一种基于图像属性将图像分类的方法、介质和系统，具体地说，公开了一种在诸如图像的图像校正中将图像分类为商业图形图像或照片图像的方法、介质和系统。将输入图像分类为商业图形图像或照片图像中的至少一个的系统包括：颜色空间转换单元，将输入图像转换为亮度－饱和度颜色空间的分量；亮度分析单元，计算转换的分量中的亮度分量的亮度频率分布；饱和度分析单元，计算转换的分量中的饱和度分量的平均值；以及图像分类单元，使用计算的亮度频率分布和饱和度分量平均值以及阈值对评估函数进行比较，从而将输入图像分类。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术的一个或多个实施例涉及图像处理技术，更具体地说，涉及一种 在颜色校正(color calibration)中将输入图像分类为商业图形图像和照片图像 中的一个的方法、介质和系统。
技术介绍
颜色校正通常被执行用于调整显示装置的输出特征以匹配参考颜色或其 他装置的参考颜色，并且在尝试精确显示将被打印的颜色中被广泛使用。例 如，由于使用RGB(红、绿和蓝)颜色在监视器上显示颜色，因此通常需要 执行这样的颜色校正以通过使用CMYK (青色、品红色、黄色和黑色)墨水 的打印机来打印在监视器上显示的图像。基于颜色查找表来执行该颜色校正。一般来说，表现颜色的颜色输入/输出装置(诸如监视器、扫描仪、相机、 打印机等)根据其各自的应用而使用不同的颜色空间或不同的颜色模型。在 彩色图像的情况下，打印装置通常使用CMY或CMYK颜色空间，彩色CRT (阴极射线管)监视器或计算机图形装置可使用RGB颜色空间，处理颜色、 饱和度和亮度的装置可使用HIS颜色空间。此外，CIE颜色空间用于定义可 以在任何装置上按要求精确显示的所谓装置无关(device independent)颜色。 例如，CIEXYZ、 CIELab和C正Luv颜色空间可以是这样的装置无关颜色空 间。除了不同的颜色空间，每个颜色输入/输出装置还可使用不同的可表现颜 色范围，即色域(color gamut )。因此，由于在色域中的这样的潜在差异，相 同的彩色图像在不同的颜色输入Z输出装置上可能看起来仍不相同。CIELab颜色模型基于由CIE (国际照明委员会)提出的作为颜色测量的 国际标准的初始颜色模型。CIELab颜色模型是装置无关的。也就是说，无论 用于形成或输出图像的装置是什么装置(诸如监视器、打印机和计算机)都可显示相同的颜色。CIELab颜色模型由发光度(即亮度分量L以及两个色调 分量a和b)构成。色调分量a存在于绿色和红色之间，色调分量b存在于蓝 色和黄色之间。此外，由于最近已经出现Windows Vista ,除了现有CIELab颜色空间 之外，已经提出了 CIECAM02颜色空间作为用于颜色匹配的颜色空间。与 CIELab颜色空间相比，CIECAM02颜色空间尝试对人类的视觉特征进行精确 建模并反映观察环境。也就是说，在操作系统的现有颜色管理系统(以下， 称为CMS)中，例如为了显示器和打印机的颜色匹配，用于观察的光源可 能被限制到D50。然而，由于Windows VistaTM支持CIECAM02颜色空间，在 这样的操作系统中可以在除了 D50光源之外的各种类型的照明(诸如D65光 源、F光源和A光源)下比较和观察图像。同时，国际颜色协会(ICC;http:〃www.color.org)也已经提出根据渲染意 图的不同色域映射技术的应用。例如，这些渲染意图可包括感知意图、相对 比色意图和饱和意图。为了根据图像自适应地应用相对比色意图之外的两种 意图，首先，有必要判断图像是商业图形图像还是普通照片图像。当然，在 相对比色意图的情况下，可能需要上述判断以获取用于最小化色度的预期的 视觉优化图像。图1示出通过图像分类单元将给定图像分类为商业图形图像或照片图像 并将适当的色域映射技术应用于分类的图像。如图1所示，输入图像可由图 像分类单元分类为商业图形图像或照片图像。其后，可通过根据图像分类应 用最优色域映射技术来获得具有预期的优化图像质量的输出图像。也就是， 可将ICC饱和度色域映射技术应用于分类为商业图形图像的输入图像，并将 ICC感知色域映射技术应用于分类为照片图像的输入图像。然而，为了通过应用适当的色域映射技术来改善输出图像，需要图像分 类单元执行适当的图像分类。因此，需要能够通过从图像信息进行各种分析 (诸如亮度分布分析、饱和度分析和边缘分析)对输入图像的特征分类的技 术/处理/系统，这将在下面更详细地描述。
技术实现思路
本专利技术的 一个或多个实施例的一方面在于提供一种精确地将输入图像分 类为商业图形图像或照片图像的方法、介质和系统。将在描述中部分地阐述另外的方面和/或优点，部分地，通过描述将是清 楚的，或可通过本专利技术的实践而得知。为了实现上述和/或其他方面和优点，本专利技术的实施例包括将输入图像分类为商业图形图像和照片图像中的至少一个的系统，所述系统包括亮度分 析单元，计算输入图像的亮度分量的亮度频率分布；饱和度分析单元，计算 输入图像的饱和度分量中的饱和度分量平均值；以及图像分类单元，根据计 算的亮度频率分布、饱和度分量的平均值和阈值，基于评估函数的比较将输 入图像分类为商业图形图像和照片图像中的一个，并输出分类的结果。