一种彩色图像颜色一致性描述方法技术

本发明专利技术提供了一种彩色图像颜色一致性描述方法，它利用一幅图像就能工作，首先根据颜色、纹理的视觉相似性划分图像为含有不规则几何形状的若干个子区域，构建特定的子区域分析数据集并进行线性拟合处理，获取图像子区域以及图像整体的外界照明状况，然后利用特定的像素转换关系实现图像的颜色一致性描述，获得图像内容的本质外貌特征，解决了同一景物在不同照明条件下所捕获图像的外貌不一致性问题。该方法不需要人工干预，主动分析图像内容获取关键转换参数，参数具有一次获得、像素共用的特征，处理速度快、实用性强。本发明专利技术隶属于人工智能、本征颜色识别的范畴，在图像分割、印品质量检测、目标识别和机器视觉领域具有较好的应用潜力。

A Color Consistency Description Method for Color Images

【技术实现步骤摘要】
一种彩色图像颜色一致性描述方法
本专利技术涉及一种彩色图像颜色一致性描述方法，隶属于人工智能、本征颜色识别范畴，可应用于图像分割、印品质量检测、目标识别和机器视觉等领域。
技术介绍
颜色作为彩色图像的一个重要属性已经在图像复制、机器检测和人工智能等领域得到了广泛的应用，比如印刷质量检测、图像分割、物体识别与追踪等。然而，图像像素的颜色值，除了与采集设备所捕获外界景物的本质属性有关外，还与图像获取时的外界照明情况密不可分。因此，如果外界照明条件发生改变，那么即使使用了相同的设备、对同一外界景物进行图像数据采集，也是很难保证所捕获的图像具有相同的颜色外貌特性的。事实上，在日常生活及工业应用中，由于真实照明条件和外界场景的复杂多变性，要求外界照明条件恒定不变几乎是不现实的。外界景物所处的照明条件会随着时间、空间等的改变而发生不可重复性的变化，照明光源强度的变化会使设备捕获的图像具有阴影效应，而光源颜色的不同会使图像产生可辨的色偏，致使同一景物用同一设备或不同设备所采集的图像具有了不同的图像外貌特征。这些图像无法真实、客观反映其内景物的本质属性，在景物几何形状、颜色、纹理等方面有着不可忽视的图像质量退化问题，也带来了较为严重的视觉混淆问题。专利CN103258334B公开了一种彩色图像的场景光源颜色估计方法，该方法通过选取DoG滤波器的尺度和幅值来模拟神经元的感受野特性，计算图像场景的光源颜色值；专利CN102360506B提供了一种基于局部线性保持的场景颜色风格一致化处理方法，它要求输入原始彩色图像和参考彩色图像，将参考图像的主色调迁移到原图像上，考虑图像空间的局部线性关系，避免了颜色分类带来的颜色过渡不平滑的问题；专利CN101674490B提出了一种基于视网膜视觉机制的彩色图像颜色恒常性方法，该方法通过建立感受野单拮抗模型来实现色偏图像颜色恒常和颜色增强的功能；专利CN1617141A公开了一种用于提取图像效果颜色和恢复原始图像颜色的方法；专利CN105302854A提供了一种移动终端图像颜色再现一致性的方法，该方法涉及到基于移动终端和服务器等的系列色彩管理操作；专利CN105479960A公开了一种使屏幕显示颜色与实际印花颜色一致的数码印花方法；专利CN105915757A公开了一种基于RGB彩色通道误差函数的颜色矫正方法；专利CN101930596A公开了一种复杂光照下的两步法颜色恒常性方法；专利CN1916939B提供了一种提取不受照明变化影响的颜色的方法和装置及其呈现方法；专利CN107392968A公开了一种融合颜色对比图和颜色空间分布图的图像显著性检测方法，该方法综合了图像底层颜色对比特征图和图像颜色空间分布特征图来得到最后的显著性图，能够在较低的时间复杂度内得到较为准确、完整的图像显著性图。近年来，随着人工智能、新媒体技术的快速发展，有关机器视觉的诸多问题备受关注，尤其是所涉及到的图像颜色的客观、真实及一致性描述问题。彩色图像颜色的一致性描述问题的解决，一直备受业界学者、相关企业人士的关注。如何减少外界照明条件对采集设备所捕获图像信息的干扰？如何从图像中获得其内景物的客观本质属性以及真实的颜色、纹理等信息？怎样使同一景物在不同条件下所得到的图像具有一致的真实客观外貌？这些问题的解决，对于图像内容分析、目标检测识别、图像理解等至关重要，在图像分割、印品质量检测、机器视觉、图像理解和人工智能等领域有着非常重要的理论和实用价值。