專(zhuān)利名稱(chēng)：指定顏色層提取設(shè)備和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及彩色圖像的指定顏色層提取技術(shù)，尤其涉及用于彩色圖像的指定顏色層提取方法和設(shè)備。
背景技術(shù)：
隨著彩色圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣，如工業(yè)、商業(yè)、醫(yī)學(xué) 等。彩色圖像尤其是彩色文檔圖像，不同顏色的區(qū)域往往表示不同類(lèi)型的物體或內(nèi)容，提取 具有特定顏色的物體或內(nèi)容，成為一項(xiàng)重要的圖像預(yù)處理技術(shù)。彩色圖像中的色彩提取技術(shù)可以分為三個(gè)類(lèi)型。第一類(lèi)，根據(jù)該像素的R，G， B值確定該像素是否為指定顏色層。例如文獻(xiàn)(N. Sherkat，T.Allen, and S. Wong. Use of colour for hand-filled form analysis andrecognition. Pattern Analysis and Applications, 8(1) 163-180，2005)將像素根據(jù)其RGB值和一定的規(guī)則分到預(yù)先指定 的若干顏色類(lèi)中。第二類(lèi)，直接利用聚類(lèi)算法將色彩空間的像素聚集成若干類(lèi)，如文獻(xiàn) (K. Sobottka, H. Bunke, and H. Kronenberg. Identification of text on colored book and journalcovers. In Fifth International Conference on Document Analysis mdRecognition，pp. 57-62，1999)利用K-Mems聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)來(lái)提取目標(biāo)顏色 層。第三類(lèi)，利用顏色在RGB空間中分布形狀的信息進(jìn)行聚類(lèi)，如文獻(xiàn)(M. Worring md L.Todoran. Segmentation of color documents byline oriented clustering using spatial information. In Fifth InternationalConference on Document Analysis and Recognition,pp. 67-70，1999)認(rèn)為RGB空間中的各種顏色分布一般呈線型，利用該約束信 息進(jìn)行了各種顏色層的聚類(lèi)從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)顏色層的提取。上述方法中，有些需要預(yù)先知道彩色圖像中含有多少種顏色和每種顏色屬性或顏 色值，在實(shí)際處理中可能無(wú)法滿足這些條件；上述三類(lèi)方法一個(gè)共同點(diǎn)是提取的目標(biāo)顏色 層都是二值圖像，在處理不同顏色的重疊區(qū)域(顏色覆蓋)時(shí)，很難準(zhǔn)確地分離出目標(biāo)顏色層。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施方式的目的是提供一種用于彩色圖像的指定顏色層提取方法和設(shè)備， 以彌補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)的部分不足，至少提供一種有益的選擇。為實(shí)現(xiàn)以上目的，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘韵路矫娴膶?shí)施方式方面1. 一種指定顏色層提取設(shè)備，用于從彩色圖像中提取目標(biāo)顏色層，所述指定 顏色層提取設(shè)備包括矢量軸設(shè)定單元，將從背景顏色中心到目標(biāo)顏色中心的矢量設(shè)定為矢量軸；強(qiáng)度層提取器，利用所述矢量軸，計(jì)算消除背景顏色影響的強(qiáng)度層圖像；色差層提取器，利用所述矢量軸，計(jì)算消除所述背景顏色和所述目標(biāo)顏色之外的 其它顏色的影響的色差層圖像；和
