一种基于色调的高光图像恢复方法技术

本发明专利技术涉及一种基于色调的高光图像恢复方法。首先，基于彩色图像中的色调信息不易受到镜面反射干扰这一事实，利用图像的色调信息对图像进行聚类；继而，通过计算像素色度与照明色度的距离，求得漫反射和镜面反射的融合系数；同时，为了让像素聚类免受噪声干扰，该方法对融合系数执行了双边滤波操作。最后，根据已经求得的融合系数，可以得到消除镜面反射后的漫反射图像。实验结果表明，该算法具有良好的效果，能够在有效去除镜面反射的同时保留图像的细节与边缘信息。通过与多种方法的定性和定量的比较，该方法所提出的方法在峰值信噪比和结构相似度上都取得了最好的成绩；同时，该算法在对自然高光图片的处理中也取得了最佳的视觉效果。视觉效果。视觉效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于色调的高光图像恢复方法


[0001]本专利技术涉及一种图像恢复方法，具体说是一种基于色调的高光图像恢复方 法。

技术介绍

[0002]镜面反射通常会破坏图像质量，使得图像信息缺失，影响后续视觉算法效 果，例如图像分割,颜色恒常,物体检测和目标跟踪。因此，对镜面反射区域 的去除是很有必要的。目前的大部分镜面反射去除方法都是基于双色反射模型， 首先在一块图像区域内寻找一个漫反射像素，然后把这个漫反射像素传播到这 块区域，并计算出镜面反射分量。由于缺乏图像的全局信息，寻找的漫反射色 度无法确保是准确的，因此镜面反射分量很难去除干净。
[0003]双色反射模型被提出来时是为了解决复杂的反射面建模的问题，现在它已 经在镜面反射去除领域广为运用。Klinker等人对双色反射模型进行了扩展， 他们提出物体颜色和光照颜色符合T形分布，但是T形分布的获取很容易受到 噪声干扰。为了减少噪声对高光图像恢复的影响，Tan等人提出了一种基于漫 反射和镜面反射在最大色度空间分布的镜面反射去除方法。Tan和Lin等人通 过利用邻近的图案综合填充缺失区域的图像复原技术进行镜面反射去除。由于 高亮区域与拍照方向有关，使用不同视角的图像序列来恢复漫反射也是可行的。 Mallick等人利用偏微分方程从视频中恢复漫反射成分，但是这对较大区域的 镜面反射效果不佳。
[0004]Yoon等人提出了反射不变量，利用反射不变量进行高光的去除。Shen等人 首先选择一个像素作为漫反射分量，然后利用最小二乘的方法计算镜面反射分 量。他们的主要思想是想通过迭代的方法进行反光的去除，但这种方法耗时较 久。Yang和Liu等人注意到镜面反射像素的饱和度要低于漫反射的饱和度，因 此他们通过调整镜面反射像素的饱和度已达到反射分量去除的目的,Yang等人 提出了一种采用无镜面反射图像作为距离加权函数的快速双边滤波器。由于缺 乏全局信息，像这些基于局部漫反射扩散的方法不能够完全的去除反光，而且 恢复图像往往会不平滑。Shen等人首先将彩色图像像素进行聚类，然后通过计 算像素最大值和其强度范围的比值来检测和去除漫反射成份他们的方法有时 会破坏图像细节信息，因为具有不同的漫反射的像素可能具有相同强度比。其 他的一些工作，比如对于利用矩阵分解的方式去除反光的方法，这些方法对于 纹理图像处理不好。Kim等人首先利用暗通道(三个通道最小值)寻找镜面反射 的候选区域，然后使用一些先验假设例如镜面反射区域是稀疏的，漫反射区域 是光滑的，然后建立一个能量函数，通过能量函数的求解，他们可以分离出镜 面反射分量和漫反射分量。他们的方法能够很好地处理自然图像，但是对于噪 声图像和纹理图像，他们的方法经常会造成振铃。Akashi和Okatani将反射分 离定义为稀疏非负矩阵分解(NMF)问题。然而，目前的NMF算法对初值比较 敏感，只能确保找到局部最小值而不是全局最小值。因此，该方法需要多次运 行才能得到最合理的结果。此外，由于NMF在一般情况下对异常值高度敏感， 因此该方法在存在强镜面反射或噪声的情况下可能会失败。Ren等人介绍了以 双色反射模型为基础，通过颜色线性约束条件
得到光源色度，进而快速去除高 光的方法，但在进行像素聚类时会由于高光和噪声的影响出现聚类错误的问题， 使恢复图像出现异常点，且高光区域不能去除干净。Guo等人提出了一种稀疏 低阶反射模型。在他们的框架下，通过优化同时估计漫反射和镜面高光图像。 但是，在恢复的漫反射图像中，有时会在高光区域产生过暗像素。

