CN101742040A - 一种对破损图画进行高保真修复及输出的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种破损图画高保真修复及输出方法,该方法按照以下步骤实施,步骤1、首先利用扫描仪对原稿图画扫描,得到RGB格式的数字稿;步骤2、利用数字修复技术对RGB格式的数字稿中的破损区域进行修复处理,得到完整的RGB格式的数字修正稿;步骤3、对扫描仪特性化,得到色彩空间值RGB与L*a*b*的关系,据此RGB与L*a*b*的关系将步骤2得到的完整的RGB格式的数字修正稿转换成L*a*b*格式图像;步骤4、对打印机标定,得到L*a*b*与CMYK色彩空间的对应关系,据此对应关系将步骤3得到的L*a*b*格式图像转换成CMYK格式,从而打印输出,得到修复良好的原稿图片。本发明方法的有益效果是,能够修复图画中的破损区域,并能够保证打印输出后的图画在色彩上与原稿一致。
Description
技术领域
本发明属于图像处理修复技术领域,涉及一种对破损图画进行高保真修复及输出的方法。
背景技术
在日常生活中,经常有一些珍贵的旧照片需要扩印;在对老旧图画档案处理时,也有不少古代字画文物需要重新装裱、复印,这些资料经常存在有破损的区域,因此如何高保真的印刷、输出这些图画,一直是人们期待解决和关注的技术难题。
发明内容
本发明的目的是提供一种对破损图画进行高保真修复及输出的方法,使得原稿图画信息得到高保真的印刷、输出。
本发明采用的技术方案是,一种对破损图画进行高保真修复及输出的方法,该方法按照以下步骤实施,
步骤1、首先利用扫描仪对需修复的破损图画扫描,得到RGB格式的数字稿;
步骤2、利用数字修复技术对RGB格式的数字稿中的破损区域进行修复处理,得到完整的RGB格式的数字修正稿;
步骤3、对扫描仪特性化,得到色彩空间值RGB与L*a*b*的关系,据此RGB与L*a*b*关系将步骤2得到的完整的RGB格式的数字修正稿转换成L*a*b*格式图像;
步骤4、对打印机标定,得到L*a*b*与CMYK色彩空间的对应关系,据此对应关系将步骤3得到的L*a*b*格式图像转换成CMYK格式,从而打印输出,得到修复良好的原稿图片。
本发明方法的有益效果是,能够修复原稿图画中的破损区域图像信息,以及保证打印输出的图画在色彩上与原稿高度一致。
附图说明
图1是本发明方法的修复及输出破损图画流程示意图;
图2是本发明方法中的扫描仪特性化流程示意图;
图3是本发明方法中的破损区域及其邻域示意图;
图4是本发明方法中的修复过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
如图1,是本发明的破损图画高保真修复及输出方法,主要涉及高精度记录原稿图画、修复图画破损区域以及高精度输出图画三个部分,该方法按照以下步骤实施:
步骤1、首先利用扫描仪对原稿图画扫描,得到RGB格式的数字稿;
步骤2、利用数字修复技术对RGB格式的数字稿中的破损区域进行修复处理,得到完整的RGB格式的数字修正稿;
步骤3、对扫描仪特性化,得到色彩空间值RGB与L*a*b*的关系,据此RGB与L*a*b*的关系将步骤2得到的完整的RGB格式的数字修正稿转换成L*a*b*格式图像;
步骤4、对打印机标定,得到L*a*b*与CMYK色彩空间的对应关系,据此对应关系将步骤3得到的L*a*b*格式图像转换成CMYK格式,从而打印输出,得到修复良好的原稿图片。
本发明方法实施例以修复输出一幅破损旧照片为例,首先利用扫描仪对旧照片原稿扫描,得到RGB格式的数字稿,然后利用数字修复技术对破损区域进行修复处理,得到完整的RGB格式的数字修正稿;然后对扫描仪特性化,得到色彩空间值RGB与L*a*b*的关系,据此将旧照片完整的RGB格式的修正稿转换成L*a*b*格式图像;最后对打印机标定,得到L*a*b*与CMYK色彩空间的对应关系,并据此将上述的L*a*b*格式图像转换成CMYK格式,从而打印输出,得到修复好的旧照片图像。