復(fù)合器，把所述強(qiáng)度層圖像和色差層圖像結(jié)合，把結(jié)合的結(jié)果歸一化，輸出代表目 標(biāo)色強(qiáng)弱程度的灰度圖像。方面2.根據(jù)方面1所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，所述指定顏色層提取設(shè)備 還包括背景色估計(jì)器和目標(biāo)色估計(jì)器這兩者或其中之一，所述背景色估計(jì)器，用于估計(jì)所 述彩色圖像的背景顏色聚類(lèi)中心，作為所述背景顏色中心；所述目標(biāo)色估計(jì)器用于估計(jì)所 述彩色圖像的目標(biāo)顏色聚類(lèi)中心，作為所述目標(biāo)顏色中心。方面3.根據(jù)方面1所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，所述強(qiáng)度層提取器，計(jì)算所 述彩色圖像中的每個(gè)像素的顏色在所述矢量軸上的投影值，然后把所有投影值歸一化到0 和1之間，得到所述強(qiáng)度層圖像。方面4.根據(jù)方面1所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，所述色差層提取器，計(jì)算所 述彩色圖像中的每個(gè)像素的顏色距該矢量軸的垂直距離值，然后把所有距離值歸一化到0 和1之間，并反色，得到所述色差層圖像。
方面5.根據(jù)方面2所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，所述背景色估計(jì)器通過(guò)顏 色分量直方圖法、均值漂移法或聚類(lèi)分析法來(lái)估計(jì)背景顏色聚類(lèi)中心。方面6.根據(jù)方面2所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，所述目標(biāo)色估計(jì)器通過(guò)均 值漂移法或聚類(lèi)分析法來(lái)估計(jì)目標(biāo)顏色聚類(lèi)中心。方面7.根據(jù)方面1所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，復(fù)合器通過(guò)對(duì)應(yīng)像素相乘 法或?qū)?yīng)像素線性求和法，來(lái)復(fù)合強(qiáng)度層圖像和色差層圖像。方面8.根據(jù)方面1所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，彩色圖像的顏色用RGB表 示，所述復(fù)合器把結(jié)合結(jié)果歸一化到0到255之間。方面9.根據(jù)方面1所述的指定顏色層提取設(shè)備，所述色差層提取器，計(jì)算所述彩 色圖像中的每個(gè)像素的顏色與背景色顏色中心和目標(biāo)色顏色中心鎖組成的三角形的面積， 對(duì)這些面積進(jìn)行歸一化，并反色，從而得出色差層圖像，所述強(qiáng)度層提取器計(jì)算P和Ptl的距 離，然后歸一化，從而得出強(qiáng)度層圖像。方面10.根據(jù)方面1所述的指定顏色層提取設(shè)備，所述矢量軸設(shè)定單元還將所述 從背景顏色中心到目標(biāo)顏色中心的矢量單位化，將經(jīng)單位化的矢量設(shè)定為矢量軸。方面11. 一種指定顏色層提取方法，用于從彩色圖像中提取目標(biāo)顏色層，所述指 定顏色層提取方法包括矢量軸設(shè)定步驟，將從背景顏色中心到目標(biāo)顏色中心的矢量單位化，成為矢量 軸；強(qiáng)度層提取步驟，利用所述矢量軸，計(jì)算消除背景顏色影響的強(qiáng)度層圖像；色差層提取步驟，利用所述矢量軸，計(jì)算消除所述背景顏色和所述目標(biāo)顏色之外 的其它顏色的影響的色差層圖像；和復(fù)合步驟，把所述強(qiáng)度層圖像和色差層圖像結(jié)合，把結(jié)合的結(jié)果歸一化，輸出代表 目標(biāo)色強(qiáng)弱程度的灰度圖像。方面12.根據(jù)方面11所述的指定顏色層提取方法，其中，所述指定顏色層提取方 法還包括背景色估計(jì)步驟和目標(biāo)色估計(jì)步驟這兩者或其中之一，所述背景色估計(jì)步驟用于 估計(jì)所述彩色圖像的背景顏色聚類(lèi)中心，作為所述背景顏色中心；所述目標(biāo)色估計(jì)步驟用 于估計(jì)所述彩色圖像的目標(biāo)顏色聚類(lèi)中心，作為所述目標(biāo)顏色中心。
方面13.根據(jù)方面11所述的指定顏色層提取方法，其中，所述強(qiáng)度層提取步驟計(jì) 算所述彩色圖像中的每個(gè)像素的顏色在所述矢量軸上的投影值，然后把所有投影值歸一化 到0和1之間，得到所述強(qiáng)度層圖像。方面14.根據(jù)方面11所述的指定顏色層提取方法，其中，所述色差層提取步驟計(jì) 算所述彩色圖像中的每個(gè)像素的顏色距該矢量軸的垂直距離值，然后把所有距離值歸一化 到0和1之間，得到所述色差層圖像。方面15.根據(jù)方面12所述的指定顏色層提取方法，其中，所述背景色估計(jì)步驟通 過(guò)顏色分量直方圖法或聚類(lèi)分析法來(lái)估計(jì)背景顏色聚類(lèi)中心。方面16.根據(jù)方面12所述的指定顏色層提取方法，其中，所述目標(biāo)色估計(jì)步驟通 過(guò)均值漂移法或聚類(lèi)分析法來(lái)估計(jì)目標(biāo)顏色聚類(lèi)中心。本發(fā)明的這些實(shí)施方式的指定顏色層提取裝置和方法，輸入簡(jiǎn)單，只需輸入彩色 圖像和指定目標(biāo)顏色的屬性，其輸出為代表目標(biāo)色強(qiáng)弱的灰度圖像，能夠較好的處理不同 顏色的重疊區(qū)域。


