CN109300169B - 一种基于线性变换的半透明图像颜色迁移方法 - Google Patents

一种基于线性变换的半透明图像颜色迁移方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于线性变换的半透明图像颜色迁移方法，根据用户指定的目标颜色，对当前半透明图像的颜色进行处理，使得处理过的图像与原始图像具有相同的结构。其步骤分为提取半透明图像的显著组成颜色、使用线性变换进行颜色迁移、非线性优化图像。本发明能够较好的对半透明图像进行颜色迁移，不需要人工介入调整结果，同时针对非半透明图像进行颜色迁移，也能取得较好的结果。

Description

一种基于线性变换的半透明图像颜色迁移方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于线性变换的半透明图像颜色迁移方法。
背景技术
在图像处理对图像进行编辑的过程中，经常需要对图像的颜色进行更改。比如特效生成、风格变换、场景模拟等许多领域。为了满足现实生产的需要，针对图像颜色变换，颜色迁移技术是一种有效的方法。而当前没有针对半透明图像进行颜色迁移的方法。若使用基于样本图像颜色进行迁移，则寻找一个好的样本是比较困难的。若在图像上进行绘制颜色进行颜色迁移，则需要大量的人力劳动。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于线性变换的半透明图像颜色迁移方法，使用用户指定的目标颜色进行颜色迁移，能够提高半透明图像的编辑效率。
实现本发明目的的具体技术方案是：
一种基于线性变换的半透明图像颜色迁移方法，该方法包括以下具体步骤：
a)提取半透明图像的显著组成颜色
ⅰ)确定颜色聚类的初始点
首先在HSV颜色空间中，将图像的H通道划分为N段(N同时决定了显著组成颜色的数量)，N＝5，0≤H≤180，然后对分段后的H通道值进行直方图统计，将每个颜色段内的颜色在CIELAB颜色空间内按照AB通道的值进行排序，在排序结果中取中位数的颜色作为聚类算法的初始点；
ⅱ)聚类获取图像显著组成颜色
根据步骤ⅰ确定的初始点，在CIELAB颜色空间，按照公式(1)聚类获取图像显著组成颜色，优化图像显著组成颜色与其他颜色之间距离；
Figure BDA0001791105680000011
其中，N为显著组成颜色的数量，M为每个颜色段内颜色的数量，Cdom为选出的显著组成颜色，Cj为每类颜色中的第j种颜色，D函数为两颜色之间的距离；
ⅲ)替换在原始图像中不存在的显著组成颜色
在CIELAB颜色空间中，对于在原始图像中不存在的显著组成颜色，在原始图像中搜索与其距离较近的若干个颜色，从搜索得到的若干个颜色中选择使得公式(1)值最小的颜色，替换在原始图像中不存在的显著组成颜色；
b)使用线性变换进行颜色迁移
颜色迁移在CIELAB颜色空间完成；在CIELAB颜色空间中，图像颜色包含L、A、B三个通道；在整个颜色迁移过程中，L通道的值不发生变化，AB两个通道的值发生变化；将AB两个通道考虑成一个平面O，颜色为平面O上面的一个点，利用点的线性变换实现颜色迁移；
Figure BDA0001791105680000021
具体为：在CIELAB颜色空间中，根据用户提供的目标颜色和计算出的显著组成颜色，按照公式(2)，反复迭代优化计算颜色迁移的变换矩阵G，使得原图像中的颜色准确的转移到目标颜色；
其中，N为显著组成颜色的数量，Δci为颜色变化量，J(ci)为相对于参数p的雅克比矩阵；
c)对图像进行非线性优化
经过线性变换得到的图像，部分像素的颜色超出了颜色空间可视区域；按照公式(3)采取非线性优化的方式迭代的将超出颜色空间可视区域的颜色更新到可视区域内；
Figure BDA0001791105680000022
其中，C代表CIELAB颜色空间中AB平面的中心点位置，C′i代表其他颜色的位置，C′i+1代表更新后的颜色位置，λ的默认值为0.3；对于不超出可视区域的像素点的颜色保持不变。
与现有技术相比，本发明弥补了针对半透明图像颜色迁移的空缺，对于用户来讲，可以快速的完成半透明图像的颜色迁移，提高图像编辑的效率，减轻工作人员的劳动力。此外，本发明也可以对视频进行颜色迁移。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为本发明颜色迁移过程示意图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明作详细描述。
本发明包括以下具体步骤：
步骤1：提取半透明图像的显著组成颜色：
