一種圖像背景顏色識(shí)別方法
【專利摘要】本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)一種圖像背景顏色識(shí)別方法，應(yīng)用于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，能夠避免現(xiàn)有的靠人工識(shí)別商品的圖像背景顏色識(shí)別效率極低且缺乏智能化的問(wèn)題。該方法包括：通過(guò)高通濾波器提取原始圖像的前景；去掉所述前景獲得所述原始圖像的背景；根據(jù)所述前景和所述背景識(shí)別背景顏色。本發(fā)明的實(shí)施例應(yīng)用于圖像背景顏色識(shí)別。
【專利說(shuō)明】一種圖像背景顏色識(shí)別方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像背景顏色識(shí)別方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著人類(lèi)進(jìn)入信息時(shí)代，計(jì)算機(jī)越來(lái)越廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域?；跀?shù)字圖像處理 的模式識(shí)別的研究越來(lái)越受到關(guān)注，但目前在商品的背景顏色識(shí)別方面的應(yīng)用研究還存在 大量空白。背景顏色識(shí)別的作用和意義：提取給定圖像的背景成分并對(duì)其顏色的識(shí)別，最終 輸出視覺(jué)顏色的名稱，如"紅色"。目前主要還是靠人工識(shí)別商品的背景顏色，效率極低，且 缺乏智能化。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明實(shí)施例提供一種圖像背景顏色識(shí)別方法，以解決現(xiàn)有的靠人工識(shí)別商品的 圖像背景顏色識(shí)別效率極低且缺乏智能化的問(wèn)題。
[0004] 本發(fā)明的第一方面提供一種圖像背景顏色識(shí)別方法，包括：
[0005] 通過(guò)高通濾波器提取原始圖像的前景；
[0006] 去掉所述前景獲得所述原始圖像的背景；
[0007] 根據(jù)所述前景和所述背景識(shí)別背景顏色。
[0008] 根據(jù)第一方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述前景和所述背景識(shí)別 背景顏色，包括：
[0009] 分別提取所述前景和所述背景的平均RGB分量，根據(jù)預(yù)設(shè)的RGB分量比例關(guān)系和 預(yù)設(shè)的閥值識(shí)別背景顏色。
[0010] 根據(jù)第一方面，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述通過(guò)高通濾波器提取原始圖像 的前景，包括：
[0011] 將所述原始圖像進(jìn)行RGB通道分離，獲得黑白圖像；
[0012] 通過(guò)高通濾波增強(qiáng)所述黑白圖像的邊緣，獲得高頻圖像；
[0013] 擴(kuò)充所述高頻圖像，獲得原始圖像的前景。
[0014] 本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像背景顏色識(shí)別方法，通過(guò)運(yùn)用圖像處理算法使計(jì)算機(jī)代 替人工對(duì)標(biāo)志進(jìn)行定位，極大的提1? 了效率。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0015] 為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹。
[0016] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像背景顏色識(shí)別方法的流程示意圖；
[0017] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像背景顏色識(shí)別方法中的膨脹的示意圖；
[0018] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像背景顏色識(shí)別方法中的填充的示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0019] 下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。
[0020] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像背景顏色識(shí)別方法的流程示意圖。該方法主要用 于識(shí)別商品標(biāo)志的背景顏色，例如服裝的標(biāo)志，本實(shí)施例為方便說(shuō)明僅以服裝的標(biāo)志進(jìn)行 說(shuō)明。參考圖1所示，該方法包括以下步驟：
