[发明专利]一种基于显著性检测和Criminisi算法的车辆光照修复方法

权利要求书

1.一种基于显著性检测和Criminisi算法的车辆光照修复方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)采集受光照影响的车辆图像，光照区域在10％-50％范围内，并做统一大小处理；

(2)将获取的车辆图像从RGB空间转换到YUV空间，在YUV空间进行亮度显著性检测，检测出光照的区域并标记为待修复区域；

(3)同时提取原图像的轮廓边缘特征，找到车辆的边缘信息；

(4)利用车辆的边缘信息和Criminisi算法对待修复区域完成光照修复；

(5)原图像与修复后的图像在lab空间做差值运算，设定阈值进行判断，若计算结果大于阈值，转到步骤(4)继续修复，否则退出，修复完成。

2.根据权利要求1所述的一种基于显著性检测和Criminisi算法的车辆光照修复方法，其特征在于，所述YUV空间亮度显著性检测，其步骤包括：

(2.1)将车辆图像从RGB空间转换到YUV空间；

(2.2)在YUV空间计算像素点的显著值；

(2.3)计算显著性阈值；

(2.4)根据像素点的显著值和阈值判断高光区域，并标记。

3.根据权利要求1所述的一种基于显著性检测和Criminisi算法的车辆光照修复方法，其特征在于，利用车辆的边缘信息和Criminisi算法对待修复区域进行修复，其步骤包括：

(4.1)对待修复区域预处理，转化为二值图；

(4.2)计算图像的非零像素值的个数，如果为零则退出本次修复程序进入到步骤(5)做lab差值运算，否则执行下一步骤(4.3)；

(4.3)计算所有待修复区域内像素点的置信度值、数据项和优先级值；

(4.4)判断若像素点位于车辆轮廓边缘，则将该点的优先级设置为0，否则执行下一步骤(4.5)；

(4.6)找到优先级最大的点，创建矩形领域，同时创建已知区域，找最佳匹配块进行矩形块填充，同时将该点的灰度值设置为0，转到步骤(4.2)。

4.根据权利要求1所述的一种基于显著性检测和Criminisi算法的车辆光照修复方法，其特征在于，将修复后的图像与原图像在lab空间做差值运算，判断修复是否结束，其步骤包括：

(5.1)将原图像和修复后的图像转换到lab空间中，进行相减运算；

(5.2)统计差值灰度图像非零像素值的像素点的个数；

(5.3)设置阈值，若统计结果大于阈值，则转到步骤(4)继续修复，否则修复完成，退出程序。