第一、扫描仪特性化。
扫描仪特性化实质上就是将RGB色彩空间转换成L*a*b*色彩空间,从而可以将扫描后的RGB图像转换成L*a*b*图像,保证色彩传递的准确性。
如图2,本发明扫描仪特性化具体流程如下:首先选择一标准的色靶,然后使用扫描仪对色靶上的每个色块进行扫描,经图像处理得到每个色块的RGB值;同时,利用分光光度计测量色块的L*a*b*值;最后利用每个色块相互对应的RGB和L*a*b*值,建立RGB和L*a*b*两种色彩空间的关系模型。本发明方法中采用了一种最高次为四次的多项式回归方法,完成对扫描仪的特性化工作,其中RGB和L*a*b*的多项式表达关系如下:
fL(R,G,B)=α0+α1R+α2G+α3B+α4RG+α5GB+α6RB+α7R2+α8G2+α9B2+α10RGB+α11R2G+α12R2B+α13G2R+α14G2B+α15B2R+α16B2G+α17R3+α18G3+α19B3+α20R2G2+α21R2B2+α22G2B2+α23R4+α24G4+α25B4
(多项式1)
fa(R,G,B)=β0+β1R+β2G+β3B+β4RG+β5GB+β6RB+β7R2+β8G2+β9B2+β10RGB+β11R2G+β12R2B+β13G2R+β14G2B+β15B2R+β16B2G+β17R3+β18G3+β19B3+β20R2G2+β21R2B2+β22G2B2+β23R4+β24G4+β25B4
(多项式2)
fb(R,G,B)=γ0+γ1R+γ2G+γ3B+γ4RG+γ5GB+γ6RB+γ7R2+γ8G2+γ9B2+γ10RGB+γ11R2G+γ12R2B+γ13G2R+γ14G2B+γ15B2R+γ16B2G+γ17R3+γ18G3+γ19B3+γ20R2G2+γ21R2B2+γ22G2B2+γ23R4+γ24G4+γ25B4
(多项式3)
上述三个多项式中,R,G,B分别代表某色块被扫描后的RGB颜色值,其数值范围都在0~55之间;L*、a*、b*分别代表色块在CIE L*a*b*颜色空间的三个分量,L*取值范围为0~100,a*取值范围为-128~127,b*取值范围为-128~127;函数fL(R,G,B)代表RGB颜色值与L*a*b*值中的L*分量之间的函数关系;函数fa(R,G,B)代表RGB颜色值与L*a*b*值中的a*分量之间的函数关系;函数fb(R,G,B)代表RGB颜色值与L*a*b*值中的b*分量之间的函数关系;而α0-25,β0-25,γ0-25分别代表未知的常数系数。
以上三个多项式中,α、β、γ分别为方程式中的系数,利用采集到的建模数据以及最小二乘法即可求解。在获取了该78个参数后,即可计算出任意给定的RGB值所对应的L*a*b*值。
本发明选用IT8.7/2标准色靶进行特性化处理,采样颜色区为色靶中的A1到L12的12×12色块组成。
第二、数字图像修复处理。
其一、数字图像修复主要处理RGB图像中的破损区域,如图3,假设D为破损区域,E为包含D外部且完全包含它的一个区域,修复的基本原理是:将E中的信息尽量连续的延伸到D内部,这个过程中D逐渐缩小,直至所有像素被修复完毕。
如图4,修复过程始终在D的外边界上进行,对于该边界上的一点s,选取它周围的一组邻域象素作为信息来源,综合这些点的信息对点s进行填充。如果利用修补区域外距离s点r个象素范围的一系列点Br时,s点的最终象素值就是Br中所有像素信息的综合,s点的象素值可表示为:
其中u(p)为s的邻域Br中的一点p的像素值,w(s,p)为p点对s点像素值贡献的权重。
选以s为中心的5×5邻域范围内的点作为修复数据源,其位置关系及相应权重可以用邻域模板结构表示,如下表1。
表1邻域模板结构表
