專利名稱：一種基于顯著性檢測的中國古代書法繪畫圖像復(fù)原方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像信息處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于顯著性檢測的中國古代書法繪畫圖像復(fù)原方法。
背景技術(shù)：
書法繪畫作為中國優(yōu)秀傳統(tǒng)文化中的一個重要組成部分，以其特有的審美理念、表現(xiàn)形式和技巧技法而聞名世界。隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，中國傳統(tǒng)書法繪畫藝術(shù)因之步入了數(shù)字化領(lǐng)域，由此也帶來了一些新的問題。例如中國古代書法繪畫的一個重要表現(xiàn)手法就是“留白”，即在作品中留下相應(yīng)的空白，讓人有所想象，品味無窮樂趣。但是由于這些藝術(shù)作品多用手工宣紙，因此作品中的留白處長期暴露在光線下就會逐漸發(fā)黃變色，同時作品所繪對象與留白處之間的對比度也會隨之降低。此外，中國古代書法繪畫的顏料主要來自礦物和植物，這些顏料會隨著時間的流逝逐漸變淡甚至消失，因此古代書法繪畫作品的顏色退化不可避免。由此可見，對中國古代書法繪畫圖像進行復(fù)原處理，對中國傳統(tǒng)藝術(shù)文化的繼承與傳播具有十分重要的意義。目前,針對該問題的處理方法主要有兩種一是采用由Soo-Chang Pei (貝蘇章)等人提出的背景調(diào)整與飽和度增強方法(載于IEEE Transactions on Image Processing,2006年，第15卷，第10期)。該方法通過判斷圖像各像素與背景像素的相似度來消除留白處的像素色差，同時通過增強圖像飽和度以恢復(fù)圖像的色彩，取得了理想的復(fù)原效果。但是，該方法涉及六個參數(shù)需要根據(jù)圖像的不同來人工手動調(diào)節(jié)，因而此算法的實用性較差。另一種方法是采用張加萬等提出的多光譜圖像摳圖方法。對于這種方法的介紹，可以參考論文《Multispectrallmage Matting of Ancient Chinese Paintings (中國古代繪畫的多光譜樞圖方法)》(載于 32ndAnnual Conference of the European Association forComputer Graphics (EUROGRAPHICS)，2011年4月)。該方法的核心就在于利用由高清數(shù)碼相機、光學(xué)濾光片、RALK7色卡等組成的光譜重建系統(tǒng)求解所建模型的相關(guān)參數(shù)以提取古代繪畫圖像的前景對象，但是此種方式成本代價高且需要人工參與。對于提取圖像的前景對象而言，最常采用圖像摳圖技術(shù)。該技術(shù)主要分為藍屏摳圖和自然摳圖兩類。藍屏摳圖要求圖像的背景是藍色或者綠色，中國書法繪畫圖像顯然無法滿足這一要求。而自然摳圖通常要求用戶在原圖上交互地指定trimap (三分圖)，即原圖確定的前景區(qū)域、確定的背景區(qū)域和不確定區(qū)域以作為初始的輸入信息。自然摳圖法主要是在trimap的基礎(chǔ)上進行優(yōu)化。中國古代繪畫多用宣紙、絹、絲綢等材質(zhì)，所繪之物常常會因筆墨和顏料的擴散、滲透而呈現(xiàn)出半透明的狀態(tài)。因此，在大多數(shù)情況下很難準確辨別trimap所要求的圖像前、背景區(qū)域。在此背景下，研究一種既成本代價小，又能自適應(yīng)地提取圖像的前景對象以對各種中國古代書法繪畫圖像進行復(fù)原的方法顯得尤為重要
