色彩分離的方法和系統的製作方法

2023-04-29 09:57:11

專利名稱：色彩分離的方法和系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及一種色彩分離的方法和系統。
背景技術：
色彩分離是一種常見的印前圖像處理技術，其目的是將一幅彩色圖像按照選定的顏色分為多個單色圖像，這些單色圖像混色後的效果與原圖儘量一致。在目前的印刷行業中，主要依靠人工進行色彩分離，從而效率較低。對於現有技術中的色彩分離效率較低的問題，目前尚未提出有效解決方案。

發明內容
本發明旨在提供一種色彩分離的方法和系統，以解決現有技術中色彩分離效率較低的問題。為了實現上述目的，根據本發明的一個方面，提供了一種色彩分離的方法。本發明的色彩分離的方法包括步驟1 確定對圖像進行色彩分離時使用的顏色種類以及混色規則；步驟2 建立色彩分離能量模型E = f (E1, E2, E3, E4),其中E表示色彩分離能量，f表示預設的能量模型函數，E1為相似能量，表示像素點顏色與色彩分離後顏色的相似度，E2為混色能量，表示依據色彩分離後像素點顏色種類的個數確定的能量分量，E3為邊緣能量，表示將相鄰像素點表示為不同顏色的可行性，E4為過渡能量，表示不同顏色之間進行過渡的可行性；步驟3 依據所述能量模型，針對所述色彩分離能量進行優化計算，將所述色彩分離能量最小時各像素的色彩分離後顏色作為所述圖像的色彩分離結果。進一步地，所述顏色的相似度採用顏色向量的距離進行度量。進一步地，在所述步驟3中，所述顏色的相似度採用如下步驟進行計算將均勻分布在顏色種類所處的顏色空間一定數量的點視為已知顏色點；計算已知顏色點與所述顏色種類最小差異度對應的各顏色種類的濃度；當計算像素顏色與所述顏色種類相似度時，根據與所述顏色在顏色空間中較近的若干個已知顏色點的濃度數據，進行插值得到與所述像素顏色匹配的濃度，再根據濃度計算出混色顏色，最後採用顏色向量的距離計算得出顏色的相似度。進一步地，所述過渡能量為色彩分離前後使用的顏色種類的個數。進一步地，所述的能量模型為E= α E1+β E2+μ E3E4 ^ E= α E1E2+β E3E4，其中 α、 β和μ為預設的加權係數。進一步地，所述的能量模型為E= α E1+β E2+ μ Ε3+νΕ4 或 E = α E1E2+ β E3+ μ E4,其中α、β、μ禾Π ν為預設的加權係數。進一步地，所述步驟1之前，還包括生成所述圖像的縮略圖；所述步驟2和步驟3 是基於所述縮略圖進行；並且所述步驟3之後還包括按照所述縮略圖的色彩分離結果對所述圖像進行色彩分離。進一步地，按照所述縮略圖的色彩分離結果對所述圖像進行色彩分離包括將所述圖像分為多個圖像塊；針對所述多個圖像塊中的每個圖像塊依次執行所述步驟2和步驟 3，其中當執行步驟3時根據縮略圖的色彩分離結果計算每個像素點可能顏色種類的相似能量，以最優解作為所述像素點的色彩分離結果。進一步地，計算每個像素點可能顏色種類的相似能量之前還包括按照所述縮略圖的縮小比例，確定所述圖像中的各個像素點在縮略圖中對應的亞像素坐標；針對所述圖像中的每個像素點，將該像素點對應的亞像素坐標在所述縮略圖中預設鄰域內的多個像素點的顏色種類的併集作為該像素點的所述可能顏色種類。進一步地，所述優化計算包括如下步驟第一步人為設置或隨機產生一個初始解xO，令Xbest = X0，並計算該解對應的能量函數值E (xO)；第二步設置初始溫度T (0)= T0，其中函數T(t)是冷卻進度表，表達式為T(t) = TO/log(Ι+t)，其中TO是常數，設迭代次數i = 1，j = 1 ；第三步對當前最優解xbest按照某一鄰域函數，產生一新的解xnew，計算新的能量函數值E(Xnew)，並計算能量函數值的增量Δ E = E (xnew)-E (xbest)；第四步 如果 Δ E 0，則 ρ = exp (- Δ Ε/Τ (i))，若產生一個 0 到 1 之間的隨機數c小於p，則xbest = xnew，否則xbest = xbest ；第五步:j = j+1，若j Tmin，返回第三步，否則進行下一步；其中Tmin為預設的常數；第七步輸出當前最優解。