一種自然圖像陰影消除方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種自然圖像陰影消除方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 公知，有光照和遮擋就會產(chǎn)生陰影。盡管圖像中的陰影可以為圖像中物體的形狀、 光源位置、光照情況等提供信息，但是，陰影的存在對于圖像相關(guān)問題的研宄會產(chǎn)生不利影 響，例如，由于陰影掩蓋了圖像中目標(biāo)物體的部分信息，使得該物體的識別準(zhǔn)確率降低；陰 影會提高圖像后期處理中的圖像匹配、目標(biāo)分割和跟蹤的復(fù)雜度。另外，出于美學(xué)方面的考 慮，在數(shù)字圖像的后期處理中可能希望消除掉圖像中的某些與圖像內(nèi)容無關(guān)但是會影響到 圖像內(nèi)容本身的陰影，例如，攝影師在圖像場景中的投影。因此，陰影消除是一個重要的圖 像處理工作。
[0003] 陰影消除包括兩個內(nèi)容，陰影檢測和陰影消除。準(zhǔn)確地檢測陰影是有效消除圖像 中陰影的重要基礎(chǔ)。目前，雖然計算機視覺領(lǐng)域已經(jīng)有大量的陰影檢測工作，但是由于陰影 引起了圖像在灰度值上的變化，同時還在一定程度上改變了陰影區(qū)域紋理、顏色等特征，特 別是對于復(fù)雜的陰影，簡單的檢測方法已不能準(zhǔn)確地識別出陰影區(qū)域。而陰影消除指在保 證圖像陰影區(qū)域原有色調(diào)及紋理結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，恢復(fù)其在正常光照下的場景。因此，陰影消 除的最大挑戰(zhàn)是如何在恢復(fù)陰影區(qū)域光照信息的同時也得保證區(qū)域中的細(xì)節(jié)特征，比如， 色調(diào)、幾何結(jié)構(gòu)及紋理結(jié)構(gòu)等，使得恢復(fù)后的陰影區(qū)域與周圍的非陰影區(qū)域是自然的融合 在一起。目前，基于光照不變特征圖像和解泊松方程的陰影去除方法，以及基于統(tǒng)計模型的 陰影消除方法雖然在處理簡單陰影圖像上取得較好的結(jié)果，但是針對復(fù)雜圖像陰影以及不 一致陰影，其陰影消除結(jié)果仍然有待加強。為了解決多紋理復(fù)雜陰影以及不一致陰影消除 帶來的問題，當(dāng)前迫切需要一種簡單高效的陰影消除方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明為了解決上述的技術(shù)問題，提出了一種基于亮度恢復(fù)優(yōu)化的圖像陰影消除 方法。
[0005] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種自然圖像陰影消除方法，包括下述步驟；
[0006] 步驟1，對輸入的陰影圖像I檢測其陰影區(qū)域S ;
[0007] 步驟2,對圖像I自適應(yīng)地分解為小塊，其中陰影區(qū)域的塊集合為{SJ，非陰影區(qū) 域的塊集合為ILj ;所述的步驟2中包括如下子步驟：
[0008] 步驟2. 1，將圖像分成大小為wXw的小塊且相鄰塊之間有部分重疊的區(qū)域；
[0009] 步驟2. 2,對于含有陰影邊界像素的塊，將其再分為四個小塊；利用步驟1中計算 的陰影標(biāo)識圖將圖像分解的塊劃分為兩個集合，即陰影區(qū)域的塊集合{SJ和非陰影區(qū)域的 塊集合{Lj，其中包含陰影邊界像素的邊也劃分為陰影區(qū)域的塊；
[0010] 步驟3,對每一個陰影塊SiE {S J，在{Lj中找一個紋理最相似塊作為它的最佳 匹配塊；步驟3中還包括如下步驟：
[0011] 步驟3. I，計算陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域中每個塊的協(xié)方差矩陣Ck，協(xié)方差矩陣(^表 示塊的紋理特征：