[0021] 10、通過(guò)高通濾波器提取原始圖像的前景。
[0022] 其中，原始圖像是指待識(shí)別的商品標(biāo)志。前景是指原始圖像中標(biāo)志區(qū)域。
[0023] 高通濾波器能夠?yàn)V除輸入中的低頻信息，它接受的輸入須是頻率信號(hào)，因此需要 通過(guò)二維離散傅里葉變換（DFT)將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域。
[0024] 圖像的頻率是表征圖像中灰度變換劇烈程度的指標(biāo)，DFT的物理意義是將圖像的 灰度分布函數(shù)變?yōu)轭l率分布函數(shù)，DFT的逆變換是將圖像的頻率分布函數(shù)變?yōu)榛叶确植己?數(shù)。
[0025] 將原始圖像進(jìn)行二維離散傅里葉變換之后，還可以對(duì)變換后的圖像進(jìn)行頻域中心 的平移操作，使中心的區(qū)域成為平移操作后的新圖像的低頻分量，使得后續(xù)處理頻域圖像 更加方便直觀。
[0026] 通過(guò)高通濾波可以抑制圖像中心的低頻成分，提取高頻成分，從而獲得圖像的邊 緣。
[0027]具體地，先進(jìn)行離散傅里葉變換（DFT)，在進(jìn)行高通濾波操作。DFT的作用是將圖 像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，本質(zhì)是將圖像的灰度分布函數(shù)變?yōu)轭l率分布函數(shù)，得到的頻率 信息用高通濾波器進(jìn)行處理，高通濾波器的作用就是濾除（抑制）低頻成分，而是高頻成分 通過(guò)。
[0028] 本方案可優(yōu)選Cooley-Turkey快速傅里葉變換算法。其優(yōu)點(diǎn)是：
[0029] 能使計(jì)算機(jī)計(jì)算離散傅里葉變換所需要的乘法次數(shù)大為減少，特別是被變換的抽 樣點(diǎn)數(shù)N越多，快速傅里葉變換算法計(jì)算量的節(jié)省就越顯著。在數(shù)字圖像處理中，這種算法 能夠提高效率。
[0030] 20、去掉前景獲得原始圖像的背景。
[0031] 背景是原始圖像中標(biāo)志周?chē)膮^(qū)域。
[0032] 用圖像增強(qiáng)方法得到了原始圖像中用戶感興趣的前景部分，而去掉了這些前景部 分后，就剩下圖像的背景。
[0033] 圖像增強(qiáng)是指增強(qiáng)圖像中的有用信息，有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，強(qiáng) 調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征。
[0034] 上面運(yùn)到的高通濾波器方法就是頻率域中的圖像增強(qiáng)方法，可以得到圖像中的高 頻信息。
[0035] 在得到了圖像前景區(qū)域之后，由于這個(gè)區(qū)域的像素灰度值較大，視覺(jué)上表現(xiàn)為更 亮，因此可以計(jì)算整幅圖像的像素灰度值均值，然后將灰度值大于均值的像素點(diǎn)設(shè)置為 NaN(notanumber)類(lèi)型，使得整個(gè)前景部分都變成了NaN類(lèi)型，從而實(shí)現(xiàn)前景的去除。因 為在之后的處理中，NaN類(lèi)型的區(qū)域都不會(huì)被納入在處理范圍內(nèi)，可以看做是已被去除。
[0036] 30、根據(jù)前景和背景識(shí)別背景顏色。
[0037] 進(jìn)一步地，步驟30中，所述根據(jù)所述前景和所述背景識(shí)別背景顏色，可以包括：
[0038] 分別提取前景和背景的平均RGB分量，根據(jù)預(yù)設(shè)的RGB分量比例關(guān)系和預(yù)設(shè)的閥 值識(shí)別背景顏色。
[0039] 計(jì)算指定區(qū)域所有像素的RGB平均值。
[0040] 在RGB顏色空間中，視覺(jué)顏色和RGB各分量的值有著必然聯(lián)系，本實(shí)施例使用的閾 值舉例如下：
[0041] 紅色（r-g)>35&(r-b)>120 ;
[0042] 綠色（g_b) >33&(g-r) >60 ;
[0043] 藍(lán)色（b_g) >33&(b-r) >60 ;
[0044] 注：RGB的取值范圍為0?255。
[0045] 進(jìn)一步地，步驟10中，通過(guò)高通濾波器提取原始圖像的前景，可以優(yōu)選包括以下 步驟：
[0046] 101、將原始圖像進(jìn)行RGB通道分離，獲得黑白圖像；
[0047] RGB通道分離可以將彩色圖像變成黑白圖像。
[0048] 102、通過(guò)高通濾波增強(qiáng)所述黑白圖像的邊緣，獲得高頻圖像；
[0049] 背景和前景之間由于不平滑的過(guò)渡會(huì)在視覺(jué)上形成輪廓，在頻域上，圖像的邊緣 因?yàn)榛叶戎档木拮儽憩F(xiàn)為高頻，通過(guò)高通濾波可以提取并強(qiáng)化這些邊緣。
