[发明专利]一种基于视网膜生理机制的多光源颜色恒常方法

说明书

本发明公开一种基于视网膜生物机制的多光源颜色恒常方法，针对现有的非均匀光源中针对多光源研究，存在具有较大的计算量和训练样本，不适用于实时处理的问题；本发明建立了只利用图像高亮度区域的多光源颜色恒常算法模型，可以通过估计光源的位置和颜色从而消除光源中的颜色用于提升光源估计的准确性从而实现颜色恒常。

技术领域

本发明属于计算机和认知科学领域，特别涉及一种彩色图像的场景光源颜色估计技术。

背景技术

视觉系统作为人类重要的感知系统，而颜色信息又是视觉中直接和基础的特征，但是颜色特征又具有很高的不稳定性，光照变化对其影响很大，颜色恒常就是针对消除或者减少光照对颜色的影响所提出的算法。

颜色恒常是一种心理物理学现象，最开始人类发现照相机拍摄的图像中颜色和人类感知中的颜色有很大的差别，而这种变化又是由于光源变化导致的，为了模拟人类视觉系统这种可以去除色偏的能力，我们通过对已知的生物视觉的认知，提出了一种多光源颜色恒常算法来模拟神经元机制，它可以计算图像中包含的未知光源并且通过计算对原始色偏图像进行校正得到一幅新的白光之下的显示图像。颜色恒常已经有很多算法提出，其中最为经典的Buchbaum的“A spatial processor model for object colour perception,Journal of the Franklin Institute,vol.310,no.1,pp1–26,July 1980”也是针对均匀光源条件下的一些场景提出的。目前为止，非均匀光源中针对多光源研究也有很多，但是具有较大的计算量和训练样本，不适用于实时处理。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出一种基于视网膜生物机制的多光源颜色恒常方法，利用视觉生理学知识，处理多光源下的颜色恒常问题，可以很好的估计光源的位置和颜色，可对图像进行实时处理。

本发明采用的技术方案为：一种基于视网膜生物机制的多光源颜色恒常方法，包括：

S1、通过平滑算法得到初步光源结果；

S2、采用k-均值算法对步骤S1得到的初步光源结果进行基于亮度的分类，得到亮区域与暗区域；

S3、将S2得到的亮区域用模板滤波器进行滤波,初步得到亮区域的光源；

S4、通过将不同层次的亮区域的光源扩展加权得到暗区域的光源；

S5、通过合成亮区域的光源与暗区域光源，得到整个图像的光源图；

S6、对暗区域的光源进行平滑处理以及对步骤S5得到的整个图像的光源图进行集中处理；

S7、消除光源颜色，实现颜色恒常。

进一步地，所述步骤S1的计算式为：

其中，I(x,y)表示初步的光源结果，f(x,y)表示原始图像中的点，表示卷积运算，RF(x,y,σ,k)表示模拟ON型感受野神经元模型，x表示f(x,y)的横坐标，y表示f(x,y)的纵坐标，σ表示中心感受野尺度的大小，k为控制卷积模板形状的参数。

更进一步地，RF(x,y,σ,k)的表达式为：

其中，λ表示中心-外周感受野的比值。

进一步地，所述步骤S4计算式为：

其中，ID为暗区域的光源，t表示当前层次亮区域的光源的亮度级别，I_t表示当前层次亮区域的光源，p_t表示当前层次亮区域的光源的权值。

更进一步地，各层次亮区域的光源计算式为：