对原始图像的颜色，提取其显著组成颜色，目的是为了获取在CIELAB颜色空间中的能代表整幅图像的颜色。然后利用显著组成颜色在颜色空间中进行线性变换，从而实现颜色迁移的目的。其中显著组成颜色带动了其他颜色的变换。对于聚类算法获取显著组成颜色来讲，初始点的选择对于算法收敛至关重要。为了加快算法收敛，并且保证提取出的显著组成颜色能在CIELAB颜色空间中代表整个图像的颜色，本发明提出了使用在HSV空间中针对H通道进行直方图统计获取初始点。具体为：首先在HSV颜色空间中，将图像的H通道划分为N段(N同时决定了显著组成颜色的数量)，N＝5，0≤H≤180，然后对分段后的H通道值进行直方图统计，将每个颜色段内的颜色在CIELAB颜色空间内按照AB通道的值进行排序，在排序结果中取中位数的颜色作为聚类算法的初始点；根据初始点，在CIELAB颜色空间，按照公式(1)聚类获取图像显著组成颜色，优化图像显著组成颜色与其他颜色之间距离；
Figure BDA0001791105680000031
其中，N为显著组成颜色的数量，M为每个颜色段内颜色的数量，Cdom为选出的显著组成颜色，Cj为每类颜色中的第j种颜色，D函数为两颜色之间的距离；
在CIELAB颜色空间中，对于在原始图像中不存在的显著组成颜色，在原始图像中搜索与其距离较近的若干个颜色，从搜索得到的若干个颜色中选择使得公式(1)值最小的颜色；
步骤2：使用线性变换进行颜色迁移
颜色迁移在CIELAB颜色空间完成；在CIELAB颜色空间中，图像颜色包含L、A、B三个通道；在整个颜色迁移过程中，L通道的值不发生变化，AB两个通道的值发生变化；将AB两个通道考虑成一个平面O，颜色为平面O上面的一个点，利用点的线性变换实现颜色迁移；
Figure BDA0001791105680000032
具体为：在CIELAB颜色空间中，根据用户提供的目标颜色和计算出的显著组成颜色，按照公式(2)，反复迭代优化计算颜色迁移的变换矩阵G，使得原图像中的颜色准确的转移到目标颜色；
其中，N为显著组成颜色的数量，Δci为颜色变化量，J(ci)为相对于参数p的雅克比矩阵；
步骤3：对图像进行非线性优化
经过线性变换得到的图像，部分像素的颜色超出了颜色空间可视区域；按照公式(3)采取非线性优化的方式迭代的将超出颜色空间可视区域的颜色更新到可视区域内；
Figure BDA0001791105680000033
其中，C代表CIELAB颜色空间中AB平面的中心点位置，C′i；代表其他颜色的位置，C′i+1代表更新后的颜色位置，λ的默认值为0.3；对于不超出可视区域的像素点的颜色保持不变。
实施例
参阅图1，本实施例包括以下具体步骤：
步骤1：获取原始图像的显著组成颜色，假设数量N为5，M为各类颜色的数量，则显著组成颜色为颜色C1、C2、C3、C4、C5；这些颜色在颜色空间中，代表了整幅图像。步骤1包括：
步骤1.1：确定颜色聚类的初始点
对于原始图像，将H通道分成N个颜色段(N同样是显著性颜色的数量)，对分段后的H通道值进行直方图统计，将N个颜色段中的在CIELAB颜色空间中按照AB值进行排序后的中位数颜色a、b、c、d、e作为初始点；其中N为5；
步骤1.2：聚类获取图像显著组成颜色
根据步骤1.1获取的颜色a、b、c、d、e作为聚类的初始点，将欧几里得距离作为D函数统计颜色之间的距离，按照公式(1)进行聚类获取显著组成颜色C1、C2、C0、C4、C5。注：C0不是最终的显著组成颜色，C0在原始图像中不存在；
步骤1.3：替换在原始图像中不存在的显著组成颜色
对于在原始图像中不存在的显著组成颜色C0，在原始图像中搜索与其距离较近的若干个颜色(C3，C11，C12等)，然后选择使得公式(1)值最小的颜色C3。此步骤得到的C3颜色替换步骤1.2得到的C0颜色。最终提取的显著组成颜色为C1、C2、C3、C4、C5；
步骤2：用户指定的目标颜色为颜色C6、C7、C8、C9、C10，则Δc＝(C6-C1，C7-C2，C8-C3，C9-C4，C10-C5)。为了将颜色C1、C2、C3、C4、C5迁移到颜色C6、C7、C8、C9、C10，按照公式(2)计算变换矩阵G。在CIELAB颜色空间中，原图像中的颜色C1、C2、C3、C4、C5与变换矩阵G相乘即可得到目标颜色C6、C7、C8、C9、C10，从而实现颜色迁移。注：在CIELAB颜色空间中，变换矩阵G只与颜色在AB通道进行相乘，L通道的值不发生变化。
步骤3：修正步骤2中超出颜色空间可视区域范围的像素，使用非线性优化逐步将颜色更新到可视区域。经过线性变换得到的图像，假设像素P1的颜色超出了颜色空间可视区域。在CIELAB颜色空间中，像素P1的颜色在AB平面O上的位置为C′1；，AB平面O中心位置为C。则按照公式(3)迭代更新像素P1颜色的位置，直到像素P1的颜色在可视区域为止。
结合附图2，本发明颜色迁移过程：
首先输入一张原始图像，利用步骤1提取原始图像的显著组成颜色C1、C2、C3、C4、C5，其次用户指定目标颜色C6、C7、C8、C9、C10，利用步骤2线性变换进行颜色迁移，再利用步骤3进行矫正超出颜色空间可视区域的像素点，最终获得输出图像。

