[发明专利]一种图像颜色抠除方法、系统、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像颜色抠除方法，其特征在于，包括：

获取待处理的SRC图像，将所述SRC图像由BGR颜色空间转换成HSV空间，得到HSV图像，并计算所述HSV图像中每一像素点对应的H分量值、S分量值以及V分量值；

将所述HSV图像中需要进行颜色扣除的像素点作为参考像素点，并获取所述参考像素点对应的H分量值、S分量值以及V分量值；

计算所述HSV图像中每一像素点中的H分量、S分量以及V分量与所述参考像素点的H分量、S分量以及V分量之间对应分量的差值和容差值，并根据所述差值和容差值计算差值占比；

根据所述差值和差值占比计算透明度图，并根据所述透明度图将所述SRC图像与基础图像进行融合处理，得到目标图像。

2.根据权利要求1所述的图像颜色抠除方法，其特征在于，所述计算所述HSV图像中每一像素点对应的H分量值、S分量值以及V分量值，包括：

利用以下公式计算V分量的取值范围：V＝max(R,G,B)；

利用V分量计算S分量的取值范围：

当V≠0时，S＝(V-min(R,G,B))/V；当V＝0时，S＝0；

利用V分量计算H分量的取值范围：

当V＝R时，H＝60*(G-B)/(V-min(R,G,B))；

当V＝G时，H＝120+60*(B-R)/(V-min(R,G,B))；

当V＝B时，H＝240+60*(R-G)/(V-min(R,G,B))。

3.根据权利要求1所述的图像颜色抠除方法，其特征在于，所述计算所述HSV图像中每一像素点中的H分量、S分量以及V分量与所述参考像素点的H分量、S分量以及V分量之间对应分量的差值和容差值，并根据所述差值和容差值计算差值占比，包括：

获取所述HSV图像中红色区域中大于0的低取值范围，以及低于360的高取值范围，并根据所述低取值范围和高取值范围对所述差值进行归一化处理，得到归一化值；

计算每一像素点中的H分量与所述参考像素点的H分量的差值的基准范围和所述基准范围的容差值；

根据所述归一化值和容差值计算所述差值在所述基准范围和容差值的区域范围的差值占比。

4.根据权利要求1所述的图像颜色抠除方法，其特征在于，所述根据所述差值和差值占比计算透明度图，包括：

获取所述参考像素点的S分量的最小值和最大值以及V分量的最小值和最大值；

对所述差值占比进行规范化处理，得到规范化后的差值占比，结合所述S分量的最小值和最大值以及V分量的最小值和最大值，按照预设的计算规则计算每一个像素点在所述SRC图像中的显示占比；

将所述显示占比进行规范化处理，得到所述透明度图。

5.根据权利要求1所述的图像颜色抠除方法，其特征在于，所述根据所述透明度图将所述SRC图像与基础图像进行融合处理，得到目标图像，包括：

对所述透明度图进行边缘平滑处理操作，得到边缘透明度图；

根据所述边缘透明度图将所述SRC图像与基础图像进行融合处理，并对融合处理后的图像进行膨胀操作和腐蚀操作，得到目标图像。

6.根据权利要求5所述的图像颜色抠除方法，其特征在于，所述根据所述边缘透明度图将所述SRC图像与基础图像进行融合处理，包括：

按照以下公式进行融合处理：

combine(i,j)＝src(i,j)*mask(i,j)+b_img(i,j)*(1-mask(i,j))

其中，src(i,j)为所述SRC图像中的像素点，i为行号，j为列号，mask(i,j)为所述SRC图像中的像素点对应的透明度图，b_img(i,j)为所述基础图像中的其中一个像素点。