參照下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的說(shuō)明，會(huì)更加容易地理解本發(fā)明的以上和其 它目的、特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)。在附圖中，相同的或?qū)?yīng)的技術(shù)特征或部件將采用相同或?qū)?yīng)的附圖 標(biāo)記來(lái)表示。圖1是示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于彩色圖像的指定顏色層提取設(shè)備的框圖。圖2是示出了根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的用于估計(jì)背景顏色中心的流程圖。圖3是示出了根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的用于估計(jì)目標(biāo)顏色中心的流程圖。圖4示意性示出了根據(jù)矢量軸提取強(qiáng)度層圖像和色差層圖像的原理。圖5是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于提取強(qiáng)度層圖像和提取色差層圖像的流 程圖。圖6是示出了根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的用于復(fù)合強(qiáng)度層圖像和色差層圖像的流 程圖。圖7是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于彩色圖像的指定顏色層提取方法的流程 圖。圖8示意性示出了采用圖1的指定顏色層提取設(shè)備以及圖7所示的流程圖處理彩 色文檔圖像的具體示例。
具體實(shí)施例方式下面參照附圖來(lái)說(shuō)明本發(fā)明的實(shí)施例。應(yīng)當(dāng)注意，為了清楚的目的，附圖和說(shuō)明中 省略了與本發(fā)明無(wú)關(guān)的、本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的部件和處理的表示和描述。圖1是示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于從彩色圖像終提取指定顏色層(S卩，目標(biāo)顏 色層)的指定顏色層提取設(shè)備100的框圖。 如圖1所示，指定顏色層設(shè)備100包括背景色估計(jì)器101、目標(biāo)色估計(jì)器102、矢量 軸設(shè)定單元103、強(qiáng)度層提取器104、色差層提取器105和復(fù)合器106。在本文中，以彩色文 檔圖像作為彩色圖像的示例進(jìn)行描述，但應(yīng)該清楚的是，本發(fā)明也適用于其它彩色圖像。假定彩色文檔圖像輸入的三個(gè)顏色分量是RGB，彩色文檔圖像的背景區(qū)域總面積遠(yuǎn)大于前景 區(qū)域總面積，圖像除含背景顏色和用戶指定提取的顏色以外，圖像可能含有若干其它未知 的顏色。設(shè)備輸出的灰度圖像中，灰度級(jí)代表屬于指定目標(biāo)色的可信度或概率，灰度級(jí)越 高，代表可信度越高。下面結(jié)合圖2到圖6對(duì)圖1所示的用于彩色文檔圖像的指定顏色層 提取設(shè)備100的各個(gè)組成部分的功能進(jìn)行更詳細(xì)的說(shuō)明。 圖2是示出了根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的背景色估計(jì)器101的估計(jì)背景顏色中心的 流程圖。估計(jì)背景顏色中心的方法很多，例如可以采用顏色分量直方圖法、聚類(lèi)分析法、后 面也會(huì)提及的均值漂移法等。這里優(yōu)先采用了簡(jiǎn)單快速的顏色分量直方圖法。由于背景區(qū) 域的面積遠(yuǎn)大于前景區(qū)域總面積，因此在像素顏色分量(例如R、G和B三分量)的統(tǒng)計(jì)直 方圖中，背景顏色中心對(duì)應(yīng)直方圖中的最大峰值。因而，如圖2所示，首先，在步驟201統(tǒng)計(jì) 了圖像像素的R分量的直方圖，并對(duì)直方圖曲線做均值或高斯濾波。步驟202搜索直方圖 中的最大峰值，并記錄它所對(duì)應(yīng)的R分量值Ro。類(lèi)似地，在步驟203和204，和步驟205和 206可以分別找到G分量值Gtl和B分量值B。。