技术实现思路

[0005]针对上述技术不足，本专利技术的目的是提供一种能够在有效去除镜面反射的 同时保留图像的细节与边缘信息的高光去除方法，该方法应不易受到噪声的干 扰。
[0006]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于色调的高光图像恢 复方法，包括以下步骤：
[0007]一种基于色调的高光图像恢复方法，包括：
[0008]步骤1)估计图像的光照色度；
[0009]步骤2)求取图像的色调信息，并使用该信息对图像像素执行聚类操作；
[0010]步骤3)根据每个像素到照明色度的距离，在所有类内逐像素的分离漫反 射和镜面反射，得到消除镜面反射后的漫反射图像。
[0011]所述估计图像的光照色度包括：
[0012]步骤1
‑
1)根据双色反射模型，利用全局的漫反射信息去除镜面反射分量， 获取色度图像；
[0013]步骤1
‑
2)由于相同漫反射色度的像素聚集在同一条直线上，则一幅图像 存在多条不同漫反射色度的直线，计算不同漫反射色度直线的交点作为该幅图 像的光源色度。
[0014]所述获取色度图像包括：
[0015]a.根据双色反射模型，物体上某个像素点的颜色是由漫反射和镜面反射 的线性组合而成，如下式：
[0016]I(x)＝D(x)+S(x)＝m
d
(x)Λ(x)+m
s
(x)Γ(x)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0017]式中m
d
(x)和m
s
(x)分别是漫反射系数和镜面反射系数，它们依赖于像素在 场景中的位置和光源强度，Λ(x)表示漫反射色度，是由物体本身材质的属性所 决定，Γ(x)表示镜面反射色度，其由光源色度决定，Γ(x)通常被认为是光源 色度；
[0018]b.将图像像素值除以三通道像素值之和，得到色度图像
[0019][0020]将(1)式带入(2)式，得到：
[0021][0022]c.式中反射色度通常被规范化为1，即∑
c∈{r,g,b}
Λ
c
(x)＝1，∑
c∈{r,g,b}
Γ
c
(x)＝1， 则∑
c∈{r,g,b}
I
c
(x)＝m
d
(x)+m
s
(x)，则式(3)进一步写为：
[0023][0024]式中，
[0025]所述执行聚类操作包括：
[0026]步骤2
‑
1)将色调H(x)归一化至[0,1]；
[0027]步骤2
‑
2)定义两点之间的色调差异ΔH
new
，对图像像素进行聚类，从而划 分不同的簇；
[0028]步骤2
‑
3)给簇内每个像素分配一个标签，计算所有簇的平均值，以平均 值作为初始值，利用k最邻近分类算法搜对图像像素进行重新聚类。
[0029]所述定义两点之间的色调差异ΔH
new
，对图像像素进行聚类包括：
[0030][0031]其中ΔH为归一化后的两点之间色调的差；
[0032]如果两个像素之间的色调差异ΔH
new
小于阈值T，则它们属于同一个簇，否 则它们被划分为不同的簇。
[0033]所述估计图像的光照色度包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于色调的高光图像恢复方法，其特征在于，包括：步骤1)估计图像的光照色度；步骤2)求取图像的色调信息，并使用该信息对图像像素执行聚类操作；步骤3)根据每个像素到照明色度的距离，在所有类内逐像素的分离漫反射和镜面反射，得到消除镜面反射后的漫反射图像。2.根据权利要求1所述的一种基于色调的高光图像恢复方法，其特征在于，所述估计图像的光照色度包括：步骤1
‑
1)根据双色反射模型，利用全局的漫反射信息去除镜面反射分量，获取色度图像；步骤1
‑
2)由于相同漫反射色度的像素聚集在同一条直线上，则一幅图像存在多条不同漫反射色度的直线，计算不同漫反射色度直线的交点作为该幅图像的光源色度。3.根据权利要求2所述的一种基于色调的高光图像恢复方法，其特征在于，所述获取色度图像包括：a.根据双色反射模型，物体上某个像素点的颜色是由漫反射和镜面反射的线性组合而成，如下式：I(x)＝D(x)+S(x)＝m
d
(x)Λ(x)+m
s
(x)Γ(x)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式中m
d
(x)和m
s
(x)分别是漫反射系数和镜面反射系数，它们依赖于像素在场景中的位置和光源强度，Λ(x)表示漫反射色度，是由物体本身材质的属性所决定，Γ(x)表示镜面反射色度，其由光源色度决定，Γ(x)通常被认为是光源色度；b.将图像像素值除以三通道像素值之和，得到色度图像b.将图像像素值除以三通道像素值之和，得到色度图像将(1)式带入(2)式，得到：c.式中反射色度通常被规范化为1，即∑
c∈{r,g,b}
Λ
c
(x)＝1，∑
c∈{r,g,b}
Γ
c
(x)＝1，则∑
c∈{r,g,b}
I
c
(x)＝m
d
(x)+m
s
(x)，则式(3)进一步写为：式中，4.根据权利要求1所述的一种基于色调的高光图像恢复方法，其特征在于，所述执行聚类操作包括：步骤2
‑
1)将色调H(x)归一化至[0,1]；步骤2
‑
2)定义两点之间的色调差异ΔH
new
，对图像像素进行聚类，从而划分不同的簇；步骤2
‑
3)给簇内每个像素分配一个标签，计算所有簇的平均值，以平均值作为初始值，利用k最邻近分类算法搜对图像像素进行重新聚类。
5.根据权利要求4所述的一种基于色调的高光图像恢复方法，其特征在于，所述定义两点之间的色调差异ΔH
new
，对图像像素进行聚类包括：其中ΔH为归...

【专利技术属性】
技术研发人员：张箴，田建东，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：