根據本發明的另一方面，提供了一種面向專色的色彩分離的系統。本發明的色彩分離的系統，包括保存模塊，用於保存對圖像進行色彩分離時使用的顏色種類以及混色規則；能量模型模塊，用於建立色彩分離能量模型E = f (E1;E2，E3，E4)， 其中E表示色彩分離能量，f表示預設的能量模型函數，E1為相似能量，表示像素點顏色與色彩分離後顏色的相似度，E2為混色能量，表示依據色彩分離後像素點顏色種類的個數確定的能量分量，&為邊緣能量，表示將相鄰像素點表示為不同顏色的可行性，&為過渡能量，表示不同顏色之間進行過渡的可行性；優化求解模塊，用於依據所述能量模型，針對所述色彩分離能量進行優化計算，將所述色彩分離能量最小時各像素的色彩分離後顏色作為所述圖像的色彩分離結果。進一步地，所述優化求解模塊還用於按照如下步驟計算所述顏色的相似度將均勻分布在顏色種類所處的顏色空間一定數量的點視為已知顏色點；計算已知顏色點與所述顏色種類最小差異度對應的各顏色種類的濃度；當計算像素顏色與所述顏色種類相似度時，根據與所述顏色在顏色空間中較近的若干個已知顏色點的濃度數據，進行插值得到與所述像素顏色匹配的濃度，再根據濃度計算出混色顏色，最後採用顏色向量的距離計算得出顏色的相似度。進一步地，所述能量模型模塊還用於建立如下形式的能量模型E = α E1+β E2+μ ^E4，或者建立如下形式的能量模型=E = α E1E2+β E3E4，其中α、β禾口 μ為預設的加權係數。進一步地，所述能量模型模塊還用於建立如下形式的能量模型E = α E1+β E2+μ &+VE4，或者建立如下形式的能量模型E = α E1E2+β E3+μ E4,其中α、β、μ 和ν為預設的加權係數。進一步地，所述系統還包括縮略圖模塊，用於生成所述圖像的縮略圖；色彩分離模塊，用於按照所述縮略圖的色彩分離結果對所述圖像進行色彩分離；並且，所述能量模型模塊還用於基於所述縮略圖建立色彩分離能量模型。進一步地，所述色彩分離模塊還用於將所述圖像分為多個圖像塊；針對所述多個圖像塊中的每個圖像塊依次調用所述能量模型模塊和優化求解模塊，其中優化求解模塊在計算時根據縮略圖的色彩分離結果計算每個像素點可能顏色種類的相似能量，以最優解作為所述像素點的色彩分離結果。進一步地，所述色彩分離模塊還用於按照所述縮略圖的縮小比例，確定所述圖像中的各個像素點在縮略圖中對應的亞像素坐標；針對所述圖像中的每個像素點，將該像素點對應的亞像素坐標在所述縮略圖中預設鄰域內的多個像素點的顏色種類的併集作為該像素點的所述可能顏色種類。進一步地，所述優化求解模塊還用於按照如下步驟進行計算第一步人為設置或隨機產生一個初始解xO，令xbest = xO，並計算該解對應的能量函數值E (xO)；第二步 設置初始溫度T(O) =T0，其中函數T(t)是冷卻進度表，表達式為T(t) = T0/log (1+t), 其中TO是常數，設迭代次數i = 1，j = 1 ；第三步對當前最優解xbest按照某一鄰域函數，產生一新的解xnew，計算新的能量函數值E(Xnew)，並計算能量函數值的增量ΔΕ =E (xnew) -E (xbest)；第四步如果 Δ E 0，貝丨J ρ = exp (- Δ Ε/Τ (i))，若產生一個0到1之間的隨機數c小於p，則xbest = xnew,否則xbest =xbest ；第五步j = j+1，若j Tmin，返回第三步，否則進行下一步；其中Tmin為預設的常數； 第七步輸出當前最優解。應用本發明的技術方案，通過對包含有相似能量、混色能量、過渡能量和邊緣能量的色彩分離能量模型進行優化求解，能夠獲得較高的色彩分離工作效率，一般來說，對於 3 4個色彩分離使用的顏色，分色用時只需幾分鐘，而對相同圖像進行手工分色則需要幾個小時甚至幾天。由此可見本發明實施例的技術方案能夠有效提高工作效率。