为了实现上述和/或其他方面和优点，本专利技术的实施例包括一种将输入图 像分类为商业图形图像和照片图像中的至少一个的方法，所述方法包括计 算输入图像的亮度分量的亮度频率分布；计算输入图像的饱和度分量平均值； 以及根据计算的亮度频率分布、饱和度分量的平均值和阈值，基于评估函数 的比较将输入图像分类为商业图形图像和照片图像中的 一个，并输出分类的 结果。为了实现上述和/或其他方面和优点，本专利技术的实施例包括至少一种介 质，所述介质包括用于控制至少 一个处理部件以实现将输入图像分类为商业 图形图像和照片图像中的至少一个的方法的计算机可读代码，所述方法包括 计算输入图像的亮度分量的亮度频率分布；计算输入图像的饱和度分量平均 值；以及根据计算的亮度频率分布、饱和度分量的平均值和阚值，基于评估 函数的比较将输入图像分类为商业图形图像和照片图像中的 一个，并输出分 类的结果。附图说明通过下面结合附图对实施例的描述，本专利技术的上述和/或其他方面将会变得清楚和更容易理解，其中图1示出对输入图像分类以及将色域映射应用于分类的图像； 图2示出根据本专利技术实施例的基于图像属性的图像分类系统； 图3示出根据本专利技术实施例的将输入图像的RGB数据转换为CIELab颜色空间的数据的处理；图4示出根据本专利技术实施例的将输入图像的RGB数据转换为CIECAM02颜色空间的数据的处理；图5示出根据本专利技术实施例的多层感知器的基本构思；以及 图6示出根据本专利技术实施例的基于图像属性对图像分类的方法。具体实施方式现在将详细描述实施例，实施例的示例在附图中示出，其中，相同的标 号始终表示相同的部件。为此，本专利技术的实施例可以以多种不同形式被实现， 并且不应被理解为限制于在此阐述的实施例。因此，以下通过参照附图描述 实施例仅用于解释本专利技术的各方面。图2示出根据本专利技术实施例的基于图像属性的图像分类系统100。例如， 图像分类系统100可包括颜色空间转换单元105、亮度分析单元IIO、饱和 度分析单元120、边缘分析单元130和图像分类单元140。例如，颜色空间转换单元105可将输入图像的RGB数据转换为由亮度和 饱和度分量构成的颜色空间。在实施例中，可将上述CIELab或CIECAM02 颜色空间作为颜色空间的示例。图3示出将输入图像的RGB数据转换为CIELab颜色空间的数据的处理。 RGB数据通常不能直接转换为Lab数据，并且通常需要进行XYZ数据(关 于CIEXYZ颜色空间的数据)的转换处理。也就是说，将RGB数据转换为 Lab数据的转换处理可包括在操作S31将RGB数据转本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种将输入图像分类为商业图形图像和照片图像中的至少一个的系统，所述系统包括： 亮度分析单元，计算输入图像的亮度分量的亮度频率分布； 饱和度分析单元，计算输入图像的饱和度分量中的饱和度分量平均值；以及 图像分类单元，根据计算的亮度频率分布和饱和度分量平均值以及阈值，基于评估函数的比较将输入图像分类为商业图形图像和照片图像中的一个，并输出分类的结果。
【技术特征摘要】
KR 2007-1-9 10-2007-00025951、一种将输入图像分类为商业图形图像和照片图像中的至少一个的系统，所述系统包括亮度分析单元，计算输入图像的亮度分量的亮度频率分布；饱和度分析单元，计算输入图像的饱和度分量中的饱和度分量平均值；以及图像分类单元，根据计算的亮度频率分布和饱和度分量平均值以及阈值，基于评估函数的比较将输入图像分类为商业图形图像和照片图像中的一个，并输出分类的结果。2、 如权利要求l所述的系统，还包括颜色空间转换单元，将输入图像 转换为亮度-饱和度颜色空间的分量，以至少产生输入图像的亮度分量和输入 图像的饱和度分量。3、 如权利要求l所述的系统，还包括边缘分析单元，计算输入图像的 亮度分量的频率分布，并且其中，图像分类单元将输入图像分类的步骤还基于计算的频率分布。4、 如权利要求3所述的系统，其中，边缘分析单元将输入图像的亮度分 量转换为频率区域，并计算所述频率区域中的相邻频率分量之间的频率差。5、 如权利要求l所述的系统，其中，输入图像是RGB图像。6、 如权利要求5所述的系统，其中，通过将RGB图像转换到亮度-饱和 度颜色空间得到输入图像的亮度分量和输入图像的饱和度分量，所述亮度-饱 和度颜色空间是CIELab颜色空间或CIECAM02颜色空间。7、 如权利要求l所述的系统，其中，亮度分析单元计算输入图像的相邻 亮度分量之间的频率差。8、 如权利要求1所述的系统，其中，基于通过将CIELab颜色空间的Lab 数据的a分量的平方以及b，，分量的平方相加所得的值的平方根来计算 输入图像的饱和度分量。9、 如权利要求l所述的系统，其中，图4象分类单元通过应用神经网络算 法来识别评估函数。10、 一种将输入图像分类为商业图形图像和照片图像中的至少一个的方 法，所述方法包括计算输入图像的亮度分量的亮度频率分布； 计算输入图像的饱和度分量平均值；以及根据计算的亮度频率分布和饱...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵敏起，罗尼尔罗，曹熺根，姜炳豪，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：KR[韩国]
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