专利名称：彩色图像处理方法
技术领域：
本发明涉及一种彩色图像处理方法，具体地是一种通过彩色图像的特 征空间变换最终提取纹理特征图像的方法。
背景技术：
人类对颜色进行系统深入研究的历史可以追溯至1666年牛顿提出色 圆(colorcirde)的概念。随后的几百年来，研究人员发展了多种不同的彩色 空间。理论上，从颜色感知的角度来分类，彩色空间分成如下三类混合 (mixture)型空间，按三种基色的比例合成颜色。例如，RGB, CMY(K)和 XYZ等彩色空间；非线性亮度/色度(luma/chroma)型空间，用一个分量表示非色彩的感知，用两个分量表示色彩的感知。例如，L*a*b、 L*u*v， YUV和YIQ彩色空间；强度/饱和度/色调(intensity/saturation/hue)型空间， 用饱和度和色度描述色彩的感知，可使颜色的解释更直观，而且对有助于 在一定程度上消除亮度的影响。例如，HIS、 HSL、 HSV和LCH等彩色空 间。
为了消除光线条件变化的影响，现有图像处理方法通常将原图由RGB
彩色空间变换到另一个色彩空间(如YUV、 YIQ空间等)来表示，试图利 用该色彩空间的一个或两个分量来表示不受光线影响的原图特征。但是实际上，复杂的光照条件对上述色彩空间的任一分量都会造成严重的影响， 例如1)强侧光源照射的物体表面强烈的壳度变化会改变图像本身的灰 度特征，在彩色空间变换后的各彩色分量仍会受到亮度变化的影响；2) 有色光源照射会彻底改变物体的色调，等等这些是彩色空间变换不能解决的问题，因而在以颜色聚类为主要分析手段的肤色检测、模式识别等应用 中会造成完全错误的结果。彩色空间变换在光照强烈变化的条件下其效果
见图l (以YCbCr彩色空间为例)，显然各个彩色分量都受到了较大光照影响。
发明内容
本发明的目的在于提供一种彩色图像处理方法。
为实现上述目的，本发明提供的彩色图像处理方法，图像中每个像素 点的不同色彩分量组成一个色彩矢量，用由各点位置的彩色矢量构成的矢 量场来表示一幅彩色图像，利用色彩矢量中邻域矢量关系及统计变化量计算进行初次特征空间变换和二次变换，得到不受复杂光照条件影响的纹理 特征图像；其处理方法包括如下步骤
步骤l:以彩色空间分量将彩色图像表示为色彩矢量场；
步骤2:色彩矢量场中，以一像素点为基点的n邻域色彩矢量关系运 算，运算结果作为该点的特征值；
步骤3:针对待处理区域中每一点在色彩矢量场中做步骤2操作，得到第一标量场，至此完成初次特征空间变换；
步骤4:第一标量场中，以一像素点为基点的m邻域标量运算，得到 该点新的特征值；
步骤5:对标量场中的每一点做步骤4操作，得到第二标量场，至此 完成二次特征空间变换。
所述的彩色图像处理方法，其中，色彩矢量场是由彩色空间中的色彩分量组成。
所述的彩色图像处理方法，其中，彩色空间中的色彩分量为RGB空 间中的R， G， B分量、YCbCr空间的Y， Cb， Cr分量或Lab空间中的L， a， b分量。
所述的彩色图像处理方法，其中，n邻域范围是指以基点位置定位的周围n个像素构成的几何形状范围。
所述的彩色图像处理方法，其中，几何形状为规则和不规则的几何形 状，其范围大小随n值可调。
所述的彩色图像处理方法，其中，色彩矢量间关系运算指衡量矢量间 差距的计算。
所述的彩色图像处理方法，其中，衡量矢量间差距的计算包括矢量间
欧氏距离计算或mahalanobis距离计算。
所述的彩色图像处理方法，其中，待处理区域为原图的全图范围，或 原图内一个或多个区域。
所述的彩色图像处理方法，其中，m邻域标量计算为m邻域内各点的 20加权平均计算，或邻域内方差计算。
所述的彩色图像处理方法，其中，第二标量场为原图中待处理区域的 纹理特征图像。
本发明提供的处理方法，利用色彩空间中各像素点的邻域色彩矢量关 系，通过两次特征空间变换操作，得到原图中不受光线影响的纹理特征图 像。
图1传统彩色空间变换受到强烈光线变化影响；
图2经过本发明方法处理后的图像；
图3本发明方法的流程图4为实施例的人脸模板特征图像。
具体实施例方式
本发明是一种彩色图像处理方法。其中，图像中每个像素点的不同色 彩分量组成一个色彩矢量，用由各点位置的色彩矢量构成的矢量场来表示 一幅彩色图像，利用色彩矢量之间的统计变化量进行初次特征空间变换和二次变换，得到图像特征。
对于一幅A/xW (高x宽)的彩色图像，每一个像素点都表示为一个以
多个彩色分量的色彩矢量。这里以RGB彩色空间为例，用色彩矢量l'"来 表示第x行，y列的一个像素点的色彩，则一幅图像是一个由A^w个矢量 组成的矢量场。本发明方法不限于在RGB彩色空间中，可以用其他彩色 空间中的彩色分量来形成矢量场。
