基于sift匹配的立体图像彩色转灰度校正方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种针对立体图像的彩色转灰度的方法，具体涉及基于SIFT匹配的 立体图像彩色转灰度校正方法。
【背景技术】
[0002] 彩色转灰度是图像处理中常用的图像处理技术，同时也是灰度立体图合成中的重 要预处理步骤。传统的彩色转灰度方法将色彩的亮度值作为灰度值，这种方法会将具有相 同的亮度的不同颜色转化为相同的灰度，进而导致图像细节的丢失。针对图像细节丢失的 问题，学者们提出了很多先进的彩色转灰度技术，然而这些算法只是针对普通二维图像设 计的，如果将这些方法分别应用于立体图像的左右两个视图，可能会导致左右视图之间对 应点亮度不一致，从而引发视网膜竞争，影响立体视觉的体验。
[0003] 彩色转灰度技术是一项非常热门的图像处理技术，出于经济、技术等原因，许多打 印设备和显示设备仍然使用灰度图的形式显示图像，同时彩色转灰度也是合成灰度立体图 重要的预处理步骤。目前普遍应用于合成灰度立体图像的彩色转灰度方法是，线性的将图 像的亮度值映射到灰度值，这种方法虽然简单高效，但是等亮度的不同颜色会被映射到同 一种灰度值，进而可能导致图像细节的丢失。如图2a_图2b所示，因为粉色球3与绿色桌 面具有相同的亮度，所以使用传统彩色转灰度算法后，粉色球与绿色桌面被赋予了相同的 灰度值，粉色色球的轮廓变得模糊。
[0004] 针对彩色转灰度过程中细节丢失的问题，近些年来人们提出了许多先进的彩色转 灰度技术。根据映射方式的不同，这些方法可以分为两类，局部映射和全局映射。
[0005] 然而无论是局部映射还是全局映射，目前的方法都是针对单张图设计的，如果直 接使用这些方法对立体图中的两个视图分别进行优化，虽然能够很好的保留特征信息，但 是会导致两张图之间对应点亮度不一致，从而引发视网膜竞争，影响立体效果。如图2c-图 2d所示，蓝色12号球在输入的彩色视图中具有相同的颜色，然而本申请使用Kim[kim]方法 对左右视图分别进行彩色转灰度映射，结果12号球在右视图中被赋予了不同的亮度值。
【发明内容】
[0006] 为解决现有技术存在的不足，本发明公开了基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰 度校正方法，彩色转灰度是灰度立体图合成过程中的重要预处理步骤，本申请针对使用传 统彩色转灰度算法合成的灰度立体图往往受到"区域合并问题"（细节丢失）以及"视网膜 竞争问题"（左右亮度不一致）的困扰，提出的方法是为左右视图分别定义一个彩色转灰度 全局映射函数，然后通过最小化输入彩色图像与输出灰度图像之间的梯度差异来保持原始 图像的细节特征从而避免区域合并，同时通过规范立体匹配对应点的灰度值，使其在转化 后具有相似的灰度来避免视网膜竞争。实验结果证明，使用该方法的转化后合成的灰度立 图像能够较好的保持原始图像的细节特征并保证左右视图之间亮度的一致性。除此之外， 当输入源图像左右视图亮度差异较大时，该算法在转化过程中可以有效的矫正左右视图间 的亮度差异。
[0007] 为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
[0008] 基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰度校正方法，包括以下步骤：
[0009] 步骤一：输入彩色图像，为左右视图分别定义一个彩色转灰度的全局映射函数；
[0010] 步骤二：基于SIFT特征点的匹配算法，首先检测出左右视图中的特征点，然后将 两个视图之间的特征点进行匹配；若特征点分布不够理想，可手工点选指定特征点；
[0011] 步骤三：定义特征保留项，亮度一致项以及规范化项并根据定义的特征保留项，亮 度一致项以及规范化项构建能量方程；
[0012] 步骤四：使用标准线性求解器，在线性时间内求出该能量方程的最优解，该最优解 为步骤一中所定义的全局映射函数的未知参数，输出灰色图像。
[0013] 所述彩色转灰度的全局映射函数为：
[0014]g(x,y) =aL+L0+f( 0 )
