一種基於照度表面建模的單幅彩色圖像陰影去除方法

2023-05-18 01:52:26

專利名稱：一種基於照度表面建模的單幅彩色圖像陰影去除方法
技術領域：
本發明屬於計算機圖像處理領域，涉及ー種單幅彩色圖像的陰影去除方法。
背景技術：
單幅彩色圖像的陰影去除是計算機視覺領域的重要研究內容，由於陰影的存在，使得局部光照情況發生變化，進而導致圖像中的色彩發生變化，使得圖像分割、目標識別、運動對象檢測與跟蹤等算法的準確率受到很大程度的限制。歸納起來，目前單幅圖像陰影去除方法大致可以分為3類即基於物理模型的方 法、基於特徵的方法，以及基於圖像提取的方法。其中，I)基於物理模型的方法主要是通過分析陰影產生的物理過程，並藉助一些先驗知識，建立陰影模型，並在此基礎上對圖像/視頻中的特定區域進行匹配，以實現陰影區域的檢測和自動去除。該方法理論性強，但需要假設陰影產生的光照條件或相機成像模型滿足已有的模型，由於實際成像環境複雜，難以用準確的物理模型對陰影成像機理進行描述，因此上述方法在實際工程中往往會受到很大程度的限制，通常用於特定陰影去除。2)基於特徵的方法是通過分析陰影區域與周圍非陰影區域在視覺特徵上的差別來實現陰影檢測與消除。與前ー種方法相比，該方法比較靈活，但效果往往不夠理想。3)基於圖像提取的方法通常需要進行人工幹預，受主觀因素影響，自適應性差，不適於實際圖像陰影的自動檢測與去除。

發明內容
本發明的目的是克服現有技術的上述不足，以提供ー種通用性強、效果好的彩色圖像陰影去除方法。本發明從照度糾正的角度入手，利用正常光照條件下的光照表面對具有相同紋理的陰影區域進行建模，從而獲得陰影區域內正常光照條件下的能量分布，最後通過光照糾正實現單幅彩色圖像的陰影去除。本發明的技術方案如下一種基於照度表面建模的單幅彩色圖像陰影去除方法，主要包括以下幾個步驟I)對原始彩色陰影圖像進行結構和紋理的分解，分別獲取其在RGB三個顏色通道內的結構圖像UR、Ug和UB，以及對應的紋理圖像VK、Vg和Vb ；2)在圖像非陰影區域內均勻選取中心點，計算任意兩個中心點Pi，Pj之間的徑向距離 =ヾ.-ハ|)5，1彡i，j彡M，其中Il Il代表歐氏距離，M代表中心點總數；3)對顏色通道R內的結構圖像進行建模，方法如下
M計算該通道內結構圖像Uk在各中心點Pi處的像素值仏；根據公式^c1=U1，
7=1
計算參數Ci, I < i < M ;計算陰影區域內待建模點(X, y)與各中心點Pi之間的徑向距離も，1彡i彡M,其中(X, y)為待建模點的圖像坐標；根據公式び=計算該點建模後的像素值；重複上述步驟，完成該顏色通道內陰影區域中所有點的建模，獲得建模曲面U, R；4)對於其他兩個顏色通道，按照步驟3)的方法，完成建摸，從而獲得3個顏色通道內陰影區域的照度分布u' K、u' 和u' B，分別用來替換原陰影區域內的結構圖像函數值UぃUg和Ub;5)對3個顏色通道分別添加各自通道內的紋理圖像，得到光照糾正後的圖像I' E
=U/ E+vE, r G = u' G+vG, r B = u' B+vB;6)將光照糾正後的3個顏色通道圖像I' K、I' e和I' 行整合，實現單幅彩色圖像的陰影去除。本發明的有益效果如下與傳統方法相比，本發明不需要建立複雜的物理模型，只需要在三個顏色通道內分別對簡單的光照分布進行建模，即可實現陰影區域的去除，具有很強的適用性；在不同顔色通道內，分別利用正常光照條件下的光照分布，對陰影區域內具有相同紋理的照度表面進行建模，有效地克服了不同紋理光照反射率不同所引起的誤差，當陰影區域包含多種紋理背景時，算法仍然有效，解決了複雜背景陰影去除的難題；同吋，本發明自適應性強，無需過多的人工幹預，照度建模和中心點選取均採用自適應算法，可用於實際圖像陰影的自動去除。


圖I為本發明提出的單幅彩色圖像陰影去除結構框圖。圖2給出了彩色圖像陰影建模及去除效果。其中，圖2(a)為原始彩色陰影圖像；圖2(b)為利用圖像分解技術獲得的結構圖像；圖2(c)為選取的相關中心點，其中「 0」代表中心點所在位置；圖2(d)和(e)分別為彩色陰影結構圖像B分量建模前後的能量分布圖；圖2(f)為本發明明影去除效果圖。
