双边滤波的改进高光去除

目的 由于非均匀光照条件下,物体表面通常出现块状的强反射区域,传统的去高光方法在还原图像时容易造成颜色失真或者边缘的丢失。针对这些缺点,提出一种改进的基于双边滤波的去高光方法。方法 首先通过双色反射模型变换得到镜面反射分量与最大漫反射色度之间的转换关系,然后利用阈值将图像的像素点分为两类,将仅含漫反射分量的像素点与含有镜面反射分量的像素点分离开来,对两类像素点的最大漫反射色度分别做估计,接着以估计的最大漫反射色度的相似度作为双边滤波器的值域,同时以图像的最大色度图作为双边滤波的引导图保边去噪,进而达到去除镜面反射分量的目的。结果 以经典的高光图像作为处理对象,对含有镜面反射和仅含漫反射的像素点分别做最大漫反射色度估计,再以该估计图作为双边滤波的引导图,不仅能去除镜面反射分量还能有效的保留图像的边缘信息,最大程度的还原图像细节颜色,并且解决了原始算法处理结果中R、G、B三通道相似的像素点所出现的颜色退化问题。用改进的双边滤波去高光算法对50幅含高光的图像做处理,并将该算法与Yang方法和Shen方法分别作对比,结果图的峰值信噪比（PSNR）也分别平均提高4.17%和8.40%,所提算法的处理效果更符合人眼视觉,图像质量更好。结论 实验结果表明针对含镜面反射的图像,本文方法能够更有效去除图像的多区域局部高光,完成对图像的复原,可为室内外光照不匀情况下所采集图像的复原提供有效理论基础。     

实时单幅图片高光去除算法

单幅图片的高光去除是一个非常具有挑战性的课题。综述以往多数方法,一般需要进行图像分割等预处理,或者要求用户进行交互输入。采用的方法是从高光图片的颜色统计规律出发,发现了最大漫反射色度局部平滑这一特性;然后估计镜面反射像素最大漫反射色度,由基于线性模型对最大色度的值进行扩散传播,从图像中的漫反射像素传播到镜面反射像素;最后求出图像中每个像素的漫反射分量。与传统方法相比较,这种高光去除的方法效果较好,而且非常简单,适合并行,可以满足实时应用需要。     

导向滤波的高光去除改进算法

为了解决传统的高光去除方法在去除图像高光时黑色像素点褪色、边缘和纹理缺失、产生伪影效应的问题,提出了一种导向滤波的高光去除改进算法。该算法通过设置第一阈值分离出图像中的黑色像素和其他像素,并采用不同方法分别估算黑色像素和其他像素的最大漫反射色度,避免黑色像素点发生褪色;利用导向滤波器对最大色度图进行了平滑处理,避免了伪影效应;在分离漫反射分量过程中,根据分母与第二阈值的关系,将滤波后图像中的像素点划分为两类,并对不同类别的像素点采用不同方法实现漫反射分量的分离,避免了分母为0导致错误分离。根据实验结果,该算法相比于传统算法,在防止黑色像素褪色、保留图像边缘和纹理信息、避免伪影方面均表现出优势。     

基于色调约束的镜面反射分离

基于彩色图像中的色调信息不易受到镜面反射干扰这一事实,文中提出基于色调约束的镜面反射分离算法.首先,利用图像的色调信息对图像进行聚类.再计算像素色度与照明色度的距离,求得漫反射和镜面反射的融合系数.同时,为了让像素聚类免受噪声干扰,对融合系数执行双边滤波操作.最后,根据已求得的融合系数,得到消除镜面反射后的漫反射图像.实验表明,文中算法能在有效去除镜面反射的同时保留图像的细节与边缘信息,在对自然高光图像的处理中也取得较佳的视觉效果.     

基于快速双边滤波的图像高光去除研究

在各向异性的物体中,高光被视为是漫反射分量以及镜面反射分量的一种线性组合。单幅图像的高光去除是计算机视觉中一项非常有挑战性的课题。很多方法试图将漫反射分量、镜面反射分量进行分离,然而这些方法往往需要图像分割等预处理过程,方法鲁棒性较差且比较耗时。基于双边滤波器设计了一种高效的高光消除方法,该方法利用最大漫反射色度存在着局部平滑这一性质,使用双边滤波器对色度的最大取值进行传播与扩散,从而完成整幅图像高光去除。方法采用一种加速策略对双边滤波器进行速度优化,与目前流行的方法相比,有效提升了方法的执行效率。与传统方法相比,该方法高光去除效果更好,处理速度更快,非常适用于一些实时应用的场合。     

基于最佳分析窗口的高光检测

物体上的高光直接影响计算机视觉领域的很多操作,比如图像分割、边缘检测、视频中物体的跟踪等.该方法基于双色反射模型,提出了最佳分析窗口的概念.在最佳分析窗口的基础上,分析窗口中像素的亮度、色彩、以及位置信息,组成五维特征向量,利用K-means算法在向量空间的聚类结果得到漫反射像素族,从而估计出全局漫反射色度,并以此检测图像中的高光像素.最后,利用Tan等提出的STD机制从原图像中分离出漫反射分量和镜面反射分量.该方法无需交互操作,不受相机噪声为线性的限制,比同类算法更容易实现且效果更佳.     