最后，在步驟207把顏色P。= Ο^^,Β。)作 為背景顏色中心輸出。應(yīng)該注意，雖然在圖2中，計(jì)算R分量的直方圖、搜索最大峰值的位置的步驟(步 驟201和202)和計(jì)算G分量的直方圖、搜索最大峰值的位置的步驟(步驟203和204)、以 及計(jì)算B分量的直方圖、搜索最大峰值的位置的步驟(步驟205和206)的步驟是并行進(jìn)行 的，但也可以是順序進(jìn)行的。在估計(jì)背景色時(shí)，也可以采用聚類(lèi)分析法。例如，可以采用均值聚類(lèi)(K-Means Cluster)或分層聚類(lèi)(Hierarchical Cluster)，把圖像在顏色空間中的點(diǎn)自動(dòng)分成若干個(gè) 類(lèi)別，而數(shù)目最大的類(lèi)別對(duì)應(yīng)背景色，其均值對(duì)應(yīng)背景色中心。另一方面，在輸入了背景色或?qū)χ付伾珜拥奶崛【纫蟛皇呛芨叩那闆r下， 也可以省略背景色估計(jì)器101。圖3是示出了根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的目標(biāo)色估計(jì)器102的估計(jì)目標(biāo)顏色中心的 流程圖。估計(jì)目標(biāo)顏色中心的方法也很多，例如聚類(lèi)分析法、均值漂移(Mean Shift)法等， 這里優(yōu)先采用了均值漂移(Mean Shift)法。均值漂移法可以通過(guò)迭代的方式，在顏色空間 (例如RGB三維空間)中，使得指定的初始目標(biāo)色收斂于目標(biāo)色的聚類(lèi)中心。雖然在進(jìn)行指定顏色層提取時(shí)，用戶一般都會(huì)指定目標(biāo)顏色層，但一般而言，此時(shí) 對(duì)目標(biāo)顏色層的指定，都是定性的，例如“黑、紅、黃、綠、青、藍(lán)、紫”，或者說(shuō)實(shí)際上是一種顏 色范圍，因而需要對(duì)所指定的顏色層的顏色進(jìn)行進(jìn)一步的量化，確定出所要提取的目標(biāo)色 的中心。在估計(jì)目標(biāo)色時(shí)，也可以采用聚類(lèi)分析法。例如，可以采用均值聚類(lèi)(K-Means Cluster)或分層聚類(lèi)(Hierarchical Cluster)，把圖像在顏色空間中的點(diǎn)自動(dòng)分成若干個(gè) 類(lèi)別，而離初始指定顏色最近的類(lèi)別對(duì)應(yīng)目標(biāo)顏色，其類(lèi)別均值可為目標(biāo)色的中心。在輸入了明確的目標(biāo)顏色值或?qū)χ付伾珜拥奶崛【纫蟛皇呛芨叩那闆r下， 也可以省略目標(biāo)色估計(jì)器102。下面結(jié)合圖3對(duì)目標(biāo)色估計(jì)器102的處理進(jìn)行詳細(xì)的描述。步驟301，以用戶指定的目標(biāo)顏色初始化目標(biāo)色中心，P1(O) = (R1(O), G1(O), B1 (0))，其中0代表迭代次數(shù)t = 0。
步驟302，獲取目標(biāo)色球集，即在第t次迭代時(shí)，以目標(biāo)色中心的當(dāng)前值P1 (t)= (R1 (t)，G1 (t)，B1 (t))為球心，以某個(gè)半徑d在RGB顏色空間作一個(gè)球體。在一種方案中，可以使用固定的半徑d來(lái)獲得該目標(biāo)色球集。在另一方案中，可以 將所采用的半徑d與疊代已進(jìn)行的次數(shù)相關(guān)聯(lián)，即在迭代初期，球心位于像素點(diǎn)較稀疏的 區(qū)域，半徑d設(shè)得較大；在迭代后期，球心位于像素點(diǎn)較密集的區(qū)域，半徑d設(shè)得較小。另外，可以設(shè)定一個(gè)d值區(qū)間[dmin，dmax]，等間隔量化出一組d值，在第t次迭代 時(shí)，統(tǒng)計(jì)所有像素的d值分布圖，搜索到一個(gè)合適的d(t)使得落入?yún)^(qū)間[dmin，d(t)]內(nèi)的像 素?cái)?shù)目達(dá)到預(yù)定數(shù)目。收集的像素點(diǎn)集合可定義為I (t) = U I I I (ri; gi, bi) - (R1 (t)，R1 (t)，R1 (t)) | | 彡 d ⑴}其中，t表示第t次迭代，I表示落入目標(biāo)色球的像素點(diǎn)索引集合、I I... I I表示兩 點(diǎn)的歐式距離。步驟303，計(jì)算球所包含像素的顏色均值，并用它更新目標(biāo)色中心，即<formula>formula see original document page 7</formula>其中n(t)表示集合I (t)中的元素個(gè)數(shù)。步驟304，更新迭代變量t。步驟305，判斷迭代結(jié)果是否達(dá)到終止條件。在一種實(shí)施例中，中止條件可以是目 標(biāo)顏色中心的漂移量足夠小，S卩IIP1 (t+1)-P1U) I I < ε (ε為小正數(shù))，圖中示出了這種 情況。但終止條件也可以是是否達(dá)到最大迭代次數(shù)Τ，即t > T，或者利用這兩者的組合來(lái) 確定迭代是否可以結(jié)束。若未能滿足終止條件，則轉(zhuǎn)步驟302，進(jìn)入下一輪的迭代過(guò)程。步驟306，以最后一次迭代的結(jié)果作為目標(biāo)顏色中心P1 = (R1, G1, B1)。矢量軸設(shè)定單元103用于設(shè)定矢量軸。具體地，在三維的RGB顏色空間里，背景色
