小波變換模極大值與改進(jìn)的Retinex在陰影檢測(cè)與去除中的應(yīng)用

成艷枝，鄭 晟，袁 鵬

(太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院，山西太原 030024)

?

小波變換模極大值與改進(jìn)的Retinex在陰影檢測(cè)與去除中的應(yīng)用

成艷枝，鄭 晟，袁 鵬

(太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院，山西太原 030024)

陰影是由于目標(biāo)阻塞了光源的直接照射而在場(chǎng)景上形成的暗區(qū)域。圖像中陰影的存在直接影響了圖片的質(zhì)量，影響目標(biāo)的提取和跟蹤。因此如何消除陰影成為圖像處理的關(guān)鍵。文中提出了基于Retinex算法的陰影去除方法。文中首先利用小波變換模極大值檢測(cè)陰影區(qū)域，然后用Retinex算法去除陰影。陰影去除后對(duì)畫面進(jìn)行調(diào)整，將RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間，增強(qiáng)V分量的同時(shí)，利用S分量隨著V分量的增強(qiáng)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，最后將HSV轉(zhuǎn)換到RGB。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在去除陰影的同時(shí)細(xì)節(jié)信息也得到了增強(qiáng)，取得了很好的效果。

陰影；Retinex；畫面調(diào)整；HSV；RGB

0 引言

陰影是由于目標(biāo)阻塞了光源的直接照射而在場(chǎng)景上形成的暗區(qū)域。它分為自身陰影(self-shadow)和投射陰影(cast-shadow)[1]。沒有被照亮的部分目標(biāo)稱為自身陰影，因場(chǎng)景中不透明景物對(duì)光源入射光線的遮擋而在位于其后的表面上形成的陰影稱為投射陰影[1-4]。自身陰影很難移除，在這里研究的陰影為投射陰影。

本文提出了基于改進(jìn)的Retinex算法的陰影去除方法。首先利用小波變換模極大值邊緣檢測(cè)陰影區(qū)域，然后用Retinex算法去除陰影。陰影去除后對(duì)畫面進(jìn)行調(diào)整，將RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間，增強(qiáng)V分量的同時(shí)，利用S分量隨著V分量的增強(qiáng)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，最后將HSV轉(zhuǎn)換到RGB。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在去除陰影的同時(shí)細(xì)節(jié)信息也得到了增強(qiáng)，取得了很好的效果。

圖1顯示了改進(jìn)的Retinex在陰影檢測(cè)與去除的實(shí)現(xiàn)過程，具體實(shí)現(xiàn)步驟如圖1所示。

圖1 流程圖

1 算法基本理論

1.1 Retinex理論

SSR算法[5]：

log(R1(x,y))=log(Ii(x,y))-log(Ii(x,y)*F(x,y)),i∈{R,G,B}

(1)

式中：*是卷積運(yùn)算；F(x,y)為高斯濾波函數(shù)。

在高斯環(huán)繞Retinex算法基礎(chǔ)上使用高斯濾波器對(duì)入射光分量進(jìn)行估計(jì)。

由于SSR算法中的高斯函數(shù)尺度過于單一，提出了MSR[6]：

(2)

式中：N為尺度個(gè)數(shù)；wn為權(quán)值;G為增益系數(shù);b為偏移量。

為了改進(jìn)算法，Jobson等[5～6]以中心/環(huán)繞空間對(duì)立說為基礎(chǔ)提出了MSRCR[7]：

(3)

1.2 小波變換模極大值的邊緣檢測(cè)原理

設(shè)θ(x,y)是一種光滑的二元函數(shù)，滿足如下條件：

(4)

(5)

引入記號(hào)：

(6)

式中s為尺度。

尺度s在二維子波中如下定義：

(7)

(8)

圖像f(x,y)經(jīng)過平滑函數(shù)θs(x,y)，在尺度s作用下的小波變換有兩個(gè)分量，如下所示：

(9)

模的值與點(diǎn)的方向的計(jì)算如下列公式：

(10)

(11)

局部極大值是沿梯度的方向。如果是極大值就保留，否則就刪除。

2 改進(jìn)的Retinex算法

如圖1所示，圖像陰影的檢測(cè)與去除可大致分為4個(gè)過程，下面就詳細(xì)說明這4個(gè)過程。

2.1 獲取灰度值圖像

通過計(jì)算log(R/G)和log(B/g)在照明正交方向的色度，得到灰度圖像。

第一步，計(jì)算圖像色度(飽和度)。

γR=ρR/ρG,γB=ρB/ρG

(12)

第二步，將其轉(zhuǎn)化為對(duì)數(shù)域。調(diào)查顯示，對(duì)數(shù)值更接近視覺系統(tǒng)。

(13)

最后，獲取到特征圖像?；叶葓D像中沒有陰影。

(14)