均场退火算法在单幅灰度图像高光检测与恢复中的应用

为了解决单幅灰度图像高光去除方法恢复结果存在的图像失真问题,提出一种基于均场退火算法的单幅灰度图像高光检测方法.首先利用反射模型分别对镜面反射分量和漫反射分量的分布进行建模;然后通过均场退火算法的迭代过程估计镜面反射分量和漫反射分量的比例,对可能存在的高光区域进行检测;最后利用基于BSCB模型的图像修复方法修复高光区域.采用一种主观评价方法和客观评价方法相结合的性能的评价方法对文中方法进行验证,结果表明,该方法是有效的;与传统的高光检测与恢复的方法相比,该方法能够有效地检测出灰度图像中镜面反射区域,且恢复效果更符合人眼视觉、恢复后的图像质量更好,提高了图像高光区域的恢复率.     

一种基于物理反射模型颜色不变性的阈值分割算法

提出了一种适用于视频监控场景的基于物理反射模型的阈值分割算法,该算法主要解决背景颜色识别受光强非均匀分布、高光效应影响的问题.算法步骤主要包括:首先基于Phong反射模型推导出漫反射分量颜色不变性并根据这一判定条件计算得到漫反射分量系数;其次,利用微分法则实现对模型镜面反射分量系数和镜面反射强度指数的估计;最后,根据建立的物理反射模型实现背景阈值分割.大量实验分析结果表明,文中提出的算法利用视频监控的物理反射模型和大量统计信息,能够更好地解决受光强非均匀分布和高光效应影响的颜色识别问题.     

用于去除单张图像高光的光照约束补色

在计算机视觉研究领域,如何检测和消除图像中的高光(specular)一直是个热点问题,有关的研究结果对于提高计算机视觉算法性能有着重要的影响.针对这一问题,提出了一种检测和消除高光的方法.首先,通过比较高光和漫反射光(diffuse)的色度特性的不同,给出了一种交互检测单色物体表面高光区域的方法;然后,引入补色(inpainting)方法并结合光照约束条件,设计了一种去除单张图像中高光并还原出漫反射分量的新的补色算法.与一般补色方法不同,该算法充分利用了高光区域含有的信息来指导补色过程.通过综合利用观测到的像素值、光源的色度分析(illumination chromaticity analysis)、光源颜色的平滑性等来约束补色过程,保证了算法能够克服一般的补色方法无法保持物体表面细微明暗变化的缺点.实验结果表明,与以往的去除单张图像高光的方法相比,该算法能够提供更好的光源色度估计,从而得到更准确的结果.     

基于最佳漫反射像素的汽车表面高光检测

汽车表面常常反射出表征光源颜色的高光,高光的颜色严重影响了汽车的真实颜色.因此在识别汽车颜色之前需要将汽车表而的高光像素检测出来,以提高颜色识别的准确率.结合原图像和对应的无高光图像提出了最佳漫反射像素的概念,并以最佳漫反射像素为基础提出了一种检测单张彩色图像中汽车表面高光的算法.算法简单、容易实现,其理论基础是二分光反射模型.实验结果表明算法有效、运算速度快,可以满足汽车颜色识别系统准确性和实时性的要求.     

Chromaticity-based separation of reflection components in a single image

The separation of diffuse and specular reflection components, or equivalently specularity removal, is required in the fields of computer vision, object recognition and image synthesis. This paper proposes a simple and effective method to separate reflections in a color image based on the error analysis of chromaticity and appropriate selection of body color for each pixel. By solving the least-squares problem of the dichromatic reflection model, reflection separation is implemented on a single pixel level, without requiring image segmentation and even local interactions between neighboring pixels. Experimental evaluation indicates that the proposed method is effective and can deal with a wide variety of images.     

Separating reflection components of textured surfaces using a single image

In inhomogeneous objects, highlights are linear combinations of diffuse and specular reflection components. To our knowledge, all methods that use a single input image require explicit color segmentation to deal with multicolored surfaces. Unfortunately, for complex textured images, current color segmentation algorithms are still problematic to segment correctly. Consequently, a method without explicit color segmentation becomes indispensable and This work presents such a method. The method is based solely on colors, particularly chromaticity, without requiring any geometrical information. One of the basic ideas is to iteratively compare the intensity logarithmic differentiation of an input image and its specular-free image. A specular-free image is an image that has exactly the same geometrical profile as the diffuse component of the input image and that can be generated by shifting each pixel's intensity and maximum chromaticity nonlinearly. Unlike existing methods using a single image, all processes in the proposed method are done locally, involving a maximum of only two neighboring pixels. This local operation is useful for handling textured objects with complex multicolored scenes. Evaluations by comparison with the results of polarizing filters demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于色度偏差的运动目标检测

论述了一种静态摄像机下从彩色图像中检测运动目标的背景减除算法，该算法在彩色图像亮度偏差和色度偏差概念的基础上被提出的，计算量小但可以很好地克服亮度变化、反光和阴影的影响。对于一个序列，首先用像素点的中间值作为背景的像素值，生成背景帧；然后依据当前帧和背景帧的色度偏差值将图像二值化；最后，使用数学形态学算子和连通分量分析对检测结果进行后处理。实验结果表明，该算法有很好的处理效果。