一种基于Lab色度空间的色偏特征提取和色偏检测方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201610559667.4
申 请 日：20160715
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区正街174号
公 开 日：20170919
公 开 号：CN107180439A
代 理 人：穆祥维
代理机构：重庆信航知识产权代理有限公司 50218
摘 要：本发明公开了一种基于Lab色度空间的色偏特征提取和色偏检测方法,色偏特征提取方法包括：一)定义在高度方向上的色偏特征h、定义NNO区域色偏特征变化率、定义亮度通道的色偏特征,二)提取色偏特征h和亮度通道的色偏特征；色偏检测方法包括：1)根据公式计算色度直方图在ab平面上的等价圆特征u和σ；2)执行“初步色偏检测”流程；3)执行“无色偏图像再检测”流程等。本发明更加全面地考虑了色图直方图在高度方向上的峰值分布特性,并进一步考虑到色偏特征在原图像和NNO区域中的变化规律以及色偏特征在亮度通道的聚集分布特性,弥补了现有方法在色偏特征的定义和提取方面的不足,提高了色偏检测精度。
主 权 项：一种基于Lab色度空间的色偏特征提取方法,其特征在于：包括以下步骤：一)定义色偏特征1)定义a、b通道的二维色度直方图分布函数为：H＝F(a,b)其中,a,b∈[#128,127]分别为a、b颜色通道的色度值,H为图像中对应于色度值(a,b)的像素点个数,该分布函数F(·)是一个三维空间分布函数；2)定义色度直方图在高度方向上的色偏特征h为：其中,和hσ分别表示色度直方图在高度方向上的均值和方差；3)定义NNO区域色偏特征变化率：其中,uNNO和σNNO为NNO区域色度直方图在ab平面上的等价圆特征,hNNO为NNO区域色度直方图在高度方向上的色偏特征,则ucr、σcr和hcr分别表示色度直方图的等价圆特征和高度特征在原图像和NNO区域图像之间的相对变化率；4)基于高斯分布函数的亮度直方图包络拟合算法,定义拟合曲线与包络曲线的拟合程度R、以及拟合函数的半宽度c作为亮度通道的色偏特征,所述高斯分布函数为：其中,a、b和c分别表示高斯分布的峰值大小、峰值中心位置和半宽度信息,x和y分别表示自变量和函数值；二)提取色偏特征1)提取色偏特征h,包括以下步骤：a)将大小不同的彩色图像规格化为大小相同的待测原始图像I1(i,j)；b)计算规格化图像的色度直方图高度矩阵H0：其中,n＝256表示a、b通道的色度等级,hij＝F(i#129,j#129)表示二维色度直方图分布函数中对应于色度分量a＝i#129,b＝j#129的像素点个数；c)对H0进行滤波操作,以消除色度直方图中图像噪声及峰值较小元素的影响：H1＝H0,if#hij＜T1M1#then#hij＝0其中,H1为滤波后的色度直方图高度矩阵,T1为滤波阈值,M1为高度矩阵H0的均值：d)计算色度直方图在高度方向上的均值和方差hσ：其中,p为H1中8邻域连通区域的个数,Ωc,c＝1,…,p表示第c个局部连通域,Sc为该区域的连通面积,为该区域的局部高度均值；2)提取亮度通道的色偏特征,包括以下步骤：a)计算规格化图像的L通道直方图矩阵N0,N0＝[n0#n1#…#n100]其中,ni＝f(i),i＝0～100表示对应于亮度L＝i的像素点个数,f(·)为亮度直方图函数；b)对亮度直方图N0进行滤波操作,以消除亮度直方图中图像噪声及峰值较小元素的影响,得到滤波后的L分量直方图矩阵N1：N1＝N0,if#ni＜T2S2#then#ni＝0其中,S2＝max(ni)为亮度直方图矩阵N0中的最大元素,T2为滤波阈值；c)采用步骤四)中高斯分布函数,基于最小二乘算法,对滤波后亮度直方图N1的包络数据(x＝i,y＝ni),i＝0～100进行曲线拟合,得到拟合后的L分量直方图矩阵N2：其中,表示对应于亮度L＝i的拟合结果,g(·)即为步骤四)中描述的高斯分布函数,其参数a、b和c此时均已通过拟合算法求得；d)根据滤波后和拟合后的L分量直方图矩阵N1和N2,采用决定系数计算两者的拟合程度R：其中,i＝0～100表示L通道亮度等级,ni表示滤波后直方图矩阵N1中对应于亮度L＝i的样本值,表示拟合后直方图矩阵N2中对应于亮度L＝i的拟合值,为N1中所有元素的均值,R∈[0,1]表示了拟合值对样本值的联合逼近程度,R越接近1拟合精度越高。
关 键 词：
法律状态：
IPC专利分类号：G06T7/90