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于顯著性檢測的中國古代書法繪畫圖像復(fù)原方法，克服掩像圖計算時需要提前獲知前景與背景的信息的難題，從而解決書法繪畫作品因年代久遠所造成的圖像對比度降低及背景老化變色的問題。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案如下一種基于顯著性檢測的中國古代書法繪畫圖像復(fù)原方法，該方法包括以下步驟步驟A :對原始圖像采用引導(dǎo)濾波增強處理以獲得增強圖像；步驟B:對步驟A所獲得的增強圖像，求取能夠反映人眼注意力分布的顯著性區(qū)域圖及掩像圖；步驟C :通過顯著性區(qū)域圖和掩像圖進行線性加權(quán)得到融合圖像，對融合圖像進
行歸一化及二值化處理，確定步驟A獲得的增強圖像的前景和背景，并更換背景顏色以達到的復(fù)原目的；其中，由于圖像摳圖中的掩像圖和大氣散射中的傳播圖計算表達式一致，利用引導(dǎo)濾波結(jié)合大氣散射模型求取散射模型中的傳播圖來得到步驟B所求的掩像圖，其具體步驟如下I)首先求取所述步驟A中獲得的增強圖像的暗原色圖像JdaA(x，y)及大氣光值A(chǔ) 所述增強圖像的暗原色圖像JdaA(x，y)各像素點的像素值按以下表達式確定.嚴(V)=min ( . _ {/—'^
cG{r,g,b} (χ ,V )Gil(x,y)其中，Ω (x, y)是以坐標為x，y的像素點為中心，進行最小值濾波的濾波窗口區(qū)域；x’，y’為增強圖像I—d(x，y)的模板區(qū)域中各像素點的坐標值，(U)為增強圖像中各顏色通道由濾波模板所劃分的各局部區(qū)域，暗原色圖像中每一像素點的像素值被稱為暗原色圖像值；再將上述暗原色圖像值進行遞減排序，選出暗原色圖像值大小為前O. 1%的像素點，從選出的像素點對應(yīng)的亮度值中選取一個最大值作為大氣光值，即為大氣光值A(chǔ) ;2)求取初始掩像圖按散射模型的推導(dǎo)模型確定傳播圖作為初始掩像圖AlphaMap’ (x, y),大氣散射模型的推導(dǎo)模型如下式
Jdark(Y V、AlphaMapix^ =1- C1 * <~；
A其中，調(diào)節(jié)參數(shù)C1的值為0.95 ;3)求取精細化掩像圖對所述的初始掩像圖AlphaMap’ (x, y)進行引導(dǎo)濾波，在引導(dǎo)濾波的過程中，輸入圖像為初始掩像圖AlphaMap’(x，y)，引導(dǎo)圖像為增強圖像r—d(X，y)，調(diào)節(jié)參數(shù)ε設(shè)為O. 01，經(jīng)過引導(dǎo)濾波后得到邊緣細節(jié)增強、對象層次分明的精細化掩像圖AlphaMap (x, y)。用圖像摳圖公式中的掩圖與大氣散射模型表達式中的傳播圖在形式上一一對應(yīng)的原理，通過求取散射模型表達式中的傳播圖作為與利用已有傳統(tǒng)摳圖方法求取掩像圖效果相同掩像圖；圖像摳圖公式為C=alpha*F+(l — alpha)*B,其中C,F和B分別表示合成圖像、前景圖像和背景圖像，alpha為掩像圖；大氣散射模型公式Ift*J+(l_t)A，其中If為原有霧圖像，t為傳播圖，A為大氣光，J為去霧后的圖像；掩像圖是對待求圖像中的每個象素點計算不透明程度所得到的圖像；不透明程度是指每一個像素點的顏色值中所含前景顏色的百分比；在具體計算中掩像圖各點的像素值均被歸一化到
的范圍。若像素值越接近1，說明該像素點越有可能屬于前景；若像素值越接近0，說明該像素點越有可能屬于背景。所述步驟A的具體處理過程如下I)計算濾波系數(shù)ak和bk，對原始圖像采用引導(dǎo)濾波進行圖像增強，ak和bk的求取過程如下
權(quán)利要求
1.一種基于顯著性檢測的中國古代書法繪畫圖像復(fù)原方法，其特征在于，該方法包括以下步驟 步驟A :對原始圖像采用引導(dǎo)濾波增強處理以獲得增強圖像； 步驟B:對步驟A所獲得的增強圖像，求取能夠反映人眼注意力分布的顯著性區(qū)域圖及掩像圖； 步驟C :通過顯著性區(qū)域圖和掩像圖進行線性加權(quán)得到融合圖像，對融合圖像進行歸一化及二值化處理，確定步驟A獲得的增強圖像的前景和背景，并更換背景顏色以達到的復(fù)原目的； 其中，由于圖像摳圖中的掩像圖和大氣散射中的傳播圖計算表達式一致，利用引導(dǎo)濾波結(jié)合大氣散射模型求取散射模型中的傳播圖來得到步驟B所求的掩像圖，其具體步驟如下 1)首先求取所述步驟A中獲得的增強圖像的暗原色圖像JdaA(x，y)及大氣光值A(chǔ): 所述增強圖像的暗原色圖像JdaA(x，y)各像素點的像素值按以下表達式確定