說明書附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本申請的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用於解釋本發明，並不構成對本發明的不當限定。在附圖中圖1是根據本發明實施例的色彩分離的方法的主要步驟示意圖；圖2是根據本發明實施例的基於縮略圖的色彩分離的示意圖；圖3是根據本發明實施例的色彩分離的系統的主要模塊的示意圖；以及圖4A至圖4E是根據本發明實施例的色彩分離的效果的示意圖。
具體實施例方式需要說明的是，在不衝突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特徵可以相互組合。下面將參考附圖並結合實施例來詳細說明本發明。圖1是根據本發明實施例的色彩分離的方法的主要步驟示意圖，如圖1所示，該方法主要包括如下步驟步驟1 確定對圖像進行色彩分離時使用的顏色種類以及混色規則。此步驟中的圖像即為待進行色彩分配的處理的圖像。
步驟2 建立色彩分離能量模型E = f(Ei; E2, E3, ，其中E表示色彩分離能量，f 表示預設的能量模型函數，E1為相似能量，表示像素點顏色與色彩分離後顏色的相似度，E2 為混色能量，表示依據色彩分離後像素點顏色種類的個數確定的能量分量，E3為邊緣能量， 表示將相鄰像素點表示為不同顏色的可行性，E4為過渡能量，表示不同顏色之間進行過渡的可行性。步驟3 依據能量模型，針對所述色彩分離能量進行優化計算，將色彩分離能量最小時各像素的色彩分離後顏色作為所述圖像的色彩分離結果。在上述步驟中，顏色的相似度可以採用顏色向量的距離進行度量，過渡能量可以是色彩分離前後使用的顏色種類的個數。在步驟3中，顏色的相似度具體可採用如下步驟進行計算將均勻分布在顏色種類所處的顏色空間一定數量的點視為已知顏色點；計算已知顏色點與所述顏色種類最小差異度對應的各顏色種類的濃度；當計算像素顏色與所述顏色種類相似度時，根據與所述顏色在顏色空間中較近的若干個已知顏色點的濃度數據，進行插值得到與所述像素顏色匹配的濃度，再根據濃度計算出混色顏色，最後採用顏色向量的距離計算得出顏色的相似度。能量模型具體可以是E= α E1+β E2+μ E3E4 ^ E = α E1E2+β E3E4，其中 α、β 禾口 μ 為預設的加權係數；能量模型也可以是E= αΕ1+βΕ2+μΕ3+νΕ4 ^Ε= α E1E2+β E3+μ E4,其中α、β、μ禾Π ν為預設的加權係數。本實施例中，可以採用縮略圖進行色彩分離，具體是在步驟1之前生成待處理圖像的縮略圖，這樣，步驟2和步驟3基於該縮略圖進行。並且在步驟3之後按照縮略圖的色彩分離結果對圖像進行色彩分離，以下對此作具體說明。在按照縮略圖的色彩分離結果對圖像進行色彩分離時，可以先將圖像分為多個圖像塊；然後針對多個圖像塊中的每個圖像塊依次執行步驟2和步驟3，其中當執行步驟3時根據縮略圖的色彩分離結果只計算每個像素點可能顏色種類的相似能量Ε1，以能量E的最優解作為像素點的色彩分離結果。這裡的可能顏色種類可以按如下方式確定首先按照縮略圖的縮小比例，確定圖像中的各個像素點在縮略圖中對應的亞像素坐標；然後針對圖像中的每個像素點，將該像素點對應的亞像素坐標在縮略圖中預設鄰域內的多個像素點的顏色種類的併集作為該像素點的可能顏色種類。在步驟3的優化計算中，可以採用模擬退火算法，具體步驟如下第一步隨機產生一個初始解χΟ，令xbest = χΟ,並計算該解對應的能量函數值 E(xO)；第二步設置初始溫度T(O) =Τ0，其中函數T(t)是冷卻進度表，表達式為T (t)= TO/log(1+t)，其中TO是常數，設迭代次數i = 1，j = 1 ；第三步對當前最優解xbest按照某一鄰域函數，產生一新的解xnew，計算新的能量函數值E(Xnew)，並計算能量函數值的增量Δ E = E (xnew)-E (xbest)；第四步如果AE 0，貝丨Jp = exp (-Δ Ε/Τ ⑴)， 若產生一個0到1之間的隨機數c小於ρ，則xbest = xnew,否則xbest = xbest ；第五步j = j+1，若j Tmin，返回第三步，否則進行下一步；其中Tmin為預設的常數；第七步輸出當前最優解以下通過一個具體的例子來進一步說明本發明實施例的技術方案。