Claims (1)

1.一种基于线性变换的半透明图像颜色迁移方法，其特征在于包括以下步骤：
a)提取半透明图像的显著组成颜色
i)确定颜色聚类的初始点
首先在HSV颜色空间中，将图像的H通道划分为N段，N＝5，0≤H≤180，然后对分段后的H通道值进行直方图统计，将每个颜色段内的颜色在CIELAB颜色空间内按照AB通道的值进行排序，在排序结果中取中位数的颜色作为聚类算法的初始点；
ii)聚类获取图像显著组成颜色
根据步骤i确定的初始点，在CIELAB颜色空间，按照公式(1)聚类获取图像显著组成颜色，优化图像显著组成颜色与其他颜色之间距离；
Figure FDA0001791105670000011
其中，N为显著组成颜色的数量，M为每个颜色段内颜色的数量，Cdom为选出的显著组成颜色，Cj为每类颜色中的第j种颜色，D函数为两颜色之间的距离；
iii)替换在原始图像中不存在的显著组成颜色
在CIELAB颜色空间中，对于在原始图像中不存在的显著组成颜色，在原始图像中搜索与其距离较近的若干个颜色，从搜索得到的若干个颜色中选择使得公式(1)值最小的颜色，替换在原始图像中不存在的显著组成颜色；
b)使用线性变换进行颜色迁移
颜色迁移在CIELAB颜色空间完成；在CIELAB颜色空间中，图像颜色包含L、A、B三个通道；在整个颜色迁移过程中，L通道的值不发生变化，AB两个通道的值发生变化；将AB两个通道考虑成一个平面O，颜色为平面O上面的一个点，利用点的线性变换实现颜色迁移；
Figure FDA0001791105670000012
具体为：在CIELAB颜色空间中，根据用户提供的目标颜色和计算出的显著组成颜色，按照公式(2)，反复迭代优化计算颜色迁移的变换矩阵G，使得原图像中的颜色准确的转移到目标颜色；
其中，N为显著组成颜色的数量，Δci为颜色变化量，J(ci)为相对于参数p的雅克比矩阵；
c)对图像进行非线性优化
经过线性变换得到的图像，部分像素的颜色超出了颜色空间可视区域；按照公式(3)采取非线性优化的方式迭代的将超出颜色空间可视区域的颜色更新到可视区域内；
Figure FDA0001791105670000013
其中，C代表CIELAB颜色空间中AB平面的中心点位置，C′i代表其他颜色的位置，C′i+1代表更新后的颜色位置，λ的默认值为0.3；对于不超出可视区域的像素点的颜色保持不变。
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