基于快速双边滤波的图像高光去除研究

在各向异性的物体中,高光被视为是漫反射分量以及镜面反射分量的一种线性组合。单幅图像的高光去除是计算机视觉中一项非常有挑战性的课题。很多方法试图将漫反射分量、镜面反射分量进行分离,然而这些方法往往需要图像分割等预处理过程,方法鲁棒性较差且比较耗时。基于双边滤波器设计了一种高效的高光消除方法,该方法利用最大漫反射色度存在着局部平滑这一性质,使用双边滤波器对色度的最大取值进行传播与扩散,从而完成整幅图像高光去除。方法采用一种加速策略对双边滤波器进行速度优化,与目前流行的方法相比,有效提升了方法的执行效率。与传统方法相比,该方法高光去除效果更好,处理速度更快,非常适用于一些实时应用的场合。

基于保边滤波器的单幅图像高光去除

研究图像分割优化问题,由于图像中存在高光中,造成干扰,提出一种简单但有效的单幅图片高光去除方法。传统单幅图像高光去除方法,一般需要进行图像分割预处理,或者进行交互输入。提出的新方法无需图像分割预处理,也不要交互输入,而是使用漫反射色度估计值作为引导值,对最大色度图应用边界保留滤波器,并最终得到去高光后的图片。实验结果比较表明,与传统方法比较,该方法不但能够去除单色物体表面高光,对于复杂纹理表面高光非常有效,且输出图像在非高光区更接近输入图像,提高了图像分割效果。

实时单幅图片高光去除算法

单幅图片的高光去除是一个非常具有挑战性的课题。综述以往多数方法,一般需要进行图像分割等预处理,或者要求用户进行交互输入。采用的方法是从高光图片的颜色统计规律出发,发现了最大漫反射色度局部平滑这一特性;然后估计镜面反射像素最大漫反射色度,由基于线性模型对最大色度的值进行扩散传播,从图像中的漫反射像素传播到镜面反射像素;最后求出图像中每个像素的漫反射分量。与传统方法相比较,这种高光去除的方法效果较好,而且非常简单,适合并行,可以满足实时应用需要。