專利名稱：一種新的彩色圖像顏色不變性閾值分割方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像處理方法，尤其涉及一種新的彩色圖像顏色不變性閾值分割方法。
背景技術(shù)：
圖像閾值分割的目的是將圖像中的背景和目標(biāo)像素分離。在圖像閾值分割后，對象像素就可以用一種和背景像素不同的顏色表示。理想的情況是所有的對象象素都被完全選擇出來，但由于受噪聲和光照等影響，通常很難找到可以對任意的彩色圖像有效的單閾值方法，即使對一張圖像采用單閾值也是不理想的。因此，目前消除光照影響的方法主要有三種一種是梯度法，一種是色彩統(tǒng)計預(yù)測法，一種是基于雙色調(diào)模型的統(tǒng)計預(yù)測法。前兩種算法對于漫反射表面具有很好的識別作用，但沒有考慮鏡面反射效應(yīng)。第三種雙色調(diào)方法雖考慮了鏡面反射的影響，但都是對自然世界的一般框架式的描述，沒有對特定環(huán)境(如點光源環(huán)境)的光照幾何變化的精確描述。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是為了解決目前無法有效解決噪聲和光照等因素對圖像顏色識別的干擾，影響圖像分割的精確性等問題，提供一種具有能有效消除點光源環(huán)境下，漫反射表面和鏡面反射表面對閾值精確分割的影響，并滿足點光源環(huán)境下閾值分割的精確性和魯棒性等優(yōu)點的一種新的彩色圖像顏色不變性閾值分割方法。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案一種新的彩色圖像顏色不變性閾值分割方法，它的方法為，(1)利用圖像采集設(shè)備采集物體表面的圖像，并在物體上方任意位置設(shè)置至少一個點光源，在物體圖像上取點光源的法向投影點Ps；同時圖像上確定與其不同的至少一個任意參考點Pi，并對圖像的RGB三種顏色分量分別進行以下處理；(2)對各參考點Pi根據(jù)物體表面的漫反射性和鏡面反射性建立對應(yīng)的Phong光照模型，分別對漫反射表面和鏡面反射表面進行如下處理；(3)對于漫反射表面，確定其Phong光照模型的漫反射系數(shù)，然后整合RGB三色分量，建立顏色相似性混合高斯模型，進行彩色圖像顏色不變性閾值分割，完成圖像的處理；(4)對于鏡面反射表面，則先根據(jù)步驟(3)確定Phong光照模型的漫反射系數(shù)；然后再確定Phong光照模型的鏡面反射系數(shù)和光照強度指數(shù)，最后整合RGB三色分量，建立顏色相似性混合高斯模型，進行彩色圖像顏色不變性閾值分割，完成圖像處理。
所述步驟(2)中，Phong光照模型為Iλ=ILλcosθ+ISλcosnλα,]]>其中Iλ為反射光照，ILλ為漫反射系數(shù)，ISλ為鏡面反射系數(shù)，λ為RGB三色分量，θ為光照方向和目標(biāo)法線的夾角，α為反射光方向和視點方向的夾角，nλ為反射強度指數(shù)的倍數(shù)，ILλcosθ和ISλcosnλα分別代表了Phong光照模型的漫反射分量和鏡面反射分量。
所述步驟(3)中，對漫反射表面，鏡面反射系數(shù)取為ISλ≈0，則Phong光照模型簡化為Iλ＝ILλcosθ，通過Iλ+I″λ|θ＝0得到候選漫反射區(qū)域，并通過公式Iλ＝ILλcosθ計算得到候選漫反射區(qū)域集合{Ii，Lλ}；由各Ii，Lλ值計算出各點的Iλ的值并和選定的背景參考點P分別進行比較從而得到理想的{Ii，Lλ}并求其均值作為漫反射系數(shù)ILλ。
所述步驟(4)中，在鏡面反射中，將得到的ILλ作為鏡面發(fā)射表面的漫反射系數(shù)。對Iλ+I″λ|θ≠0的各點利用nλ=Iλ′|θ+ILλsinθ(Iλ-ILλcosθ)·cosα(-sinα)·1α′|θ]]>得到候選鏡面反射強度指數(shù)的集合{ni，λ}，并利用ISλ=Iλ-ILλcosθcosnα]]>得候選鏡面反射系數(shù)的集合{Ii，Sλ}，最終根據(jù)背景參考點選擇理想的{ni，λ}和{Ii，Sλ}，最后求均值得到光照強度指數(shù)nλ和鏡面反射系數(shù)ISλ。
