[发明专利]一种强反射表面高光去除方法

摘要

本发明属于三维结构光测量领域，具体涉及一种强反射表面高光去除方法；该方法首先建立待处理图像信息模型，然后建立待处理图像漫反射与强反射色度模型，再依次建立归一化图像模型，建立非强反射图像模型，确定强反射像素点，最后处理强反射像素区域；以上七个步骤，功能上彼此支持，它们的组合，实现了对于陶瓷、金属等纹理特征较弱的强反射物体，在去除高光的同时不会改变高光部分像素的颜色信息，处理效果明显改善的技术效果。

主权项

一种强反射表面高光去除方法，包括以下步骤：步骤a、建立待处理图像信息模型；步骤b、建立待处理图像漫反射与强反射色度模型；步骤c、建立归一化图像模型；步骤d、建立非强反射图像模型；步骤e、确定强反射像素点；步骤f、处理强反射像素区域；其特征在于，步骤a、建立待处理图像信息模型待处理图像表示为：AR(X)＝α(X)∫ΩT(λ,X)B(λ)QR(λ)dλ+β(X)∫ΩB(λ)QR(λ)dλAG(X)＝α(X)∫ΩT(λ,X)B(λ)QG(λ)dλ+β(X)∫ΩB(λ)QG(λ)dλAB(X)＝α(X)∫ΩT(λ,X)B(λ)QB(λ)dλ+β(X)∫ΩB(λ)QB(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：DR(X)＝∫ΩT(λ,X)B(λ)QR(λ)dλDG(X)＝∫ΩT(λ,X)B(λ)QG(λ)dλDB(X)＝∫ΩT(λ,X)B(λ)QB(λ)dλSR＝∫ΩB(λ)QR(λ)dλSG＝∫ΩB(λ)QG(λ)dλSB＝∫ΩB(λ)QB(λ)dλ有：AR(X)＝α(X)DR(X)+β(X)SRAG(X)＝α(X)DG(X)+β(X)SGAB(X)＝α(X)DB(X)+β(X)SB步骤b、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：AR(X)＝md(X)MR(X)+ms(X)KRAG(X)＝md(X)MG(X)+ms(X)KGAB(X)＝md(X)MB(X)+ms(X)KB其中，md(X)MR(X)、md(X)MG(X)、md(X)MB(X)为漫反射分量，ms(X)KR、ms(X)KG、ms(X)KB为强反射分量，并且有：md(X)＝α(X)[DR(X)+DG(X)+DB(X)]ms(X)＝β(X)(SR+SG+SB)步骤c、建立归一化图像模型归一化的图像可以表示为：AR′(X)＝AR(X)/KR′A′G(X)＝AG(X)/K′GA′B(X)＝AB(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d、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e、确定强反射像素点步骤e1、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e2、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e结束；如果不满足，进入步骤e3；步骤e3、判断以下条件是否满足：max(KR(X)、KG(X)、KB(X))＝max(KR(X‑1)、KG(X‑1)、KB(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f、处理强反射像素区域步骤f1、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f2、边界σΩ上的每个像素点o对应一个采样模块ψo，计算边界σΩ上每一个像素点o的优先级P(o)，对于区域ψo：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，|ψo|是采样窗口ψo的面积，α为规范化因子，⊥代表正交操作；no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f3、寻找满足以下公式的像素：ψq^=argminψq∈Φ(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ψq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。