具體實施例方式眾所周知，由於光照條件發生變化，陰影區域內的照度分布與其周圍同紋理區域內的照度分布存在明顯差異；而在正常光照條件下，相同紋理區域應該具有相同或漸近變化的光照分布。根據這ー特點，本發明從照度糾正的角度入手，利用正常光照條件下的光照表面對具有相同紋理的陰影區域進行建模，從而獲得陰影區域內正常光照條件下的能量分布，最後通過光照糾正實現單幅彩色圖像的陰影去除。下面對本發明的技術方案進行說明I、彩色圖像分解彩色圖像分解的目的是從原始彩色圖像中提取出其結構圖像和紋理圖像，前者主要包括圖像的低頻信息，能夠實現保邊緣的平滑濾波，後者主要包括圖像的細節等高頻信息。即原始圖像f可以分解為結構部分U和紋理部分V，且滿足關係f = u+v。彩色圖像分解可以採用多種方法，如文獻[I](可參見Luminita A. Vese, Stanley J. Osher. 「Colortexture model mg and color image decomposition in a variatlonal-PDEapproach，，』Proceedings of the Eighth International Symposium on Symbolic andNumeric Algorithms for Scientific Computing(SYNASC' 06)，2006，pp.103-110.)指出，從原始圖像f中提取其結構圖像U，可以看作是ー個具有固定邊界的函數最小化問題，其能量泛函最小化模型可以表示為^inf2 j JI Vm| + /I J |/ - M - dxgx - dxg2 (dxdy + "[J (ム2 + g22 ) dxdy]p j (I)其中，入，ii，p是事先選定的相關參數，inf { }代表使函數{ }達到最小值， = ~Yx^f2 =Ux，み分別代表結構圖像對■行列き標6勺—階偏導』
Vw代表結構圖像的梯度。將公式⑴分別對u, g1; g2求偏導，可以得到相關的Euler-Lagrange方程。利用迭代方法進行求解，就可以獲得結構圖像U。在RGB三個顏色空間重複上述操作，即可實現彩色圖像的自動分解。文獻[2](可參見Jean-Francois Aujol, Sung Ha Kang. 「Color image decomposition and restoration. ，，journal oi Visual しommunication and ImageRepresentation, 2006,17 (4), pp :916-928.)是根據圖像的亮度和色度進行圖像分解，即將結構圖像u分為色度U。和亮度Ub兩部分，且滿足關係u = Ue*Ub;同理，有f =fc*fb, V = vc*vb, f = U+V,其中f, V分別代表原圖像和紋理圖像；可以根據最小化模型
infO/O) +全|/-M-v|2)來求解結構圖像u，其中ゾ⑷づ^/ボ+ド トド^ ,r, g, b分
別代表圖像的RGB通道，V代表結構圖像的梯度；再利用關係V = f-u求解紋理圖像V，即可實現彩色圖像的自動分解。本發明採用文獻[I]提供的方法進行彩色漸暈圖像的自動分解。在本發明中，迭代初始值分別設為u° =ポ=-冗^!，其中f為原始圖像，fx，fy分別代表圖像對行列坐標的ー階偏導，V/代表圖像的梯度。在本發明中，相關參數選擇為\ =0.01, U = 0. 2, p = I,發明人前期的研究表明，選取上述參數能夠在很大程度上實現圖像保邊緣的平滑濾波，儘量減少噪聲和附加幹擾，提高建模效果。2、圖像照度表面建模方法近年來，基於徑向基函數的方法已經被廣泛用於光流、能量分布、電磁場等光滑能量場或光滑曲面的三維建模，本發明將上述模型引入到圖像處理領域，並進行了相應的改迸。與傳統的光流或能量場分布不同，實際圖像表面照度曲面波動劇烈，無法滿足建模所需的整體平滑性的要求，因此不能利用傳統方法直接對圖像進行建摸。為了解決上述問題，在對圖像照度表面進行建模之前，本發明首先利用彩色圖像分解的方法[I]提取出原彩色圖像的結構信息，實現保邊緣的平滑濾波，使圖像照度表面滿足整體平滑性的要求。本發明前期的研究表明，此舉可以有效降低求解矩陣的條件數，提高圖像建模的準確性。設圖像建模區域為Q，在Q上均勻地選取NXN個點，除去位於陰影區域內的點，將其餘的點構成中心點集合Pk，l < k<M。利用選取的中心點，對圖像表面照度進行建模，具體方法可參見([3]L. Ling and E. J. Kansa, 「A least-squares preconditionerior radial basis iunctions collocation methods,，■ Advances in しomputationa丄Mathematics, vol. 23, pp. 31-54, 2005.)或([4]Y. Duan, P. F. Tang, T. Z. Huang andS. J. Lai,「Coupling projection domain decomposition method and Kansajs method inelcectrostatic problems,，，Computer physics Communications, vol.180, pp.209-214,2009.)本發明採用文獻[4]提供的方法計算建模後各點處的圖像函數值。以灰度圖像為例，具體步驟如下I)利用圖像分解技術，實現原始圖像結構和紋理的自動分解，獲取其結構圖像Iu，在其已知區域內，按照均勻性原則選取中心點；2)計算任意兩個中心點Pi，Pj.之間的徑向距離 =ヾ(I只-屍,|[f, I彡i，j彡M，其中I卜I I代表歐氏距離，M代表中心點總數；