中心用點(diǎn)Ptl表示，目標(biāo)色中心用AP1表示，它們確定了由Ptl指向P1的單位矢量軸ν = j^|。應(yīng)該注意，矢量軸的方向也可以是相反的，即P1指向Ptl，但如果方向相反，則在歸 一化后需要反色。因而因?yàn)闀?huì)多增加處理，所以將矢量軸的方向設(shè)定為從P1指向Ptl不是優(yōu) 選的方法。在本發(fā)明中，從背景顏色中心到目標(biāo)顏色中心的矢量應(yīng)解釋為可以覆蓋這兩種 情況。圖4示意性示出了根據(jù)矢量軸提取強(qiáng)度層圖像和色差層圖像的原理。對(duì)于圖像上 的某個(gè)像素點(diǎn)P，對(duì)應(yīng)一個(gè)由背景色中心Ptl指向P的矢量&。矢量W在矢量軸V上的投影 為它們的內(nèi)積P· V。很明顯，背景顏色的投影值很小，而目標(biāo)顏色的投影值很大，從而由投 影值確立的強(qiáng)度層圖像抑制了背景顏色。對(duì)于圖像上的某個(gè)像素點(diǎn)P，它的顏色離矢量軸ν的距離值可以通過(guò)直角三角形 的勾股定理計(jì)算得到。很明顯，背景顏色和目標(biāo)顏色的距離值很小，而其它干擾顏色的投影 值很大，從而由距離值確立的色差層圖像抑制了其它干擾顏色。強(qiáng)度層圖像和色差層圖像的合理組合可以同時(shí)抑制背景顏色和其它干擾顏色。圖5是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于提取強(qiáng)度層圖像和提取色差層圖像的流 程圖，即強(qiáng)度層提取器104和色差層提取器105的操作。步驟501、502和503示出了強(qiáng)度層提取器105的工作流程圖。步驟501計(jì)算了彩色圖像中所有像素在矢量軸上的投影值，對(duì)于某像素顏色Pi,其投影值定義為Λ V; 步驟502，搜索所有投影值中的最小者pmin和最大者pmax ；步驟503，采用公Spi = (Pi-Pmin)/ (Pmax-Pmin)，把所有投影值線形歸一化到0 1之間。最后輸出的投影值可以表示為強(qiáng)度層 圖像。另外，也可以用小閾值再過(guò)濾一下，即將小于閾值的Pi變?yōu)?。但這會(huì)使得輸出圖的灰度不連續(xù)，即局部區(qū)域灰度有跳變，不自然，因而并不是優(yōu)選的。步驟504、505和506示出了色差層提取器106的工作流程圖。步驟504計(jì)算 了彩色圖像中所有像素距離矢量軸的垂直距離，對(duì)于某像素顏色Pi,其距離值定義為
<formula>formula see original document page 8</formula> ；步驟505，搜索所有距離值中的最小者dmin和最大者dmax ；步驟503，
采用公式Cli = 1-(Cli-Clmin)/(dmax-dmin)，把所有投影值線性歸一化到0 1之間，并反色(即 用最大值1減去投影值，從而使大的值變小，小的值變大，例如原來(lái)的0變?yōu)榱?1，原來(lái)的1 變?yōu)榱?0)。最后輸出的距離值可以表示為色差層圖像。類(lèi)似地，也可以用小閾值再過(guò)濾一下，即將小于閾值的變?yōu)?，但這同樣會(huì)使得輸 出圖的灰度不連續(xù)，即局部區(qū)域灰度有跳變，不自然，因而也不是優(yōu)選的。在另選的技術(shù)方案，也可以計(jì)算PJpP1組成的三角形的面積，對(duì)這些面積進(jìn)行歸 一化，并反色，從而得出色差層圖像。而計(jì)算P和Ptl的距離，然后歸一化，從而得出強(qiáng)度層 圖像。這一技術(shù)方案與上面的方案是等價(jià)的，三角形的面積=0. S^P0P1的長(zhǎng)度*P到PtlP1 的距離，而PciP1的長(zhǎng)度是常量，所以面積正比于P到PtlP1的距離，跟直接用“距離”得到色差 層圖像沒(méi)有區(qū)別。圖6是示出了根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的用于復(fù)合強(qiáng)度層圖像和色差層圖像的流 程圖，也就是復(fù)合器106的處理。復(fù)合強(qiáng)度層圖像和色差層圖像有兩種方法，即相乘復(fù)合和 相加復(fù)合，圖6所示是相乘復(fù)合。