【主權(quán)項】
1. 一種自然圖像陰影消除方法，其特征在于，包括下述步驟： 步驟1，對輸入的陰影圖像I檢測其陰影區(qū)域S ; 步驟2,對圖像I自適應(yīng)地分解為小塊，其中陰影區(qū)域的塊集合為化}，非陰影區(qū)域的 塊集合為{Lj.};所述的步驟2中包括如下子步驟： 步驟2. 1，將圖像分成大小為wXw的小塊且相鄰塊之間有部分重疊的區(qū)域； 步驟2. 2,對于含有陰影邊界像素的塊，將其再分為四個小塊；利用步驟1中計算的陰 影標(biāo)識圖將圖像分解的塊劃分為兩個集合，即陰影區(qū)域的塊集合怯J和非陰影區(qū)域的塊集 合{Lj.}，其中包含陰影邊界像素的邊也劃分為陰影區(qū)域的塊； 步驟3,對每一個陰影塊SfG怯i}，在{Lj.}中找一個紋理最相似塊作為它的最佳匹配 塊；步驟3中還包括如下步驟： 步驟3. 1，計算陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域中每個塊的協(xié)方差矩陣旬，協(xié)方差矩陣旬表示塊 的紋理特征：
其中，n為塊中的像素個數(shù)，Zk為第k個像素點的特征向量，Z為塊中所有像素的平均 特征向量，（z,_為(句-巧的轉(zhuǎn)置形式； 步驟3. 2, W非陰影區(qū)域塊的協(xié)方差矩陣為結(jié)點值，構(gòu)建一個非陰影塊的KD-tree ; 步驟3. 3,對每個陰影塊，在構(gòu)建的KD-tree中尋找C個最相似的塊作為它的紋理相似 候選塊； 步驟3. 4,在5個候選非陰影塊中，選擇與陰影塊空間距離最小的非陰影塊作為該陰影 塊的最佳匹配塊；同理，為每一個陰影塊，找到一個非陰影塊作為它的紋理最相似匹配塊； 步驟4,構(gòu)建局部亮度恢復(fù)算子，根據(jù)步驟3. 4中計算的匹配塊信息消除每個陰影塊中 的陰影； 步驟5,對步驟2. 1中陰影塊間的重疊區(qū)域進(jìn)行加權(quán)平均，得到塊間過渡平滑且自然的 陰影消除結(jié)果； 步驟6,對陰影區(qū)域的邊界進(jìn)行紋理修復(fù)，得到最終陰影消除結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自然圖像陰影消除方法，其特征在于，所述的步驟1中還 包括如下步驟： 步驟1. 1，在輸入圖像I上選取陰影樣本和非陰影樣本作為約束點，最少化W下能量公 式，計算出陰影標(biāo)識圖： a = a巧mina' La + 乂(《/ -/);' )D、（a -/、） 其中a為對應(yīng)的陰影標(biāo)識值，a T為a的轉(zhuǎn)置矩陣，Ds為對角矩陣，約束點的對角元 素值為1，非約束點對角元素值為〇，bs為值向量，K為bs的轉(zhuǎn)置形式，其中非陰影樣本的值 為1，非陰影樣本為〇，L為拉普拉斯矩陣，A為控制參數(shù)； 步驟1. 2,對于計算出的陰影標(biāo)識圖，按如下選擇進(jìn)行陰影區(qū)域劃分：

3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自然圖像陰影消除方法，其特征在于，所述的步驟4中還 包括如下步驟： 步驟4. 1，利用步驟3中陰影塊和非陰影塊的匹配對信息，估算陰影區(qū)域中點的消影 值，并且陰影區(qū)域中點X的估計消影值為：
I 其中0 (L)和y (L)為匹配對中非陰影塊像素值的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值，0 (巧和y (巧為 匹配對中陰影塊像素值的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值，ly為輸入圖像中點X的像素值； 步驟4. 2,計算每個匹配對的直射光和環(huán)境光的比值，假定局部塊中直射光和環(huán)境光不 變；
