基于颜色恒常性的彩色图像分割方法.pdf

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1、第35卷第1期东北电力大学学报Vo1．35．No．12015年2月JournalOfNortheastDianiiUniversityFeb．．2015文章编号：1005—2992(2015)O1—0078—05基于颜色恒常性的彩色图像分割方法王立群，郭树强，郭晓利(东北电力大学信息工程学院，吉林吉林132012)摘要：针对图像处理及机器视觉领域中，光照不均匀而导致错误图像分割的问题，提出依据颜色恒常性原理进行图像分割的方法。利用颜色恒常性原理及ISODATA聚类分析方法保持在不同光照条件下颜色判断的一致性，消除照

2、明位置及光照强度的影响。实验结果表明，该方法能够有效抑制因照明条件而产生的错误图像分割现象，与传统的基于边界及区域增长的图像分割方法相比，本方法具有更好的彩色图像区域分割效果。关键词：颜色恒常性；图像分割；ISODATA聚类分析；计算机视觉中图分类号：TP391文献标识码：A由数码摄像机、照相机等电子设备所拍摄图像的图像质量，除了受电子设备的固有参数、拍摄对象的表面特性等因素影响外，拍摄时的照明条件也是影响图像质量的主要因素。在物体跟踪、特征识别及人脸识别等系统的设计中，如何消除照明条件的影响是机器视觉以及模式识别

3、领域中的重要课题。在图像处理领域中，基于边缘、基于数学形态学、基于模糊理论等图像分割技术有了长足的发展¨j。但此类方法多为照明均匀或不考虑照明条件的图像分割技术。而目前也出现了许多考虑照明条件的图像分割方法，Wesolkowski提出了对阴影及强照度条件具有高度鲁棒性的图像分割方法。Leyk提出了在颜色空间中分析图像像素的关联性，合并相似区域，进而进行图像分割的方法。但此类方法由于采用灰度差描述像素间的相似性，使得分割后的区域轮廓易受纹理的影响而出现误分割的现象。另外，在考虑图像中的照明影响所进行的颜色恒常性的研究

4、方面，近年也取得了相当可观的成果。Geusebroek实现了对图像中各通道色阶值的颜色恒常性分析l，且Finlayson和Drew利用图像中色阶值的颜色恒常特性，提出了去除图像中物体阴影的方法J。kawakami开展了在照明光源为黑体辐射前提下的颜色恒常性研究_9j。而以上研究的重点多在颜色恒常性的理论分析，颜色恒常性在图像处理方面的应用还有待突破。本研究针对因光照条件不同产生伪轮廓后影响图像分割效果问题，将颜色的恒常性原理应用于图像分割领域，去除光照对图像分割的影响。利用此方法，即使在照明不均匀的摄影条件下，依据

5、颜色恒常性原理也可以得到很好的图像分割效果。1颜色恒常性的基本原理图像成像是光线照射到物体表面经过反射进入人眼或数字摄像机等成像设备进而形成图像的过程H“]，根据朗伯特反射模型，光线经拍摄对象表面反射后RGB各通道的色阶值可由下式求得：收稿日期：2014一I1—25作者简介：王立群(1975-)，女，吉林省吉林市人，东北电力大学信息工程学院助教，主要研究方向：图形图像处理及模式识别、信号处理．第1期王立群等：基于颜色恒常性的彩色图像分割方法79P=rIE(A)S(A)Fk(A)dA，k={R，G，B}，(1)J^此

6、处，A为波长，E(A)为光源的颜色，s(A)为摄像对象表面的反射特性函数，F(A)为数字摄像机的感光特性函数，丁为摄像机的增益系数。假定将摄像机的感光特性近似为函数，则感光特性函数F(A)可由下式求得：F(A)=6(A—A)，k={R，G，B}，(2)由此，式(1)可简化为：P=E(A)Js(A)，k={R，G，B}，(3)由上式可知，RGB各通道的色阶值由光源颜色特性函数E(A)与物体表面反射特性函数s(A)的乘积所决定。由于物体的同一表面具有相同的表面特性函数S(A)，且为常数，因此，同一表面RGB各通道的色阶

7、值只与光源颜色的特性函数相关。在此，假定光源的颜色特性可由黑体辐射的颜色特性所代替，依据普朗克黑体辐射，，定IInl_＼律，黑，，--n体__＼辐射的放射能量可由下式求得：A—AA—A、IGII—-，R、GlI—_I，B55E(A)=cA[exp()一1]，(4)此处c，c：为常数，71为黑体温度，单位为。依据Finlayson的研究，在可见光为360nm到830nm的波长范围内，黑体温度在10000K以下的情况下则有exp(C／TA)>>1，此时，式(4)可近似为：E(a)一cAexp()，(5)由上式可得波长为

8、A、A：的能量对数比为：n一一1)，㈩利用上式，当RGB的波长分别为AA、A时，有如下关系：111npGC．ARAG(7)111nA曰AGPG等式的左边为RGB各通道对应点的RGB色阶值的自然对数比，由此式可知，同一平面内各RGB通道色阶值比值的对数分布于以黑体温度T的倒数为斜率的直线上。2基于颜色恒常性的图像分割方法2．1方法简述本文采用如图1的流程对图像