該例中的色彩分離(以下簡稱為「分色」)主要按以下步驟1至7進行。1.生成縮略圖。如果待處理圖像尺寸較大(如2萬X2萬像素)無法一次性將全部圖像數據載入內存時，先生成一幅原圖的縮略圖像。具體生成方式有很多，如最近鄰法， 線性插值法等。縮略圖大小不固定，視計算機內存情況而定，一般不超過IOMXIOM像素。2.確定分色使用的顏色種類。該步驟需要人工設定進行分色的顏色以及混色規貝U。混色規則用來限定各分色顏色之間發生混色的情況，具體實施方法包括設置最大混色數，根據所有可能混色情況進行挑選，手動輸入規則，或上述規則的結合等等。混色規則也可以不特別設置，此時默認全部參與分色的顏色都可任意發生混色。一旦確定了分色顏色與混色規則，在分色時用到的所有顏色種類也就確定了。舉例來說，假定分色顏色選擇了三種，分別為a、b、c，如果不設置分色規則，那麼最終分色使用的顏色種類為7類，分別為a、 b、c、a與b兩混色、a與c兩混色、b與c兩混色、a與b與c三混色；若分色規則設定為最大混色數為2且a與c不能混色，則最終分色使用的顏色種類為5類，a、b、c、a與b兩混色、b與c兩混色。3.能量計算。根據分色能量模型進行計算。分色能量模型包括以下四項相似能量，混色能量，過渡能量，邊緣能量(具體名稱不唯一，但都符合所述代價的定義)。其中，3. 1相似能量衡量圖像中某像素的顏色與分色所使用各顏色種類的相似性。—個顏色種類中可能存在一個或多個組成成分，這些組成成分的不同濃度搭配會產生不同的混合顏色。計算相似性時，要與該顏色種類的每一種可能的混合顏色進行度量， 將最相似的結果記錄下來。最終記錄的相似能量數據個數等於像素數X顏色種類數。混合顏色根據具體的顏色空間和實際混色方式進行計算或者查表。可用以下公式在CMYK空間中計算混合顏色。C' = l-n(l-C!)，M1 = I-Yl(I-Tni), Γ = 1_Π(1-只)，足' = 1_Π(1-《)。
i=0 i=0 i=0 i=0在實現中的計算可不局限於該公式。也可提前將混合顏色數值寫入表格中，在計
算時查表。具體度量方法可以為像素顏色與混色顏色在某顏色空間中的距離測度，如Lab空間中的歐式距離，也可以採用色差公式，比如CIE94，總之能體現兩個顏色數據差異的方法即可。可以用窮舉法計算某顏色種類中每一種可能的混色顏色與該像素顏色的相似度， 但如果濃度級別較大或/與顏色組成成分較多時，窮舉法會非常耗時，實際應用價值會大大減少甚至無法實用。舉例來說，某顏色種類由3種成分組成，每種成分有100個濃度級別， 該顏色種類包含的混色顏色就有100X 100X 100個，假設進行一次相似度計算用時為1微秒，則計算一個像素該顏色種類相似度耗時就達1秒。以此推算，對於一幅10MX10M像素的圖像，僅計算一個顏色種類的相似度就要耗時1048576秒 12天。設計了一種快速計算相似度的方法。該方法通過優化方式進行求解，優化函數設計為 min E(a) = diff (Cpixel，Cmixed ( α ))。其中 Cpixel 為像素顏色，Cmixed( α )為該顏色種類各成分濃度取α ( α = [Q1, α2,..., αη],η為組成該顏色種類的成分個數)時的混合顏色，difT(D)表示求差異度運算。差異度的一個實施例為兩個數據的歐氏距離。優化方法的一個實施例是PSO (粒子群優化)算法。另一種快速計算相似度的方法是通過插值方法進行求解。設計思想是將某顏色種類所處顏色空間中每個點視為一個已知顏色，使用窮舉法或前述優化算法計算出此點與該顏色種類最小差異度對應的各成分濃度，如此計算足夠多個點並記錄對應的濃度數據。