一种基于显著性检测的古代书法绘画图像复原方法

摘要

本发明公开了一种基于显著性检测的古代书法绘画图像复原方法，该方法包括以下步骤：步骤A：对原始图像采用引导滤波增强处理以获得增强图像；步骤B：对步骤A所获得的增强图像，求取能够反映人眼注意力分布的显著性区域图及掩像图；步骤C：通过显著性区域图和掩像图确定步骤A获得的增强图像的前景和背景，并更换背景颜色以达到的复原目的。利用图像抠图公式中的掩图与大气散射模型表达式中的传播图在形式上一一对应的原理，通过求取散射模型表达式中的传播图以自动得到与已有传统抠图方法获取的掩像图效果相同的掩像图，解决了已有掩像图求取方法大多需人工指定图像的前、背景区域的问题，实现了图像复原的自动性、实时性。

主权项

一种基于显著性检测的中国古代书法绘画图像复原方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤A：对原始图像采用引导滤波增强处理以获得增强图像；步骤B：对步骤A所获得的增强图像，求取能够反映人眼注意力分布的显著性区域图及掩像图；步骤C：通过显著性区域图和掩像图进行线性加权得到融合图像，对融合图像进行归一化及二值化处理，确定步骤A获得的增强图像的前景和背景，并更换背景颜色以达到复原目的；其中，由于图像抠图中的掩像图和大气散射中的传播图计算表达式一致，利用引导滤波结合大气散射模型求取散射模型中的传播图来得到步骤B所求的掩像图，其具体步骤如下：1)首先求取所述步骤A中获得的增强图像的暗原色图像J^dark(x,y)及大气光值A：所述增强图像的暗原色图像J^dark(x,y)各像素点的像素值按以下表达式确定：其中，Ω(x,y)是以坐标为x,y的像素点为中心，进行最小值滤波的滤波窗口区域；x',y'为增强图像I^enhanced(x,y)的模板区域中各像素点的坐标值，为增强图像中各颜色通道由滤波模板所划分的各局部区域，暗原色图像中每一像素点的像素值被称为暗原色图像值；再将上述暗原色图像值进行递减排序，选出暗原色图像值大小为前0.1％的像素点，从选出的像素点对应的亮度值中选取一个最大值作为大气光值，即为大气光值A；2)求取初始掩像图：按散射模型的推导模型确定传播图作为初始掩像图AlphaMap'(x,y)，大气散射模型的推导模型如下式：其中，调节参数C₁的值为0.95；3)求取精细化掩像图：对所述的初始掩像图AlphaMap'(x,y)进行引导滤波，在引导滤波的过程中，输入图像为初始掩像图AlphaMap'(x,y)，引导图像为增强图像I^enhanced(x,y)，调节参数ε设为0.01，经过引导滤波后得到边缘细节增强、对象层次分明的精细化掩像图AlphaMap(x,y)；所述步骤A的具体处理过程如下：1)计算滤波系数a_k和b_k，对原始图像采用引导滤波进行图像增强，a_k和b_k的求取过程如下：其中，I为引导图像，引导图像是滤波过程中的参考图像，它为输出图像提供细节增强和边缘保持的相关信息，使输出图像在细节及对象边缘方面与引导图像保持一致；原始图像作为输入图像p；在对原图进行增强处理的过程中，引导图像I直接选取为输入图像p；u_k为引导图像中第k个滤波窗口中像素的均值，σ_k为引导图像中第k个滤波窗口的像素的方差；ε为防止a_k值过大的调节参数，ε的取值范围是0.01～0.03；ω_k为滤波窗口，u_k和σ_k分别为引导图像I在滤波窗口ω_k中的像素均值与方差，|ω|为滤波窗口ω_k中的像素数目，为输入图像p在窗口ω_k中的像素均值，2)滤波输出图像计算；滤波窗口ω_k的(a_k,b_k)值确定后，按下式确定引导滤波的输出图像各滤波窗口ω_k中每一像素(x,y)处的滤波输出q(x,y)：其中，和I(x,y)为引导图像为输入图像，即原始图像，q(x,y)为引导滤波的输出图像；3)增强图像计算；原始图像的增强图像按以下表达式确定：I^enhanced(x,y)＝5×(p(x,y)‑q(x,y))+q(x,y)；其中(x,y)为图像每一像素点的坐标值，I^enhanced(x,y)为增强后的图像，p(x,y)为输入图像，q(x,y)为引导滤波输出图像；所述步骤B中求取反映人眼注意力分布的显著性区域图的具体操作步骤如下：1)采用归一化的高斯滤波核函数与增强图像I^enhanced(x,y)进行卷积后，得到高斯模糊图像I^blur(x,y)，其中所述高斯滤波核函数形式如下：其中，(x₀,y₀)表示高斯滤波核中的各元素坐标，方差σ的值取为3，高斯卷积核的维数为N*N，N取值为3～5，m＝(N‑1)/2；对所求出的高斯滤波核函数G(x₀,y₀)进行归一化，做法是将G(x₀,y₀)中的每一个元素值除以所有元素值之和，从而得到该元素的归一化值，即归一化的高斯滤波核函数为G′(x₀,y₀)；2)将所述的高斯模糊图像从RGB颜色空间转换至L^*a^*b^*颜色空间，该转换过程的数学形式如下：其中高斯模糊图像的R、G、B颜色信息直接从高斯模糊图像中读取得到，在L^*a^*b^*颜色空间中，亮度信息用分量L^*来表示，彩色信息用两个色差分量a^*和b^*来存储，将这三个分量提取出来，得到亮度分量图像L^*(x,y)、a^*分量图像a^*(x,y)和b^*分量图像b^*(x,y)；3)分别求取所述三个分量图像的均值和求取方式为将上述分量图像的像素值，即图像L^*(x,y)、a^*分量图像a^*(x,y)和b^*分量图像b^*(x,y)的像素值分别进行累加求和，再将此和值除以各分量图像的像素个数，反映人眼注意力分布的显著性区域图Saliency(x,y)中各像素点的值按以下表达式确定：其中，表示高斯模糊图像中任意像素点在L^*a^*b^*颜色空间三个分量图像的向量，为所述三个分量图像的均值向量，和这两个向量可表示为：为计算欧式距离平方，即求取各变量差值的平方和，计算公式如下：将计算所获矩阵S_m(x,y)转化为灰度图像，此即为所述的显著性区域图Saliency(x,y)。