一种颜色替换方法及系统与流程

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种颜色替换方法及系统。

背景技术：

绘画，是一门视觉艺术，通过一定的色彩、线条、形状构成异常精确具体而又个性化的图景，以传达审美经验供人感受。

随着时代发展，人类逐渐进入个性化时代，绘画随之也呈现出各式各样的个性化产品。色彩是绘画不可或缺的因素和最有力的表达，即便相同对象，如果色彩搭配不同，产生的视觉效果不同，观者产生的好恶偏向也不同。根据调查研究发现，市面绘画产品颜色替换的实现，普遍存在以下不足：1)步骤繁琐，用户需先对待颜色替换区域进行标识，然后选择替换颜色进行替换；2)效率低下，若绘画进行多种颜色替换，需重复多次进行区域标识以及颜色选择操作；3)由于用户不一定具备艺术基础知识，局部颜色替换可能与绘画整体颜色风格不搭。

技术实现要素：

为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种颜色替换方法及系统，以根据用户图像的主要颜色自动找出与之相似的替换颜色，实现自动颜色替换的目的，无需用户事先对待颜色替换区域标识，也无需用户手动选择替换颜色，更无需用户具备艺术基础知识。

为达上述及其它目的，本发明提出一种颜色替换方法，包括如下步骤：

步骤s1，获取待替换颜色图像，对所述待替换颜色图像进行颜色统计分析并排序；

步骤s2，提取所述待替换颜色图像的颜色排序中靠前的n种颜色，并与预先建立的颜色集数据库进行匹配，获得与所述待替换颜色图像所提取的颜色重合度最高的颜色集；

步骤s3，将所述待替换颜色图像所提取的颜色与所述重合度最高的颜色集颜色两两组合，得到所述待替换颜色图像所提取的各颜色差异最小的目标颜色；

步骤s4，将所述待替换颜色图像所提取的颜色替换成所述目标颜色并输出。

优选地，于步骤s1之前，还包括如下步骤：

步骤s0，通过获取大量绘画图像，根据获得的绘画图像建立所述颜色集数据库。

优选地，于步骤s0中，对所获取的绘画图像，基于颜色聚类方法得出各图像rgb模式的颜色集，建立所述颜色集数据库。

优选地，于所述颜色集数据库中，一张图像对应一个颜色集，每个颜色集的颜色种类数量不一。

优选地，于步骤s0中，采用模糊c-均值聚类方法得出各图像rgb模式的颜色集。

优选地，所述模糊c-均值聚类方法步骤如下：

设定c个用于颜色聚类划分的像素值，结合最小距离原则，对像素颜色空间中的像素值进行聚类，产生新的颜色聚类划分；

根据新的聚类划分，分别计算各颜色类别的中心值；

根据新的中心值，重新对像素颜色空间中的像素值进行聚类，依次类推，直到颜色类别的中心值不变为止，从而达到图像分割，颜色聚类完毕。

优选地，于步骤s1中，以1×1pixel大小的像素点为单位对所述待替换颜色图像所有像素点颜色进行统计分析，基于所述图像各像素点的rgb值，得出所述待替换颜色图像的颜色种类以及分布数量，并根据分布数量的多少对颜色排序。

优选地，于步骤s2中，提取所述待替换颜色图像的颜色排序中最前面的n种颜色，分别将该n种颜色的rgb值与预先建立的颜色集数据库的各颜色集的rgb值进行对比，得出与所述待替换颜色图像提取颜色重合度最高的颜色集。

优选地，于步骤s3中，将所述待替换颜色图像所提取的颜色与所述颜色集数据库中重合度最高的颜色集颜色两两组合，并通过rgb差异值公式，计算两者颜色集各组合的rgb差异值，得出所述待替换颜色图像所提取的各颜色差异最小的对应颜色，视为对应的目标颜色。

为达到上述目的，本发明还提供一种颜色替换系统，包括：

颜色统计分析单元，用于获取待替换颜色图像，对所述待替换颜色图像进行颜色统计分析并排序；

匹配单元，用于提取所述待替换颜色图像的颜色排序中靠前的n种颜色，并与预先建立的颜色集数据库进行匹配，获得与所述待替换颜色图像所提取的颜色重合度最高的颜色集；

目标颜色获取单元，用于将所述待替换颜色图像所提取的颜色与所述重合度最高的颜色集颜色两两组合，得到所述待替换颜色图像所提取的各颜色差异最小的目标颜色；

颜色替换单元，用于将所述待替换颜色图像所提取的颜色替换成所述目标颜色并输出。

与现有技术相比，本发明一种颜色替换方法及系统通过对待替换颜色图像进行颜色统计分析并排序，将提取的颜色排序中靠前的n种颜色与预先建立的颜色集数据库进行匹配，获得与所提取的颜色重合度最高的颜色集，并将待替换颜色图像所提取的颜色与重合度最高的颜色集颜色两两组合，得到与提取的各颜色差异最小的各目标颜色，最后将待替换颜色图像所提取的颜色替换成目标颜色，实现了自动颜色替换的目的。