彩色图像中，色调多是以片状区域变化的，即一个小范围内的色调近 似为不变，且色调的动态范围较窄，而亮度的变化是影响到每个像素的，
尤其是在侧光情况下，亮度的动态范围很大。所以在强侧光源下拍摄一幅 图像，其亮度的变化要比色调变化强烈得多。研究表明，人眼对于色调变 化的敏感度远远低于对亮度变化的敏感度。基于此，本发明方法以像素的 全部色彩信息变化为研究对象，以色彩矢量间的统计量变化作为测度进行 两步特征空间变换初次特征空间变换和二次变换。
传统图象处理中对于灰度图，为突出图像细节常用的空域处理方法是 梯度法。根据场论理论，如果给定一个函数,"，力，在坐标"，W上的梯 度可以定义为一个矢量，
<formula>complex formula see original document page 8</formula>(i)
灰度图上经常使用的是标量函数G[y"，力]即梯度的模来代表梯度， G[/(x,力]=max{gra《/'(x,y)]}
<formula>complex formula see original document page 8</formula>(2)
数字图像处理中，采用离散形式以差分代替微分运算:
15
初次特征空间变换的目的是为了计算色彩矢量的梯度。本发明所述的
邻域形状并不限于矩形，也可以是其他几何形状。本发明所述的邻域范围
大小根据需要可调，这里为描述清楚，选定的邻域为3x3的矩形。以标量
函数4/(x，力]来计算中心点的色彩矢量梯度 <formula>complex formula see original document page 8</formula>20
式中P"、w是坐标"，力上的色彩矢量，函数mw'^+w)表征了两个色
彩矢量之间的关系计算。用SF1表示彩色原图经过初次特征空间变换后在
特征空间中得到的第一标量场，SF1上每一个位置都代表了坐标"，W上的
色彩矢量梯度。
在图像处理中邻域内各像素点色彩的变化往往蕴含着图形特征，所以
5 要对前面的SFl进行进一步处理，即二次特征空间变换。本发明所述的邻 域形状并不限于矩形，也可以是其他几何形状。本发明所述的邻域范围大 小根据需要可调，这里为描述清楚，选定的邻域为nxn的矩形。以坐标(x，j;) 为中心，其邻域内的"2-i个特征值呈环形分布。用SF2表示二次特征空 间变换后在特征空间中得到的第二标量场，SF2上每一个位置都由邻域内 io"2 - i个特征值的统计运算结果得到的特征空间中的特征值。
复杂光照条件下的彩色原图，经过本发明方法中的两次特征空间变换 效果见图2，显然强烈的侧面光照对图像的影响在两次特征空间变换后已 经消失。
实施例
15 本发明彩色图像处理方法的应用实例是在彩色图像人脸检测中的应 用，其具体实现步骤如下(结合图3):
1) 对于一幅由RGB彩色空间(并不限于RGB彩色空间)表示的彩 色平均人脸模板，将其每一像素点视为一个由R、 G、 B彩色分量组成的 色彩矢量，则这幅彩色图像视同为一个矢量场，对矢量场进行初次特征空
20间变换，二次特征空间变换，得到脸模板特征图像，见图4。
2) 对于一幅由RGB彩色空间(并不限于RGB彩色空间)表示的待 检彩色图像，将其每一像素点视为一-个由R、 G、 B彩色分量组成的色彩
矢量，则这幅彩色图像视同为一个矢量场，对矢量场进行初次特征空间变 换，二次特征空间变换，得到待检彩色图像的特征图像，见图2。
以上两步是把人脸模板图像和需要进行人脸检测的待检彩色图像分 别进行初次特征空间变换和二次变换，针对于不同的两张图像其处理方法 5是相同的，所以下面对两次特征空间变换处理进行详细说明
对一幅彩色图像进行初次特征空间变换通过对其矢量场进行遍历的 色彩矢量梯度计算来完成。具体算法是，对于彩色图像的矢量场中每一个 色彩矢量lw，以l，为中心点，其邻域为3x3的矩形。以标量函数4/"力] 来计算中心点的色彩矢量梯度 0 4/"力〗=max(/(4,.,')' 4化",))I'. = — i'0'1; 7' = 一 1,0,1;} ( 4)
式中函数/^^"4+'^))表征了两个色彩矢量之间的距离计算。对于任
意两个矢量^ = "'^"'"~)， S—^A，…，^)二者之间的距离可用角度计算
(并不限于用角度计算)，此时函数('"》》计算公式如下 剩！
u掘
I 1 I I (5) 15 用SF1表示彩色图像经过初次特征空间变换后在特征空间中得到的
第一标量场，SF1上每一个位置都代表了该位置的图像特征，即特征值。 初次特征变换后的效果示意见图2(b)。