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决数字采集设备在捕获同一景物影像时由于受到照明条件随时间、空间等的变化的影响而使所捕获到的图像外貌不同的问题，而提出了一种彩色图像颜色一致性描述的方法。为了实现上述目的，本专利技术提供了一种技术方案，一种彩色图像颜色一致性描述方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：依据彩色图像的颜色、纹理的视觉感知相似性，将所述彩色图像划分为含有不规则几何形状的k个子区域，所述的k个子区域的子区域面积与图像总面积的比值的最小值不小于0.5％，所述的子区域的子区域内任意两像素之间的基于“像素L′a′b′数据”的像素间色差ΔPL′a′b′不大于3.0，所述的子区域的子区域之间的基于“像素L′a′b′数据”的子区域间色差ΔSL′a′b′的最小值不小于5.0；所述的“像素L′a′b′数据”可根据下列关系式由图像像素的红、绿、蓝通道的颜色数据R、G、B计算得到，L′＝116f(Y)-16，a′＝500[f(X)-f(Y)]，b′＝200[f(Y)-f(Z)]，其中，X＝0.433953R+0.376219G+0.189828B，Y＝0.212671R+0.715160G+0.072169B，Z＝0.017758R+0.109477G+0.872765B，用t表示X、Y、Z，则当t＞0.00885645时f(t)＝t1/3，当t≤0.00885645时f(t)＝7.78703704t+0.13793103；所述的像素间色差ΔPL′a′b′为ΔPL′a′b′＝[(L′2-L′1)2+(a′2-a′1)2+(b′2-b′1)2]1/2，L′2、L′1、a′2、a′1、b′2、b′1为两个像素的L′、a′、b′数据；所述的子区域间色差ΔSL′a′b′为ΔSL′a′b′＝[(SL′2-SL′1)2+(Sa′2-Sa′1)2+(Sb′2-Sb′1)2]1/2，SL′2、SL′1、Sa′2、Sa′1、Sb′2、Sb′1为两个子区域的所有像素的相应L′、a′、b′数据的平均值；步骤2：对步骤1所述的k个子区域，进行图像子区域外界照明光源的颜色计算，通过执行下列操作来实现：(1)令第i个所述图像子区域的照明光源的颜色值为(mr1，mgi，mb1)，其中的i为1～k之间的整数，mr1、mgi和mb1为第i个所述子区域的照明光源的红、绿和蓝数据，然后计算第i个子区域的每个像素的r＝R/(R+G+B)、g＝G/(R+G+B)、b＝B/(R+G+B)以及ψ＝1/(R+G+B)值，R、G、B为图像像素的红、绿、蓝颜色值，并由第i个子区域的所有像素的r、g、b和ψ数据构建r-ψ、g-ψ和b-ψ数据集；(2)利用最小二乘法对操作(1)所获得的r-ψ、g-ψ和b-ψ数据集在平面直角坐标系中分别进行线性拟合处理，所采用的拟合关系式具有y＝kx+m的形式，其中的y对应r、g和b数据而x对应ψ数据，所得到的r-ψ、g-ψ和b-ψ数据集的数据拟合关系式分别为y-＝kr1x+mr1、y＝kg1x+mg1、y＝kb1x+mbi，则第i个图像子区域的照明光源的颜色值为(mr1，mg1，mb1)；(3)重复执行操作(1)和操作(2)，获得步骤1所述的k个子区域的照明光源的颜色坐标(mri，mgi，mbi)，i＝1～k，再对所获得的k个颜色值(mr1，mgi，mb1)执行平均化处理，得到外界照明光源的颜色计算值(mr，mg，mb)，mr＝∑mr1/k、mg＝∑mg1/k、mb＝∑mb1/k；步骤3：对彩色图像进行颜色一致性描述处理，将彩色图像的像素数据转换到具有描述一致性特征的光源下，通过执行下列操作来实现：(1)利用步骤2所获得的光源颜色值(mr，mg，mb)，令μ＝mr-0.5mg-0.5mb、v＝0.86本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种彩色图像颜色一致性描述方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：依据彩色图像的颜色、纹理的视觉感知相似性，将所述彩色图像划分为含有不规则几何形状的k个子区域，所述的k个子区域的子区域面积与图像总面积的比值的最小值不小于0.5％，所述的子区域的子区域内任意两像素之间的基于“像素L′a′b′数据”的像素间色差ΔPL′a′b′不大于3.0，所述的子区域的子区域之间的基于“像素L′a′b′数据”的子区域间色差ΔSL′a′b′的最小值不小于5.0；所述的“像素L′a′b′数据”可根据下列关系式由图像像素的红、绿、蓝通道的颜色数据R、G、B计算得到，L′＝116f(Y)‑16，a′＝500[f(X)‑f(Y)]，b′＝200[f(Y)‑f(Z)]，其中，X＝0.433953R+0.376219G+0.189828B，Y＝0.212671R+0.715160G+0.072169B，Z＝0.017758R+0.109477G+0.872765B，用t表示X、Y、Z，则当t＞0.00885645时f(t)＝t