附图说明

图1为本发明一实施例之一种颜色替换方法的步骤流程图；

图2为本发明另一实施例之一种颜色替换方法的步骤流程图；

图3为本发明一实施例之一种颜色替换系统的系统架构图；

图4为本发明另一实施例之一种颜色替换系统的系统架构图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例并结合附图说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。本发明亦可通过其它不同的具体实例加以施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离本发明的精神下进行各种修饰与变更。

图1为本发明一实施例之一种颜色替换方法的步骤流程图。如图1所示，本发明一种颜色替换方法，包括如下步骤：

步骤s1，获取待替换颜色图像，对该待替换颜色图像进行颜色统计分析并排序。

在本发明具体实施例中，以1×1pixel大小的像素点为单位对图像所有像素点颜色进行统计分析，基于图像各像素点的rgb值，得出该待替换颜色图像的颜色种类以及分布数量，并根据分布数量的多少对颜色排序。具体地说，当用户想要对一图像进行颜色替换时，用户可通过终端，例如手机、电脑、触控屏、笔记本等硬件设备，上传该图像，在本发明具体实施例中，所上传的图像为rgb模式彩色图像，由m×n个像素点组成，获取该图像后，对该图像以1×1pixel大小的像素点(即：一个像素点)为单位对该图像所有像素点的颜色进行统计分析，并综合该图像各像素点的rgb值，得出该图像的颜色种类以及其分布数量(即：各颜色种类所包含的像素点数量)，并根据分布数量由多到少对颜色排序。

步骤s2，提取该待替换颜色图像的颜色排序中最前面的n种颜色，并与预先建立的颜色集数据库进行匹配，获得与待替换颜色图像所提取的颜色重合度最高的颜色集。也就是说，本发明会预先通过大量绘画图像得出各图像rgb模式的颜色集，建立颜色集数据库，于步骤s2中，分别将该待替换颜色图像的颜色排序中最前面的n种颜色(即rgb)与预先建立的颜色集数据库的各颜色集的rgb值进行对比，得出与该待替换颜色图像提取颜色重合度最高的颜色集。

步骤s3，将待替换颜色图像所提取的颜色与重合度最高的颜色集颜色两两组合，得到待替换颜色图像提取各颜色差异最小的目标颜色。

具体地，于步骤s3中，通过组合方法，把待替换颜色图像所提取的颜色与颜色集数据库中重合度最高的颜色集颜色两两组合；并通过rgb差异值公式，计算两者颜色集各组合的rgb差异值，得出用户图像提取各颜色差异最小的对应颜色，视为目标颜色。

例如，假设待替换颜色图像所提取的颜色分别是：a、b、c，颜色集数据库中重合度最高的颜色集颜色分别是：a、b、c、d，上述两者颜色集两两组合分别是：[a、a]、[a、b]、[a、c]、[a、d]、[b、a]、[b、b]、[b、c]、[b、d]、[c、a]、[c、b]、[c、c]、[c、d]。

其中，计算两者颜色集各组合的rgb差异值公式，具体如下：

r1-r＜50

g1-g＜50

b1-b＜50

其中，r1、g1、b1代表颜色集数据库中重合度最高的颜色集颜色rgb值，r、g、b代表用户图像提取颜色的rgb值。

步骤s4，将待替换颜色图像所提取的颜色替换成目标颜色并输出显示。也就是说，利用步骤s3获得的目标颜色替换该待替换颜色图像中所提取的颜色，并显示在终端上，从而达到颜色替换的效果。

优选地，如图2所示，于步骤s1之前，本发明之一种颜色替换方法还包括：

步骤s0，通过获取大量绘画图像，根据获得的绘画图像建立所述颜色集数据库。

在本发明具体实施例中，可通过艺术类网站获取大量静态绘画作品，基于颜色聚类方法得出各图像rgb模式的颜色集，其中一张图像对应一个颜色集，每个颜色集的颜色种类数量不一，建立颜色集数据库。

rgb色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红、绿、蓝三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，rgb即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色。每个颜色通道都分为256阶亮度，r＝g＝b＝0时，是最暗的黑色调；r＝g＝b＝255时，是最亮的白色调。

本步骤中所采用的颜色聚类方法，具体地，可采用模糊c-均值聚类方法。其步骤如下：

首先人工设定c个用于颜色聚类划分的像素值，结合最小距离原则，对像素颜色空间中的像素值进行聚类(即：把当前图像的像素颜色值划分为c个类别)，产生新的颜色聚类划分；

根据新的聚类划分，分别计算各颜色类别的中心值；

根据新的中心值，重新对像素颜色空间中的像素值进行聚类，依次类推，直到颜色类别的中心值不变为止，从而达到图像分割，颜色聚类完毕。

例如：一张图像，通过颜色聚类，得到的rgb模式颜色分别是：[255，250，250]、[102，139，139]、[255，228，255]、[192，255，62]…，其对应的颜色集是：{[255，250，250]、[102，139，139]、[255，228，255]、[192，255，62]…}。