对初次变换得到的标量场SF1进行二次特征空间变换通过对标量场 SF1进行遍历的邻域内加权平均运算来完成。具体算法是，以标量场SF1 20中每一个特征值为中心，选定其邻域为"x"的矩形。邻域内的"2 - 1个特 征值呈环形分布。r表示环的序号，同一环内的特征值取相同的权值"',，
邻域范围取"=5。另以^^"，力表示一个新的二维特征变量，第H亍第j
列位置的新特征值计算公式如下
<formula>complex formula see original document page 11</formula>(6)
公式中的5""7-^""。(")表示第r个环形区域特征值加权和，用公式 (7)计算
扁<formula>complex formula see original document page 11</formula>
用SF2表示经过二次特征空间变换后在特征空间中得到的第二标量 场，彩色图像经过二次特征变换后的效果示意见图2(c)或图4的特征图像。
3)在由第2步得到的待检图像的特征空间图像上，利用第1步得到 io的脸模板特征图像为模板，以不同比例、滑动窗形式的搜索策略使用本领 域所公知的模板匹配方法进行模板匹配计算，定位人脸区域。
本发明与现有技术相比具有以下优点
本发明提出的彩色图像处理方法是基于彩色信息变化的特征变换，可 以理解为方法本身只与彩色信息的动态属性有关而与彩色信息本身的静 15态属性无关，所以该方法不仅可以应用于彩色图像的人脸检测，还可以用 于其他任何类型的彩色图像的特征提取，模式识别等领域。尤其在提取有 色光源和强光、侧光的复杂光源彩色图像的纹理特征应用上能够起到其他 彩色空间变换方法无法企及的作用。
权利要求
1、一种彩色图像处理方法，图像中每个像素点的不同色彩分量组成一个色彩矢量，用由各点位置的彩色矢量构成的矢量场来表示一幅彩色图像，利用色彩矢量中邻域矢量关系及统计变化量计算进行初次特征空间变换和二次变换，得到不受光照条件影响的纹理特征图像；其处理方法包括如下步骤1)以彩色空间分量将彩色图像表示为色彩矢量场；2)色彩矢量场中，以一像素点为基点的n邻域色彩矢量关系运算，运算结果作为该点的特征值；3)针对待处理区域中每一点在色彩矢量场中做步骤2操作，得到第一标量场，至此完成初次特征空间变换；4)第一标量场中，以一像素点为基点的m邻域标量运算，得到该点新的特征值；5)对标量场中的每一点做步骤4操作，得到第二标量场，至此完成二次特征空间变换。
2、 根据权利要求1所述的彩色图像处理方法，其中，色彩矢量场是由彩色空间中的色彩分量组成。
3、 根据权利要求2所述的彩色图像处理方法，其中，彩色空间中的色彩分量为RGB空间中的R， G， B分量、YCbCr空间的Y, Cb， Cr分量或Lab空间中的L， a， b分量。
4、 根据权利要求1所述的彩色图像处理方法，其中，n邻域范围是指以基点位置定位的周围n个像素构成的几何形状范围。
5、 根据权利要求4所述的彩色图像处理方法，其中，几何形状为规 则和不规则的几何形状，其范围大小随n值可调。
6、 根据权利要求1所述的彩色图像处理方法，其中，色彩矢量间关 5 系运算指衡量矢量间差距的计算。
7、 根据权利要求6所述的彩色图像处理方法，其中，衡量矢量间差 距的计算包括矢量间欧氏距离计算或mahalanobis距离计算。
8、 根据权利要求1所述的彩色图像处理方法，其中，待处理区域为 原图的全图范围，或原图内一个或多个区域。
9、根据权利要求l所述的彩色图像处理方法，其中，m邻域标量计算为m邻域内各点的加权平均计算，或邻域内方差计算。
10、根据权利要求l所述的彩色图像处理方法，其中，第二标量场为 原图中待处理区域的纹理特征图像。
全文摘要
一种彩色图像处理方法，以彩色空间分量将彩色图像表示为色彩矢量场；色彩矢量场中，以一像素点为基点的n邻域色彩矢量关系运算，运算结果作为该点的特征值；针对待处理区域中每一点在色彩矢量场中做步骤2操作，得到第一标量场，完成初次特征空间变换；第一标量场中，以一像素点为基点的m邻域标量运算，得到该点新的特征值；对标量场中的每一点做步骤4操作，得到第二标量场，完成二次特征空间变换。本发明中，图像中每个像素点的不同色彩分量组成一个色彩矢量，用由各点位置的色彩矢量构成的矢量场来表示一幅彩色图像，利用色彩矢量中邻域矢量关系及统计变化量计算进行初次特征空间变换和二次变换，得到不受复杂光照条件影响的纹理特征图像。
文档编号H04N1/56GK101197915SQ200610164898
公开日2008年6月11日 申请日期2006年12月7日 优先权日2006年12月7日
发明者华 孙, 王守觉 申请人:中国科学院半导体研究所