基于颜色空间特点的食物图像色彩增强方法技术

本发明专利技术公开了一种基于颜色空间特点的食物图像色彩增强方法，其实现步骤为：(1)输入图像并预置定点，(2)对预置的HSI和HSV两种色彩空间的定点序列，进行线性处理生成相应函数，(3)基于HSI色彩空间的色调系数值计算，(4)基于HSI色彩空间的饱和度值矫正，(5)基于HSI色彩空间的亮度值矫正，(6)基于HSV色彩空间的色调系数值计算，(7)基于HSV色彩空间的饱和度值矫正。本发明专利技术结合HSI和HSV两种色彩空间的特点对图像进行双重处理，达到既使色彩浓度增加，又使色彩亮丽的效果。本发明专利技术根据颜色空间和食物色彩的特性，设计相适应的饱和度和亮度矫正曲线，并设计相适应的色调系数曲线，避免了使图像发生泛黄、色偏等问题，从而获得良好的食物色彩增强效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，进一步涉及图像色彩增强领域，具体是基于颜色 空间特点的食物图像色彩增强的方法。本专利技术可用于拍摄食物图像的后处理，可以有效提 高食物色彩艳丽程度，大大提高了拍摄的食物照片的质量。
技术介绍
近年来，随着智能手机的普及，越来越多人拍照并上传美食图片。目前，图像色彩 增强的方法主要有基于Retinex理论的方法、基于YUV、HSI或HSV等颜色空间的矫正方法。 基于Retinex理论的方法会使图像颜色发生较大偏移或失真，在实际应用中并不适宜。基 于YUV、HSI或HSV等颜色空间的校正方法可以有效分离出色彩分量，保证色调的稳定。 金辉发表的论文"一种用于移动终端视频图像色彩增强的实时方法"（中兴通讯 技术，2009(4) :52-56)中提到了一种在YUV颜色空间对色彩和亮度校正的实时色彩增强方 法，该方法将图像转换到YUV颜色空间，设计了 11组连续变化的6&_&值，根据场景的明暗 程度设定相应大小的Gamma值对色彩和亮度进行矫正。该方法虽然能一定程度上有自适应 的效果，但是Ga_a曲线特定的凸函数形状无法贴切描述食物图像色彩或亮度在各取值点 应有的增强量。 李冠章发表的论文"彩色图像的亮度-色度非线性重组"（计算机工程与应 用，2010, 46(25) : 178-180)提到了在彩色图像增强方法中，将算法处理在分离色度亮度的 色彩空间中（如HSI色彩空间），避免了严重的色彩失真。该方法应用了 HSI色彩空间色度 亮度分离的特点，但是它的缺点是仅应用了一种色彩空间的增强特点。
技术实现思路
本专利技术针对上述现有技术的不足，提出基于颜色空间特点的食物图像色彩增强方 法，本专利技术结合HSI和HSV两种色彩空间的特点，对图像进行双重处理。以达到既能使色彩 浓度增加，又使色彩亮丽的效果。 在HSI颜色空间，对饱和度的增强，会使图像色彩变得更加亮丽，但是色彩的浓度 不会有明显的增加。而在HSV颜色空间，对饱和度的增强，能使色彩的浓度明显增加，但是 图像会相对暗淡，画面效果不好。采用联合两种颜色空间增强的方法，以达到既能使色彩浓 度增加，又使色彩亮丽的效果。本专利技术不使用单一形状的Ga_a校正曲线，而是根据颜色空 间和食物色彩的特性，设计了相适应的饱和度和亮度矫正曲线。同时，本专利技术根据食物色彩 强调的主要特征色彩如红绿黄，较少地提升其它非主要特征色彩如蓝紫的特点，设计了相 适应的色调系数曲线，避免了使图像发生泛黄、色偏等问题，从而获得良好的食物色彩增强 效果。 为实现上述目的，本专利技术技术方案包括如下主要步骤： (1)输入图像并预置定点： 输入待增强的图像并提图像各个像素的红色值R1、绿色值G1、蓝色值B 1; 预置HSI和HSV两种色彩空间的定点序列，其中HSI色彩空间中包括HSI色调系 数定点序列、HSI饱和度矫正定点序列与HSI亮度矫正定点序列，HSI色彩空间中包括HSV 色调系数定点序列与HSV饱和度矫正定点序列； (2)对预置的HSI和HSV两种色彩空间的定点序列，进行线性处理生成相应函数： (2a)对预置的HSI色调系数定点序列，进行线性插值计算，得到HSI色调系数曲 线；以该曲线的横坐标值Xhslih作为输入值，该曲线的纵坐标值y hsl,h作为输出值，两坐标值 的映射关系构成HSI色调系数函数： Yhsi1 h= HparamHSI (x hsijh)； (2b)对预置的HSV色调系数定点序列，进行线性插值计算，得到HSV色调系数曲 