步驟601將浮點(diǎn)表示的強(qiáng)度層圖像和色差層圖像做逐對(duì)應(yīng) 像素點(diǎn)的灰度值相乘，即gi = Pjdi,其中Pi表示強(qiáng)度層圖像中的某像素點(diǎn)灰度值，Cli表示 色差層圖像中的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)灰度值，而gi表示復(fù)合圖像中的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)灰度值。步驟602， 搜索復(fù)合圖像中所有像素灰度值中的最小者gmin和最大者8_。步驟603，所有像素灰度值 線性歸一化到區(qū)間W，255]，即gi = 255*(gi-gmin)/(gmax-gmin)，最后輸出歸一化后的灰度圖 像。相乘的操作，使得目標(biāo)色得到保留，而背景色和其它干擾顏色都得到抑制。如果采用相加復(fù)合，則步驟601可以修改為，將浮點(diǎn)表示的強(qiáng)度層圖像和色差層 圖像做逐對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值線性求和，即gi = ρ,λ Cli，其中Pi表示強(qiáng)度層圖像中的某像 素點(diǎn)灰度值，Cli表示色差層圖像中的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)灰度值，正常數(shù)λ表示加權(quán)系數(shù)(例如λ 可在0 2調(diào)節(jié))，而gi表示復(fù)合圖像中的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)灰度值。步驟602和步驟603不變。 相加的操作，同樣使得目標(biāo)色得到保留，而背景色和其它干擾顏色都得到抑制。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，還提供了一種指定顏色層提取方法。圖7是示出了根據(jù) 本發(fā)明實(shí)施例的用于彩色文檔圖像的指定顏色層提取方法的流程圖。如圖7所示，首先，在 步驟701，進(jìn)行背景色估計(jì)，背景色估計(jì)可以使用前面的直方圖法由背景色估計(jì)器實(shí)現(xiàn)，另 夕卜，也可以使用其它方法。另外，如上所述，這一步驟也可以忽略。另外，在步驟702，進(jìn)行目標(biāo)色估計(jì)，目標(biāo)色估計(jì)可以使用均值漂移法由目標(biāo)色估計(jì)器702完成，當(dāng)然，也可以使用其它的方法。如上所述，這一步驟也可以被忽略。以上的步驟701和702可以并行執(zhí)行，也可以順序執(zhí)行。然后，在步驟703，設(shè)定矢量軸，即從背景色中心到目標(biāo)色中心的經(jīng)量化的矢量。接著，在步驟704和705，分別進(jìn)行強(qiáng)度層提取和色差層提取，提取抑制了背景色的強(qiáng)度層圖像和抑制了背景色與目標(biāo)色之外的其它顏色的色差層圖像。步驟704和705可 以分別由前面所述的強(qiáng)度層提取器104和色差層提取器105完成。最后在步驟106，對(duì)所提 取的強(qiáng)度層圖像和色差層圖像進(jìn)行復(fù)合，產(chǎn)生灰度圖像。步驟106可以由上述的復(fù)合器進(jìn) 行。圖8示意性示出了圖1的指定顏色層提取設(shè)備處理彩色文檔圖像的具體示例。在原始的彩色文檔圖像中，背景顏色是白色，指定提取黑色層，和其它干擾色(紅 色表格線和預(yù)打印字、紅色蓋章)，經(jīng)過(guò)jpg壓縮。在強(qiáng)度層圖像中，背景白色變?yōu)楹谏?低灰度值)，得到了抑制，目標(biāo)黑色變?yōu)榘?色(高灰度值)，得到了保留，而其它干擾色變?yōu)榛疑?中灰度值)，得到了部分保留。在色差層圖像中，背景白色和目標(biāo)黑色都變?yōu)榘咨玫搅吮Ａ?，而其它干擾色變 為灰色或黑色，得到了部分抑制或完全抑制。在灰度圖像中，背景白色和其它干擾色都變?yōu)楹谏?，得到了抑制，目?biāo)黑色變?yōu)榘?色，得到了保留。目標(biāo)白色和干擾紅色的重疊部分變?yōu)榛疑?。像素的灰度值，正體現(xiàn)了它屬 于指定顏色(此處為黑色)的強(qiáng)弱。圖6最后給出了灰度圖像的反色圖像，把它與原彩色圖像比較，可以發(fā)現(xiàn)干擾色 退化為背景色，僅剩下目標(biāo)顏色層。應(yīng)該注意，前面的描述是示例性的，并不是對(duì)本發(fā)明的限制。例如，本發(fā)明也可以 采用其它的表示顏色的方法，例如CMY、YUV、YCrCb空間等，此時(shí)提取顏色層的方案可與前 面相同。根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，能夠從彩色圖像中提取指定的顏色層。