一種數(shù)碼照片閃光燈陰影檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的彩色圖像處理領(lǐng)域，涉及一種數(shù)碼照片閃光燈陰影檢測(cè)方法，包括：對(duì)兩個(gè)圖像，依次進(jìn)行灰度化、圖像平滑和圖像配準(zhǔn)三個(gè)過(guò)程的預(yù)處理；第二步：進(jìn)行陰影邊緣點(diǎn)檢測(cè)，步驟如下：使用Sobel算子提取經(jīng)過(guò)灰度花處理的兩圖的邊緣二值圖；計(jì)算兩者的邊緣差值圖DBM，標(biāo)記潛在閃光燈陰影邊緣點(diǎn)；進(jìn)行膨脹處理，標(biāo)注膨脹結(jié)果圖像的連通區(qū)域，計(jì)算各連通區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的數(shù)目，提取前景區(qū)域，得到閃光燈陰影邊緣點(diǎn)；計(jì)算差值二值圖DM，提取陰影區(qū)域。本發(fā)明可以有效地分割閃光燈照片中出現(xiàn)的陰影區(qū)域，為后續(xù)的陰影去除操作做好準(zhǔn)備。
【專利說(shuō)明】一種數(shù)碼照片閃光燈陰影檢測(cè)方法
所屬【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的彩色圖像處理領(lǐng)域，尤其是涉及針對(duì)彩色數(shù)碼照片的陰影檢測(cè)方面。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著人們生活質(zhì)量的提高，消費(fèi)級(jí)數(shù)碼相機(jī)已成為國(guó)內(nèi)普通家庭必備的物品。它的使用為人們的生活和工作帶來(lái)了樂(lè)趣和方便。在拍攝數(shù)碼照片時(shí)，特別是在光線條件不佳的情況下拍攝室內(nèi)照片時(shí)，通常需要利用閃光燈來(lái)提高拍攝時(shí)的光照強(qiáng)度，使得前景的人或物體的細(xì)節(jié)部分更加明顯。但閃光燈的使用也會(huì)引起許多不利的因素，如彩色的過(guò)飽和、紅眼、閃光燈陰影等。其中，閃光燈陰影是指由于前景物體遮擋閃光燈的光線，在背景上出現(xiàn)的陰影區(qū)域。我們將這類陰影稱為“閃光燈陰影”。它的出現(xiàn)對(duì)數(shù)碼照片的視覺(jué)效果造成了不利影響，因此有必要檢測(cè)并去除閃光燈照片中的陰影區(qū)域。
[0003]目前已有的基于閃光燈效應(yīng)的彩色數(shù)碼照片處理技術(shù)主要集中在以下幾個(gè)方面:圖像增強(qiáng)前景目標(biāo)分割[3]、白平衡與紅眼效應(yīng)校正[4]、陰影檢測(cè)與去除M等。
[0004]本發(fā)明提出了一種針對(duì)閃光燈數(shù)碼照片的閃光燈陰影區(qū)域快速檢測(cè)方法。本
【發(fā)明內(nèi)容】
受到自然科學(xué)基金資助(N0.61002030)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的是檢測(cè)閃光燈數(shù)碼照片中的陰影區(qū)域，為后續(xù)的陰影去除和圖像增強(qiáng)做好準(zhǔn)備。本發(fā)明的技術(shù)方案如下:
[0006]一種數(shù)碼照片閃光燈陰影檢測(cè)方法，分別用FL和NF表示閃光燈圖像和無(wú)閃光燈圖像；該方法包括下列步驟:
[0007]第一步:對(duì)兩個(gè)圖像，依次進(jìn)行灰度化、圖像平滑和圖像配準(zhǔn)三個(gè)過(guò)程的預(yù)處理，其中，灰度化:首
[0008]先將FL和NF轉(zhuǎn)換為灰度圖像，用GFL和GNF分別表示兩彩色圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像；
[0009]圖像平滑:對(duì)兩個(gè)灰度圖像分別進(jìn)行平滑處理，平滑處理后的兩個(gè)灰度圖像分別用SGFL和SGNF表示；
[0010]圖像配準(zhǔn):采用基于SURF特征圖像配準(zhǔn)技術(shù)，進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，用GRAYf和GRAYnf表示經(jīng)預(yù)處理和圖像配準(zhǔn)處理后的閃光燈圖像和無(wú)閃光燈圖像。
