[发明专利]一种基于加减性色彩系统的图像偏色检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于加减性色彩系统的图像偏色检测方法，属于图像处理领域，可以用于图像偏色异常检测系统或监控视频异常检测系统。

背景技术

由于摄像机捕捉到的颜色不仅取决于物体本身的颜色，还取决于环境的光源和摄像机的光敏系统，因此物体本身的颜色和摄像机拍到的颜色会存在一定差别，这个现象叫做图像偏色。图像偏色不仅降低了观察者的视觉感受，还使得基于颜色的图像视觉算法无法应用，因此，实现图像偏色的自动检测具有重大意义。

加减性色彩系统将颜色偏差分为三类，即加性偏差、减性偏差和无偏差。在RGB颜色空间中，加性偏差代表一个通道的亮度远大于其他两个通道，减性偏差代表一个通道的亮度远低于其他两个通道，无偏差代表三个通道的亮度相差不多。相应的，具有加性偏差特点的图片表现为加性偏色，如偏红、绿、蓝的图片；具有减性偏差特点的图片表现为减性偏色，如偏青、黄、紫的图片；具有无偏差特点的图片表现为无偏色，即正常。将加减性色彩系统的意义进行延伸，那么，对于三个数字，当两个数字相差不大时，若最后一个数字远大于这两个数字，则这三个数字变现为加性偏差，否则为减性偏差；当三个数字均差不多时，变现为DSMT4代表权值！！EMBED Equation.DSMT4。

由于图像偏色表现为RGB三通道亮度的失衡性，因此本发明提出利用加减性色彩系统的特点实现图像偏色检测。

发明内容

为了避免现有技术的不足，本发明提出一种基于加减性色彩系统的图像偏色检测方法。本发明的基本思想在于首先提取图片的亮信息和暗信息，并计算亮度极值比率，然后根据亮度极值比率判断亮信息和暗信息的偏差类型，并根据亮信息和暗信息的偏差类型判断图像颜色的偏差类型，最后计算亮度差，根据亮度差和亮度极值比率计算图像偏色程度，实现偏色检测。

一种基于加减性色彩系统的图像偏色检测方法，具体步骤为：

1.计算图片的亮信息、暗信息和亮度极值比率；

2.判断亮信息和暗信息的偏差类型，即加性、减性、稳定；

3.判断图像颜色的偏差类型，即加性偏差、减性偏差、无偏差；

4.计算亮度差和偏色程度，并实现图像偏色检测。

步骤1中计算图片亮信息和暗信息的具体步骤为：

1)计算图像I的最大值矩阵H_max和最小值矩阵H_min：

H_max＝max(I^R，I^G，I^B)(1)

H_min＝min(I^R，I^G，I^B)(2)

其中，I^R，I^G，I^B代表图像I的RGB三分量，max和min分别代表求最大值和最小值操作。

2)亮信息L_b和暗信息L_d的计算公式如下：

其中c是RGB空间的三通道，即c∈{R，G，B}，T_a是幅度容差。

为避免白色区域或黑色区域的干扰，根据下式进一步计算亮信息和暗信息

其中，i∈{b，d}。

步骤1中计算亮度极值比率的具体公式为：

其中，M和N分别代表图像的宽和高。

步骤1中，计算亮信息和暗信息的具体参数为：幅度容差T_a为10，图像大小为288×352。

步骤2中判断亮信息和暗信息偏差类型的具体步骤为：

1)将EIR_i的三个数降序排列，记为RV_k，计算这三个数的一阶差分ΔRV_k和二阶差分Δ²RV_k：

ΔRV_k＝RV_k-RV_k+1(7)

Δ²RV_k＝ΔRV_k-ΔRV_k+1 (8)

其中，k＝1，2。

2)定义RV的四种状态：