如圖3所示，可以看到在這個(gè)灰度圖像中沒有陰影的存在。圖2和圖3比較可以檢測(cè)出陰影部分。

圖2 原始圖像

圖3 灰度圖像

2.2 陰影檢測(cè)

檢測(cè)步驟如下：

(1)對(duì)輸入圖像進(jìn)行二進(jìn)制離散平穩(wěn)小波變換；

(3)最后，計(jì)算局部模極大值。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。

圖4 小波變換模極大值邊緣檢測(cè)

2.3 Retinex算法

獲取陰影區(qū)后，將Retinex算法應(yīng)用到陰影區(qū)和非陰影區(qū)。綜合考慮采用MSRCR，尺度N為3，高斯環(huán)繞尺度分別為：15、80、250，權(quán)值為0.33。圖5所示陰影已經(jīng)去除。

2.4 圖像調(diào)整

由于Retinex算法對(duì)V分量進(jìn)行了增強(qiáng)，導(dǎo)致增強(qiáng)后圖像的色感產(chǎn)生變化，基于圖像全局色彩的考慮，在V分量增強(qiáng)的同時(shí)對(duì)S分量進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)整[8]。調(diào)整函數(shù)如下：

s′(x,y)=s(x,y)+t(v′(x,y)-v(x,y))·λ(x,y)

(15)

(16)

(17)

(18)

式中：

(19)

圖5 陰影去除

3 結(jié)束語(yǔ)

實(shí)驗(yàn)表明，在去除陰影的問題上，采用Retinex算法與圖像亮度、色彩度調(diào)節(jié)相結(jié)合的方式比傳統(tǒng)的算法視覺效果更好。

Retinex算法檢測(cè)陰影可以有效的檢測(cè)到陰影區(qū)域，并且結(jié)合圖像亮度與色彩度調(diào)節(jié)，圖像細(xì)節(jié)也得到了增強(qiáng)，提供了一個(gè)很好的視覺效果，因此可廣泛應(yīng)用到各個(gè)研究領(lǐng)域中。

圖6 恢復(fù)后圖像

[1] 王宏.圖像分割中陰影去除算法的研究：[學(xué)位論文].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué),2008.

[2] 李浩茹.基于支持向量機(jī)的車型分類視頻檢測(cè)研究與實(shí)現(xiàn)：[學(xué)位論文].蘭州：蘭州理工大學(xué),2008.

[3] 白艷紅.基于視頻的車型識(shí)別技術(shù)研究：[學(xué)位論文].蘭州：蘭州理工大學(xué),2009.

[4] 李明.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中物體定位和光照處理研究：[學(xué)位論文].杭州：浙江大學(xué),2000.

[5] JOBSON D J,RAHMAN Z U,WOODDELL G A.Properties and performance of a center/surround Retinex.IEEE Transactions on Image Processing,1997,6(3):451-462.

[6] JOBSON D J,RAHMAN Z U,WOODDELL G A.A multiscale forbridging the gap between color images and the human observation of scenes.IEEE Transactions on Image Processing,1997,6(7):965-976.

[7] YAN XIN SHI.Image Enhancement Based on Retinex Theory.Electronic Technology,2007,38(12):32-35.

[8] 秦緒佳,王慧玲,杜軼誠(chéng),等.HSV色彩空間的Retinex結(jié)構(gòu)光圖像增強(qiáng)算法.計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)報(bào),2013,24(4):488-493.

Application of the Modulus Maxima of Wavelet Transform and Improved Retinex?in?Shadow Detection and Removal

CHENG Yan-zhi,ZHENG Sheng,YUAN Peng

(College of Information Engineering，Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024，China)

Shadow is the dark area which is due to the objective cutting out the sunlight.The existence of the shadow will directly affect the quality of the image，also affect recovering and tracking the target.So how to eliminate the shadow is the key of image processing.Shadow removal method was proposed in this paper based on the Retinex theory.In this paper,we first used the modulus maxima of wavelet transform to detect shaded area,and then used Retinex algorithm to remove the shadow.Some adjustments were made on the image after shadow removal,then we converted RGB space into HSV space,enhancedVcomponent and at the same time adjustScomponent for adaptive adjustment,and finally convert HSV to RGB.The experimental results show that the algorithm not only removes the shadow but also enhances the detail of information,which achieves great effects.

shadow; Retinex; image adjustments; HSV; RGB

2014-08-29 收修改稿日期：2015-02-06

TP391

A

1002-1841(2015)07-0105-03

成艷枝(1990—)，碩士研究生，研究方向?yàn)閳D像處理。E-mail：cheng.yanzhi@163.com。 鄭晟(1964—)，副教授，研究方向?yàn)閳D像處理，智能控制及其應(yīng)用。