專利名稱：色坐標(biāo)空間結(jié)構(gòu)和顏色量化及其中的可變灰色區(qū)指定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明一般涉及用于圖象處理的色空間變換方法，其具體涉及從HSV色空間到一種新的色空間的顏色變換。
當(dāng)前，正積極進行基于內(nèi)容搜索圖象的廣泛研究。與之對應(yīng)地，人們正在研制商用的圖象搜索裝置和/或應(yīng)用程序以滿足對改進的基于內(nèi)容的圖象搜索技術(shù)的需求。
在基于內(nèi)容的圖象搜索技術(shù)中所用的最重要的信息是顏色信息。因此，圖象搜索裝置或應(yīng)用程序是否具有高效的性能很大程度上依賴于提取顏色信息的精確方法。
通常，理論上計算機所能表示的不同顏色的數(shù)目越來越多。然而，計算機實際所能顯示的顏色的數(shù)目則受到了量化顏色可用數(shù)目的限制。由于量化顏色的數(shù)目小于其所能表示的顏色數(shù)，因而產(chǎn)生了問題。量化是當(dāng)M＞＞N從M數(shù)目種顏色到N數(shù)目種顏色的顏色映射過程，其中M和N均為正整數(shù)。
在計算機中，顏色是用基于三種基色-紅色R，綠色G和藍色B的RGB色模型來表示的。然而RGB空間是面向硬件的，其在表示顏色變化時存在限制，從而使肉眼能夠感覺出該顏色變化。因此，經(jīng)常需要將RGB空間變換為面向用戶的基于色調(diào)H，飽和度S和亮度V的HSV色模型。


圖1A和1B所示為現(xiàn)有技術(shù)中用于將RGB色空間變換為HSV色空間的現(xiàn)有方法。RGB色空間到HSV色空間的變換是通過如下步驟完成的；其中r,g,b,v和s值的范圍為0到1，而h值的取值范圍則為0到360。另外，如果max=min，則對于非彩色未定義h。
max=MAXIMUM{r,g,b}min=MINIMUM{r,g,b}v=maxs=(max-min)/max
一旦從RGB色空間變換為HSV色空間，便將產(chǎn)生如圖1B所示的圓柱形。在HSV色空間的圓柱形上，朝向繞V軸的圓形的圓心顯示的是灰色，朝向繞V軸的圓形的圓周顯示的是純色，沿S軸和V(+)軸方向顯示的是較亮的顏色(白色)，沿V(-)軸方向顯示的是較暗的顏色(黑色)，而色調(diào)(H)則被定義為繞V軸的角度。
然而，即使在同一HSV空間中，視覺所能辨別的一定范圍內(nèi)的顏色偏差的顯示也會有所不同。另外，HSV空間內(nèi)的簡單量化不能得到顏色的統(tǒng)一表示。另一方面，考慮到肉眼所能感知的顏色變化，在對飽和度向量值進行量化時，需要進行多種復(fù)雜的計算。而且，選擇量化模型是很困難的。因此，使用HSV空間的基于內(nèi)容的圖象搜索系統(tǒng)的性能將會變得很差。
例如，參照圖1B，朝向該圓柱形底面方向上顯示的是黑色。然而，如果某種顏色沿S軸方向分布，則其將很難從視覺上將黑色與所分布的顏色區(qū)分開來。因此，即使能夠進行顏色量化，在較低V值處也不能將兩種顏色區(qū)分開來。因此，仍存在問題。
因此，需要有一種新的色空間及顏色量化方法，其中所有顏色均能以均勻方式進行分布，而用戶能夠統(tǒng)一地從視覺上辨別各顏色的偏差。圖2所示為現(xiàn)有技術(shù)中的HSV色坐標(biāo)空間的簡要示意圖。
參照圖2，在HSV色坐標(biāo)空間的圓柱體上，亮度V是該圓柱體的中心軸，飽和度S為從該圓柱的中心軸到同心圓的法向向量，而色調(diào)H則為繞V的角度。為了劃分HSV色空間上的顏色區(qū)和灰色區(qū)，將根據(jù)飽和度S來指定灰色區(qū)。具體地說，將灰度值Υ定義為常數(shù)值τgray=Υ，由此將灰色區(qū)(如果S＜τgray)和顏色區(qū)(如果S＞τgray)分隔開來。
