[发明专利]一种支持任意形状的图像匀色方法

说明书

本发明涉及一种支持任意形状的图像匀色方法，首先使用大津法获得原始图像的二值图，利用二值图将原始图像掩膜，并将参考图像和掩膜后的原始图像都转为矩阵；将掩膜后原始图像中待匀色区域的像素值存储到矩阵中；分别计算掩膜后原始图像中待匀色区域和参考图像RGB三个分量的像素均值；分别计算原始图像待匀色区域和参考图像RGB三分量间的协方差矩阵并进行奇异值分解；分别计算平移矩阵、旋转矩阵和缩放矩阵，并对待匀色区域的矩阵进行转换操作；利用转换后结果矩阵中的元素值给掩膜后原始图像的待匀色区像素重新赋值，得到最终结果图像。本发明有益效果是：可以实现图像中任意形状区域的匀色处理。

技术领域

本发明涉及图像匀色领域，尤其涉及一种支持任意形状的图像匀色方法。

背景技术

获取卫星影像时，由于大气环境等影响，图像中可能会存在局部色彩不一致现象。现有的匀色方法中大多对图像整体进行匀色，不能保留图像中的准确区域，并且很难实现对任意形状区域进行处理的目的。

发明内容

有鉴于此，针对现有方法不能对任意形状区域进行匀色的技术问题，本发明供一种支持任意形状的图像匀色方法，具体包括以下步骤：

S1：获得原始图像的二值图，利用二值图将原始图像掩膜，得到掩膜后的原始图像，并将掩膜后的原始图像转换为矩阵rgbs；选定参考图像，并将参考图像转换为矩阵rgbt；

S2：对矩阵rgbs进行遍历，筛选待匀色区域，并将待匀色区域的像素值存储至矩阵rgbs1中；

S3：计算矩阵rgbs1和矩阵rgbt的RGB三个方向的分量均值，分别记为均值矩阵means、均值矩阵meant；

S4：对矩阵rgbs1和矩阵rgbt的RGB三个方向的分量求协方差矩阵，得到协方差结果矩阵covs和矩阵covt，并对矩阵covs、矩阵covt进行奇异值分解，得到奇异值分解结果，包括：矩阵covs对应的三阶酉阵Us、三阶酉阵Vs^T、对角矩阵As和矩阵covt对应的三阶酉阵Ut、三阶酉阵Vt和对角矩阵At；

S5：利用均值矩阵means、均值矩阵meant、奇异值分解结果计算变换矩阵I；

S6、变换矩阵I中的元素数值赋值给掩膜后的原始图像中的待匀色区域，得到最终匀色结果图像。

本发明提供的有益效果是：可以实现图像中任意形状区域的匀色处理。

附图说明

图1是本发明方法流程示意图；

图2是本申请中相关图像说明；

图3为本发明方法效果示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。

图像中像素的RGB值可看作一个三维随机变量，图像中任意区域的像素点在RGB颜色空间中表现为一定形状的数据点簇，本发明即为通过矩阵运算的方法将原始图像中待匀色区域像素的RGB三维分布和参考图像像素点的RGB三维分布匹配，并可以实现图像中任意形状区域的匀色处理。

请参考图1，图1是本发明方法的流程图；

本发明提供的一种支持任意形状的图像匀色方法，具体包括以下步骤：

S1：获得原始图像的二值图，利用二值图将原始图像掩膜，得到掩膜后的原始图像，并将掩膜后的原始图像转换为矩阵rgbs；选定参考图像，并将参考图像转换为矩阵rgbt；

需要说明的是，首先使用大津法获得原始图像的二值图，利用二值图将原始图像掩膜；二值图中黑色像素代表背景区域，像素值为255的区域代表前景区域，即为待匀色区域；