[发明专利]一种自然图像软阴影消除方法

权利要求书

1.一种自然图像软阴影消除方法，其特征在于，包括下述步骤：

步骤1，确定输入图像I的阴影边界，具体是：用户采用画刷自行指定一个阴影边界，以区分阴影区域和非阴影区域；

步骤2，逐点对输入图像I上的点进行平滑处理，具体包括：

步骤2.1，对于图像I中的点i，查找其邻域窗口内的相关点j；

通过计算颜色、亮度和色调上的相关度来判断点i与其领域内的点j是否为相关点；

颜色相关度计算公式为：其中I_i、I_j分别为点i和点j在RGB空间中对应三通道的颜色值，σ_c为局部领域颜色方差；

亮度相关度计算公式为:其中L_i、L_j分别为点i和点j的亮度值，该亮度值用图像在Lab色彩空间中L通道的数据来表示，σ_l为局部领域亮度方差；

色调相关度为计算公式:这里H_i、H_j分别为点i和点j的色调，该色调值用HIS色彩空间的H通道的值来表示，HIS色彩空间的H通道为色调分量，其计算公式为：

其中R,G,B分别为图像在RGB色彩空间对应三通道的值，σ_h为局部领域色调方差；

计算两点的总体相关度D＝D_cD_lD_h，当D＞0.8时，认为点i与点j为相关点；其中σ_c、σ_l和σ_h的值由用户指定；

步骤2.2，如果点i邻域内没有相关点，则认为点i是孤立点；

步骤2.3，如果是孤立点，则该点亮度值保持不变，如果不是孤立点，则用该点的所有亮度相关点的平均值作为其亮度值；

步骤3，利用步骤2的平滑方法对图像进行多尺度分解，将图像分解为一个分片光滑的基本层和多个细节层，具体是：

对输入图像I进行N+1级分解，分解后包含一个基本层b和N个细节层，即：其中，L_i表示第i次平滑后过滤掉的细节信息；用S_i表示第i次平滑的结果，S_i的计算方法为：以第i-1次的平滑结果即S_i-1作为输入，利用步骤2的方法对S_i-1进行平滑，得到的结果即为S_i，其中i＝1,2,…,N，且S₀＝I；第N次平滑的图像S_N即为抹掉细节的基本层b，细节层L_i定义为前后两次平滑层之差，即：L_i＝S_i-S_i-1；

步骤4，对分解后的基本层进行阴影消除；对步骤3中已抹掉细节的基本层b应用亮度迁移的方法进行阴影消除，具体包括：

步骤4.1，选取一个大小为w×w的块，在基本层b上滑动这个局部块，当块的中心点位于阴影边界处时，统计局部块中阴影点和非阴影点对应的平均亮度信息以及标准方差值，利用亮度迁移公式对块中阴影点进行亮度恢复；

定义当前局部块中所有阴影点对应的平均值和标准方差分别为μ(S)、σ(S)，所有非阴影点对应的平均值和标准方差分别为μ(L)、σ(L)，当前通道该点的颜色值为I_k，则该点在此通道上去除阴影后的值为：

步骤4.2，由于块是按像素进行移动处理的，有的阴影点会被计算多次；对边界进行一次块的遍历后，阴影边界上的一点会在多个块被计算，为边界上的点统计在多少个块中做了亮度迁移的计算，并记录每次亮度迁移后的结果；对所有计算的结果进行加权平均操作，用这一点与局部块中心点的高斯核作为加权操作的权值；加权平均后的结果值作为该点阴影消除后的结果值；

步骤4.3，通过块的遍历，将阴影边界上的阴影点都处理完成后，对阴影边界做二值图像的腐蚀操作，将阴影边界与非阴影区域相邻的最外层标记为非阴影区域，形成新的阴影边界，继续步骤4.1至步骤4.3的操作，直到基本图像层中阴影区域中所有点的亮度都被恢复；此时，基本层图像是一张无阴影的结果图；

步骤5，细节融合；对去除阴影的基本层进行细节恢复，具体是：

定义I^free为细节恢复后的无阴影图像，b’为去除阴影后的基本层，则细节恢复后的图像表示为：。

2.根据权利要求1所述的一种自然图像软阴影消除方法，其特征在于，还包括

步骤6，边界处理，恢复细节后的结果图，在边界处存在一些失真的情况，此时可利用图像修复的方法对失真区域进行修补，具体包括：

步骤6.1，用户在待修复图像中用画刷标定待修复区域和样本区域；

步骤6.2，在待修复区域的边界处选取一点，构造一个大小为a×a的块，且a取值为13，另外再选取一个a×a块，利用块的遍历，通过待修复块中已存在的纹理信息，在样本区域中寻找一个与其纹理最相似的块做为其匹配块，通过最小化下面这个能量公式来判断两个块是否为纹理最相似：

其中T为边界处上选取的块，即待修复的块，M为在样本区域中选取的块；T_x为块T中像素点x的颜色值，M_x为块M中与点x在块T中相对位置相同点的颜色值；

步骤6.3，通过待修复区域周围已存在的纹理信息，在样本区域寻找匹配信息来填充待修复区域；每一次匹配填充都将缩小待修复区域，当待修复区域中所有的点都被填充后，边界修复完成，得到的无阴影图像更自然和真实；

步骤6.4，得到最终软阴影消除结果，结束任务。