然而，考慮到用戶的視覺和光感特性，可能會由同樣取決于色調(diào)H或亮度V的灰度值Υ產(chǎn)生灰色區(qū)偏差。盡管如此，在劃分常規(guī)HSV色空間的顏色區(qū)和灰色區(qū)的過程中，將僅根據(jù)HSV或HSI的飽和度S來指定灰色區(qū)，而不管色調(diào)H或亮度V如何。其結(jié)果是，視覺上可辨別的顏色區(qū)實際上被顯示為灰色區(qū)。
在此情況中，增加了不必要的顏色信號處理，從而增大了顏色信號處理的負擔(dān)。此外，如果顏色信號處理中所需的顏色信息位于灰色區(qū)中，則圖象搜索系統(tǒng)的性能將會降低。
因此，本發(fā)明的一個目的便在于至少解決現(xiàn)有技術(shù)中的問題和缺點。
本發(fā)明的一個目的是提供一種在進行從RGB色坐標(biāo)空間到HSV色坐標(biāo)空間的變換時可得到的一種新的色空間。
本發(fā)明的另一個目的是提供用于均勻地分布所有顏色區(qū)且同時考慮到用戶的視覺特性而統(tǒng)一顯示顏色偏差的色空間。
本發(fā)明的再一個目的是提供一種用于改進基于內(nèi)容的圖象搜索的顏色量化方法。
本發(fā)明的又一個目的是提供一種其中灰度值根據(jù)色調(diào)H和亮度V可變的可變灰色區(qū)指定方法。
本發(fā)明另外的優(yōu)點，目的和特性將部分地在接下來的說明中被闡明，并部分地通過審閱完接下來的說明或通過實踐而為那些本領(lǐng)域技術(shù)人員所領(lǐng)會。本發(fā)明可實現(xiàn)并獲得在所附加的權(quán)利要求中所特別指出的目的和優(yōu)點。
為了實現(xiàn)上述目標(biāo)并根據(jù)本發(fā)明的目的，如接下來所要實施及詳細說明的，根據(jù)本發(fā)明的一種色空間特征在于其為在三維空間中的一個倒錐體，且其色空間坐標(biāo)包括穿過該倒錐體中心的縱軸方向上的亮度V，作為繞穿過倒錐體中心的縱軸的角度的色調(diào)H(0°～360°)，及沿從圓心到最大圓周方向的最短線性分量上的最大值與最小值之間的差值S’。
根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，一種顏色量化方法包括如下步驟根據(jù)RGB顏色信息的大和/或小及差值，將輸入RGB顏色信息變換為包括色調(diào)H，差值S’和亮度V的色坐標(biāo)空間中的三維倒錐體上的坐標(biāo)值；根據(jù)預(yù)定值對HS’V色坐標(biāo)空間上的坐標(biāo)值進行區(qū)域劃分；以及對變換所得的坐標(biāo)值和區(qū)域劃分所得的值進行比較以執(zhí)行到一代表值的映射。
根據(jù)本發(fā)明的再一個方面，本發(fā)明的色坐標(biāo)空間中的一種可變灰色區(qū)指定方法包括如下步驟當(dāng)圖象信息對應(yīng)于該色坐標(biāo)空間時在劃分顏色區(qū)和灰色區(qū)的過程中根據(jù)色調(diào)H的亮度得到灰色區(qū)，及根據(jù)在色坐標(biāo)空間上的每個位置可變地改變用于確定灰色區(qū)的參考值。
接下來將參照附圖對本發(fā)明進行詳細地說明，其中附圖中相類似的圖注表示相類似的元件圖1A和1B所示為現(xiàn)有技術(shù)中用于將RGB色空間變換為HSV色空間的方法的示意圖2所示為其中定義了常規(guī)HSV色坐標(biāo)空間上的灰色區(qū)指定方法的HSV色空間的示意圖；圖3A和3B所示為根據(jù)本發(fā)明的顏色量化方法的示意圖；圖4A和4B所示為用于顯示根據(jù)本發(fā)明所實施的色空間變換原理的坐標(biāo)系視圖；圖5所示為其中定義了根據(jù)本發(fā)明的可變灰色區(qū)指定方法的HSV色空間的示意圖；圖6所示為在圖5中的‘Ph’位置上的水平剖面圖；圖7所示為在圖5中的‘Pl’位置上的水平剖面圖；圖8A到8C所示分別為在顏色平面上所指定的灰色區(qū)的示意圖；圖9所示為根據(jù)本發(fā)明的色坐標(biāo)空間上的可變灰色區(qū)指定方法的流程圖。
