光譜照射的的圖片恢復成高優質圖片效果，這使得用戶在無意間的失誤或者不可改變拍攝角度或場景的情況下，依然可以得到自己想要的圖片效果。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體地，涉及一種圖像場景還原方法及系統。

背景技術

圖像分割是計算機視覺領域的熱門課題，在物體識別、目標定位與跟蹤、圖像檢索、三維重建、機器人導航與定位等諸多應用中發揮著重要作用。傳統的RGB圖像分割方法利用顏色空間、紋理、顏色分布直方圖等低層次特征將圖像劃分成各個互不重疊的連通區域，使得同一區域具有高度相似性，而不同的區域具有較大的差異。當圖像中相鄰的不同物體顏色相似時，或者邊緣特征對比度較低時，這些方法難以將其進行區分。

用戶在無意間的失誤或者不可改變拍攝角度或場景的情況下，無法得到自己想要的圖片效果。

專利文獻CN109920018A(申請號：201910063673.4)公開了一種黑白照片色彩恢復方法，包括：獲取彩色圖像，并將所述彩色圖像從RGB色彩模式轉化為Lab色彩模式；對Lab色彩模式的彩色圖像進行圖像內物體的定位和前景物體的分割；構建結合全局先驗和局部圖像特征結構的卷積神經網絡模型；利用所述Lab色彩模式的彩色圖像以及所述卷積神經網絡模型結構，訓練卷積神經網絡模型；輸入需要執行色彩恢復的黑白圖像，獲取所述黑白圖像中的L分量，并將所述L分量輸入訓練好的卷積神經網絡模型中，生成對應的ab分量，最后將L、a、b三個分量結合產生所述黑白圖像對應的彩色圖像。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種圖像場景還原方法及系統。

根據本發明提供的圖像場景還原方法，包括：

步驟1：提取圖像高光部分；

步驟2：對圖像高光部分與反向高光部分進行分割，得到新的像素亮點值；

步驟3：根據新的像素亮點值，對像素值進行融合，得到圖像場景還原的結果圖。

優選的，所述步驟1包括：

步驟1.1：循環遍歷原圖像的每個像素點；

步驟1.2：提取各像素點的紅R、綠G、藍B的通道值；

步驟1.3：獲取像素亮點值L；

L＝|(R*RC+G*GC+B*BC)|；

其中，RC、GC、BC表示三個通道值的最優搭配系數。

優選的，所述步驟2包括：

分割比例的黃金分割比LC為：0.638；

紅、綠、藍黃金分割比分別為：LCR＝0.638；LCG＝0.567；LCB＝0.672；

根據紅、綠、藍黃金分割比計算出新的紅、綠、藍通道值，公式為：

NR＝|(255-L)*LCR/255|

NG＝|(255-L)*LCG/255|

NB＝|(255-L)*LCB/255|

其中，NR，NG，NB分別表示新的紅、綠、藍通道值，通過修改通道值還原場景的光度效果，得到新的像素亮點值L’。

優選的，根據新的像素亮點值L’，提煉新的像素值，公式為：