一种面向三色视觉的图像融合颜色增强方法
阅读：985发布：2020-05-08
专利汇可以提供一种面向三色视觉的图像融合颜色增强方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种面向三色视觉的图像融合 颜色 增强方法。本发明步骤如下：(1)为对待进行图像融合的两幅图像，将两幅图像转换至Lu′v′颜色空间，并将(u′，v′)转换为极坐标(R，θ)；(2)分别利用原图像的R和增强二色图像的θ和得到融合图像的(R，θ)；(3)将(R，θ)反转换为(u′，v′)，再通过给定方法转换得到L′，从而得到融合图像L′；(4)再变换到s RGB颜色空间 将融合后的增强图像进行显示。本发明将已有颜色增强方法在三色视觉不友好的情况下，利用二色增强图像和三色原始图像进行图像融合以实现颜色增强，在基本不改变二色视 角 下的图像外观的前提下，改善三色视觉的图像视觉体验。，下面是一种面向三色视觉的图像融合颜色增强方法专利的具体信息内容。
1.一种面向三色视觉的图像融合颜色增强方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤(1)为对待进行图像融合的两幅图像，将两幅图像转换至Lu′v′颜色空间，并将(u′，v′)转换为极坐标(R，θ)；
步骤(2)分别利用原图像的R和增强二色图像的θ和得到融合图像的(R，θ)；
步骤(3)将(R，θ)反转换为(u′，v′)，再通过给定方法转换得到L′，从而得到融合图像L′；
步骤(4)转换到sRGB颜色空间将融合后的增强图像进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种面向色觉障碍的颜色增强方法，其特征在于：
步骤(2)中，利用原图像的R和增强二色图像的θ和得到融合图像的(Rconfusion，θconfusion)：
3.根据权利要求1所述的一种面向色觉障碍的颜色增强方法，其特征在于：
步骤(3)中，将融合图像(u′confusion，v′confusion)，结合增强二色图像的Lenhanced，通过所给方法计算得到融合图像的Lconfusion信息；
融合图像的Lconfusion通过如下方法计算得到：
对于面向缺少L锥体细胞或缺少M锥体细胞的二色视觉(红色盲和绿色盲)进行二色增强的图像，Lconfusion的计算方法如下：
Lconfusion＝(u′confusion-u′enhanced)×β+Lenhanced
对于面向缺少S锥体细胞的二色视觉(蓝色盲)进行二色增强图像，Lconfusion的计算方法如下：
Lconfusion＝(v′confusion-v′enhanced)×β+Lenhanced
其中，β为算法的超参数，其具体取值应视待融合图像中的二色增强图像所面向的二色视觉类型而定。
一种面向三色视觉的图像融合颜色增强方法
技术领域
背景技术
[0002] 人类对颜色的感知始于三种含有具不同光谱敏感度的色素的视网膜细胞，称为视锥细胞，共有3种对不同的光谱敏感的视锥细胞，分别对长波(L锥体细胞)、中波(M锥体细胞)、短波(S锥体细胞)敏感，造就了人类的三色视觉。
[0003] 而所谓的颜色视觉障碍，主要是因为先天遗传导致的一种或多种视锥细胞的缺失(或损伤)，也有极少数是因为后天的损伤。其中，占据绝大多数的颜色视觉障碍为二色视觉和异常三色视觉，即因为缺少一种视锥细胞或有一种视锥细胞损伤所导致的颜色视觉障碍。
[0004] 为了二色视觉者能够数码产品显示屏上能够有较好的视觉体验，并使不同颜色对二色视觉者而言具备可辨识度，不少专家和学者展开了一系列的研究。1997年，Hans Brettel等人在Computerized simulation of color appearance for dichromats一文中，根据一个视觉实验结论，通过线性代数的转换得到从三色视觉到二色视觉的视觉模拟矩阵，给出了具体的从三色视角模拟二色视角的转换计算方法。1999年， Viénot等人在Digital Video Colourmaps for Checking the Legibility of Displays by Dichromats一文中，给出了其具体的在LMS色彩空间中的转换矩阵。此后有不少的面向二色视觉者的颜色增强方法提出，这些方法中不乏存在一些对三色视觉者不友好的增强方法，即对于三色视觉而言其视觉体验与二色视觉相同(增强后的图像对于红色盲、绿色盲则只能看到黄、蓝色调，对于蓝色盲只能看到蓝、红色调)，虽然这类增强方法能够便利二色视觉者的视觉体验，但是对于三色视觉者而言无疑是不友好且丢失大量图像颜色信息的。