其中Ld為塊的直射光強度，L a為塊所在的環(huán)境光強度，I ,為輸入圖像中點X的像素值， a y為點X處陰影標(biāo)識圖的值； 步驟4. 3,利用步驟4. 2中計算的匹配塊中直接光和環(huán)境光的關(guān)系，恢復(fù)陰影塊中的光 照，即
其中馬為點X處的反射率值，a y為點X處陰影標(biāo)識圖的值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種自然圖像陰影消除方法，其特征在于，所述的步驟5中還 包括如下步驟： 步驟5.1，統(tǒng)計陰影塊集合怯J中點X出現(xiàn)的次數(shù)，記S(x)為包含了點X的陰影塊集 合，且塊Si G S (X)對點X最終消除值的權(quán)重影響為
其 中dis(x, center_Sk)為點X到塊Sk中點塊的空間距離；dis(x, center_S 1)為點X到塊Si 中屯、點的空間距離； 步驟5. 2,根據(jù)統(tǒng)計的塊間重疊信息，重新計算陰影區(qū)域中恢復(fù)光照信息后的值：
其中為塊Si中的點X的消影值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種自然圖像陰影消除方法，其特征在于，所述的步驟6中還 包括如下步驟： 步驟6. 1，手工交互出需要進(jìn)行邊界處理的邊界區(qū)域，或者將步驟1中劃分的陰影邊界


區(qū)域信息作為需要進(jìn)行邊界處理的邊界區(qū)域； 步驟6. 2,利用膨脹操作將選取的邊界區(qū)域向外膨脹n個像素，將膨脹的區(qū)域作為樣 本區(qū)域； 步驟6. 3,基于約束的紋理合成方法，最小化下面的能量公式來完成邊界區(qū)域紋理和光 照的恢復(fù)：
其中L為從點X為中屯、的且大小為rXr的窗口，My為樣本區(qū)域中的一個rXr的窗口， W為平衡系數(shù)，xt為邊界區(qū)域由步驟5. 2中計算出的值向量/,，口為需要進(jìn)行邊界處理的區(qū) 域； 步驟6. 4,得到最終陰影消除結(jié)果，結(jié)束任務(wù)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自然圖像陰影消除方法，其特征在于，所述的步驟3. 3中 C的取值為5。
7. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種自然圖像陰影消除方法，其特征在于，所述的步驟6. 2中 n的取值為50。
8. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種自然圖像陰影消除方法，其特征在于，所述的步驟6. 3中 r 二 5。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種自然圖像陰影消除方法；本發(fā)明通過利用交互樣本及摳圖思想提取出陰影區(qū)域，并利用陰影光照分布將輸入圖像分解為陰影塊集合和非陰影塊集合，對陰影區(qū)域中的每一個陰影塊在非陰影塊集合中找到一個紋理最相似的塊作為它的匹配塊，根據(jù)匹配塊信息利用方法中的光照恢復(fù)算子消除掉陰影塊中的陰影，同時對塊間重疊區(qū)域進(jìn)行加權(quán)平均操作，以得到塊間平滑且與周圍環(huán)境光照一致的陰影消除結(jié)果；最后，對需要進(jìn)行邊界處理的區(qū)域進(jìn)行約束的紋理合成操作，以達(dá)到更自然的陰影消除結(jié)果；本發(fā)明提出的陰影消除方法不但效果好，而且其中的光照恢復(fù)算子可用于多種應(yīng)用。
【IPC分類】G06T5-00
【公開號】CN104599253
【申請?zhí)枴緾N201510053613
【發(fā)明人】肖春霞, 張玲
【申請人】武漢大學(xué)
【公開日】2015年5月6日
【申請日】2015年1月30日