當需要計算像素顏色與該顏色種類的相似度時，可根據與該像素顏色在顏色空間中較近的幾個點的濃度數據，進行插值得到與像素顏色匹配的濃度，再根據濃度計算出混合顏色，通過定義好的度量方法求出相似度。本發明將上述兩個快速計算方法結合進行使用，所用的顏色空間為CMY空間，計算的點數為10X10X10 = 1000個並均勻分布在空間中。使用的插值算法為三維空間線性插值算法，計算方法如下設(fc，fm, fy)是像素點在CMY空間中的坐標除以10的結果，α (c，m, y)表示該空間中(c，m, y)處的濃度向量。令(nc, nm, ny)與(dc, dm, dy)分別為(fc, fm, fy)的整數部分與小數部分，即，dc = fc-nc, dm = fm-nm, dy = fy_ny。則α ( f c , f m , f y ) = ( 1 - d c ) · ( 1 - dm) · ( 1 -dy) · α (η c , nm , ny) +dc · (1-dm) · (1-dy) · α (nc + 1, nm, ny) + (1-dc) · dm · (l~dy) · α (nc, nm+1, ny) +dc · dm · (l~dy) · α (nc + 1, nm+1, ny) + (1-dc) · (1-dm) · dy · α (nc, nm, ny+1) +dc · (1-dm) · dy · α (nc + 1, nm, ny+1) + (1-dc) · dm · dy · α (nc , nm+1, ny+1) +dc · dm · dy · α (nc, nm, ny)3. 2混色能量衡量某顏色種類組成包含顏色成分的個數。在分色中，需要對色彩混合情況加以控制，針對這個特點設計了混色能量項。在計算該能量時，不考慮像素本身顏色與顏色種類的任何關係，而僅關心顏色種類本身的組成成分。如果希望在分色中儘量少的發生顏色混合情況，則顏色種類的顏色成分個數越多，混色能量數值就越大；反之，如果希望儘量多的發生顏色混合，則顏色種類的顏色成分個數越多，混色能量數值就越小。該能量的具體設計方式有很多，只要滿足上述描述均可。一個實施例為該能量正比於顏色種類包含的顏色個數。3. 3邊緣能量衡量圖像中兩個相鄰像素之間顏色的相似性。該能量用來度量將兩個相鄰像素分為不同顏色種類所要付出的代價。相鄰像素的定義可以是距離相近的一個或多個像素，而不僅限於圖像中的鄰接像素。設計思想是，將兩個相似的像素分開時的邊緣能量較大，將兩個不相似的像素分開時的邊緣能量較小。衡量相似性的方法可參考a中的方法。一個實施例是兩個像素顏色歐氏距離的倒數。3. 4過渡能量衡量從一個顏色種類過渡到另一個顏色種類的可行性。該能量項用來衡量從一個顏色種類過渡到另一個顏色種類所要付出的固有代價。 在實際分色中，通常要求顏色與顏色之間過渡儘量光滑。遵循這個原則，在設計該能量時， 可以考慮不同顏色種類是否含有相同顏色成分以及含有的多少來確定，一個具體計算方法為兩個標號的顏色成分個數之和減去兩個標號中相同顏色的個數。一個3顏色分色的值如下表1所示。表 權利要求
1.一種色彩分離的方法，其特徵在於，包括步驟1 確定對圖像進行色彩分離時使用的顏色種類以及混色規則；步驟2 建立色彩分離能量模型E = f (E1, E2, E3, ，其中E表示色彩分離能量，f表示預設的能量模型函數，E1為相似能量，表示像素點顏色與色彩分離後顏色的相似度，E2為混色能量，表示依據色彩分離後像素點顏色種類的個數確定的能量分量，E3為邊緣能量，表示將相鄰像素點表示為不同顏色的可行性，E4為過渡能量，表示不同顏色之間進行過渡的可行性；步驟3 依據所述能量模型，針對所述色彩分離能量進行優化計算，將所述色彩分離能量最小時各像素的色彩分離後顏色作為所述圖像的色彩分離結果。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述顏色的相似度採用顏色向量的距離進行度量。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特徵在於，在所述步驟3中，所述顏色的相似度採用如下步驟進行計算將均勻分布在顏色種類所處的顏色空間一定數量的點視為已知顏色點；計算已知顏色點與所述顏色種類最小差異度對應的各顏色種類的濃度；當計算像素顏色與所述顏色種類相似度時，根據與所述顏色在顏色空間中較近的若干個已知顏色點的濃度數據，進行插值得到與所述像素顏色匹配的濃度，再根據濃度計算出混色顏色，最後採用顏色向量的距離計算得出顏色的相似度。