它的輸入信息少，僅 需知道待提取的目標(biāo)顏色屬性，而不需要知道彩色圖像的內(nèi)容和所包含的其它顏色。它的 輸出為灰度圖像，灰度的強(qiáng)弱代表像素顏色屬于目標(biāo)顏色的可信度(或者概率)，即使在目 標(biāo)顏色和其它顏色的重疊區(qū)域，也可以分離出目標(biāo)顏色區(qū)域。在本發(fā)明的實(shí)施方式中。“消除”包含抑制、減輕的含義。例如，消除背景顏色的影 響包含抑制、減輕背景顏色的影響的含義。熟悉本發(fā)明的領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該理解，本文的流程圖中的或以其他方式描述的 任何處理或方法描述或方框都可以被理解為即包括由單純硬件實(shí)現(xiàn)的部件、元件、裝置、單 元等，也包括用于實(shí)現(xiàn)該處理中的具體邏輯功能或步驟的一個(gè)或更多個(gè)可執(zhí)行指令的代碼 表達(dá)模塊、代碼段或代碼部，即也可由軟件實(shí)現(xiàn)。另外，也可以通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件和硬件的結(jié) 合來(lái)實(shí)現(xiàn)。在本文的流程圖中的或以其他方式描述的邏輯和/或步驟例如可以被考慮為用 于實(shí)現(xiàn)邏輯功能的可執(zhí)行指令的有序表達(dá)，可以通過(guò)或結(jié)合指令執(zhí)行系統(tǒng)、設(shè)備或裝置 (例如，基于計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)、含有處理器的系統(tǒng)或可以從指令執(zhí)行系統(tǒng)、設(shè)備或裝置中調(diào)用 并執(zhí)行該指令的其他系統(tǒng))在使用的任意計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中實(shí)現(xiàn)這些邏輯和/或步驟。在 本文的上下文中，“計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)”可以是能夠包含、存儲(chǔ)、傳達(dá)、傳播或傳輸通過(guò)或結(jié)合指令執(zhí)行系統(tǒng)、設(shè)備或裝置使用的程序的任何裝置。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)例如可以但不限于電 學(xué)、磁性、光學(xué)、電磁、紅外或半導(dǎo)體系統(tǒng)、設(shè)備、裝置或傳播介質(zhì)。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)的更具體 的實(shí)施例(非窮舉)包括以下各項(xiàng)具有一條或更多條導(dǎo)線的電連接(電學(xué))、便攜式計(jì)算 機(jī)磁盤(pán)(磁性)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)(電學(xué))、只讀存儲(chǔ)器(ROM)(電學(xué))、可擦除式可編 程只讀存儲(chǔ)器(EPR0M或閃速存儲(chǔ)器)(電學(xué))、光纖(光學(xué))以及便攜式光盤(pán)只讀存儲(chǔ)器 (⑶ROM)(光學(xué))。注意，計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)甚至可以是在其上印有程序的紙件或其他適當(dāng)介 質(zhì)，因?yàn)榭梢越?jīng)由例如對(duì)紙件或其他介質(zhì)進(jìn)行光學(xué)掃描來(lái)電子捕獲該程序，接著編譯、解釋 或根據(jù)需要以適當(dāng)方式對(duì)該程序進(jìn)行其他處理，接著將該程序存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器中。
在前面的說(shuō)明書(shū)中參照特定實(shí)施例描述了本發(fā)明。然而本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員理 解，在不偏離如權(quán)利 要求書(shū)限定的本發(fā)明的范圍的前提下可以進(jìn)行各種修改和改變。
權(quán)利要求