发明内容
[0005] 本发明主要提出一种面向三色视觉的图像融合颜色增强方法。对于待进行图像融合的两幅图像，通过将两幅图像分别转换至Lu′v′颜色空间，并从(u′，v′)转换为极坐标(R，θ)，分别利用原图像的R和增强二色图像的θ和得到融合图像的(R，θ)，将(R，θ)反转换为(u′，v′)，再通过给定方法转换得到L′，从而得到融合图像L′，再变换到sRGB颜色空间将融合后的增强图像进行显示，从而在基本不改变二色视角的图像外观的情况下，重建出图像的三色信息。
[0006] 本发明所解决其实际应用问题采用的技术方案是针对各种已有对三色不友好的面向二色视觉的颜色增强方法的后处理方法，处理过程是在Lu′v′颜色空间，具体步骤如下：
[0007] 步骤(1)将图像从sRGB颜色空间转换到Lu′v′颜色空间，并将(u′，v′)转换为极坐标(R，θ)，其中从sRGB颜色空间到XYZ颜色空间的转换计算如下：
[0008]
[0009] 其中
[0010]
[0011] XYZ颜色空间到Lu′v′颜色空间的转换计算如下：
[0012]
[0013] (u′，v′)转换为极坐标(R，θ)的方法如下：
[0014]
[0015] 其中，若为缺少L锥体细胞导致的二色视觉(红色盲)，(u′con，v′con)＝(0.678，0.501)；若为缺少M锥体细胞的二色视觉(绿色盲)则(u′con，v′con)＝(-1.217，0.782)，若为缺少S锥体细胞的二色视觉(蓝色盲)，则(u′con，v′con)＝(0.257，0.0)。
[0016] 步骤(2)利用三色原图像的Rorigin和增强二色图像的θenhanced，作为融合图像的(Rconfusion，θconfusion)信息；
[0017]
[0018] 步骤(3)将融合图像的(Rconfusion，θconfusion)极坐标进行反转换得到(u′confusion，v′confusion)，并结合增强二色图像的Lenhanced，通过所给方法计算得到融合图像的Lconfusion信息。
[0019] 将融合图像的(Rconfusion，θconfusion)极坐标进行反转换得到(u′confusion，v′confusion)的计算方法如下：
[0020]
[0021] 其中，若为缺少L锥体细胞导致的二色视觉(红色盲)，(u′con，v′con)＝(0.678，0.501)；若为缺少M锥体细胞的二色视觉(绿色盲)则(u′con，v′con)＝(-1.217，0.782)，若为缺少S锥体细胞的二色视觉(蓝色盲)，则(u′con，v′con)＝(0.257，0.0)。
[0022] 融合图像的Lconfusion通过如下方法计算得到：
[0023] 对于面向缺少L锥体细胞或缺少M锥体细胞的二色视觉(红色盲和绿色盲)进行二色增强的图像，Lconfusion的计算方法如下：
[0024] Lconfusion＝(u′confusion-u′enhanced)×β+Lenhanced
[0025] 对于面向缺少S锥体细胞的二色视觉(蓝色盲)进行二色增强图像，Lconfusion的计算方法如下：
[0026] Lconfusion＝(v′confusion-v′enhanced)×β+Lenhanced
[0028] 步骤(4)将融合图像的(Lconfusion，u′confusion，v′)转换回XYZ颜色空间，再转换回sRGB进行显示，即得到图像融合增强图像。
[0029] 从Lu′v′颜色空间转换到XYZ颜色空间的计算方法如下：
[0030]
[0031] 将XYZ颜色空间转换到RGB颜色空间，转换方法如下所示：
[0032]
