二维彩色场景阴影区域分割方法技术

本发明专利技术涉及一种二维彩色场景阴影区域分割方法。它是根据阴影区域具有明显高的色调值Ｈ，以及阴影区域与非阴影区域中红Ｒ、绿Ｇ、蓝Ｂ三分量光强存在差异，进行阴影区域的分割。从而提高彩色数字图像分析和目标提取的灵活性和简便性。本发明专利技术的方法简便、灵活、易实现。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种，用于彩色数字图像分析与目标提取。属于智能信息处理

技术介绍
场景中物体受到光线照射时，物体全部或部分地阻挡直射光线便会形成阴影。阴影的存在会影响到包括图像分割、目标跟踪和识别等。若能识别出图像中的阴影，则可提供关于场景中物体的形状及相关位置和表面特征等信息。现有阴影分割方法可分为两类一是基于模型，产生的模型经常需要有关场景、对象、光照等方面的先验知识，算法只能用于简单对象的阴影的识别与分类，如建筑物、车辆等。二是基于阴影属性，利用阴影本身的几何、亮度和颜色等属性，此类方法在简单对象和单一光源的环境中对阴影的强度和几何特性进行分析，对光源的强度和物体的反射比较敏感，要求满足阴影位于平坦区域等条件。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有阴影分割方法存在需要有关场景、对象、光照等方面的先验知识或基于阴影本身的几何、亮度和颜色等属性的问题，提供一种改进的。它是根据阴影区域具有明显高的色调值以及阴影区域与非阴影区中红、绿、蓝三分量光强存在差异，实现阴影区域的分割，从而提高彩色数字图像分析与目标提取的灵活性和简便性。为了达到上述的目的，本专利技术采用下述技术方案一种，其特征在于根据阴影区域具有明显高的色调值H，以及阴影区域与非阴影区域中红R、绿G、蓝B三分量光强存在差异，进行阴影区域的分割，具体步骤如下(1)彩色空间转换计算机色调值H由RGB彩色空间的红R、绿G、蓝B三分量确定HSV色彩空间的色调值 其中，θ=arccos{122}]]>(2)确定可能阴影区域对HSV色彩空间中的色调值H采用单阈值分割方法，确定阈值T1，将色调值H高于T1的所有像素组成的区域确定为可能阴影区域；(3)确定有效阴影区域计算HSV色彩空间中色调值H在每一像素i，j处的值H(i，j)同阈值T1两者之间的差值(H(i，j)-T1)同RGB彩色空间中的蓝色分量B在像素(i，j)处的值B(i，j)的乘积M＝B(i，j)×(H(i，j)-T1)，计算乘积M的直方图Hist:Hist=Σi=1mΣj=1nB(i,j)·(H(i,j)-T1)m×n;]]>采用单阈值方法，确定关于直方图Hist的阈值T2；将可能阴影区域中同时满足HSV彩色空间中色调值H大于阈值T1以及RGB彩色空间中蓝色分量B小于阈值T2的区域，确定为有效阴影区域。本专利技术的原理如下在本专利技术的技术方案中，根据物体光照模型，物体被感知的亮度由环境光、漫反射光及镜面反射光组成i＝Iaka+Idkdcosθ+Idkscosnα，其中，ka，kd，ks分别为环境光、漫反射光及镜面反射光系数；Ia，Id分别为环境光及光源强度；θ为入射光与物体表面法线之间的夹角；α为反射光与视线间的夹角；n为高光系数。考虑到实际自然二维场景中的绝大部分区域为非光滑区域，上式中第三项即Idkscosnα可忽略。由于阴影为直射光线被遮挡，Id＝0，因此，阴影区域的光强为Is＝Iaka若将问题局限于较小区域，则该区域内的环境光强(Ia)、光源强度(Id)及入射角(θ)均保持一致，此时阴影区域与非阴影区域的光强差为ΔI＝Idkdcosθ对应于RGB彩色空间，阴影区与非阴影区在红、绿、蓝三通道中的光强差相应为ΔIR＝Idkd(R)cosθΔIG＝Idkd(G)cosθΔIB＝Idkd(B)cosθ由于漫反射系数kd与波长成本比，因此，在RGB彩色空间中，红色波长最长，绿色波长次之，蓝色波长最短。根据kd在RGB彩色空间内三个不同通道中的差异，阴影区与非阴影区在红、绿、蓝三通道中的光强差相应为ΔIR＞ΔIG＞ΔIB，即在阴影区域，RGB彩色空间内的红色分量下降最多，绿色分量次之，蓝色分量下降最少，亦相当于相对增加了蓝色分量。蓝色分量的增加提高了色调值H。根据阴影区域与非阴影区域之间色调存在差异，对一幅自然二维场景彩色图像{f(i，j)，i＝1，2，...，m，j＝1，2，...n}，利用下式，由RGB彩色空间中红、绿、蓝三分量值确定HSV色彩空间中的色调值H. 