W(s,1) | w(s,2) | w(s,3) | w(s,4) | w(s,5) |
W(s,6) | w(s,7) | w(s,8) | w(s,9) | w(s,10) |
w(s,11) | w(s,12) | 0 | w(s,13) | w(s,14) |
w(s,15) | w(s,16) | w(s,17) | w(s,18) | w(s,19) |
w(s,20) | w(s,21) | w(s,22) | w(s,23) | w(s,24) |
模板中的w(s,p)(p=0,1,2...24)表示第p个点的权重,如果p点为修补区域内的点,则令w(s,p)=0,这样就保证了对s修补用的点都来自修补区域之外的点了,也就排除了修补区域内点错误信息的干扰。
下面分析任意一点p的像素值延伸到s点的数值,由于梯度方向是变化最快的方向,所以p对s的影响量可以用下式(2)表示:
由于距离s点越远的点p对它影响越小,因此w(s,p)被定义为二者的欧式距离参数:
其中sx和sy分别代表s点的x和y坐标值,px和py分别代表p点的x和y坐标值。
其二、边界各点的修补顺序
为了尽量与手工修补一致,理想的修补顺序是先从破损区域外部边界开始,然后沿边界向内不断修补,整个修补过程中,破损边界不停的收缩,待收缩成一点时修补算法就停止。由于水平集算法主要描述一直向外扩散或向内收缩的几何轮廓线,因此可以将修补边界作为向内收缩的曲线,利用该算法调整修补区域内像素的修补顺序。
考虑到修补区域内外的特征,使用改进了水平集算法中的Eikonal方程为:
max(D-xT,-D+xT,0)2+max(D-yT,-D+yT,0)2=1 (5)
其中Dx代表x方向的后向差分算子;其中D+x代表x方向的前向差分算子;其中D-y代表y方向的后向差分算子;其中D+y代表y方向的前向差分算子。
从上式可以看出这相当于令速度函数F=1,也就是修补区域边界上各点以相同速度向内收缩,从而使待修补区域在修补过程中一直保持原来的轮廓形状,保证了图像的修补顺序与手工修补图像顺序的相似性。这里,把T定义为点到修补区域边界的距离函数。这样的话,T的零水平集恰恰是修补区域的边界,而修补区域边界的法线方向则是
然后对要修补的图像进行预处理,对于图像中的每一点设定三个值,即:T、f和I。其中,T是该点到修补边界的距离;I为该点的象素值;f为该点的标志,可以取为Alive、Narrowband或Faraway三个值,其意义如下:
Alive:说明该点在修补边界外部,它的T值和I值已知;
Narrowband:说明该点在修补区域的边界上,其T值和I值正待更新;
Faraway:说明该点在修补区域内部,其T值和I值未知。
图像修补的原则就是修补工作一直在待修补区域的边界上进行,通过控制修补区域边界的向内收缩来达到修补整个区域的目的。所以,图像修补区域各点的修补过程可以描述为:
I、初始化:
a).首先对要修补的图像手工制作二值蒙版,要修补的区域在蒙版上对应位置为黑色(象素值为0),不需要修补部分为白色(象素值为1);
b).对应于蒙版图像上的同一位置,若待修补图像上某点象素值I(x,y)=0,说明该点在要修补的区域内,令f(x,y)=Faraway,T(x,y)=+∞;
c).若I(x,y)=1,说明该点在要修补的区域外,令f(x,y)=Alive,T(x,y)=0;
d).若I(x,y)=0且点(x,y)的四邻域中存在点(i,j)满足I(i,j)=1,就将该点定义为边界点,令f(x,y)=Narrowband。
e).将f值为Narrowband的象素放入一个名为Band的堆栈中,按照T值从小到大的顺序对它们排列。
II、修补:
a).从Band中选择具有最小T值的点,设为(imin,jmin);
b).将点(imin,jmin)的f值改为Alive,从Band点集中删除;