所述顏色相似性混合高斯模型表示為Pr(IPj)=Σk=13wj,kGk(mj,k,σj,k2),]]>其中IPj為圖像上第j點的像素，Wj，k為第j點像素第k分量高斯模型的加權(quán)系數(shù)，k代表RGB三種分量，mj，k，σj，k2分別為第k分量的高斯模型Gk的均值和偏差。
本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明通過推導(dǎo)出Phong光照模型的顏色不變性提出了一種新的測量漫反射表面和鏡面反射表面反射性的方法，并采用高斯顏色相似性模型實現(xiàn)一個目標(biāo)象素級的自適應(yīng)閾值分割方法。圖像分割的結(jié)果和大量測試數(shù)據(jù)顯示了該顏色不變性對彩色物體表面反射性的測量穩(wěn)定性和分辨率以及圖像閾值分割的準(zhǔn)確性和魯棒性。該方法不僅可以成功消除背景高光、光照漫反射和鏡面反射的光照變化和噪聲等影響，而且由于該方法建立在物理模型和統(tǒng)計測量的基礎(chǔ)上，因而該方法對閾值分割具有更好的適應(yīng)性。


圖1為本發(fā)明的信號采集示意圖；圖2為穩(wěn)定性和分辨率測試對比圖；圖3為不變性相似比和測量誤差對比圖；圖4為參考點相似比和測量誤差對比圖；圖5為漫反射表面閾值分割示例圖；圖6為鏡面反射表面閾值分割。
其中，1.點光源，2.圖像采集設(shè)備。
具體實施例方式
下面結(jié)合附圖與實施例對本發(fā)明作進一步說明。
圖1中，利用圖像采集設(shè)備2(如數(shù)碼相機)采集物體表面的圖像，并選取至少一個點光源1及其在圖像上任意位置的法向投影點Ps和與該投影點不重疊的若干個任意參考點Pi；h1和h2分別為光源和攝像機到平面的距離。
采用的Phong光照模型為Iλ=ILλcosθ+ISλcosnλα,]]>其中Iλ為反射光照，ILλ為漫反射系數(shù)，ISλ為鏡面反射系數(shù)，λ為RGB三色分量，θ為光照方向和目標(biāo)法線的夾角，α為反射光方向和視點方向的夾角，nλ為反射強度指數(shù)的倍數(shù)，ILλcosθ和ISλcosnλα分別代表了Phong光照模型的漫反射分量和鏡面反射分量。
對于漫反射表面，Phong光照模型的鏡面反射系數(shù)可以視為ISλ≈0，因此Iλ＝ILλcosθ；兩邊分別求對入射角θ的一階和二階導(dǎo)數(shù)并做變換得到，Iλ+I″λ|θ＝0對于具有鏡面反射性的表面，首先根據(jù)Iλ+I″λ|θ＝0近似求得Phong光照模型的漫反射系數(shù)ILλ；其次，對Iλ+I″λ|θ≠0的區(qū)域，兩邊作變換并求對數(shù)導(dǎo)數(shù)，從而得到一個獨立于ISλ的鏡面反射強度指數(shù)nλ的顏色不變性，即nλ=Iλ′|θ+ILλsinθ(Iλ-ILλcosθ)·cosα(-sinα)·1α′|θ,]]>將得到的nλ和ILλ代入Iλ＝ILλcosθ+ISλcosnα后，即求得鏡面反射系數(shù)ISλ，即ISλ=Iλ-ILλcosθcosnα.]]>利用參數(shù)化微分求導(dǎo)法則計算I′λ|θ、I″λ|θ和α′|θ，其中，I′λ|θ=dIλdθ=I′λ|Pθ′|P,]]>Iλ′′|θ=Iλ′′|P·θ′|P-I′λ|P·θ′′|P(θ′|P)2,α′|θ=dαdθ=α′|Pθ′|P.]]>為了消除閾值分割的噪聲誤差，利用RGB混合高斯模型來實現(xiàn)閾值分割，第Pj點的RGB混合高斯模型可以表示為Pr(IPj)=Σk=13wj,kGk(mj,k,σj,k2),]]>其中IPj為圖像上第j點的像素，Wj，k為第j點像素第k分量高斯模型的加權(quán)系數(shù)，k代表RGB三種分量，mj，k，σj，k2分別為第k分量的高斯模型Gk的均值和偏差。
該方法的實現(xiàn)步驟(1)利用數(shù)碼相機采集物體表面的圖像，并在物體上方任意位置設(shè)置至少一個點光源，在物體圖像上取各點光源的法向投影點Pk，S，k取點光源的個數(shù)；同時圖像上確定與其不同的至少一個任意參考點Pi；(2)對各參考點Pi根據(jù)物體表面的漫反射性和鏡面反射性建立對應(yīng)的Phong光照模型，分別對漫反射表面和鏡面反射表面進行如下處理；