[0015] 其中，a是用于放缩原始颜色亮度的亮度放缩系数，Ltl是用于提高和减少亮度值 的平移量，g(x，y)是图像在像素点（x，y)处的灰度值，L是像素点（x，y)的颜色在CIELCH 空间中的亮度，9是像素点（x，y)的颜色在CIELCH空间中的色调角值，f(0)是基于色 调角的亮度加成函数。
[0016]函数f( 0 )作为一个三角多项式模型被定义为：
[0017]f(0)=XI=I^Akcos(^61) +Bksin +A0
[0018] 其中，n是单幅视图中的像素个数为已知参数，以f( 0 )中的Ak，Bk，以及Atl是需要 优化计算求解的未知参数，通过优化这些未知参数，彩色转灰度过程中原始图像的细节特 征得到了保持，k为从1到n的所有整数。
[0019] 所述图像的特征保留项定义如下：
[0020] Ed =Zu., )e, |N(^, 7) - 7)f
[0021] 其中，U1,I1J是立体图像的左视图和右视图，▽gi(x,y)表示灰度图像]^在（x,y) 处的梯度，GiU,y)表示与之对应的彩色图像在（x，y)处的梯度值。
[0022] ▽gi(x，y)其定义如下，为了描述的简洁性，在后面的描述中将省略代表左右视图 的下标i:
[0023]Vg(x,y) = (g(x+l,y)-g(x-l,y),g(x,y+l)-g(x,y-1))
[0024]g(x+l，y)是图像在像素点（x+l，y)处的灰度值，g(x_l，y)是图像在像素点（x-1， y)处的灰度值，g(x，y+1)是图像在像素点（x，y+1)处的灰度值，g(x，y-1)是图像在像素 点（x，y-1)处的灰度值。
[0025]GiOc,y)表示彩色图像^在（X，y)处的梯度值，为了描述的简洁性，在后面的描述 中将省略代表左右视图的下标i，其计算公式为：
【主权项】
1. 基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰度校正方法，其特征是，包括W下步骤： 步骤一；输入彩色图像，为左右视图分别定义一个彩色转灰度的全局映射函数； 步骤二：基于SIFT特征点的匹配算法，首先检测出左右视图中的特征点，然后将两个 视图之间的特征点进行匹配； 步骤定义特征保留项，亮度一致项W及规范化项并根据定义的特征保留项，亮度一 致项W及规范化项构建能量方程； 步骤四；使用标准线性求解器，在线性时间内求出该能量方程的最优解，该最优解为步 骤一中所定义的全局映射函数的未知参数，输出灰色图像。
2. 如权利要求1所述的基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰度校正方法，其特征是，所 述彩色转灰度的全局映射函数为： g(x,y) =aL+L〇+f( 0 ) 其中，a是用于放缩原始颜色亮度的亮度放缩系数，L。是用于提高和减少亮度值的平 移量，g(x，y)是图像在像素点（X，y)处的灰度值，L是像素点（X，y)的颜色在CIELCH空 间中的亮度，0是像素点（X，y)的颜色在CIELCH空间中的色调角值，f(0)是基于色调 角的亮度加成函数。
3. 如权利要求2所述的基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰度校正方法，其特征是，函 数f( 0 )作为一个=角多项式模型被定义为：
其中，n是用户自定义的参数，Wf(0)中的Ak，Bk，W及A。是需要优化计算求解的未知 参数，通过优化该些未知参数，彩色转灰度过程中原始图像的细节特征得到了保持，k为从 1到n的所有整数。
4. 如权利要求1所述的基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰度校正方法，其特征是，所 述图像的特征保留项定义如下：
其中，是立体图像的左视图和右视图，▽gi(x，y)表示图像li灰度图的梯度，Gi(x，y)表示彩色图像li在（x，y)处的梯度值。