[0033]
[0034] 其中，C＝R，G，B。
[0035] 即可得到图像融合的颜色增强图像。
[0036] 本发明提供的技术方案的有益效果为：
[0037] 在对两幅待融合图像(一幅为三色的原始图像，另一幅为进行二色增强的增强图像)在u′v′空间中转换为R和θ，分别利用原始图像的R和二色增强图像的θ进行图像融合颜色增强后，所得融合图像与二色增强图像相比，对于二色视觉来说其视觉体验基本没有变化，但对于三色视觉而言，其色彩丰富度和视觉体验有较大提升，从而达到融合图像即对三色视觉友好，又对二色视觉有着较好的颜色辨识度，可作为现有二色增强方法的后处理方法(三色图像的重建)。附图说明
[0038] 图1为正常三色视角实施例原图(待融合图像的原始三色图像)；
[0039] 图2为红色盲模拟视角下的实施例图(待融合图像的原始三色图像)；
[0040] 图3为正常三色视角实施例原图(待融合图像的二色增强图像)；
[0041] 图4为红色盲模拟视角下的实施例图(待融合图像的二色增强图像)；
[0042] 图5为正常三色视角下图像融合所得的实施例增强图像；
[0043] 图6为红色盲模拟视角下图像融合所得的实施例增强图像；
[0044] 图7为原始三色图像和面向绿色盲的二色增强图像，通过本方法进行图像融合增强的正常三色视角下的图像；
[0045] 图8为原始三色图像和面向蓝色盲的二色增强图像，通过本方法进行图像融合增强的正常三色视角下的图像；
[0046] 图9为本发明流程图。
具体实施方式
[0047] 本发明的技术方案可采用计算机软件技术自动进行流程。为了更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。本发明的实施例是红色盲难以辨清颜色的现实图像和针对红色盲进行二色增强后的增强图像，分别参照图1，图3和9所示，本发明实施例的流程包括如下步骤：
[0048] 步骤(1)将图像从sRGB颜色空间转换到Lu′v′颜色空间，并将(u′，v′)转换为极坐标(R，θ)；
[0049] 步骤(2)利用三色原图像的Roringin和增强二色图像的θenhanced，作为融合图像的(Rconfusion，θconfusion)信息；
[0050] 步骤(3)将融合图像的(Rconfusion，θconfusion)极坐标进行反转换得到(u′confusion，v′confusion)，结合增强二色图像的Lenhanced，通过所给方法计算得到融合图像的Lconfusion信息。
[0051] 步骤(4)将融合图像的(Lconfusion，u′confusion，v′confusion)转换回XYZ颜色空间，再转换回sRGB进行显示，即得到图像融合增强图像。
[0052] 步骤(1)中，将图像从sRGB颜色空间转换到Lu′v′颜色空间的方法分为sRGB颜色空间转换到XYZ颜色空间和XYZ颜色空间到Lu′v′颜色空间两步，sRGB颜色空间转换到XYZ颜色空间的转换方法如下：
[0053]
[0054] 其中 C＝R，G，B。
[0055]
[0056] XYZ颜色空间到Lu′v′颜色空间的转换如下：
[0057]
[0058] 将(u′，v′)转换为极坐标(R，θ)表述的方法如下：
[0059]
[0060] 其中，由于实施例图的二色增强图进行过面向缺少L锥体细胞导致的二色视觉(红色盲)的二色增强，故(u′con，v′con)＝(0.678，0.501)。
[0061] 步骤(2)中，利用三色原图像(待融合实施例原图，附图1)的Rorigin和增强二色图像(待融合实施例原图，附图3)的θenhanced，作为融合图像的(Rconfusion，θconfusion)信息，图像融合的数学表达如下：
[0062]
[0063] 步骤(3)中，将融合图像的(Rconfusion，θconfusion)极坐标进行反转换得到(u′confusion，v′confusion)，结合增强二色图像的Lenhanced，通过所给方法计算得到融合图像的Lconfusion信息。
[0064] 将融合图像的(Rconfusion，θconfusion)极坐标进行反转换得到(u′confusion，v′confusion)的计算方法如下：