【技术特征摘要】
1.一种彩色图像颜色一致性描述方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：依据彩色图像的颜色、纹理的视觉感知相似性，将所述彩色图像划分为含有不规则几何形状的k个子区域，所述的k个子区域的子区域面积与图像总面积的比值的最小值不小于0.5％，所述的子区域的子区域内任意两像素之间的基于“像素L′a′b′数据”的像素间色差ΔPL′a′b′不大于3.0，所述的子区域的子区域之间的基于“像素L′a′b′数据”的子区域间色差ΔSL′a′b′的最小值不小于5.0；所述的“像素L′a′b′数据”可根据下列关系式由图像像素的红、绿、蓝通道的颜色数据R、G、B计算得到，L′＝116f(Y)-16，a′＝500[f(X)-f(Y)]，b′＝200[f(Y)-f(Z)]，其中，X＝0.433953R+0.376219G+0.189828B，Y＝0.212671R+0.715160G+0.072169B，Z＝0.017758R+0.109477G+0.872765B，用t表示X、Y、Z，则当t＞0.00885645时f(t)＝t1/3，当t≤0.00885645时f(t)＝7.78703704t+0.13793103；所述的像素间色差ΔPL′a′b′为ΔPL′a′b′＝[(L′2-L′1)2+(a′2-a′1)2+(b′2-b′1)2]1/2，L′2、L′1、a′2、a′1、b′2、b′1为两个像素的L′、a′、b′数据；所述的子区域间色差ΔSL′a′b′为ΔSL′a′b′＝[(SL′2-SL′1)2+(Sa′2-Sa′1)2+(Sb′2-Sb′1)2]1/2，SL′2、SL′1、Sa′2、Sa′1、Sb′2、Sb′1为两个子区域的所有像素的相应L′、a′、b′数据的平均值；步骤2：对步骤1所述的k个子区域，进行图像子区域外界照明光源的颜色计算，通过执行下列操作来实现：(1)令第i个所述图像子区域的照明光源的颜色值为(mr1，mg1，mb1)，其中的i为1～k之间的整数，mri、mg1和mb1为第i个所述子区域的照明光源的红、绿和蓝数据，然后计算第i个子区域的每个像素的r＝R/(R+G+B)、g＝G/(R+G+B)、b＝B/(R+G+B)以及ψ＝1/(R+G+B)值，R、G、B为图像像素的红、绿、蓝颜色值，并由第i个子区域的所有像素的r、g、b和ψ数据构建r-ψ、g-ψ和b-ψ数据集；(2)利用最小二乘法对操作(1)所获得的r-ψ、g-ψ和b-ψ数据集在平面直角坐标系中分别进行线性拟合处理，所采用的拟合关系式具有y＝kx+m的形式，其中的y对应r、g和b数据而x对应ψ数据，所得到的r-ψ、g-ψ和b-ψ数据集的数据拟合关系式分别为y-＝kr1x+mri、y＝kg1x+mgi、y＝kb1x+mb1，则第i个图像子区域的照明光源的颜色值为(mr1，mg1，mb1)；(3)重复执行操作(1)和操作(2)，获得步骤1所述的k个子区域的照明光源的颜色坐标(mr1，mg1，mb1)，i＝1～k，再对所获得的k个颜色值(mr1，mgi，mb1)执行平均化处理，得到外界照明光源的颜色计算值(mr，mg，mb)，mr＝∑mri/k、mg＝∑mg1/k、mb＝∑mb1/k；步骤3：对彩色图像进行颜色一致性描述处理，将彩色图像的像素数据转换到具有描述一致性特征的光源下，通过执行下列操作来实现：(1)利用步骤2所获得的光源颜色值(mr，mg，mb)，令μ＝mr-0.5mg-0.5mb、v＝0.866mg-0.866mb、ω＝0.6667mr+0.6...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈永利，田婕慧，许浩墨，
申请(专利权)人：天津科技大学，
类型：发明
国别省市：天津,12