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        針對真彩圖的索引色提取技術的研究

        2019-08-20 07:26:42張宏橋曾曉華郭旭升李翔
        現(xiàn)代計算機 2019年20期
        關鍵詞:灰度級原圖色差

        張宏橋,曾曉華,郭旭升,李翔

        (湘南學院電子信息與電氣工程學院,郴州423000)

        0 引言

        針對彩圖的顏色量化是圖像處理領域的基本技術,它主要是從真彩圖的上萬種顏色中分析并提取出較少數(shù)目的代表性顏色,并利用其作為圖像特征或者作為調色板重構出對應的索引圖,最終目標是使索引圖與原圖之間的差距最小[1]。顏色量化在圖像處理領域有著很多的重要作用,如圖像壓縮、圖像存儲、圖像分割[2]、圖像復原等。

        圖像色彩量化的關鍵是獲取圖片中人類直覺上感興趣區(qū)域的相關信息,這類區(qū)域往往有著較高的顯著度,人們希望這些區(qū)域具有較好的質量,而其他顯著度較低區(qū)域的圖像質量可以容忍一定程度上的降低[3]。本文主要對顏色數(shù)遠大于256 種的RGB 真彩圖進行索引圖生成,將提取的索引色限制在256 種以內。主要過程如下:首先針對色彩空間提出了一種新的顏色顯著度模型,并利用該模型生成原圖的顯著度圖;然后結合量化灰度、邊緣紋理等信息進行索引色的提取與優(yōu)化,最后對索引圖用抖動算法進行平滑處理。

        1 預處理

        1.1 顯著度圖

        本文基于HSV 彩色空間提出了一種針對彩色信息的顯著度模型:

        其中,s 與v 分別為歸一化的飽和度和明度分量,圖1 顯示了不同顏色對應的顯著度,上半部分為彩色圖,下半部分為對應的顯著度,顯著度接近1 越亮,接近0 越暗,可以看出該模型對灰度并不敏感。

        圖1 不同顏色下的顯著度

        為了降低雜色的影響,首先對原圖I 的RGB 三通道Ir、Ig、Ib分別做9×9 窗口的中值濾波,然后重新合成濾波通道得到濾波彩圖I1[4]。記圖像的長寬為h×w 像素,最后利用式(1)對I1每個像素進行計算,并得到顯著圖P,需要注意濾波后的某些顏色不屬于原圖。處理效果如圖2、3、4 所示(本文所處理的圖片均來自免版權圖片網站streetwill.co),其中圖2 有126278 種顏色,寬高為1000×666。

        圖2 待處理原圖I

        圖3 中值濾波圖I1

        圖4 對應顯著度圖P

        1.2 邊緣紋理圖

        紋理是反映一個圖像信息的重要內容,為保留更多紋理處的色彩信息,本文利用原圖I 對應的灰度圖G來獲取邊緣紋理圖E,其中G 與E 的計算方式如下所示:

        其中e1、e2為當前與左上位置、正上與左側位置的灰度差值圖,E 的效果如圖6 所示。

        圖5 灰度圖G

        圖6 紋理圖E

        1.3 量化灰度圖

        對于彩色圖片中大量的顏色,本文首先利用灰度直方圖對灰度進行量化[5],然后按量化后灰度進行顏色分類,最后按類別進行顏色提取。首先記圖G 的256級灰度直方圖為H256,利用H256重心的水平位置將自身劃分為左右兩部分,完成256 級到2 級灰度的量化,接著對分割出的左右子直方圖用同樣的方式劃分,重復此過程則可得到4 級、8 級、16 級、32 級、64 級、128 級的量化灰度,圖7 展示了基于子直方圖重心把灰度級從256 量化到8 級的過程。

        圖7 直方圖灰度量化過程

        對于灰度級為N 的直方圖HN,其重心水平位置C的計算方法如式(4)所示,其中floor 為取整運算,c(i)為HN橫軸第i 個位置的灰度級,HN(i)為該灰度級下像素的個數(shù)。

        本文將G 量化為16 個灰度級,并把量化圖記作G16,量化圖中各像素的取值范圍為[0,15],對應的量化灰度區(qū)間如圖8 所示,灰度歸一化后的量化效果如圖9所示。可以看出量化之后圖片與圖G 較為接近,但在玻璃處灰度漸變部分已經出現(xiàn)龜裂。

        圖8 灰度H256與量化灰度H16

        圖9 量化灰度圖G16

        2 索引色提取

        2.1 初次索引色提取

        本文按16 個量化灰度級對顏色分類,產成16 個待取色列表Qn,n∈[0,15],每個列表存放相應量化灰度的顏色,并按照顯著度從大到小排序。具體取色過程如下:掃描圖E,對于非零位置(x,y),其對應的G16(x,y)即為取色列表的分類,記作n,將I1(x,y)的顏色按P(x,y)的大小插入到Qn中,記列表Qn的長度為LQn。掃描完成后,每個列表從第一個位置進行取色,其中Qn的取色間隔為floor(LQn/16),若間隔為0,則不在該列表取色,否則在當前列表按間隔距離取色16 次。索引色提取期間將所有采樣顏色記錄在索引色表CT 中,注意在采樣過程中不記錄重復色,CT 顏色的數(shù)目記作LCT且

