[发明专利]一种自动式视频颜色协调处理方法和处理系统

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理和计算机视觉技术领域，特别是涉及一种自动式视频颜色协调处理方法和处理系统。

背景技术

从美学的角度出发，所谓协调的颜色(以下简称协调色)是指一组能在视觉上给人以美感的颜色的集合。这组颜色并不是由特定的某几种颜色组成，而是由它们在颜色空间中的相对位置关系所确定的。

协调色的定义有很多种，但是目前应用最为广泛的是1995年由Matsuda在文献“配色方案(Color design)”中提出的色环模型。在该文献中，作者将色调以圆环表示，协调色的色调被定义成8个由不同大小的扇形所构成的模板，如图1所示，每个模板中的扇形区域所代表的色调就代表了符合这个模板的协调色的色调。每个模板中扇形区域的大小与相对位置关系都是固定的，这种相对位置关系定义了这个模板所能表示的一组协调色，而这组协调色可以通过在色环内旋转扇形区域产生，每旋转到一个位置，就会产生一个新的协调色。

颜色协调化属于颜色设计领域，在生活与生产中有广泛的应用。传统的颜色协调化方法是一个繁琐的手工选色的过程。比如在绘画领域，画家通常依靠经验与直觉来选择喜欢的协调色，这个过程可以通过查询协调色手册或者通过一些交互式的协调色选择系统来完成。选定一组协调色后，画家们还需要给他们的作品重新着色，这是一个非常耗时而且单调乏味的过程，当作品比较复杂、颜色多样或者色块细小的时候，这种情况尤为突出。为了方便快捷的完成颜色协调化的工作，人们提出了自动式的颜色协调化方法。

2006年7月30日，Daniel Cohen等在文献“颜色协调(ColorHarmonization)”中提出了一种图像颜色协调方法。对于一幅输入图像，首先统计它的色度直方图，然后找到与其匹配的协调色模板，然后将模板中扇形区域以外的色度值转换到与其最邻近的扇形区域内，这个转换的过程就是 原图像颜色协调化的过程。在转换过程中，还需要考虑像素的空间连续性，也就是说某个像素通常与其邻域内的像素同属于某一种颜色。文献中，作者将这种约束转化为图割(Graph Cut)算法，有效的防止了颜色协调化过程中出现的色块不连续的问题。Daniel Cohen等所提出的颜色协调化算法对很多图片都可以给出较好的颜色协调化方案，但是该方法存在的一个的问题是，当旋转色环进行颜色协调化的时候，有可能会使图片中同属于一种色调(比如蓝色调)的像素划分到两种完全不同的互补色调中去(例如原图像中属于蓝色调的区域经过颜色协调化后被分成了绿色和紫色两部分)，使得图像的空间连续性不能得到保持。另一方面，该方法受到Graph Cut算法本身的限制，如果图片中的某个物体由于遮挡的原因被分成了不相连的两部分，那么在颜色协调化过程中，这两部分也极有可能被重置为不同的颜色。

2008年12月16日，Nikhil Sawant等在文献“视频颜色协调(ColorHarmonization for videos)”中提出了一种视频颜色协调化方法，其将多帧图像分为一个视频帧组，对每个视频帧组进行整体处理，两个视频帧组之间相衔接的地方也要单独处理。这种处理方式增加了计算量，并且只能对视频文件进行处理，不能应用在实时拍摄的视频流上。

总之，需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：如何能够在视频颜色协调化过程中保持颜色的空间连续性与时间连续性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种自动式视频颜色协调处理方法和处理系统，确保在视频文件颜色协调化过程中颜色的空间连续性与时间连续性。

为了解决上述问题，本发明公开了一种自动式视频颜色协调处理方法，其特征在于，包括：

A1，将视频文件切分为各段镜头视频；

A2，读入一段镜头视频，根据第一帧图像的匹配协调色模板和各帧图像像素的时空邻域点对当前镜头视频中的各帧图像进行颜色协调处理；其中，所述时空邻域点包括空间邻域点和时间邻域点；所述对当前镜头视频中的各个帧进行颜色协调处理包括：

B1，读取第一帧图像，并统计其色度直方图；

B2，根据所述色度直方图获取第一帧图像的匹配协调色模板；

B3，读取下一帧图像，构造组合图像；其中，一半图像为上一帧图像，另一半图像为当前帧图像；

B4，对于组合图像中的每一个像素，获取该像素对应的时空邻域点；

B5，根据所述匹配协调色模板和像素对应的时空邻域点对所述组合图像进行颜色协调处理；

B6，返回B3，循环执行B3到B5，直到协调处理完成该段镜头视频的最后一帧图像；