接下來將參照附圖中所示的一些示例對本發(fā)明的優(yōu)選實施例進行詳細地說明。
圖3A和3B所示為根據(jù)本發(fā)明的一種色空間變換方法。如圖所示，現(xiàn)有的RGB色坐標(biāo)空間被變換為HS’V色空間，其中S’=max-min。具體地說，S’被定義為輸入r,g和b顏色信息中最大值和最小值之間的差值。如圖4A和4B所示，變換所得的HS’V色坐標(biāo)空間的2維S’-V平面中的顏色值c變成了以原點為起點的一條曲線。常規(guī)HSV色坐標(biāo)空間的2維S-V平面則是穿過圓柱體中心軸的縱剖面。
參照圖3B，變換所得的HS’V色坐標(biāo)空間的形狀為一個頂點在底部的倒錐體。RGB色空間到HS’V色空間的變換是通過如下步驟完成的；其中r,g,b,v和s值的取值范圍為0到1，而h值的取值范圍為0到360。另外，如果max=min，則對于非彩色未定義h。
max=MAX{r,g,b}=輸入r,g,b的最大值min=MIN{r,g,b}=輸入r,g,b的最小值
v=maxs′=(max-min)/max*max=s*max=max-min
在如圖3A和3B所示的HS’V色坐標(biāo)空間上，可以實現(xiàn)顏色量化以滿足用戶的視覺和光感特性。通常，可以很容易地將純色和灰色與白色區(qū)分開來。因此，通過將一個圓形平面作為橫截面，HS’V模型可以最大化能夠很容易地對顏色進行區(qū)分的那部分的直徑和剖面尺寸。
另一方面，由于對深色的顏色感覺的類似性，不能很容易地將純色和灰色與黑色區(qū)分開來。因此，HS’V通過一個頂點最小化不能很容易地進行顏色區(qū)分的那部分的直徑和剖面尺寸。因此，本發(fā)明不再需要對不能容易地進行顏色區(qū)分的那部分進行顏色索引映射。
在將RGB色空間變換為HS’V色空間之后，將指定HS’V色空間的灰色區(qū)，而HS’V色空間多個位置上的索引則被映射為量化值。
圖5所示為根據(jù)本發(fā)明的HS’V色空間結(jié)構(gòu)。HS’V色空間具有一種頂點在底部的倒錐體形狀。類似于HSV色空間，朝向繞V軸的圓形的圓心顯示的是灰色，朝向繞V軸的圓形的圓周顯示的是純色，朝S軸和V(+)軸方向顯示的是亮色(白色)，沿V(-)軸方向顯示的是深色(黑色)，而色調(diào)(H)則被定義為繞V軸的角度。
因為灰色區(qū)值τgray依賴于色調(diào)，所以灰色區(qū)形狀有變化而不再具有固定的圓柱形狀。Ph和Pl位置上的灰色區(qū)如圖6和7中的剖面圖所示。另外，從該顏色的亮度中可得到可變灰色區(qū)值τgray。因此，在檢測出各顏色的亮度之后，便可得到與所檢測到的各顏色的亮度成比例的可變灰度區(qū)值τgray。
如圖6所示，當(dāng)亮度V很高，如在位置Ph時，該灰色區(qū)值τgray在黃色部分較大，而在藍色部分則較小。與此相反，當(dāng)亮度V較低，如在圖7所示的位置Pl時，灰色區(qū)值τgray在黃色部分較小，而在藍色部分則較大。其結(jié)果是，顏色區(qū)和灰色區(qū)的劃分可以滿足用戶的視覺和光感特性。
圖8A到8C所示為在HS’V色空間的顏色平面上所進行的灰色區(qū)指定。圖8A所示為當(dāng)h=60度(例如，黃色)時的S-V平面，圖8B所示為當(dāng)h=240度(例如，藍色)時的S-V平面，而8C所示為對從圖8A和8B的S-V平面中指定的灰色區(qū)進行比較的S-V平面。
在圖8A到8C中，假設(shè)如下條件成立，其中0＜r,g,b,s,v＜1且0＜h＜360:
MAX(r,g,b)=p；MIN(r,g,b)=q；如果h=240度(藍色)且v=最大值，灰色區(qū)分值為Wmin；如果h=240度(藍色)且v=最小值，灰色區(qū)分值為Bmax；如果h=60度(黃色)且v=最大值，灰色區(qū)分值為Wmax；如果h=60度(黃色)且v=最小值，灰色區(qū)分值為Bmin。