c).将(imin,jmin)的邻域点(imin-1,jmin)、(imin+1,jmin)、(imin,jmin-1)、(imin,jmin+1)中f值为Faraway的点加入到Band中,并利用修复算法将其修复;
d).根据式(5)更新邻域点的T值;
e).转回到步骤II.a)继续修复;
f).当Band中没有新的象素加入时,说明修复区域,经填充好,即可结束循环。
第三、打印机标定
打印机标定是将L*a*b*图像转换成CMYK图像,保证在视觉效果上打印稿与原稿的一致性,该部分的具体技术方案参照专利200810150763.9。
本发明的方法,能够修复原稿图画中的破损区域图像信息,保证打印输出的图画在色彩及图案上与原稿高度一致。
Claims (3)
1.一种对破损图画进行高保真修复及输出的方法,其特征在于,该方法按照以下步骤实施,
步骤1、首先利用扫描仪对需修复的破损图画扫描,得到RGB格式的数字稿;
步骤2、利用数字修复技术对RGB格式的数字稿中的破损区域进行修复处理,得到完整的RGB格式的数字修正稿;
步骤3、对扫描仪特性化,得到色彩空间值RGB与L*a*b*的关系,据此RGB与L*a*b*关系将步骤2得到的完整的RGB格式的数字修正稿转换成L*a*b*格式图像;
步骤4、对打印机标定,得到L*a*b*与CMYK色彩空间的对应关系,据此对应关系将步骤3得到的L*a*b*格式图像转换成CMYK格式,从而打印输出,得到修复良好的原稿图片。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤2中对破损区域进行修复处理,具体步骤是,
假设D为破损区域,E为包含D外部且完全包含它的一个区域,将E中的信息尽量连续的延伸到D内部,这个过程中D逐渐缩小,直至所有像素被修复完毕,
修复过程始终在D的外边界上进行,对于该边界上的一点s,选取它周围的一组邻域象素作为信息来源,综合这些点的信息对点s进行填充,如果利用修复区域外距离s点r个象素范围的一系列点Br时,s点的最终象素值就是Br中所有像素信息的综合,s点的象素值表示为:
其中u(p)为s的邻域Br中的一点p的像素值,w(s,p)为p点对s点像素值贡献的权重,其中的w(s,p)表示第p个点的权重,p=0,1,2...24,如果p点为修复区域内的点,则令w(s,p)=0,使对s修复用的点都来自修复区域之外的点,
p对s的影响量可以用下式(2)表示:
w(s,p)被定义为二者的欧式距离参数:
边界各点的修补顺序为,
使用水平集算法中的Eikonal方程为:
max(D-xT,-D+xT,0)2+max(D-yT,-D+yT,0)2=1(5)
其中D-x代表x方向的后向差分算子;其中D+x代表x方向的前向差分算子;其中D-y代表y方向的后向差分算子;其中D+y代表y方向的前向差分算子,
对于图像中的每一点设定三个值,即:T、f和I,其中,T是该点到修复边界的距离;I为该点的象素值;f为该点的标志,分别取为Alive、Narrowband或Faraway,其意义如下:
Alive:说明该点在修复边界外部,它的T值和I值已知;
Narrowband:说明该点在修补区域的边界上,其T值和I值正待更新;
Faraway:说明该点在修补区域内部,其T值和I值未知;
图像修补区域各点的修补过程具体步骤为:
I、初始化:
a).首先对要修补的图像手工作二值蒙版,要修补的区域在蒙版上对应位置为黑色,其象素值为0;不需要修补部分为白色,其象素值为1;
b).对应于蒙版图像上的同一位置,若待修补图像上某点象素值I(x,y)=0,说明该点在要修补的区域内,令f(x,y)=Faraway,T(x,y)=+∞;
c).若I(x,y)=1,说明该点在要修补的区域外,令f(x,y)=Alive,T(x,y)=0;
d).若I(x,y)=0且点(x,y)的四邻域中存在点(i,j)满足I(i,j)==1,将该点定义为边界点,令f(x,y)=Narrowband;