5. 如权利要求4所述的基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰度校正方法，其特征是， ▽gi(x，y)其定义如下，为了描述的简洁性，将省略代表左右视图的下标i: ▽g(x，y) =(g(x+1,y)-g(x-1,y),g(x,y+1)-g(x,y-1)) g(x+l，y)是图像在像素点（x+1，y)处的灰度值，g(x-l，y)是图像在像素点（x-1，y) 处的灰度值，g(x，y+1)是图像在像素点（X，y+1)处的灰度值，g(x，y-1)是图像在像素点 (X，y-1)处的灰度值。
6. 如权利要求4所述的基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰度校正方法，其特征是， Gi(x，y)表示彩色图像li在（x，y)处的梯度值，为了描述的简洁性，省略代表左右视图的下 标i，其计算公式为：
其中d(c(x+l,y),c(x-l,y))表示c(x+l,y)与c(x-l,y)之间的颜色差异，d(c(x,y+1),c(x,y-1))表示c(x,y+1)与c(x,y-1)之间的颜色差异。
7. 如权利要求1所述的基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰度校正方法，其特征是，视 图亮度一致性是通过规范左右视图转化后的灰度值，使其立体匹配对应点具有相同的灰度 来达到的，亮度一致能量项Es:
其中，Pii和P分别是左右视图中的相关对应点，g1 (Pii)表示左视图在Pii点的灰度值，gf(pj表示右视图在Pd点的灰度值，I|cii-cjI代表对应点之间的颜色差异，5是一个小 的常数，用来避免除数为0,因为不同图片的对应点个数可能会不同，所W在氏的定义中加 入图像像素数nt与特征点的个数nf的比值。
8. 如权利要求7所述的基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰度校正方法，其特征是，对 亮度一致能量项氏进行扩展如下，使其能够支持手动指定的对应点；
其中，Pli和Pti分别是左右视图中的通过手工指定得到的相关对应点，IIcij.-Cfj.lI代表 手工指定的对应点之间的颜色差异。
9. 如权利要求8所述的基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰度校正方法，其特征是，为 了防止对原始亮度的过度修改，利用一个规范化项来限制基于色度角的亮度加成，亮度放 缩W及亮度平移对原始亮度的改变：
其中Li"，Lf。分别是控制左图和右图亮度平移的参数，a1，at分别是分别控制左图和右 图亮度放缩的参数，Aik，Bik，Afk，W及Bfk是在基于色度角的亮度加成改变函数中定义的参 数，W上参数同是也是在优化问题中需要求出的变量，nt是输入图像中的像素个数，K，T1， Tf是用户自定义的参数。
10. 如权利要求1或9所述的基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰度校正方法，其特征 是，通过整合特征保留项，亮度一致项W及最后的规范化项，得到了最终的能量方程： E = Ed+ A Es+丫Er 其中，A和丫为用户自定义的参数，其中n是在基于色度角的颜色改变函数中定义 的，通过使用标准线性求解器，在线性时间内求出该优化问题的最优解。
【专利摘要】本发明公开了基于SIFT匹配的立体图像彩色转灰度校正方法，包括以下步骤：步骤一：输入彩色图像，为左右视图分别定义一个彩色转灰度的全局映射函数；步骤二：基于SIFT特征点的匹配算法，首先检测出左右视图中的特征点，然后将两个视图之间的特征点进行匹配；步骤三：定义特征保留项，亮度一致项以及规范化项并根据定义的特征保留项，亮度一致项以及规范化项构建能量方程；步骤四：使用标准线性求解器，在线性时间内求出该能量方程的最优解，该最优解为步骤一中所定义的全局映射函数的未知参数，输出灰色图像。将彩色转灰度问题转化为能量优化问题，合理的定义能量方程，从而能够在线性时间内求得最优解。
【IPC分类】G06T5-00
【公开号】CN104794690
【申请号】CN201510152880
【发明人】耿玉杰, 吕冰彩, 郭志红, 陈玉峰, 李程启, 马艳, 林颖, 杨祎, 白德盟, 朱文兵, 杜修明
【申请人】国家电网公司, 国网山东省电力公司电力科学研究院
【公开日】2015年7月22日
【申请日】2015年4月1日