图3为本发明一实施例之一种颜色替换系统的系统架构图。如图3所示，本发明一种颜色替换系统，包括：

颜色统计分析单元301，用于获取待替换颜色图像，对该待替换颜色图像进行颜色统计分析且排序。

在本发明具体实施例中，对于待替换颜色图像，颜色统计分析单元301以1×1pixel大小的像素点为单位对图像所有像素点颜色进行统计分析，基于图像各像素点的rgb值，得出该待替换颜色图像的颜色种类以及分布数量，并根据分布数量的多少对颜色排序。具体地说，当用户想要对一图像进行颜色替换时，用户可通过终端，例如手机、电脑、触控屏、笔记本等硬件设备，上传该图像，在本发明具体实施例中，所上传的图像为rgb模式彩色图像，由m×n个像素点组成，获取该图像后，颜色统计分析单元301对该图像以1×1pixel大小的像素点(即：一个像素点)为单位对该图像所有像素点的颜色进行统计分析，并综合该图像各像素点的rgb值，得出该图像的颜色种类以及其分布数量(即：各颜色种类所包含的像素点数量)，并根据分布数量由多到少对颜色排序。

匹配单元302，用于提取该待替换颜色图像的颜色排序中靠前的n种颜色，并与预先建立的颜色集数据库进行匹配，获得与待替换颜色图像所提取的颜色重合度最高的颜色集。也就是说，本发明会预先通过大量绘画图像得出各图像rgb模式的颜色集，建立颜色集数据库，匹配单元302则分别将该待替换颜色图像的颜色排序中最前面的n种颜色(即rgb)与所建立的颜色集数据库的各颜色集的rgb值进行对比，得出与该待替换颜色图像提取颜色重合度最高的颜色集。

目标颜色获取单元303，用于将待替换颜色图像所提取的颜色与重合度最高的颜色集颜色两两组合，得到待替换颜色图像提取各颜色差异最小的目标颜色。

在本发明具体实施例中，目标颜色获取单元303通过组合方法，即把待替换颜色图像所提取的颜色与颜色集数据库中重合度最高的颜色集颜色两两组合，然后通过rgb差异值公式，计算两者颜色集各组合的rgb差异值，得出用户图像提取各颜色差异最小的对应颜色，视为目标颜色。

例如，假设待替换颜色图像所提取的颜色分别是：a、b、c，颜色集数据库中重合度最高的颜色集颜色分别是：a、b、c、d，上述两者颜色集两两组合分别是：[a、a]、[a、b]、[a、c]、[a、d]、[b、a]、[b、b]、[b、c]、[b、d]、[c、a]、[c、b]、[c、c]、[c、d]。

其中，计算两者颜色集各组合的rgb差异值公式，具体如下：

r1-r＜50

g1-9＜50

b1-b＜50

其中，r1、g1、b1代表颜色集数据库中重合度最高的颜色集颜色rgb值，r、g、b代表用户图像提取颜色的rgb值。

颜色替换单元304，用于将待替换颜色图像所提取的颜色替换成目标颜色并输出显示。也就是说，利用目标颜色获取单元303获得的目标颜色替换该待替换颜色图像中所提取的颜色，并显示在终端上，从而达到颜色替换的效果。

优选地，如图4所示，本发明之一种颜色替换系统，还包括：

颜色集数据库建立单元300，用于通过获取大量绘画图像，根据获得的绘画图像建立所述颜色集数据库。

在本发明具体实施例中，颜色集数据库建立单元300可通过艺术类网站获取大量静态绘画作品，基于颜色聚类方法得出各图像rgb模式的颜色集，其中一张图像对应一个颜色集，每个颜色集的颜色种类数量不一，建立颜色集数据库。

颜色集数据库建立单元300所采用的颜色聚类方法，具体地，可采用模糊c-均值聚类方法。其颜色聚类过程如下：

首先设定c个用于颜色聚类划分的像素值，结合最小距离原则，对像素颜色空间中的像素值进行聚类(即：把当前图像的像素颜色值划分为c个类别)，产生新的颜色聚类划分；

根据新的聚类划分，分别计算各颜色类别的中心值；

根据新的中心值，重新对像素颜色空间中的像素值进行聚类，依次类推，直到颜色类别的中心值不变为止，从而达到图像分割，颜色聚类完毕。

综上所述，本发明一种颜色替换方法及系统通过对待替换颜色图像进行颜色统计分析并排序，将提取的颜色排序中靠前的n种颜色与预先建立的颜色集数据库进行匹配，获得与所提取的颜色重合度最高的颜色集，并将待替换颜色图像所提取的颜色与重合度最高的颜色集颜色两两组合，得到与提取的各颜色差异最小的各目标颜色，最后将待替换颜色图像所提取的颜色替换成目标颜色，实现了自动颜色替换的目的。

本发明无需用户事先对待颜色替换区域标识，也无需用户手动选择替换颜色，更无需用户具备艺术基础知识，只需通过终端上传待替换颜色图像，系统便能根据待替换颜色图像的主要颜色自动找出与之相似的替换颜色，颜色替换的整个过程做到自动智能化，无需人工干预，实现原理简单，计算量小，灵活多变，适用于任意图像的颜色替换，打破了以往绘画图像颜色一成不变的情况，使绘画呈现丰富多样化。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何本领域技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的权利保护范围，应如权利要求书所列。