[发明专利]基于线性扩散板与反射分量分离理论的高光去除方法

权利要求书

1.基于线性扩散板与反射分量分离理论的高光去除方法，包括以下步骤：

步骤a、在投影仪与被测物之间加入线性扩散板；

步骤b、建立待处理图像信息模型；

步骤c、建立待处理图像漫反射与强反射色度模型；

步骤d、建立归一化图像模型；

步骤e、建立非强反射图像模型；

步骤f、确定强反射像素点；

步骤g、处理强反射像素区域；

其特征在于，步骤b到步骤g具体为：

步骤b、建立待处理图像信息模型

待处理图像表示为：

A_R(X)＝α(X)∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_R(λ)dλ+β(X)∫_ΩB(λ)Q_R(λ)dλ

A_G(X)＝α(X)∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_G(λ)dλ+β(X)∫_ΩB(λ)Q_G(λ)dλ

A_B(X)＝α(X)∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_B(λ)dλ+β(X)∫_ΩB(λ)Q_B(λ)dλ

其中，A(X)为图像强度，α(X)为漫反射加权因子，β(X)为强反射加权因子，X＝{x,y}为像素点坐标，T(λ,X)为漫反射功率谱，B(λ)为强反射功率谱，Q(λ)为传感器灵敏度，下角标R、G、B分别表示图像的红色通道、绿色通道、以及蓝色通道；

令：

D_R(X)＝∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_R(λ)dλ

D_G(X)＝∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_G(λ)dλ

D_B(X)＝∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_B(λ)dλ

S_R＝∫_ΩB(λ)Q_R(λ)dλ

S_G＝∫_ΩB(λ)Q_G(λ)dλ

S_B＝∫_ΩB(λ)Q_B(λ)dλ

有：

A_R(X)＝α(X)D_R(X)+β(X)S_R

A_G(X)＝α(X)D_G(X)+β(X)S_G

A_B(X)＝α(X)D_B(X)+β(X)S_B

步骤c、建立待处理图像漫反射与强反射色度模型

定义图像色度为：

IR(X)=AR(X)AR(X)+AG(X)+AB(X)]]>

IG(X)=AG(X)AR(X)+AG(X)+AB(X)]]>

IB(X)=AB(X)AR(X)+AG(X)+AB(X)]]>

在像素中只有漫反射的条件下，β(X)＝0，此像素的色度表达式为：

MR(X)=DR(X)DR(X)+DG(X)+DB(X)]]>

MG(X)=DG(X)DR(X)+DG(X)+DB(X)]]>

MB(X)=DB(X)DR(X)+DG(X)+DB(X)]]>

在像素中只有强反射的条件下，α(X)＝0，此像素的色度表达式为：

KR=SRSR+SG+SB]]>

KG=SGSR+SG+SB]]>

KB=SBSR+SG+SB]]>

此时有：

A_R(X)＝m_d(X)M_R(X)+m_s(X)K_R

A_G(X)＝m_d(X)M_G(X)+m_s(X)K_G

A_B(X)＝m_d(X)M_B(X)+m_s(X)K_B

其中，m_d(X)M_R(X)、m_d(X)M_G(X)、m_d(X)M_B(X)为漫反射分量，m_s(X)K_R、m_s(X)K_G、m_s(X)K_B为强反射分量，并且有：

m_d(X)＝α(X)[D_R(X)+D_G(X)+D_B(X)]

m_s(X)＝β(X)(S_R+S_G+S_B)

步骤d、建立归一化图像模型

归一化的图像可以表示为：

A′_R(X)＝A_R(X)/K′_R

A′_G(X)＝A_G(X)/K′_G

A′_B(X)＝A_B(X)/K′_B

其中，A′(X)为归一化的图像强度，K′为强反射分量的色度估计值；

步骤e、建立非强反射图像模型

定义经过颜色补偿之后的图像为非强反射图像，定义式如下：

A~R(X)=m~d(X)M~R(X)]]>

A~G(X)=m~d(X)M~G(X)]]>

A~B(X)=m~d(X)M~B(X)]]>

其中，为非强反射图像的强度，为非强反射图像的漫反射色度，为非强反射图像的漫反射加权因子；

步骤f、确定强反射像素点

步骤f1、确定非漫反射像素

的像素为非漫反射像素，其中，d()为导数微分运算，log()为取对数运算；

步骤f2、判断以下条件是否同时满足：

ΔR=IR′(X)-IR′(X-1)>R‾]]>

ΔG=IG′(X)-IG′(X-1)>G‾]]>

ΔB=IB′(X)-IB′(X-1)>B‾]]>

如果满足，步骤f结束；

如果不满足，进入步骤f3；

步骤f3、判断以下条件是否满足：

max(K_R(X)、K_G(X)、K_B(X))＝max(K_R(X-1)、K_G(X-1)、K_B(X-1))

如果满足，则像素X为噪声像素；

如果不满足，则像素X为强反射像素；

按照此步骤将所有像素处理完毕，即可标记出被测图像中所有强反射像素区域Ω；

步骤g、处理强反射像素区域

步骤g1、根据强反射像素区域Ω，按照以下公式确定源区域Φ：

Φ＝A(X)-Ω

进而确定强反射像素区域Ω与源区域Φ的边界σΩ；

步骤g2、边界σΩ上的每个像素点o对应一个采样模块ψ_o，计算边界σΩ上每一个像素点o的优先级P(o)，对于区域ψ_o：其优先级可以表示为：

P(o)＝C(o)×D(o)

其中，C(o)为置信度，D(o)为数据项，并且有：

C(o)=Σo∈ψo∩ΩC(o)|ψo|]]>

D(o)=|▿Io⊥·no|α]]>

其中，|ψ_o|是采样窗口ψ_o的面积，α为规范化因子，⊥代表正交操作；n_o是点o正交于边界σΩ的单位正交向量，是o点处的照度；

步骤g3、寻找满足以下公式的像素：

ψq^=argminψq∈Φd(ψp^,ψq)]]>

其中，q均为像素点，为优先级最高的采样模块，表示优先级最高的采样模块与采样模块ψ_q的像素的平方差的和，为满足条件的源模块；在找到符合条件的源模块后，用源模块中的像素点按照对应关系代替模块的像素点；反复迭代，直到强反射像素区域Ω都处理完毕。