(3)對于漫反射表面，將公式Iλ′′|θ=Iλ′′|P·θ′|P-Iλ′|P·θ′′|P(θ′|P)2]]>得到的Iλ″|θ代入公式Iλ+I″λ|θ＝0中，按滿足Iλ+I″λ|θ＝0的相似比r0L得到候選漫反射區(qū)域，并通過公式Iλ＝ILλcosθ計算得到候選漫反射系數(shù)的集合{Ii，Lλ}；將候選的各Ii，Lλ值計算出對應(yīng)Iλ的估計值并和選定的背景參考點Pi分別進行比較，根據(jù)一定的相似比rPL得到理想漫反射系數(shù)的集合{Ii，Lλ}并將其均值作為漫反射系數(shù)ILλ；整合RGB三顏色分量建立顏色相似性混合高斯模型實現(xiàn)背景分割；(4)對于鏡面反射表面，將得到的ILλ作為鏡面發(fā)射表面漫反射系數(shù)的近似，對Iλ+I″λ|θ≠0的各點利用nλ=Iλ′|θ+ILλsinθ(Iλ-ILλcosθ)·cosα(-sinα)·1α′|θ]]>得到候選鏡面反射強度指數(shù)的集合{ni，λ}，并利用ISλ=Iλ-ILλcosθcosnλα]]>得候選鏡面反射系數(shù)的集合{Ii，Sλ}。根據(jù)背景參考點的相似比rPS選擇理想的{ni，λ}和{Ii，Sλ}，并求均值得到光照強度指數(shù)nλ和鏡面反射系數(shù)ISλ。最后，整合RGB建立鏡面反射顏色相似性混合高斯模型實現(xiàn)鏡面反射表面閾值分割。
本發(fā)明的測試數(shù)據(jù)分析和實驗結(jié)果表述如下為了測試RGB三個分量的漫反射系數(shù)ILλ得穩(wěn)定性，在圖2所示的512×384漫反射表面背景圖像上分別在行列等間隔取得50個點，形成一個50×50的參考點P矩陣。通過計算分別得到漫反射性系數(shù)ILλ和顏色相似性高斯模型的均值和偏差，以及測量像素誤差值diffP的均值和偏差的變化圖。從圖2上行左圖可以看出，在P點集合的灰度差異為100～200的情況下，其所得到的漫反射系數(shù)ILλ基本穩(wěn)定在0～10個像素范圍內(nèi)，并且diffP的均值也僅僅在6～10個灰度范圍內(nèi)，偏差僅為1～2個灰度范圍，從而證明了該方法的穩(wěn)定性。
另一方面，為了得到最佳近似比，取背景圖像任意一個參考點并繪制出r0L按比例增加后的diffP值隨r0L增加的變化趨勢圖。以任意兩個參考點的變化趨勢圖為例(如圖3所示)，從圖中可以看出diffP值隨r0L的增加總體呈現(xiàn)階段性上升趨勢，起初呈現(xiàn)下降趨勢但在到達一定比例后呈現(xiàn)上升趨勢。這個現(xiàn)象說明，隨著Iλ+I″λ|θ得值接近0的比例提高，其精確度隨著提高的，并在一定范圍內(nèi)保持穩(wěn)定。另一方面，由于參與計算的像素數(shù)目減少了，因此當(dāng)?shù)揭欢ǔ潭群螅`差總體趨勢變大，但誤差范圍仍保持在6～7個灰度范圍內(nèi)。
同樣，為了得到最佳的rPL，本文通過分析圖4所示的任意兩個參考點的相似比rPL和測量誤差變化趨勢圖，可以看出diffP值隨rPL的增加總體呈現(xiàn)由大變小，再由小變大的連續(xù)拋物線上升趨勢，在rPL＝0.3附近處達到最小。這個現(xiàn)象說明，參考點近似比對精度影響明顯，盡管隨著相似比地提高，誤差隨著減少，但由于參與計算的像素數(shù)目也減少了，因此當(dāng)?shù)揭欢ǔ潭群?，誤差開始增加，但誤差范圍仍保持在6~10個灰度范圍內(nèi)。
實驗證明，當(dāng)r0L＝0.95，rPL＝0.3左右，以及漫反射閾值取為3～4*σLλ時，在該背景圖像下所取得的字符圖像(圖5)和得到的閾值分割結(jié)果。
對于具有強鏡面反射性的表面，首先得到鏡面反射表面的漫反射系數(shù)；其次，在非漫反射點上得到漫反射強度指數(shù)和漫反射系數(shù)ISλ。在鏡面反射閾值分割中，分別建立RGB鏡面反射相似性高斯模型G(mSλ；σSλ)實現(xiàn)顏色不變性閾值分割。圖6為一幅普通白熾光照射到瓷磚地板的鏡面反射圖像，經(jīng)過大量分析發(fā)現(xiàn)當(dāng)漫反射系數(shù)r0L＝0.96，rPL＝0.5，并且漫反射閾值取4～6σLλ而鏡面反射閾值取6～7σSλ時，其閾值分割結(jié)果見圖6。
權(quán)利要求
