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色彩特征擷取方法.pdf

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色彩 特征 擷取 方法
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摘要
申請專利號:

CN201210126427.7

申請日:

2012.04.26

公開號:

CN102761766B

公開日:

2015.01.28

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 著錄事項變更號牌文件類型代碼:1602號牌文件序號:101715944194IPC(主分類):H04N 13/02專利申請號:2012101264277變更事項:發明人變更前:李國君;陳均富;林和源變更后:李國君;林和源;王明俊;陳均富|||授權|||實質審查的生效IPC(主分類):H04N 13/02申請日:20120426|||公開
IPC分類號: H04N13/02; H04N9/64; H04N15/00 主分類號: H04N13/02
申請人: 李國君
發明人: 李國君; 陳均富; 林和源
地址: 中國臺灣臺南市
優先權: 2011.04.26 US 61/478,965
專利代理機構: 中科專利商標代理有限責任公司 11021 代理人: 周長興
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201210126427.7

授權公告號:

|||102761766B||||||

法律狀態公告日:

2015.06.03|||2015.01.28|||2012.12.26|||2012.10.31

法律狀態類型:

著錄事項變更|||授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

一種可依據一包含于一影像訊號的各影像元素所具有的色彩,擷取出一可代表此色彩的色彩特征向量的色彩特征擷取方法。其包括:(A)接收此影像訊號;(B)將此影像訊號投影至一包含一色彩平面的色彩空間模型中,使得各影像元素所具有的色彩可由第一參數值、第二參數值及第三參數值表示;(C)取得一調整后的第二參數值;(D)將各影像元素所具有的色彩分類至色彩平面上的復數個色彩區塊或復數個模糊區塊;以及(E)根據分類后所得的結果,賦予影像元素一色彩特征向量。

權利要求書

1.一種色彩特征擷取方法,用于擷取一影像訊號的色彩特征,包括
下列步驟:
A)接收該影像訊號,該影像訊號包含復數個影像元素,且該些影像元
素分別具有一色彩;
B)將該影像訊號投影至一色彩空間模型中,使得每一該些影像元素所
具的色彩分別被映像至該色彩空間模型中的一對應點,且該對應點的坐標
由一第一參數值、一第二參數值及一第三參數值表示;該色彩空間模型包
含一色彩平面,且該色彩平面由復數個色彩區塊及復數個模糊區塊構成;
C)將該第三參數值與一調整門坎值互相比較,且依據比較所得的結果
及該第二參數值,運算出一調整后的第二參數值;
D)依據該第一參數值及該調整后的第二參數值,依序將每一該些影像
元素所具的色彩分類至該色彩平面上的其中的一該些色彩區塊或其中的
一該些模糊區塊;以及
E)根據每一該些影像元素所具的色彩被分類后所得的結果,分別賦予
每一該些影像元素一色彩特征向量。
2.如權利要求1所述的色彩特征擷取方法,其中,該色彩空間模型為
一HSI色彩空間模型,且該第一參數值為色調成分,該第二參數值為飽和
度成分,該第三參數值為強度成分。
3.如權利要求2所述的色彩特征擷取方法,其中,該調整門坎值介于
70至90之間,且當該強度成分高于該調整門坎值時,依據下列公式運算出
該調整后的飽和度成分:
S′=a+b*S;
其中,S’為該調整后的飽和度成分,S為該飽和度成分,a及b為兩任
意正數,且滿足a+b=1的條件;
當該強度成分不高于該調整門坎值時,依據下列公式運算出該調整后
的飽和度成分:
S = ( a + b * S ) * ( I T ) ; ]]>
其中,S’為該調整后的飽和度成分,S為該飽和度成分,T為該調整門
坎值,a及b為兩任意正數,且滿足a+b=1的條件。
4.如權利要求3所述的色彩特征擷取方法,其中,該些色彩區塊包含
一第一色彩區塊、一第二色彩區塊、一第三色彩區塊、一第四色彩區塊及
一第五色彩區塊,且每一該些色彩區塊分別對應于一色彩,而該色彩平面
上未被該些色彩區塊覆蓋的部分為該些模糊區塊。
5.如權利要求4所述的色彩特征擷取方法,其中,該第一色彩區塊為
紅色區塊,該第二色彩區塊為綠色區塊,該第三色彩區塊為青色區塊,該
第四色彩區塊為藍色區塊,該第五色彩區塊為紅紫色區塊。
6.如權利要求4所述的色彩特征擷取方法,其中,當其中的一該些影
像元素所具的色彩被分類至其中的一該些色彩區塊時,其中的一該些影像
元素所被賦予的該色彩特征向量包含一第一分量、一第二分量、一第三分
量、一第四分量、一第五分量及一第六分量,且該第一分量、該第二分量、
該第三分量、該第四分量及該第五分量分別對應至每一該些色彩區塊,該
第六分量的數值為1減去該調整后的飽和度成分;該第一分量的數值、該
第二分量的數值、該第三分量的數值、該第四分量的數值、該第五分量的
數值及該第六分量的數值的總和并為1。
7.如權利要求4所述的色彩特征擷取方法,其中,當其中的一該些影
像元素所具的色彩被分類至其中的一該些模糊區塊時,其中的一該些影像
元素所被賦予的該色彩特征向量包含一第一分量、一第二分量、一第三分
量、一第四分量、一第五分量及一第六分量,該第一分量及該第二分量分
別對應至兩分別位于每一該些影像元素所具的色彩所被分類至的其中的
一該些模糊區塊的兩側的色彩區塊,且該第一分量、該第二分量、該第三
分量、該第四分量及該第五分量分別對應至每一該些色彩區塊,該第六分
量的數值則為1減去該調整后的飽和度成分;該第一分量的數值、該第二
分量的數值、該第三分量的數值、該第四分量的數值、該第五分量的數值
及該第六分量的數值的總和并為1。
8.如權利要求7所述的色彩特征擷取方法,其中,該第一分量的數值
依據下列公式運算而出:
C=S′*Belongingness;
其中,C為該第一分量的數值,S’為該調整后的飽和度成分,
Belongingness為歸屬度,歸屬度依據下列公式運算而出:
Belongingness = U - H U - L ; ]]>
其中,U指在該模糊區塊于該色彩平面上所具有的兩邊界中,一遠離
該第一分量所對應的色彩區塊的邊界于該色彩平面上所具有的角度,L是
另一鄰近該第一分量所對應的色彩區塊的邊界于該色彩平面上所具有的
角度,H則為該色調成分于該色彩平面上所具有的角度。
9.如權利要求1所述的色彩特征擷取方法,其中,包括一步驟F),對
該色彩特征向量執行一低通濾波程序。
10.如權利要求9所述的色彩特征擷取方法,其中,該低通濾波程序
是將該色彩特征向量通過一N×N的中值濾波器,且N為一介于3及9之
間的正整數。