4.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述過渡能量為色彩分離前後使用的顏色種類的個數。
5.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述的能量模型為E=α E1+β E2+μ E3E4 或E = α E1E2+β E3E4，其中α、β禾口 μ為預設的加權係數。
6.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述的能量模型為E= α E1+ β E2+ μ E3+vE4 或 E = α E1E2+ β E3+ μ E4,其中 α、β、μ 禾口 ν 為預設的加權係數。
7.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，還包括所述步驟1之前，還包括生成所述圖像的縮略圖；所述步驟2和步驟3是基於所述縮略圖進行；並且所述步驟3之後還包括按照所述縮略圖的色彩分離結果對所述圖像進行色彩分離。
8.根據權利要求7所述的方法，其特徵在於，按照所述縮略圖的色彩分離結果對所述圖像進行色彩分離包括將所述圖像分為多個圖像塊；針對所述多個圖像塊中的每個圖像塊依次執行所述步驟2和步驟3，其中當執行步驟3 時根據縮略圖的色彩分離結果計算每個像素點可能顏色種類的相似能量，以最優解作為所述像素點的色彩分離結果。
9.根據權利要求8所述的方法，其特徵在於，計算每個像素點可能顏色種類的相似能量之前還包括按照所述縮略圖的縮小比例，確定所述圖像中的各個像素點在縮略圖中對應的亞像素坐標；針對所述圖像中的每個像素點，將該像素點對應的亞像素坐標在所述縮略圖中預設鄰域內的多個像素點的顏色種類的併集作為該像素點的所述可能顏色種類。
10.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述優化計算包括如下步驟第一步人為設置或隨機產生一個初始解χΟ，令Xbest = XO,並計算該解對應的能量函數值E (xO)；第二步設置初始溫度T(O) =T0，其中函數T(t)是冷卻進度表，表達式為T (t) =TO/ log(l+t)，其中TO是常數，設迭代次數i = 1，j = 1 ；第三步對當前最優解xbest按照某一鄰域函數，產生一新的解xnew，計算新的能量函數值E(Xnew)，並計算能量函數值的增量Δ E = E (xnew)-E (xbest)；第四步如果 ΔΕ 0，則 ρ = exp (-ΔE/T(i))，若產生一個0到1之間的隨機數c小於p，則xbest = xnew,否則xbest = xbest ；第五步j =」+1，若j Tmin，返回第三步，否則進行下一步；其中Tmin為預設的常數；第七步輸出當前最優解。
11.一種色彩分離的系統，其特徵在於，包括保存模塊，用於保存對圖像進行色彩分離時使用的顏色種類以及混色規則； 能量模型模塊，用於建立色彩分離能量模型E = f(Ei; E2, E3, ，其中E表示色彩分離能量，f表示預設的能量模型函數，E1為相似能量，表示像素點顏色與色彩分離後顏色的相似度，E2為混色能量，表示依據色彩分離後像素點顏色種類的個數確定的能量分量，E3為邊緣能量，表示將相鄰像素點表示為不同顏色的可行性，E4為過渡能量，表示不同顏色之間進行過渡的可行性；優化求解模塊，用於依據所述能量模型，針對所述色彩分離能量進行優化計算，將所述色彩分離能量最小時各像素的色彩分離後顏色作為所述圖像的色彩分離結果。
