[发明专利]一种基于单幅图像的颜色恒常性处理方法

权利要求书

1.一种基于单幅图像的颜色恒常性处理方法，其特征在于如下步骤：

(1)运用中值滤波对图像进行初步处理，消除掉突变像素点，从而减轻MeanShift算法运算时的压力，中值滤波窗口可选用5*5方形窗口；

(2)将获取的二维数字图像I使用参数h＝(h_s，h_r，h_l)进行MeanShift算法平滑处理获得图像I_M，具体步骤如下：

对图像未被标记为处理的像素点做如下处理，

假设要处理的像素点为P₀，其坐标为(x₀，y₀)，像素值为I₀，同时I₀＝{I_0R，I_0G，I_0B}；

(2-1)圈定以P₀像素点坐标为中心，h_s为边长的正方形空域范围内即满足以下约束条件的像素点，即：

S=P=(x,y)||x-x0|<hs2I|y-y0|<hs2;]]>

(2-2)标记S空域范围内与P₀像素值欧氏距离小于h_l(h_l＜＜h_r)的像素点，即：

V₁＝{P＝(x，y)|P∈S，‖P-P₀‖＜h_l}，其中

||P-P0||=(IR-I0R)2+(IG-I0G)2+(IB-I0B)2]]>

(2-3)筛选出S空域范围内像素点的像素值与P₀像素值欧式距离小于h_r的像素点，即V₂＝{P＝(x，y)|P∈S，‖P-P₀‖＜h_r}，其中

||P-P0||=(IR-I0R)2+(IG-I0G)2+(IB-I0B)2;]]>

(2-4)将上步骤中被筛选出来的像素点代入下式计算出迭代向量值m_h

mh=Σi=1nG(||Ii-I0hr||2)IiΣi=1nG(||Ii-I0hr||2),]]>

其中计算机在计算自然指数函数时运算量较大，将其替换为

G(x)=0.510.51+0.75*x2;]]>

(2-5)判断是否||m_h-I₀||＜ε，ε为预先设定的误差允许值。如若两者间的距离超过ε，则将m_h值替换P₀像素点的像素值I₀，返回至第(3)步骤继续进行迭代。如若||m_h-I₀||＜ε，则用m_h替换P₀的像素值及集合V₁中的点的像素值，并将P₀及V₁中的点标记为已处理，寻找下一个尚未处理的点，返回步骤(1)；

(3)将步骤2)中处理得到的I_M图像进行分解，获得I图像R，G，B三个分量的光照估计灰度图I_Rl，I_Gl，I_Bl；

(4)分解图像I为I_R，I_G，I_B。之后运用步骤(2)获得的RGB三色层光照估计图I_Rl，I_Gl，I_Bl，计算出三色层灰度图的反射分量I_Rr，I_Gr，I_Br，具体计算公式如下：

log(IRr)=log(IR)-log(IRl)log(IGr)=log(IG)-log(IGl)log(IBr)=log(IB)-log(IBl)]]>

之后用以下公式将图像灰度级恢复到0～255范围内：

IRr=IRr-IRrminIRrmax-IRrmin*255IGr=IGr-IGrminIGrmax-IGrmin*255IBr=IBr-IBrminIBrmax-IBrmin*255]]>

其中

I_Rrmax，I_Grmax，I_Brmax分别为I_Rr，I_Gr，I_Br三灰度图的最大灰度值，

I_Rrmin，I_Grmin，I_Brmin分别为I_Rr，I_Gr，I_Br三灰度图的最小灰度值。

(5)将I_Rr，I_Gr，I_Br三色层反射分量进行合并，获得图像I_r：

(6)接下来对光照估计后的图像I_r做去雾处理获得图像I_rf，采用的是改进的彩色直方图均衡技术，具体实施步骤如下：

(6-1)列出原始图像的灰度级：

f_j，j＝0，1，……，L-1

(6-2)统计各灰度级的像素数目：

n_j，j＝0，1，……，L-1

(6-3)计算原始图像直方图各灰度级的频数：

P(fj)=njn,j=0,1,......,L-1]]>

(6-4)计算累积分布函数：

Ck(f)=Σj=0kP(fj)]]>

(6-5)由于在有色光源情况下，会有一个或多个R，G，B分量的C(f)在灰度值较低的区域增强后灰度依旧很低，为了改善此效果，计算出灰度f′，使得其满足下述表达式：

C_i(f′)＝k    这里k取5％～10％

(6-6)然后对于灰度级为f′到f_L-1的点，得到改进的累积分布函数C′_i(f)：

Ci′(f)=255*Ci(f)-f′255-f′]]>

(6-7)计算映射灰度级：

g_i＝INT[(g_max-g_min)·C′_i(f)+g_min+0.5]，i＝1，2，……，P-1

其中P为输出图像灰度级的个数，INT为取整符号；

(7)为了进一步去处有色光源的影响，系统后边再次级联一个灰色世界系统，具体步骤如下：

(7-1)计算图像的R，G，B分量各自的均值及总的均值，

IR‾=1N*MΣi=1NΣj=1MIrfR(i,j)IG‾=1N*MΣi=1NΣj=1MIrfG(i,j)IB‾=1N*MΣi=1NΣj=1MIrfB(i,j)]]>

I‾=IR‾+IG‾+IB‾3]]>

(7-2)计算R，G，B各分量的调整系数A_R，A_G，A_B，其中

AR=I‾IR‾AG=I‾IG‾AB=I‾IB‾]]>

(7-3)利用调整系数调整图像的R，G，B分量值，公式如下：

IfR(i,j)=IrfR(i,j)*ARIfG(i,j)=IrfG(i,j)*AGIfB(i,j)=IrfB(i,j)*AB(i=1,2,......N,j=1,2,......M)]]>

(7-4)将调整后的3分量值调整至0～255灰度范围内：

IfR=IfRIfRmax*255IfG=IfGIfGmax*255IfB=IfBIfBmax*255]]>

其中

I_fRmax，I_fGmax，I_fBmax分别为I_fR，I_fG，I_fB三灰度图的最大灰度值；合并I_fR，I_fG，I_fB，即获得处理后的图像I_f。