點C為當(dāng)h=60度時及h=240度時將灰色區(qū)與顏色區(qū)分隔開來的直線v的交點，其中對于h=240，直線v=[1/(Wmin-Bmax)]×(p-q-Bmax)對于h=60，直線v=[1/(Wmax-Bmin)]×(p-q-Bmin)而點C=(Cx,Cy)=((Wmax×Bmax-Wmin×Bmin)/(Wmax-Wmin+Bmax-Bmin),(Bmax-Bmin)/(Wmax-Wmin+Bmax-Bmin))當(dāng)h=240度(藍色)時，灰色區(qū)滿足條件v＜1/(Wmax-Bmax)×(p-q-Bmax)，而當(dāng)h=60度(黃色)時，灰色區(qū)滿足條件v＞(Wmax-Bmin)×(p-q-Bmin)。
用于區(qū)分除了60度和240度色調(diào)之外的所有色調(diào)值處的灰色區(qū)的直線v均穿過交點C，且其斜率大于h=240度時的灰色區(qū)分隔線的斜率而小于h=60度時的灰色區(qū)分隔線的斜率。
通過得到另一個點Wg(Wmin和Wmax之間的一個值)且將交點C包括在內(nèi)便可以將直線表示為Eg。從圖8A到8C中所得到的表達式Eg為v=[(1-Cy)/(Wg-Cx)]+1-[(1-Cy)/(Wg-Cx)](Wg)。在圖8A到8C中，表達式Eg確定直線的左區(qū)表示灰色區(qū)而右區(qū)則表示顏色區(qū)。
因此，通過如下步驟可以直接從對應(yīng)的r,g和b中得到用于指定在任意h,s和b值處的灰色區(qū)的表達式。
首先，從數(shù)學(xué)表達式Y(jié)=A1×r+A2×g+A3×b中求出亮度Y，其中系數(shù)A1,A2和A3可以通過現(xiàn)有實驗來改變。在本優(yōu)選實施例中，A1為0.299,A2為0.587，而A3為0.114。將所求得的亮度Y代入如下公式，便可得到點WgWg=[Wmin,Wmax]=(Y-Ymin)×(Wmax-Wmin)/(Ymax-Ymin)+Wmin在此公式中，Ymax與Wmax之間的關(guān)系及Ymin和Wmin之間的關(guān)系是通過如下公式來確定的Ymax-0.299+0.587=K1×WmaxYmin=0.114=K2×Wmin其中，K1和K2分別代表一個常數(shù)。
因此，如果[(1-Cy)/(Wg-Cx0)]＞0，則灰色區(qū)為V＞[(1-Cy)/(Wg-Cx)](p-q)+1-[(1-Cy)/(Wg-Cx)](Wg)，而如果[(1-Cy)/(Wg-Cx0)]＜0，則灰色區(qū)為V＜[(1-Cy)/(Wg-Cx)](p-q)+1-[(1-Cy)/(Wg-Cx)](Wg)。
因此，從亮度Y中得到了依賴于色調(diào)的灰色區(qū)可變值，而接下來將參照圖9對用于利用獲得灰色區(qū)可變值的步驟來劃分顏色區(qū)和灰色區(qū)的過程進行說明。根據(jù)本發(fā)明的灰色區(qū)指定方法也可以應(yīng)用于常規(guī)的HSV顏色模型。
參照圖9，輸入(S10)一幅圖象并從輸入圖象象素中(S20)檢測出(S30)其RGB分量以將其從RGB色空間變換為HS’V(或HSD色空間(S40)，利用公式Y(jié)=A1×r+A2×g+A3×b計算出(S50)亮度分量Y，其中A1=0.299,A2=0.587，而A3=0.114。因此，便可以由運算值和亮度V及(p-q)來指定灰色區(qū)值。
具體地說，從亮度值Y中求得(S60)點Wg以由此確定是否[(1-Cy)/(Wg-Cx)]≥0(S70)。如果該條件成立，則判斷是否V＞[(1-Cy)/(Wg-Cx)](p-q)+1-[(1-Cy)/(Wg-Cx)](Wg)(S80)。如果步驟S80中的條件成立，則指定為灰色區(qū)；否則指定為顏色區(qū)。如果步驟S70中的條件不滿足，則判斷是否V＞[(1-Cy)/(Wg-Cx)](p-q)+1-[(1-Cy)/(Wg-Cx)](Wg)(S90)。如果步驟S90中的條件滿足，則指定為顏色區(qū)；否則指定為灰色區(qū)。以及存儲(S100)所指定的顏色區(qū)和灰色區(qū)。