其中，θ=arccos{122}]]>对HSV色彩空间中的色调分量H采用单阈值分割方法，确定阈值T1，将色调值H高于T1的所有像素组成的区域确定为可能阴影区域。由于在实际自然二维场景图像中偏蓝色物体也具有较高的色调值，因此需要从可能阴影区域中将这一部分偏蓝色物体剔除。由于阴影区域中的蓝色分量亮度较偏蓝色物体偏暗，因此，为确定有效的阴影区域，可采用以RGB彩色模型中的蓝色分量为模板，计算该模板与色调H同T1之差的直方图Hist:Hist=Σi=1mΣj=1nB(i,j)·(H(i,j)-T1)m×n,]]>其中，B(i，j)为RGB彩色空间中的蓝色分量在像素(i，j)处的蓝色分量值，(H(i，j)-T1)为HSV色彩空间中色调分量在像素(i，j)处色调分量值(H(i，j)同阈值T1之间的差值。采用单阈值方法，确定关于上述直方图的阈值T2。将同时满足HSV色彩空间中色调值H大于阈值T1以及RGB色彩空间中蓝色分量B小于阈值T2的区域，即将满足{f(i，j)|H(i，j)≥T1&B(i，j)≤T2}的区域确定为有效阴影区域。本专利技术与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点本专利技术根据阴影区域具有明显高的色调值以及阴影区域与非阴影区域中红、绿、蓝三分量光强存在差异，实现阴影区域的分割，解决了现有技术彩色数字图像中阴影分割需要有关场景、对象、光照等方面的先验知识或基于阴影本身的几何、亮度和颜色等属性的局限性，提高了彩色数字图像阴影区域分割的鲁林棒性，能适应不同光照条件下的阴影区域分割。本专利技术的方法简便、灵活、易实现。附图说明图1是本专利技术一个实施例的原始图像。图2是图1示例的从原始图像分割出的阴影区域图像。图3是图1示例去除阴影区域后的图像。具体实施例方式本专利技术的一个具体实施例是本例的原始图像如图1所示，对图1所示的彩色数字图像，根据阴影区域具有明显高的色调值H，以及阴影区域与非阴影区域中红R、绿G、蓝B三分量光强存在差异，进行阴影区域分割，具体步骤如下(4)彩色空间转换计算机色调值H由RGB彩色空间的红R、绿G、蓝B三分量确定HSV色彩空间的色调值 其中，θ=arccos{122}]]>(5)确定可能阴影区域对HSV色彩空间中的色调值H采用单阈值分割方法，确定阈值T1，将色调值H高于T1的所有像素组成的区域确定为可能阴影区域；(6)确定有效阴影区域计算HSV色彩空间中色调值H在每一像素i，j处的值H(i，j)同阈值T1两者之间的差值(H(i，j)-T1)同RGB彩色空间中的蓝色分量B在像素(i，j)处的值B(i，j)的乘积M＝B(i，j)×(H(i，j)-T1)，计算乘积M的直方图Hist:Hist=Σi=1mΣj=1nB(i,j)·(H(i,j)-T1)m&本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种二维彩色场景阴影区域分割方法，其特征在于根据阴影区域具有明显高的色调值Ｈ，以及阴影区域与非阴影区域中红Ｒ、绿Ｇ、蓝Ｂ三分量光强存在差异，进行阴影区域的分割，具体步骤如下：ａ）彩色空间转换计算机色调值Ｈ：由ＲＧＢ彩色空间的红Ｒ、绿 Ｇ、蓝Ｂ三分量确定ＨＳＶ色彩空间的色调值：Ｈ＝＊＊＊其中，θ＝ａｒｃｃｏｓ｛１／２［（Ｒ－Ｇ）＋（Ｒ－Ｂ）］／［（Ｒ－Ｇ）↑［２］＋（Ｒ－Ｇ）（Ｇ－Ｂ）］↑［２］｝ｂ）确定可能阴影区域：对ＨＳＶ色彩空间中的色调值Ｈ采 用单阈值分割方法，确定阈值Ｔ１，将色调值Ｈ高于Ｔ１的所有像素组成的区域确定为可能阴影区域；ｃ）确定有效阴影区域：计算ＨＳＶ色彩空间中色调值Ｈ在每一像素ｉ，ｊ处的值Ｈ（ｉ，ｊ）同阈值Ｔ１两者之间的差值（Ｈ（ｉ，ｊ）－Ｔ１）同ＲＧＢ彩色 空间中的蓝色分量Ｂ在像素（ｉ，ｊ）处的值Ｂ（ｉ，ｊ）的乘积Ｍ＝Ｂ（ｉ，ｊ）×（Ｈ（ｉ，ｊ）－Ｔ１），计算乘积Ｍ的直方图Ｈｉｓｔ∶Ｈｉｓｔ＝＊Ｂ（ｉ，ｊ）.（Ｈ（ｉ，ｊ）－Ｔ１）／ｍ×ｎ；采用单阈值方法，确定关于直方图Ｈｉｓｔ的阈值Ｔ２；将可能阴影区域中同时满足ＨＳＶ彩色空间中色调值Ｈ大于阈值Ｔ１以及ＲＧＢ彩色空间中蓝色分量Ｂ小于阈值Ｔ２的区域，确定为有效阴影区域。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：管业鹏，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]