线；以该曲线的横坐标值xhsv, h作为输入值，该曲线的纵坐标值y hsv, h作为输出值，两坐标值 的映射关系构成HSV色调系数函数： Yhsv1 h= HparamHSV (x hsv_h)； (2c)对预置的HSI饱和度矫正定点序列，进行线性插值计算，再做乘以倍数计算， 得到HSI饱和度矫正曲线；以该曲线的横坐标值Xhslis作为输入值，该曲线的纵坐标值y hsl，s作为输出值，两坐标值的映射关系构成HSI饱和度矫正函数： yhsl s= ScorrectHSI (x hsljS, khsl,s)； 其中，khsl, s表示乘以的倍数； (2d)对预置的HSV饱和度矫正定点序列，进行线性插值计算，再做乘以倍数计算， 得到HSV饱和度矫正曲线；以该曲线的横坐标值xhsv，s作为输入值，该曲线的纵坐标值y hsv，s作为输出值，两坐标值的映射关系构成HSV饱和度矫正函数： yhsv,s= ScorrectHSV (xhsVjS,khsv,s)； 其中，khsv, s表示乘以的倍数； (2e)对预置的HSI亮度矫正定点序列，进行线性插值计算，得到HSI亮度矫正曲 线；以该曲线的横坐标值Xhslil作为输入值，该曲线的纵坐标值y hslil作为输出值，两坐标值 的映射关系构成HSI亮度矫正函数： Yhsi1 i = HparamHSI (x hsi_ ；)； (2f)上述对预置的HSI和HSV两种色彩空间的定点序列进行的线性插值计算，按 照下式进行计算： 其中，?\、T1+1表示预置的HSI和HSV两种色彩空间的定点序列中任一定点序列的 任意相邻两定点的横坐标值，YTp ΥΤ1+1表示与横坐标值T ρ Τ1+1相对应的纵坐标值，X表示 在间的任意横坐标值，y表示与横坐标X相对应的纵坐标值； (2g)上述对预置的HSI和HSV两种色彩空间的定点序列进行的乘以倍数计算，按 照下面步骤计算： 第一步，将原纵坐标值y乘以倍数k :kXy ; 第二步，将kXy重新赋给y ; (3)基于HSI色彩空间增强： (3a)对图像做RGB到HSI色彩空间转换，得到图像各个像素的HSI色调值Hhslil、 HSI饱和度值Shsl, JP HSI亮度值I hsl,1; (3b)按照 HSI 色调系数函数 yhsi,h= HparamHSI (xhsi,h)，用 Hhsiii代入 xhsi,h，计算得 到的九^赋给Hp hslil，其中Hphslil表示图像各个像素的HSI色调系数值； (3c)按照 HSI 饱和度矫正函数 yhsi,s= ScorrectHSI (X hsi,s，khsi,s)，用 Shsiii代入 Xhsl, s，用Hphslil代入khsl,s，计算得到的又一重新赋给S hsl,1; (3d)亮度值拉伸： (3d-l)按照下式，计算图像所有像素的灰度值的概率分布直方图Hist : Γ. I sum_?ν |η·'] =-t sum _ all 其中，iv表示灰度值，sum_iv表示图像中灰度值为iv的像素点数，sum_all表示 图像的所有像素点数； 按照下式，计算图像所有像素的灰度平均值Avg_All : 按照下式，计算图像灰度值在灰度区间的像素点数占总像素点数的第 四区比值Rate_zone4 : (3d-2)判断灰度平均值Avg_All是否小于设定的灰度平均阈值Avg_All_T，且判 断第四区比值Rate_zone4是否小于设定的第四区比阈值Rate_zone4_T ;若两者同时满足 小于各自阈值，则执行步骤（3d-3);否则，执行步骤（3e); (3d-3)按照下式，计算图像所有像素的灰度标准差St本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于颜色空间特点的食物色彩增强方法，结合HSI和HSV两种色彩空间的特点，对图像进行双重处理，包括如下步骤：(1)输入图像并预置定点：输入待增强的图像并提图像各个像素的红色值Ri、绿色值Gi、蓝色值Bi；预置HSI和HSV两种色彩空间的定点序列，其中HSI色彩空间中包括HSI色调系数定点序列、HSI饱和度矫正定点序列与HSI亮度矫正定点序列，HSI色彩空间中包括HSV色调系数定点序列与HSV饱和度矫正定点序列；(2)对预置的HSI和HSV两种色彩空间的定点序列，进行