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于顯著性檢測的中國古代書法繪畫圖像復(fù)原方法，其特征在于，所述步驟A的具體處理過程如下 I)計算濾波系數(shù)ak和bk，對原始圖像采用引導(dǎo)濾波進行圖像增強，ak和bk的求取過程如下
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于顯著性檢測的中國古代書法繪畫圖像復(fù)原方法，其特征在于，所述步驟B中求取反映人眼注意力分布的顯著性區(qū)域圖的具體操作步驟如下 1)采用歸一化的高斯濾波核函數(shù)與增強圖像Ι—Μ(χ，3θ進行卷積后，得到高斯模糊圖像Iblm (X，y)，其中所述高斯濾波核函數(shù)形式如下
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于顯著性檢測的中國古代書法繪畫圖像復(fù)原方法，其特征在于，所述步驟C的具體處理過程如下 1)將所述的顯著性區(qū)域圖Saliency(χ, y)與掩像圖AlphaMap (x, y)的每一像素點的像素值進行線性加權(quán)，得到融合圖像Fusion (X，y)，該處理過程的數(shù)學(xué)形式如下Fusion (x, y) = Saliency (x, y) +C2^AlphaMap (x, y)； 其中，C2的取值范圍為O. 5 I ; 2)將融合圖像進行歸一化處理及二值化處理，確定增強圖像的前景和背景； 將融合圖像中的各像素點的像素值除以255以轉(zhuǎn)換到
這一區(qū)間范圍，選取閾值O. 5對該歸一化后的融合圖像進行二值化處理得到二值圖像/6:Aantfx，^，確定增強圖像Ienhanced (x, y)中的前景和背景； 在經(jīng)二值化處理所獲取的二值圖像中，白色像素表示前景對象，黑色像素表示圖像的背景； 3)更換增強圖像的背景顏色； 從增強圖像中選取與白色像素的像素位置相同像素值，替代二值圖像(U)中白色像素對應(yīng)像素位置上的像素值，同時將二值圖像Zferf (U)中黑色像素區(qū)域所代表的背景更換為白色，從而得到最終的復(fù)原圖像R(x，y)，該處理過程的數(shù)學(xué)形式如下
5.如權(quán)利要求1-4任一項所述的基于顯著性檢測的中國古代書法繪畫圖像復(fù)原方法，其特征在于，所述引導(dǎo)濾波及最小值濾波所選取的濾波窗口半徑大小的取值按下式確定
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于顯著性檢測的中國古代書法繪畫圖像復(fù)原方法，該方法包括以下步驟步驟A對原始圖像采用引導(dǎo)濾波增強處理以獲得增強圖像；步驟B對步驟A所獲得的增強圖像，求取能夠反映人眼注意力分布的顯著性區(qū)域圖及掩像圖；步驟C通過顯著性區(qū)域圖和掩像圖確定步驟A獲得的增強圖像的前景和背景，并更換背景顏色以達到的復(fù)原目的。利用圖像摳圖公式中的掩圖與大氣散射模型表達式中的傳播圖在形式上一一對應(yīng)的原理，通過求取散射模型表達式中的傳播圖以自動得到與已有傳統(tǒng)摳圖方法獲取的掩像圖效果相同的掩像圖，解決了已有掩像圖求取方法大多需人工指定圖像的前、背景區(qū)域的問題，實現(xiàn)了圖像復(fù)原的自動性、實時性。
文檔編號G06T5/00GK103020917SQ20121058991
公開日2013年4月3日 申請日期2012年12月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月29日
發(fā)明者郭璠, 蔡自興, 唐琎 申請人:中南大學(xué)