e).将f值为Narrowband的象素放入一个名为Band的堆栈中,按照T值从小到大的顺序对它们排列,
II、修补:
a).从Band中选择具有最小T值的点,设为(imin,jmin);
b).将点(imin,jmin)的f值改为Alive,从Band点集中删除;
c).将(imin,jmin)的邻域点(imin-1,jmin)、(imin+1,jmin)、(imin,jmin-1)、(imin,jmin+1)中f值为Faraway的点加入到Band中,并利用修补算法将其修补;
d).根据式(5)更新邻域点的T值;
e).转回到步骤II.a)继续修补;
f).当Band中没有新的象素加入时,即为修补区域已经填充好,结束循环。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤3中的扫描仪特性化,具体步骤是,
首先选择一标准的色靶,然后使用扫描仪对色靶上的每个色块进行扫描,经图像处理得到每个色块的RGB值;同时,利用分光光度计测量色块的L*a*b*值;最后利用每个色块相互对应的RGB和L*a*b*值,建立RGB和L*a*b*两种色彩空间的关系模型,
采用一种最高次为四次的多项式回归方法,完成对扫描仪的特性化工作,其中RGB和L*a*b*的多项式表达关系如下:
fL(R,G,B)=α0+α1R+α2G+α3B+α4RG+α5GB+α6RB+α7R2+α8G2+α9B2+α10RGB+α11R2G+α12R2B+α13G2R+α14G2B+α15B2R+α16B2G+α17R3+α18G3+α19B3+α20R2G2+α21R2B2+α22G2B2+α23R4+α24G4+α25B4,(多项式1)
fa(R,G,B)=β0+β1R+β2G+β3B+β4RG+β5GB+β6RB+β7R2+β8G2+β9B2+β10RGB+β11R2G+β12R2B+β13G2R+β14G2B+β15B2R+β16B2G+β17R3+β18G3+β19B3+β20R2G2+β21R2B2+β22G2B2+β23R4+β24G4+β25B4,(多项式2)
fb(R,G,B)=γ0+γ1R+γ2G+γ3B+γ4RG+γ5GB+γ6RB+γ7R2+γ8G2+γ9B2+γ10RGB+γ11R2G+γ12R2B+γ13G2R+γ14G2B+γ15B2R+γ16B2G+γ17R3+γ18G3+γ19B3+γ20R2G2+γ21R2B2+γ22G2B2+γ23R4+γ24G4+γ25B4,(多项式3)
上述三个多项式中,R,G,B分别代表某色块被扫描后的RGB颜色值,其数值范围都在0~255之间;L*、a*、b*分别代表色块在CIE L*a*b*颜色空间的三个分量,L*取值范围为0~100,a*取值范围为-128~127,b*取值范围为-128~127;函数fL(R,G,B)代表RGB颜色值与L*a*b*值中的L*分量之间的函数关系;函数fa(R,G,B)代表RGB颜色值与L*a*b*值中的a*分量之间的函数关系;函数fb(R,G,B)代表RGB颜色值与L*a*b*值中的b*分量之间的函数关系;而α0-25,β0-25,γ0-25分别代表未知的常数系数,
以上三个多项式中,α、β、γ分别为方程式中的系数,利用采集到的建模数据以及最小二乘法即可求解,在获取了该78个参数后,即可计算出任意给定的RGB值所对应的L*a*b*值。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C12 | Rejection of a patent application after its publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20100616 |