一種指定顏色層提取設(shè)備，用于從彩色圖像中提取指定顏色層，即目標(biāo)顏色層，所述指定顏色層提取設(shè)備包括矢量軸設(shè)定單元，將從背景顏色中心到目標(biāo)顏色中心的矢量設(shè)定為矢量軸；強(qiáng)度層提取器，利用所述矢量軸，計(jì)算消除背景顏色影響的強(qiáng)度層圖像；色差層提取器，利用所述矢量軸，計(jì)算消除所述背景顏色和所述目標(biāo)顏色之外的其它顏色的影響的色差層圖像；和復(fù)合器，把所述強(qiáng)度層圖像和色差層圖像結(jié)合，把結(jié)合的結(jié)果歸一化，輸出灰度圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，所述指定顏色層提取設(shè)備還包 括背景色估計(jì)器和目標(biāo)色估計(jì)器這兩者或其中之一，所述背景色估計(jì)器用于估計(jì)所述彩色 圖像的背景顏色聚類(lèi)中心，作為所述背景顏色中心；所述目標(biāo)色估計(jì)器用于估計(jì)所述彩色 圖像的目標(biāo)顏色聚類(lèi)中心，作為所述目標(biāo)顏色中心。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，所述強(qiáng)度層提取器計(jì)算所述彩 色圖像中的每個(gè)像素的顏色在所述矢量軸上的投影值，然后把所有投影值歸一化到O和1 之間，得到所述強(qiáng)度層圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，所述色差層提取器計(jì)算所述彩 色圖像中的每個(gè)像素的顏色距該矢量軸的垂直距離值，然后把所有距離值歸一化到O和1 之間，并反色，得到所述色差層圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，所述背景色估計(jì)器通過(guò)顏色分 量直方圖法、均值漂移法或聚類(lèi)分析法來(lái)估計(jì)背景顏色聚類(lèi)中心。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，所述目標(biāo)色估計(jì)器通過(guò)均值漂 移法或聚類(lèi)分析法來(lái)估計(jì)目標(biāo)顏色聚類(lèi)中心。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，所述復(fù)合器通過(guò)對(duì)應(yīng)像素相乘 法或?qū)?yīng)像素線性求和法，來(lái)復(fù)合強(qiáng)度層圖像和色差層圖像。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的指定顏色層提取設(shè)備，其中，所述彩色圖像的顏色用RGB表 示，所述復(fù)合器把結(jié)合結(jié)果歸一化到O到255之間。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的指定顏色層提取設(shè)備，所述色差層提取器計(jì)算所述彩色圖像 中的每個(gè)像素的顏色與背景色顏色中心和目標(biāo)色顏色中心所組成的三角形的面積，對(duì)這些 面積進(jìn)行歸一化并反色，從而得出色差層圖像，所述強(qiáng)度層提取器計(jì)算所述彩色圖像中的 每個(gè)像素的顏色和所述背景色顏色中心的距離，然后歸一化，從而得出所述強(qiáng)度層圖像。
10. 一種指定顏色層提取方法，用于從彩色圖像中提取目標(biāo)顏色層，所述指定顏色層提 取方法包括矢量軸設(shè)定步驟，將從背景顏色中心到目標(biāo)顏色中心的矢量設(shè)定為矢量軸；強(qiáng)度層提取步驟，利用所述矢量軸，計(jì)算消除背景顏色影響的強(qiáng)度層圖像；色差層提取步驟，利用所述矢量軸，計(jì)算消除所述背景顏色和所述目標(biāo)顏色之外的其 它顏色的影響的色差層圖像；和復(fù)合步驟，把所述強(qiáng)度層圖像和色差層圖像結(jié)合，把結(jié)合的結(jié)果歸一化，輸出代表目標(biāo) 色強(qiáng)弱程度的灰度圖像。
全文摘要
本發(fā)明涉及指定顏色層提取方法和設(shè)備。該指定顏色層提取設(shè)備，用于從彩色圖像中提取目標(biāo)顏色層，所述指定顏色層提取設(shè)備包括矢量軸設(shè)定單元，將從背景顏色中心到目標(biāo)顏色中心的矢量單位化，成為矢量軸；強(qiáng)度層提取器，利用所述矢量軸，計(jì)算消除背景顏色影響的強(qiáng)度層圖像；色差層提取器，利用所述矢量軸，計(jì)算消除所述背景顏色和所述目標(biāo)顏色之外的其它顏色的影響的色差層圖像；和復(fù)合器，把所述強(qiáng)度層圖像和色差層圖像結(jié)合，把結(jié)合的結(jié)果歸一化，輸出代表目標(biāo)色強(qiáng)弱程度的灰度圖像。
文檔編號(hào)G06T7/40GK101799929SQ20091000730
公開(kāi)日2010年8月11日 申請(qǐng)日期2009年2月11日 優(yōu)先權(quán)日2009年2月11日
發(fā)明者堀田悅伸, 孫俊, 直井聰, 鄭大念 申請(qǐng)人:富士通株式會(huì)社