[发明专利]一种场景自适应的色调迁移方法

说明书

技术领域

本发明属于虚拟现实技术领域，具体涉及一种场景自适应的色调迁移方法。

背景技术

如何获得使目标图像在无监督条件下高效真实的具有源图像的颜色分布特征是影视制作、电脑动画和广告传媒等领域所普遍面临的问题，一条行之有效却鲜有人提及的方案是利用自适应的色调迁移算法执行目标图像和源图像之间的颜色自动迁移和匹配。本发明正是基于这种方案提出的一种场景自适应的色调迁移方法。

色调迁移是指将源图像的色调特征映射到目标图像上，包含了图像的辐照度特征和色度特征，是影响场景风格和内容的重要因素。

通过提取并映射源图像中的色调特征，即可使用这些数据来完成源图像色调到目标图像色调的迁移。非线性映射类算法如累计直方图分布能够更好的表现出图像的细节但是依赖于图像的色调分布，对图像内容不太强调的利用简单统计特征的方法不能充分表达图像内容。针对这两类方法的适用环境，本发明综合两类方法的优势，在各种极端的输入下获得鲁棒的自适应迁移结果。

目前很少有方案综合非线性映射算法和简单统计特征方法的优势，一个相近的工作是Bonneel等人提出的色调迁移模型，他们对辐照度通道使用累计直方图映射，从而使辐照度更好的体现源图像的细节；对色度通道使用蒙特卡罗仿射映射，从来使色度分布不依赖于图像的内容。然而，该模型仅仅对辐照度通道使用三等分亮度带的方式，使得对于源图像和目标图像具有明显不同的辐照度分布时会出现不理想的差错。

本发明提出的场景自适应的色调迁移方法完全解决了现有方法所存在的主要问题。通过对图像内像素的辐照度通道进行聚类，自适应的将辐照度划分成若干个不等数目像素的亮度带，进而在源图像和目标图像间相应亮度带之间进行色调迁移可以解决现有方法在图像间的分布显著不同时不能有效处理的问题；同时针对典型的色调迁移方法得到的色调迁移结果仅保留源图像的色调特征，本发明提出一种动态权重调节模型能够使迁移结果同时保持源图像和目标图像的特征，对于场景融合等应用有了更广泛的应用性和适用性。

发明内容

本发明的目的是解决在影视制作、电脑动画和广告传媒等领域难以实现的无监督且高效、鲁棒的色调迁移问题，提出了一种场景自适应的色调迁移方法，可以实现源图像的图像特征到目标图像的无监督高效迁移，并能根据需要动态的调整色调迁移结果。

为完成本发明的目的，本发明采用的技术方案是：一种场景自适应的色调迁移方法，包括以下步骤：

(1)将源图像和目标图像转换至LAB颜色空间；

(2)通过执行累计直方图非线性映射来匹配源图像和目标图像之间的辐照度分布；标准直方图迁移函数定义为L_t＝H^-1(T_l)；其中操作符H表示归一化的辐照度累计分布函数，T_l代表目标图像中某像素在L通道下的累计概率分布值，L_t表示表示辐照度迁移后的值；

(3)通过执行线性蒙特卡罗线性映射算法来匹配目标图像和源图像的色度分布；在辐照度迁移的基础上，利用K-medoids算法将源图像和目标图像依照辐照度值分别聚类成不同的亮度带；进而，在每一个聚类点集中选择相应的代表点；此时的聚类结果被视作源图像和目标图像的初始分类；经过K-medoids算法聚类之后，聚类结果被保存在二元组中，其中表示辐照度代表点向量，表示各聚类点集的像素数目，m表示聚类数目；基于向量，聚类点集频数低于阈值σ的点集将会与它临近的点集进行合并；基于向量，通过计算每个聚类C的类内辐照度平均距离d(C)同时合并d(C)低于阈值的类；至此，则分别获得了源图像和目标图像的最终聚类，并将它们作为最终的亮度带划分；

进而以计算出的亮度聚类为基础在源图像和目标图像之间相应辐照度带之间进行配对，然后依据亮度带划分的像素带为基础，在相应的像素带对之间再次执行色度变换；通过计算各个亮度带在LAB空间的a和b通道的平均值，a和b通道的平均值构成了一个平均值向量[μ_a，μ_b]^T和一个2x2的方阵T_st；进而通过对目标图像的色度通道值a_t和b_t实行蒙特卡罗线性变换，得到a_t’和b_t’；蒙特卡罗线性变换算法的公式如下所示：