[0011]第二步:進(jìn)行陰影邊緣點(diǎn)檢測(cè)，步驟如下:
[0012]使用Sobel算子提取GRAYf和GRAYnf的邊緣二值圖，用BEMf和BEMnf表示；設(shè)定閾值，并計(jì)算兩者的邊緣差值圖DBM，將DBM取值為I的點(diǎn)標(biāo)記為潛在閃光燈陰影邊緣點(diǎn)；用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹算子對(duì)二值圖DBM進(jìn)行處理，連接斷裂部分，標(biāo)注膨脹結(jié)果圖像的連通區(qū)域，計(jì)算各連通區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的數(shù)目，對(duì)于某個(gè)連通區(qū)域，當(dāng)它的像素?cái)?shù)大于一定數(shù)值NUM時(shí)，才被判定為前景區(qū)域；將經(jīng)過(guò)上述驗(yàn)證算法處理后的二值圖像用SBEM表示。SBEM中取值為I的點(diǎn)對(duì)應(yīng)著閃光燈陰影邊緣點(diǎn)；使用GRAYf和GRAYnf計(jì)算差值二值圖DM，根據(jù)DM中各個(gè)連通區(qū)域，對(duì)SBEM進(jìn)行膨脹處理，將處理結(jié)果用SBEM2表示，對(duì)于各個(gè)連通區(qū)域，若與SEBM2的交集不為空，則其為陰影區(qū)域。
[0013]作為優(yōu)選實(shí)施方式，所述的數(shù)碼照片閃光燈陰影檢測(cè)方法，采用雙邊濾波的方法對(duì)灰度圖像進(jìn)行平滑處理；采用基于SURF特征圖像配準(zhǔn)技術(shù)，進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。
[0014]采用Windows7SPl系統(tǒng)下的matlab2013a作為實(shí)驗(yàn)仿真平臺(tái)，實(shí)驗(yàn)所用素材網(wǎng)上素材以及自拍素材。圖像分辨率調(diào)整為800X600，每一組圖像的平均處理速度約在0.2秒左右。
[0015]本發(fā)明共涉及三個(gè)參數(shù)(Ss、6。和!\)。實(shí)驗(yàn)所采用的一組經(jīng)驗(yàn)閾值是Ss=0.35、Sc=0.4、Ti=0.4。圖4給出了更多的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，其中圖中的陰影區(qū)域已用單色標(biāo)出。因此使用所提方法，可以有效地分割閃光燈照片中出現(xiàn)的陰影區(qū)域，為后續(xù)的陰影去除操作做好準(zhǔn)備。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0016]圖1實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的流程框圖；
[0017]圖2部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖，(a)閃光燈圖像灰度圖；(b)無(wú)閃光燈圖像灰度圖(已配準(zhǔn))；(C)閃光燈邊緣二值圖；(d)無(wú)閃光燈邊緣二值圖(e)閃光燈陰影邊緣點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果；(f)閃光燈陰影邊緣點(diǎn)驗(yàn)證結(jié)果；(g)陰影區(qū)域分割結(jié)果(白色對(duì)應(yīng)陰影區(qū)域)。
[0018]圖3所用膨脹算子結(jié)構(gòu)示意圖；
[0019]圖4的(a) (b) (C)為更多的實(shí)驗(yàn)結(jié)果(各圖中閃光燈陰影區(qū)域已高亮顯示)?！揪唧w實(shí)施方式】
[0020]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行說(shuō)明。
[0021]分別用FL和NF表示閃光燈圖像和無(wú)閃光燈圖像，并假定FL和NF滿足以下三個(gè)假定條件:
[0022]條件1:拍攝FL和NF的時(shí)間隔很短，并且鏡頭與拍攝場(chǎng)景相對(duì)位置基本保持不變。
