[发明专利]一种基于色彩空间特征的图形图像分类方法

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理领域，涉及图形图像分类方法，尤其是一种基于色彩空间特征的分类方法。

背景技术

在色彩管理过程中，为了实现色彩在不同设备间准确的传递和再现，需要进行色彩空间的转换和匹配，但由于不同设备的色空间之间存在较大差异，因此在进行色域映射的时候，往往会遇到源设备色域大于输出设备色域的情况，而我们将源设备色域大于输出设备色域的部分称之为色域外颜色。为了能够更好地再现色域外的颜色，国际色彩联盟ICC为人们提供了四种再现意图，分别是感觉目的(perceptual intent)、相对色度目的(media-relative colorimetric intent)、绝对色度目的(absolute intent)和饱和度目的(saturation intent)。使用不同的再现意图得到的印刷复制的效果具有很大的差异。

上述四种再现意图主要的区别在于色貌变换方式和色域映射方法的不同，其中：(1)相对色度目的的色貌变换包括色适应和白点适应，色域映射采用色域裁剪方法，此法不仅保持了色域内颜色的相互关系，而且还考虑了介质的色度对人眼的影响，能够在不同类型的介质上呈现出比较接近的颜色，最适合于复制位于色域内或接近色域边缘的专色，也适用于正常动态范围的反射稿，不适合用于复制高动态范围的图像；(2)绝对色度再现意图的色貌变换仅有色适应，不进行白点映射，采用了色域裁剪的方法，此法适用于要求精确复制的专色以及中间调居多、具有极窄动态范围、低饱和度的反射稿，还可用于打样；(3)感觉目的的色貌变换包括亮度适应、色适应和白点适应，色域映射采用色域压缩算法，能够较好保持图像的层次信息，此法适用于海报、自然照片的复制，在印刷领域的应用较多；(4)饱和度目的可以使得处于目标色域内的颜色不变，色域外的颜色用最接近饱和度的颜色复制，保持颜色的饱和度，此法适用于图形、表格、地图等。因此，不同类型的图像原稿在复制时需要选择合适的再现意图。

在印刷过程中，针对不同的原稿，从业者首先要对其类型进行判断，然后选择合适的再现意图，以得到满意的复制效果。然而对于缺乏专业知识的印刷从业者来说，这些选项要么被忽略，要么过于复杂而难于正常操作，与此同时，越来越多的企业在其生产中开始应用色彩管理。

要实现色彩管理智能化首先要解决再现意图的自动选择，而在选择再现意图时必须对图像原稿进行分类。图像原稿总体上可以分为两类：计算机图形和自然图片，其中：自然图片主要包括：照片、电影截图等；计算机图形主要包括：地图、卡通、漫画、标识、工程图和游戏场景等。通常来说，自然图片适合采用感觉目的再现意图；而计算机图形则适合采用饱和度目的再现意图。除了用于再现意图的自动选择之外，计算机图形和自然图片的分类在其他领域也有着重要的应用，例如图像编码和图像检索等领域。

通过对放大后的数字图像进行观察，我们可以发现，自然图片的特点在于层次丰富，相邻像素颜色变化小，而计算机图形的特点在于颜色数少，多平网色块，且色块间的颜色变化大。根据对计算机图形和自然图片特点的分析，它们之间的根本差异在于相邻像素颜色的变化。连续调图像相邻颜色变化平缓，层次细腻；图形相邻颜色之间绝大部分没有差异，只在色块边缘有较大的变化。因此可以将相邻像素颜色变化作为分类判断的根本依据。也就是说，凡是能够反映数字图像相邻像素颜色变化的特征都可以作为图形图像分类的依据。现有的分类方法主要是通过分析图像的空间特性、纹理边缘和颜色三个方面的信息来进行分类。

经检索，发现一篇与本专利内容相关的专利文献，公开号为CN101222575A的中国专利提出了基于图像属性将图像分类的方法、介质和系统。该专利通过提取和分析图像的亮度、饱和度和边缘特征，将输入图像分类为商业图形图像和照片图像，并将适当的色域映射技术用于分类后图像。现有分类方法的不足在于单个特征鲁棒性较差，判别精度较低：将大面积纯色背景图像误判为图形；将具有复杂纹理信息的图形误判为图像。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术不足之处，提供一种分类精度高、灵活性强、智能化的基于色彩空间特征的图形图像分类方法。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种用于自然图片和计算机图形的分类方法，其步骤为：

(1)输入图像，图像颜色模式为RGB、Lab、YCbCr或CMYK，提取输入图像特征，选取单个图像特征或多个图像特征组合，所选取的图像特征根据计算方法执行计算，得到上述单个图像特征或多个图像特征组合的特征值；