1.一種新的彩色圖像顏色不變性閾值分割方法，其特征是它的方法為，(1)利用圖像采集設(shè)備(2)采集物體表面的圖像，并在物體上方任意位置設(shè)置至少一個點光源(1)，在物體圖像上取點光源的法向投影點Ps；同時圖像上確定與其不同的至少一個任意參考點Pi，并對圖像的RGB三種顏色分量分別進行以下處理；(2)對各參考點Pi根據(jù)物體表面的漫反射性和鏡面反射性建立對應(yīng)的Phong光照模型，分別對漫反射表面和鏡面反射表面進行如下處理；(3)對于漫反射表面，確定其Phong光照模型的漫反射系數(shù)，然后整合RGB三色分量，建立顏色相似性混合高斯模型，進行彩色圖像顏色不變性閾值分割，完成圖像的處理；(4)對于鏡面反射表面，則先根據(jù)步驟(3)確定Phong光照模型的漫反射系數(shù)；然后再確定Phong光照模型的鏡面反射系數(shù)和光照強度指數(shù)，最后整合RGB三色分量，建立顏色相似性混合高斯模型，進行彩色圖像顏色不變性閾值分割，完成圖像處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種新的彩色圖像顏色不變性閾值分割方法，其特征是所述步驟(2)中，Phong光照模型為Iλ=ILλcosθ+ISλcosnλα,]]>其中Iλ為反射光照，ILλ為漫反射系數(shù)，ISλ為鏡面反射系數(shù)，λ為RGB三色分量，θ為光照方向和目標(biāo)法線的夾角，α為反射光方向和視點方向的夾角，nλ為反射強度指數(shù)的倍數(shù)，ILλcosθ和ISλcosnλα分別代表了Phong光照模型的漫反射分量和鏡面反射分量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種新的彩色圖像顏色不變性閾值分割方法，其特征是所述步驟(3)中，對漫反射表面，鏡面反射系數(shù)取為ISλ≈0，則Phong光照模型簡化為Iλ＝ILλcosθ，通過Iλ+I″λ|θ＝0得到候選漫反射區(qū)域，并通過公式Iλ＝ILλcosθ計算得到候選漫反射區(qū)域集合{Ii，Lλ}；由各Ii，Lλ值計算出各點的Iλ的值并和選定的背景參考點P分別進行比較從而得到理想的{Ii，Lλ}并求其均值作為漫反射系數(shù)ILλ。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種新的彩色圖像顏色不變性閾值分割方法，其特征是所述步驟(4)中，在鏡面反射中，將得到的ILλ作為鏡面發(fā)射表面的漫反射系數(shù)。對Iλ+I″λ|θ≠0的各點利用nλ=Iλ′|θ+ILλsinθ(Iλ-ILλcosθ)·cosα(-sinα)·1α′|θ]]>得到候選鏡面反射強度指數(shù)的集合{ni，λ}，并利用ISλ=Iλ-ILλcosθcosnα]]>得候選鏡面反射系數(shù)的集合{Ii，Sλ}，最終根據(jù)背景參考點選擇理想的{ni，λ}和{Ii，Sλ}，最后求均值得到光照強度指數(shù)nλ和鏡面反射系數(shù)ISλ。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種新的彩色圖像顏色不變性閾值分割方法，其特征是所述顏色相似性混合高斯模型表示為Pr(IPj)=Σk=13wj,kGk(mj,k,σj,k2),]]>其中IPj為圖像上第j點的像素，Wj，k為第j點像素第k分量高斯模型的加權(quán)系數(shù)，k代表RGB三種分量，mj，k，σj，k2分別為第k分量的高斯模型Gk的均值和偏差。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種新的彩色圖像顏色不變性閾值分割方法。它解決了目前無法有效解決噪聲和光照等因素對圖像顏色識別的干擾，影響圖像分割的精確性等問題，具有能有效消除點光源環(huán)境下，漫反射表面和鏡面反射表面對閾值精確分割的影響，并滿足點光源環(huán)境下閾值分割的精確性和魯棒性等優(yōu)點。其方法為通過推導(dǎo)出Phong光照模型的顏色不變性提出了一種新的測量漫反射表面和鏡面反射表面反射性的方法，并采用高斯顏色相似性模型實現(xiàn)一個目標(biāo)象素級的自適應(yīng)閾值分割方法。
文檔編號G06K9/34GK1967568SQ20061007017
公開日2007年5月23日 申請日期2006年11月20日 優(yōu)先權(quán)日2006年11月20日
發(fā)明者蔡珣, 孟祥旭, 蔡菲 申請人:山東大學(xué)