线性处理生成相应函数：(2a)对预置的HSI色调系数定点序列，进行线性插值计算，得到HSI色调系数曲线；以该曲线的横坐标值xhsi,h作为输入值，该曲线的纵坐标值yhsi,h作为输出值，两坐标值的映射关系构成HSI色调系数函数：yhsi,h＝HparamHSI(xhsi,h)；(2b)对预置的HSV色调系数定点序列，进行线性插值计算，得到HSV色调系数曲线；以该曲线的横坐标值xhsv,h作为输入值，该曲线的纵坐标值yhsv,h作为输出值，两坐标值的映射关系构成HSV色调系数函数：yhsv,h＝HparamHSV(xhsv,h)；(2c)对预置的HSI饱和度矫正定点序列，进行线性插值计算，再做乘以倍数计算，得到HSI饱和度矫正曲线；以该曲线的横坐标值xhsi,s作为输入值，该曲线的纵坐标值yhsi,s作为输出值，两坐标值的映射关系构成HSI饱和度矫正函数：yhsi,s＝ScorrectHSI(xhsi,s,khsi,s)；其中，khsi,s表示乘以的倍数；(2d)对预置的HSV饱和度矫正定点序列，进行线性插值计算，再做乘以倍数计算，得到HSV饱和度矫正曲线；以该曲线的横坐标值xhsv,s作为输入值，该曲线的纵坐标值yhsv,s作为输出值，两坐标值的映射关系构成HSV饱和度矫正函数：yhsv,s＝ScorrectHSV(xhsv,s,khsv,s)；其中，khsv,s表示乘以的倍数；(2e)对预置的HSI亮度矫正定点序列，进行线性插值计算，得到HSI亮度矫正曲线；以该曲线的横坐标值xhsi,i作为输入值，该曲线的纵坐标值yhsi,i作为输出值，两坐标值的映射关系构成HSI亮度矫正函数：yhsi,i＝HparamHSI(xhsi,i)；(2f)上述对预置的HSI和HSV两种色彩空间的定点序列进行的线性插值计算，按照下式进行计算：y=x-TTi+1-L×YTi+1+x-Ti+1Ti-Ti+1×YTi;]]>其中，Ti、Ti+1表示预置的HSI和HSV两种色彩空间的定点序列中任一定点序列的任意相邻两定点的横坐标值，YTi、YTi+1表示与横坐标值Ti、Ti+1相对应的纵坐标值，x表示在[Ti,Ti+1]间的任意横坐标值，y表示与横坐标x相对应的纵坐标值；(2g)上述对预置的HSI和HSV两种色彩空间的定点序列进行的乘以倍数计算，按照下面步骤计算：第一步，将原纵坐标值y乘以倍数k：k×y；第二步，将k×y重新赋给y；(3)基于HSI色彩空间增强：(3a)对图像做RGB到HSI色彩空间转换，得到图像各个像素的HSI色调值Hhsi,i、HSI饱和度值Shsi,i和HSI亮度值Ihsi,i；(3b)按照HSI色调系数函数yhsi,h＝HparamHSI(xhsi,h)，用Hhsi,i代入xhsi,h，计算得到的yhsi,h赋给Hphsi,i，其中Hphsi,i表示图像各个像素的HSI色调系数值；(3c)按照HSI饱和度矫正函数yhsi,s＝ScorrectHSI(xhsi,s,khsi,s)，用Shsi,i代入xhsi,s，用Hphsi,i代入khsi,s，计算得到的yhsi,s重新赋给Shsi,i；(3d)亮度值拉伸：(3d‑1)按照下式，计算图像所有像素的灰度值的概率分布直方图Hist：Hist[iv]=sum_ivsum_all;]]>其中，iv表示灰度值，sum_iv表示图像中灰度值为iv的像素点数，sum_all表示图像的所有像素点数；按照下式，计算图像所有像素的灰度平均值Avg_All：Avg_All=Σiv=1255iv×sum_ivsum_all;]]>按照下式，计算图像灰度值在灰度区间[192,255]的像素点数占总像素点数的第四区比值Rate_zone4：Rate_zone4=Σiv=192255Hist[iv];]]>(3d‑2)判断灰度平均值Avg_All是否小于设定的灰度平均阈值Avg_All_T，且判断第四区比值Rate_zone4是否小于设定的第四区比阈值Rate_zone4_T；若两者同时满足小于各自阈值，则执行步骤(3d‑3)；否则，执行步骤(3e)；...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：宋彬，杨荣坚，秦浩，柯旭，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61