[0023]條件2:前景目標(biāo)區(qū)域比背景區(qū)域更易受閃光燈效應(yīng)影響，亮度值變化更明顯。
[0024]條件3:閃光燈陰影出現(xiàn)在前景目標(biāo)周圍的背景區(qū)域，并與前景目標(biāo)相鄰。
[0025]所提方案分為預(yù)處理、陰影邊緣點(diǎn)檢測(cè)和陰影區(qū)域分割三個(gè)步驟。
[0026]I預(yù)處理
[0027]預(yù)處理包括灰度化、圖像平滑和圖像配準(zhǔn)三個(gè)過(guò)程。
[0028](I)灰度化
[0029]首先將FL和NF轉(zhuǎn)換為灰度圖像。計(jì)算各像素點(diǎn)紅(R)、綠(G)、藍(lán)⑶三顏色分量的平均值，將該平均值作為各像素點(diǎn)的灰度值。用GFL和GNF分別表示兩彩色圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像，即有:
[0030]
【權(quán)利要求】
1.一種數(shù)碼照片閃光燈陰影檢測(cè)方法，分別用FL和NF表示閃光燈圖像和無(wú)閃光燈圖像；該方法包括下列步驟: 第一步:對(duì)兩個(gè)圖像，依次進(jìn)行灰度化、圖像平滑和圖像配準(zhǔn)三個(gè)過(guò)程的預(yù)處理，其中，灰度化:首先將FL和NF轉(zhuǎn)換為灰度圖像，用GFL和GNF分別表示兩彩色圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像； 圖像平滑:對(duì)兩個(gè)灰度圖像分別進(jìn)行平滑處理，平滑處理后的兩個(gè)灰度圖像分別用SGFL和SGNF表示； 圖像配準(zhǔn):采用基于SURF特征圖像配準(zhǔn)技術(shù)，進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，用GRAYf和GRAYnf表示經(jīng)預(yù)處理和圖像配準(zhǔn)處理后的閃光燈圖像和無(wú)閃光燈圖像。 第二步:進(jìn)行陰影邊緣點(diǎn)檢測(cè)，步驟如下: 使用Sobel算子提取GRAYf和GRAYnf的邊緣二值圖，用BEMf和BEMnf表示；設(shè)定閾值，并計(jì)算兩者的邊緣差值圖DBM，將DBM取值為I的點(diǎn)標(biāo)記為潛在閃光燈陰影邊緣點(diǎn)；用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹算子對(duì)二值圖DBM進(jìn)行處理，連接斷裂部分，標(biāo)注膨脹結(jié)果圖像的連通區(qū)域，計(jì)算各連通區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的數(shù)目，對(duì)于某個(gè)連通區(qū)域，當(dāng)它的像素?cái)?shù)大于一定數(shù)值NUM時(shí)，才被判定為前景區(qū)域；將經(jīng)過(guò)上述驗(yàn)證算法處理后的二值圖像用SBEM表示，SBEM中取值為I的點(diǎn)對(duì)應(yīng)著閃光燈陰影邊緣點(diǎn)；使用GRAYf和GRAYnf計(jì)算差值二值圖DM，根據(jù)DM中各個(gè)連通區(qū)域，對(duì)SBEM進(jìn)行膨脹處理，將處理結(jié)果用SBEM2表示，對(duì)于各個(gè)連通區(qū)域，若與SEBM2的交集不為空，則其為陰影區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)碼照片閃光燈陰影檢測(cè)方法，其特征在于，采用雙邊濾波的方法對(duì)灰度圖像進(jìn)行平滑處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)碼照片閃光燈陰影檢測(cè)方法，其特征在于，采用基于SURF特征圖像配準(zhǔn)技術(shù)，進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103530867SQ201310165497
【公開(kāi)日】2014年1月22日 申請(qǐng)日期:2013年5月7日 優(yōu)先權(quán)日:2013年5月7日
【發(fā)明者】王建, 劉立, 曹群, 吳靜媛 申請(qǐng)人:天津大學(xué)