[0065]
[0066] 其中，(u′con，v′con)＝(0.678，0.501)。
[0067] 融合图像的Lconfusion通过如下方法计算得到：
[0068] 对于面向缺少L锥体细胞或缺少M锥体细胞的二色视觉(红色盲和绿色盲)进行二色增强的图像，Lconfusion的计算方法如下：
[0069] Lconfusion＝(u′confusion-u′enhanced)×β+Lenhanced
[0070] 对于面向缺少S锥体细胞的二色视觉(蓝色盲)进行二色增强图像，Lconfusion的计算方法如下：
[0071] Lconfusion＝(v′confusion-v′enhanced)×β+Lenhanced
[0072] 其中，β为算法的超参数，其具体取值应视待融合图像中的二色增强图像所面向的二色视觉类型而定，此处面向缺少L锥体细胞的二色视觉β＝51.76。
[0073] 步骤(4)中，将融合图像的(Lconfusion，u′confusion，v′confusion)转换回XYZ颜色空间，再转换回sRGB进行图像显示。
[0074] 从Lu′v′颜色空间转换回XYZ颜色空间的转换方法如下：
[0075]
[0076] 将XYZ颜色空间转换到RGB颜色空间，转换方法如下：
[0077]
[0078]
[0079] 其中，C＝R，G，B。
[0080] 即得到图像融合后的增强图像，如附图5；
[0081] 以下是本发明技术方案可行性证明：
[0082] 均方误差、峰值信噪比是图像质量评价中主流的图像程度成都评价指标，对于本发明的实施例结果，我们对二色视角下的二色增强图片和二色视角下的三色增强图片进行均方误差和峰值信噪比的计算，定量本方法对其视觉感受的影响大小。对于三色视觉，计算融合前后三色原始图像和融合图像的色彩丰度，对图像原始颜色信息、二色增强图像颜色信息和本方法融合增强图像的颜色信息进行定量评估并比较。
[0083] 均方误差(MSE，Mean Squared Error)
[0084] 均方误差法首先计算原始图像和失真图像差值的均方值，然后通过均方值的大小来确定失真图像的失真程度，其值越小，说明两幅图像越相仿，失真程度越小。MSE的计算方法如下：
[0085]
[0086] 峰值信噪比(PSNR，Peak Signal to Noise Ratio)
[0087] 在图像处理中，要对图像进行客观的评价，常常需要计算PSNR。PSNR是衡量图像失真或是噪声水平的客观标准。两幅对比图像之间PSNR值越大，则说明两幅图像越相似。普遍基准为30dB，30dB以下的图像劣化较为明显。PSNR的计算方法如下：
[0088]
[0089] 色彩丰度(CCI，Color Colorfulness Index)。
[0090] 色彩丰度是一种常用的用以描述图像颜色丰富程度和颜色鲜艳程度的评价指标。其计算方法如下：
[0091] CCI＝S+σ
[0092] 其中，S为图像的饱和度平均值，σ为饱和度标准差。
[0093] 二色视角下实例图融合增强前后的MSE与PSNR
[0094] 二色视角下 融合前后图像(二色增强图像与融合所得图像)MSE 3.166116856437330
PSNR 43.917922848710795
PSNR 43.917922848710795
[0095] 三色视角下实例图融合增强前后CCI变化
[0096]三色视角下 原图像 二色增强图像 融合后图像
CCI 0.615370394 0.518425176 0.615747116
CCI 0.615370394 0.518425176 0.615747116
[0097] 从实验所得均方误差、峰值信噪比以及主观视觉评判可见，本发明提到的图像融合颜色增强方法在基本不影响二色视觉视觉体验的前提下，较好的提高了图像的色彩丰富程度，说明本发明方法能有效改善三色视觉者对于经过二色增强后图像的视觉体验，达到了一幅图像既对三色视觉友好，又对二色视觉友好的作用。
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