[0050] 103、擴(kuò)充所述高頻圖像，獲得原始圖像的前景。
[0051] 在上一步的高通濾波中得到了圖像的高頻信息，即前景的邊緣，對(duì)該前景邊緣進(jìn) 行擴(kuò)展（膨脹），并對(duì)其中的閉合區(qū)域進(jìn)行填充，可使前景圖像形成一個(gè)整體，從而得到原 始圖像的前景。擴(kuò)展的方法用的是形態(tài)學(xué)膨脹和填充。
[0052] 膨脹和填充操作在圖像處理中屬于基本的操作，通常不需要再做詳細(xì)說(shuō)明。為了 表述完整，此處列出其原理，供代理人參考。
[0053] 膨脹用于填補(bǔ)標(biāo)志邊緣的斷點(diǎn)，橋接邊緣的裂縫，使標(biāo)志邊緣連續(xù)和閉合。
[0054] A ? B= {z I (B)^ AcA)
[0055] 其中，0?結(jié)構(gòu)元素，A被B膨脹后的元素是所有位移z的集合。
[0056] 參考圖2,圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像背景顏色識(shí)別方法中的膨脹的示意圖。
[0057] 填充是一個(gè)要達(dá)成的目標(biāo)，使用的方法是基于形態(tài)重構(gòu)的算法，所謂重構(gòu)就是對(duì) 原始圖像進(jìn)行一定處理，使之生成新的圖像，是一種涉及兩幅圖像和一個(gè)結(jié)構(gòu)元素的形態(tài) 變換，其中一個(gè)圖像作為標(biāo)記，稱為變換的起點(diǎn)，另一幅圖像是掩膜（掩膜圖像即需要重構(gòu) 的原始圖像），用來(lái)約束變化過(guò)程。結(jié)構(gòu)元素用來(lái)定義連接性。參考圖3,圖3為本發(fā)明實(shí) 施例提供的圖像背景顏色識(shí)別方法中的填充的示意圖。
[0058] 本實(shí)施例，在靜態(tài)圖像的背景提取上使用的是高通濾波方法，而不是常規(guī)的圖像 二值化結(jié)合圖像加減運(yùn)算的方法，使用高通濾波得到邊緣信息，加以形態(tài)學(xué)操作實(shí)現(xiàn)前景 和背景的分割，避免了簡(jiǎn)單圖像二值化閾值不當(dāng)導(dǎo)致的分割不正確，特別是在背景和前景 顏色接近時(shí)，圖像中的細(xì)小噪聲就足以導(dǎo)致二值化分割不正確，而高通濾波的方法是基于 邊緣的，對(duì)噪聲并不敏感，適應(yīng)性更強(qiáng)。另外，在顏色識(shí)別方面，本實(shí)施例，根據(jù)RGB分量的 規(guī)則化關(guān)系，直接映射為視覺(jué)顏色的名稱，計(jì)算簡(jiǎn)便高效，避免了使用分類(lèi)器識(shí)別顏色而帶 來(lái)的巨大開(kāi)銷(xiāo)，使用分類(lèi)器識(shí)別顏色需要對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，在后續(xù)識(shí)別過(guò)程中同樣需要 較大的開(kāi)銷(xiāo)。
[0059] 以上所述，僅為本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何 熟悉本【技術(shù)領(lǐng)域】的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵 蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
【權(quán)利要求】
1. 一種圖像背景顏色識(shí)別方法，其特征在于，包括： 通過(guò)高通濾波器提取原始圖像的前景； 去掉所述前景獲得所述原始圖像的背景； 根據(jù)所述前景和所述背景識(shí)別背景顏色。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述前景和所述背景識(shí)別背景 顏色，包括： 分別提取所述前景和所述背景的平均RGB分量，根據(jù)預(yù)設(shè)的RGB分量比例關(guān)系和預(yù)設(shè) 的閥值識(shí)別背景顏色。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過(guò)高通濾波器提取原始圖像的前 景，包括： 將所述原始圖像進(jìn)行RGB通道分離，獲得黑白圖像； 通過(guò)高通濾波增強(qiáng)所述黑白圖像的邊緣，獲得高頻圖像； 擴(kuò)充所述高頻圖像，獲得原始圖像的前景。
【文檔編號(hào)】G06T7/40GK104484892SQ201410753072
【公開(kāi)日】2015年4月1日 申請(qǐng)日期:2014年12月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月9日
【發(fā)明者】彭德中, 章毅, 呂建成, 張蕾, 張海仙, 桑永勝, 郭際香, 毛華, 甄亮利, 傅夏生 申請(qǐng)人:四川大學(xué)