M3)計算結構圖像Iu在各中心點Pi處的像素值Ii ;根據公式;S、A =/;_，計算參 7=1
數Ci，l彡i彡M;4)計算待建模點(X，y)與各中心點Pi之間的徑向距離も，I彡i彡M，其中(X，y)為待建模點的圖像坐標；根據公式/>，>0 = ；E今c,計算建模圖像在點(x，y)處的像素值
仁I
r (X, y)；5)重複上述步驟，完成對所有點的建模，獲得建模後的曲面I'。3、光照糾正及陰影去除在R、G、B三個顏色通道內對陰影區域內的照度分布進行建模，分別獲得3個建模曲面u' K、u' 和u' B，將其作為陰影區域內三個顏色通道在正常光照條件下應該具有的照度分布，即利用u' K、I' e和u' B分別替換原陰影區域內的結構圖像函數值uK、ue和uB，完成陰影區域內的照度糾正。分別添加3個顏色通道內各自的紋理圖像，得到光照糾正後的圖像r R = u/ E+vE, r G = u/ G+vG, r B = u/ B+vB。最後將光照糾正後的3個顏色通道圖像r K、r e和r 行整合，即可實現整幅彩色圖像的陰影去除。從圖2(b)中可以看出，經彩色圖像分解處理後，圖像在保持原有邊緣的條件下實現了很大的平滑，確保了圖像建模時對表面照度的平滑性要求，同時有效去除了噪聲和幹擾，提高了建模效果。從圖像2(d)中可以看出，由於光照條件發生了變化，陰影區域的光照分布與其周圍具有相同紋理的非陰影區域發生了很大變化。然而，利用本發明方法對陰影區域光照分布進行建模後，陰影區域內的光照分布與其周圍區域實現了平滑過渡，並保持了漸近變化的趨勢，如圖像2(e)所示。從圖2(f)中可以看出，利用本發明所提供的方法，陰影效果得到了明顯抑制。
權利要求
1.一種基於照度表面建模的單幅彩色圖像陰影去除方法，主要包括以下幾個步驟 1)對原始彩色陰影圖像進行結構和紋理的分解，分別獲取其在RGB三個顏色通道內的結構圖像UR、Ug和UB，以及對應的紋理圖像VK、Vg和Vb ； 2)在圖像非陰影區域內均勻選取中心點，計算任意兩個中心點Pi，P〗之間的徑向距離 M,其中||*||代表歐氏距離，M代表中心點總數； 3)對顏色通道R內的結構圖像進行建模，方法如下 M 計算該通道內結構圖像Uk在各中心點Pi處的像素值Ui ;根據公式;E aU xci=Ui，計7=1算參數Ci, I≤i≤M ;計算陰影區域內待建模點(X, y)與各中心點Pi之間的徑向距離(Ii,l^i^M ;根據公式び(XJ) = K _c;計算該點建模後的像素值；重複上述步驟，完成該顏 仁I色通道內陰影區域中所有點的建模； 4)對於其他兩個顏色通道，按照步驟3)的方法，完成建摸，從而獲得3個顏色通道內陰影區域的照度分布U' K、U' 和U' B，分別用來替換原陰影區域內的結構圖像函數值UK、Ug 和 Ub; 5)對3個顏色通道分別添加各自通道內的紋理圖像，得到光照糾正後的圖像I'E =u,e+ve, r G = u, G+vG, V B = u' B+vB； 將光照糾正後的3個顏色通道圖像r K、r 和r 行整合，實現單幅彩色圖像的陰影去除。
全文摘要
本發明屬於計算機圖像處理領域，涉及一種基於照度表面建模的單幅彩色圖像陰影去除方法，包括對原始彩色陰影圖像進行結構和紋理的分解，分別獲取其在RGB三個顏色通道內的結構圖像以及對應的紋理圖像；在圖像非陰影區域內均勻選取中心點，計算任意兩個中心點之間的徑向距離；對三個顏色通道內的結構圖像分別進行建模，獲得3個顏色通道內陰影區域的照度分布；對3個顏色通道分別添加各自通道內的紋理圖像，得到光照糾正後的圖像。本發明自適應性強，無需過多的人工幹預，照度建模和中心點選取均採用自適應算法，可用於實際圖像陰影的自動去除。
文檔編號G06T5/00GK102629369SQ20121004600
公開日2012年8月8日 申請日期2012年2月27日 優先權日2012年2月27日
發明者何凱, 孔祥文, 孟春芝, 張偉偉 申請人:天津大學