        由于CT 中某些顏色可能不在原圖I 中,所以需要使用上一步得到的CT 對I 進行索引圖J 的重構,并在重構后刪除CT 中未使用的顏色。具體過程如下:掃描圖I 所有位置,對于顏色I(x,y),在CT 中找到與其距離Dist 最近的索引色CT(idx),則J(x,y)為最近距離顏色在CT 中的下標idx,最后在CT 中刪掉此過程中沒有用到的顏色。其中顏色[r1,g1,b1]與[r2,g2,b2]距離Dist 的計算方法如下:

        圖10 初次重構的索引圖J

        2.2 補充索引色

        若經上步后LCT仍小于256,則需從圖I 中補充最多256-LCT個顏色到CT 中。過程如下:首先根據I 與J獲取色差二值圖D。D(x,y)的計算方法如式(6),其中max 為取最大值運算,Thr 為二值化閾值,本文為58。此外,為了減少孤立點的干擾,需進一步對D 進行7×7窗口的中值濾波,效果如圖12 所示。

        圖11 色差二值圖D

        圖12 中值濾波后的圖D

        然后掃描濾波后的圖D,若D(x,y)非零,則將I(x,y)加入到補充顏色列表R 中,列表長度記作LR。同Qn類似,列表R 也按顏色的顯著度從大到小排序,不同的是要將所有灰度級的顏色均插入到R 中。

        最后,若LR>0,則從R 的第一個位置開始采樣,且采樣間隔為max(1,floor(LR/(256-LCT)),采樣次數(shù)為floor(LR/采樣間隔)。

        在補充過程中,如果R 中采樣到的顏色已在CT中,則忽略該顏色,所以該過程結束后,LCT仍有可能小于256。

        至此,本文對原圖I 完成了最終索引色的提取,并利用最后的CT 再次重構索引圖J。圖13 為圖2 最終提取到的256 色調色板,重新生成的J 如圖14 所示,可看出在亮度與色彩上J 與I 基本一致。

        圖13 索引色調色板

        圖14 抖動處理前的索引圖J

        2.3 網格抖動

        如需獲取視覺效果較好的索引圖,則還要對漸變色進行抖動處理。由于灰度級的減少,圖像的漸變效果會變差,甚至產生龜裂現(xiàn)象。為解決這個問題,本文采用網格抖動技術對邊緣過渡段進行處理,具體過程如下:

        首先,根據CT 生成LCT×LCT大小的抖動顏色表DT,計算方式見式(7),其中i 與j 均為大于等于0 且小于LCT的整數(shù)。

        然后,以網格的形式掃描圖E,即掃描位置(x,y)滿足x%2==y%2 且1≤x

        最后在J(x,y),J(x-1,y-1),J(x-1,y),J(x,y-1)四個位置,等概率的隨機選擇一處,并將索引值替換為jm即可。最終抖動后的效果如圖15 所示,可以看出與圖2所示的紋理與顏色均較為接近。

        圖15 抖動后的索引圖J

        3實驗結果

        包含圖2,本文主要處理了四類不同風格的圖像,大小均為1000×666,處理效果如下所示,左側為原圖,右側為生成的索引圖。

        表1 中列出了原圖I 與抖動索引圖J 之間的不同通道的色差,使用均方誤差MSE 進行計算[6]。計算方式如式(9)所示,其中MSEr、MSEg、MSEb與MSEall分別為紅色、綠色、藍色通道以及所有通道的平均色差。

        圖16 遠景圖索引化

        圖17 城市夜景圖索引化

        圖18 植物近景圖索引化

        表1 索引圖與原圖色差表

        從主觀視覺上看,顏色量化后的索引圖對原圖色彩的損失度還在可以接受的范圍內。從客觀數(shù)據表1可以看出,生成的索引圖對人眼較為敏感的綠色通道色差較小,而對人眼不敏感的藍色通道色差一般較大,總體上符合人類對顏色的感知情況且通道色差均較小,證明了該算法的有效性與實用性。

        4 結語

        本文首先對濾波彩圖利用自定義的顏色顯著度計算得到顯著度圖,同時獲取原圖的灰度圖及其量化灰度圖;接著針對灰度圖的紋理位置處對應的彩色信息,按照量化灰度與顯著度進行分類排序,生成待取色列表并從中獲取索引色表;然后再次利用以上信息對索引色表進行優(yōu)化;最后用優(yōu)化后的索引色表對原圖進行重構,并利用網格抖動算法處理邊緣位置的龜裂現(xiàn)象。實現(xiàn)了從一個多顏色種類圖像到256 索引色圖像的一套生成方法,并通過索引圖與原圖的顏色距離對比,驗證了該算法在圖像信息壓縮、索引色提取等相關技術上的可用性與有效性。

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