[发明专利]一种增强图像中植物色彩的方法和系统

说明书

本发明提供的一种增强图像中植物色彩的方法和系统，其中，所述方法包括：获取待增强色彩的原始图像，利用SSD模型对原始图像中的植物进行检测与种类识别；根据原始图像中检测到的植物区域中RGB三通道中的G/R、G/B的值，进一步判断该植物的颜色；以及，判断该植物是否为该原始图像的主体；若该植物是原始图像的主体；根据该植物的颜色特征，对原始图像中的植物进行差异化色彩增强。本发明解决了图像中植物的色彩不够鲜艳等问题，对图像中绿色植物增强绿色尤为适用。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种增强图像中植物色彩的方法和系统。

背景技术

随着数码相机技术的不断改进和发展，人们对图像效果的要求也越来越高，希望拍摄的树叶或大面积草地等植物看起来更加鲜艳、讨喜；然而由于CMOS图像传感器的先天硬件限制，以及ISP算法的缺陷，使得图像中的植物偏黄、不够鲜艳。

在用户的体验和需求中，增强植物的绿色占色彩增强需求的绝大部分，目前，现有的绿色增强算法多是根据实况中G通道与R、B通道之间的差异，判断为绿色，再进行绿色的增强，亦或是在YCbCr空间上对黄绿色区域的像素点进行旋转或者映射使之更加翠绿。这些方法都没有考虑用户拍摄的植物是否为绿色、绿色植物是否为拍摄的主题以及根据绿色植物的种类进行不同程度的绿色增强，无法满足人们对绿色增强的更高要求。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足之处，本发明提出一种增强图像中植物色彩的方法和系统。旨在解决图像中植物色彩偏黄不够鲜艳和不能进行差异化色彩增强等问题。

为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：

本发明第一方面提供一种增强图像中植物色彩的方法，所述方法包括：

获取待增强色彩的原始图像，利用SSD模型对原始图像中的植物进行检测与种类识别；

根据原始图像中检测到的植物区域中RGB三通道中的G/R、G/B的值，进一步判断该植物的颜色；以及，判断该植物是否为该原始图像的主体；

若该植物是原始图像的主体；

根据该植物的颜色特征，对原始图像中的植物进行差异化色彩增强。

在本发明的第一方面提供的优选方案中，在利用SSD模型对原始图像中的植物进行检测与种类识别之前还包括对SSD模型进行训练，其训练方法包括：

搜集若干张含有植物的样本图像，按植物的叶子形状进行分类；

将样本图像输入SSD模型，设置不同尺寸的先验框，匹配不同外形的植物类别，生成对应的特征映射图；

特征映射图经过预测卷积层转换得到用于区分植物类别的预测框和对应的类别置信度；

通过类别损失函数和分类损失函数更新SSD模型参数，得到最优的SSD模型。

在本发明的第一方面提供的优选方案中，对原始图像中的植物进行检测与种类识别包括

将原始图像输入到训练好的SSD模型中，通过类别置信度对边界框进行降序排列，若置信度高于预设值，则计算边界框与先验框的交并比；

利用非极大值抑制方法得到每种分类的最优预测框和所属的类别，输出识别结果。

在本发明的第一方面提供的优选方案中，所述判断该植物的颜色包括通过SSD模型获取该植物叶子的边缘，描绘出该植物的边界区域，统计该边界区域内植物像素点的G/R_ave和G/B_ave，判断该植物的真实颜色。

在本发明的第一方面提供的优选方案中，所述判断该植物是否为该原始图像的主体是根据该植物在原始图像中的位置或/和植物在原始图像中的像素占比来判断的。