12.根據權利要求11所述的系統，其特徵在於，所述優化求解模塊還用於按照如下步驟計算所述顏色的相似度將均勻分布在顏色種類所處的顏色空間一定數量的點視為已知顏色點； 計算已知顏色點與所述顏色種類最小差異度對應的各顏色種類的濃度； 當計算像素顏色與所述顏色種類相似度時，根據與所述顏色在顏色空間中較近的若干個已知顏色點的濃度數據，進行插值得到與所述像素顏色匹配的濃度，再根據濃度計算出混色顏色，最後採用顏色向量的距離計算得出顏色的相似度。
13.根據權利要求11所述的系統，其特徵在於，所述能量模型模塊還用於建立如下形式的能量模型Ε = α β E2+μ E3E4，或者建立如下形式的能量模型Ε = α E1E2+β E3E4，其中α、β和μ為預設的加權係數。
14.根據權利要求11所述的系統，其特徵在於，所述能量模型模塊還用於建立如下形式的能量模型Ε = αΕ^β^+μ^+νΕρ或者建立如下形式的能量模型E = α E1E2+β E3+μ E4,其中α、β、μ和ν為預設的加權係數。
15.根據權利要求11所述的系統，其特徵在於，還包括 縮略圖模塊，用於生成所述圖像的縮略圖；色彩分離模塊，用於按照所述縮略圖的色彩分離結果對所述圖像進行色彩分離；並且，所述能量模型模塊還用於基於所述縮略圖建立色彩分離能量模型。
16.根據權利要求11所述的系統，其特徵在於，所述色彩分離模塊還用於將所述圖像分為多個圖像塊；針對所述多個圖像塊中的每個圖像塊依次調用所述能量模型模塊和優化求解模塊，其中優化求解模塊在計算時根據縮略圖的色彩分離結果計算每個像素點可能顏色種類的相似能量，以最優解作為所述像素點的色彩分離結果。
17.根據權利要求16所述的系統，其特徵在於，所述色彩分離模塊還用於按照所述縮略圖的縮小比例，確定所述圖像中的各個像素點在縮略圖中對應的亞像素坐標；針對所述圖像中的每個像素點，將該像素點對應的亞像素坐標在所述縮略圖中預設鄰域內的多個像素點的顏色種類的併集作為該像素點的所述可能顏色種類。
18.根據權利要求11所述的系統，其特徵在於，所述優化求解模塊還用於按照如下步驟進行計算第一步人為設置或隨機產生一個初始解xO，令xbest =x0，並計算該解對應的能量函數值E (xO)；第二步設置初始溫度T(O) =T0，其中函數T(t)是冷卻進度表，表達式為T (t) =TO/ log(l+t)，其中TO是常數，設迭代次數i = 1，j = 1 ；第三步對當前最優解xbest按照某一鄰域函數，產生一新的解xnew，計算新的能量函數值E(Xnew)，並計算能量函數值的增量Δ E = E (xnew)-E (xbest)；第四步如果 ΔΕ 0，則 ρ = exp (-ΔE/T(i))，若產生一個0到1之間的隨機數c小於p，則xbest = xnew,否則xbest = xbest ；第五步j = j+1，若j Tmin，返回第三步，否則進行下一步；其中Tmin為預設的常數；第七步輸出當前最優解。
全文摘要
本發明提供了一種色彩分離的方法和系統，以解決現有技術中色彩分離效率較低的問題。本發明的方法包括確定對圖像進行色彩分離時使用的顏色種類以及混色規則；建立色彩分離能量模型E＝f(E1，E2，E3，E4)，其中E表示色彩分離能量，f表示預設的能量模型函數，E1為相似能量，表示像素點顏色與色彩分離後顏色的相似度，E2為混色能量，表示依據色彩分離後像素點顏色種類的個數確定的能量分量，E3為邊緣能量，表示將相鄰像素點表示為不同顏色的可行性，E4為過渡能量，表示不同顏色之間進行過渡的可行性；依據所述能量模型，針對所述色彩分離能量進行優化計算，將所述色彩分離能量最小時各像素的色彩分離後顏色作為所述圖像的色彩分離結果。
文檔編號G06T1/00GK102542522SQ201010620858
公開日2012年7月4日 申請日期2010年12月31日 優先權日2010年12月31日
發明者喬雷傑, 李平立, 郎鹹朋 申請人:北京大學, 方正國際軟體(北京)有限公司