[发明专利]一种基于显著性检测的中国古代书法绘画图像复原方法

权利要求书

1.一种基于显著性检测的中国古代书法绘画图像复原方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤A：对原始图像采用引导滤波增强处理以获得增强图像；

步骤B：对步骤A所获得的增强图像，求取能够反映人眼注意力分布的显著性区域图及掩像图；

步骤C：通过显著性区域图和掩像图进行线性加权得到融合图像，对融合图像进行归一化及二值化处理，确定步骤A获得的增强图像的前景和背景，并更换背景颜色以达到的复原目的；

其中，由于图像抠图中的掩像图和大气散射中的传播图计算表达式一致，利用引导滤波结合大气散射模型求取散射模型中的传播图来得到步骤B所求的掩像图，其具体步骤如下：

1)首先求取所述步骤A中获得的增强图像的暗原色图像J^dark(x,y)及大气光值A：

所述增强图像的暗原色图像J^dark(x,y)各像素点的像素值按以下表达式确定：

Jdark(x,y)=minc∈{r,g,b}(min(x′,y′)∈Ω(x,y)(Icenhanced(x′,y′)));]]>

其中，Ω(x,y)是以坐标为x,y的像素点为中心，进行最小值滤波的滤波窗口区域；x',y'为增强图像I^enhanced(x,y)的模板区域中各像素点的坐标值，为增强图像中各颜色通道由滤波模板所划分的各局部区域，暗原色图像中每一像素点的像素值被称为暗原色图像值；

再将上述暗原色图像值进行递减排序，选出暗原色图像值大小为前0.1%的像素点，从选出的像素点对应的亮度值中选取一个最大值作为大气光值，即为大气光值A；

2)求取初始掩像图：

按散射模型的推导模型确定传播图作为初始掩像图AlphaMap'(x,y)，大气散射模型的推导模型如下式：

AlphaMap′(x,y)=1-C1*(Jdark(x,y)A);]]>

其中，调节参数C₁的值为0.95；

3)求取精细化掩像图：对所述的初始掩像图AlphaMap'(x,y)进行引导滤波，在引导滤波的过程中，输入图像为初始掩像图AlphaMap'(x,y)，引导图像为增强图像I^enhanced(x,y)，调节参数ε设为0.01，经过引导滤波后得到边缘细节增强、对象层次分明的精细化掩像图AlphaMap(x,y)。