如上所述，根據(jù)本發(fā)明的色空間和量化方法定義了一個通過根據(jù)亮度V改變飽和度S的最大值而得到的差值S’(S’=max-min)；并將其映射為HS’V色空間上的對應(yīng)值的索引，從而在較低V值時不再需要進行不必要的顏色差映射。
此外，根據(jù)本發(fā)明的量化方法能夠在HSV色坐標(biāo)空間上定義一個差值S’以在均勻方式下追蹤量化區(qū)域之間的顏色偏差，因此可以確保顏色量化具有較高的效率。另外，根據(jù)本發(fā)明的一種可變灰色區(qū)指定方法可以改變用于根據(jù)亮度來劃分灰色區(qū)和顏色區(qū)的參考值，以由此克服常規(guī)技術(shù)中灰色區(qū)隨色調(diào)和亮度變化而變化的問題。
上述實施例僅僅是示例性的而不應(yīng)被理解為對本發(fā)明的限制?？梢院苋菀椎貙⒈炯夹g(shù)應(yīng)用于其它類型的裝置。本發(fā)明的說明僅出于示意的目的，而不應(yīng)限制權(quán)利要求的范圍。對于那些本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說可以進行多種替換，修正和變型。
權(quán)利要求
1．一種具有中心軸為V軸而頂點在底部的倒錐體形狀的HS’V色模型，包括定義為繞V軸的角度的色調(diào)h；定義為沿從V軸到該錐體的圓周C的方向的V軸法向向量的飽和度S；及定義為V軸正方向上的向量的亮度V。
2．如權(quán)利要求1所述色模型，其特征在于飽和度S和亮度V取值范圍在0和1之間；而色調(diào)取值范圍為0到360。
3．如權(quán)利要求2所述的色模型，其特征在于該色模型是通過如下公式從具有(r,g,b)顏色值的RGB色模型變換而來的max=輸入r,g,b的最大值min=輸入r,g,b的最小值v=maxs′=(max-min)/max*max=s*max=max-min
4．如權(quán)利要求1所述的色模型，其特征在于朝向繞V軸的圓形的圓心顯示的是灰色，朝向圓周C顯示的是純色，沿朝向頂點方向顯示的是深色。
5．一種用于HS’V色空間的量化方法，包括以下步驟(a)指定HS’V色空間的灰色區(qū)；(b)對HS’V色空間進行顏色量化；及(c)將量化所得的每個區(qū)域中的顏色信息索引映射為相同的值。
6．如權(quán)利要求5所述的方法，在步驟(a)中，由一參考值來定義灰色區(qū)，其中所述參考值正比于HS’V色空間中的色調(diào)的亮度Y。
7．如權(quán)利要求6所述的方法，其中亮度Y被定義為Y=A1×r+A2×g+A3×b其中A1,A2和A3為預(yù)定的常數(shù)。
8．如權(quán)利要求7所述的方法，其中A1為0.299,A2為0.587，而A3為0.114。
9．一種用于為由色調(diào)，飽和度和亮度所定義的色空間指定灰色區(qū)的方法，包括如下步驟根據(jù)正比于色空間中的色調(diào)的亮度Y的參考值指定灰色區(qū)；及存儲所指定的灰色區(qū)。
10．如權(quán)利要求9所述的方法，其中亮度Y被定義為Y=A1×r+A2×g+A3×b其中A1,A2和A3為預(yù)定的常數(shù)。
11．如權(quán)利要求10所述的方法，其中A1為0.299,A2為0.587，而A3為0.114。
全文摘要
公開了一種色空間結(jié)構(gòu)及量化方法。一旦從RGB色空間變換為HSV色空間，將通過根據(jù)亮度V改變飽和度S的最大值來得到差值S’(S’＝max－min)，從而得到HS’V色空間，其中差值S’構(gòu)成了色坐標(biāo)系的一個坐標(biāo)軸以使所有顏色區(qū)均勻分布并統(tǒng)一顯示顏色偏差。
文檔編號G06T1/00GK1237747SQ9910789
公開日1999年12月8日 申請日期1999年5月28日 優(yōu)先權(quán)日1998年5月28日
發(fā)明者金賢俊, 李振秀 申請人:Lg電子株式會社