說明書

色彩特征擷取方法

技術領域

本發明是關于一種色彩特征擷取方法,尤其指一種可迅速地依據一包
含于影像訊號內的影像元素所具有的色彩,精確地擷取出一可代表此色彩
的色彩特征向量,并將此色彩特征向量賦予至此影像元素的色彩特征擷取
方法。

背景技術

隨著網絡和科技的發達,多媒體的應用在現今社會中已經日漸普及。
不同于以往人類多以文本模式的方式來傳達訊息,更加入了許多靜態、或
甚至動態的影像訊息于其中。多了影像訊息的加入,使得人類在傳達訊息
上變得更多元也更豐富。

為因應更多元的影像訊號的傳送,圖像處理技術便跟隨著發展。例如,
影像分割、影像合成、影像辨識、或最近非常熱門的二維影像轉三維視訊
技術。而拜電影界大師詹姆斯·卡梅隆所執導的3D立體電影「阿凡達」的
推波助瀾下,二維影像轉三維視訊技術更是熱門的研究主題。不論是業界
或是學界,多投入相當多的心力更追求及研發更新更高水平的二維影像轉
三維視訊技術。

其中,于二維影像轉三維視訊技術中,影像訊號的色彩特征擷取便是
相當重要的一環。傳統上,欲擷取一影像訊號的色彩特征時,會先選定一
個特定色彩空間模型,例如可為一HSI色彩空間模型。此一選定的HSI色彩
空間模型具有一色彩平面,并對此色彩平面進行等分切割。一般來說,是
將色彩平面切割出五個不同的色彩區塊,而此五個不同的色彩區塊分別代
表不同的色彩區塊,例如紅色區塊、綠色區塊、青色區塊、藍色區塊及紅
紫色區塊。再者,被轉換至此HSI色彩空間模型的影像訊號會載有數個不
同參數值的信息。根據影像訊號的所載有的參數值,影像訊號會被分類至
上述進行切割過后的色彩平面上的不同的色彩區塊,并依分類到的區塊判
斷此影像訊號具有何種色彩特征。

然而,在將色彩平面切割的過程中,因不同色彩區塊的交界處為連續
變化,例如紅色區塊轉變成綠色區塊的交界處是由紅轉綠,故位于交界處
附近區域即形成模糊區塊,而不論是人的肉眼或計算機,皆難以一致判斷
出此一區域內某一對應點的正確的色彩。因此,在色彩平面切割的過程中,
會因為每個人對色彩的感知有所不同,而得到不同切割結果的色彩平面。

如此一來,一旦有一影像訊號的一影像元素所具有的色彩被分類到上
述的模糊區塊,例如前述的紅色區塊轉變成綠色區塊的交界處,則此影像
元素所具有的色彩可能被某甲判斷成屬于紅色區塊,但卻被某乙判斷成屬
于綠色區塊而此一分歧的判斷結果,將嚴重影響影像色彩特征擷取的質
量。為此,如何改善當一影像訊號的一影像元素所具有的色彩被分類到模
糊區塊時的判斷規則,將是現今二維影像轉三維視訊技術中,一門非常重
要且需迅速善的課題。

因此,業界需要一種能迅速地依據一包含于影像訊號內的影像元素所
具有的色彩,精確地擷取出一可代表此色彩的色彩特征向量,并將此色彩
特征向量賦予至此影像元素的色彩特征擷取方法。

發明內容

本發明的目的在于提供一種色彩特征擷取方法,以克服公知技術中存
在的缺陷。

為實現上述目的,本發明提供的色彩特征擷取方法,用于擷取一影像
訊號的色彩特征,包括下列步驟:

A)接收該影像訊號,該影像訊號包含復數個影像元素,且該些影像元
素分別具有一色彩;

B)將該影像訊號投影至一色彩空間模型中,使得每一該些影像元素所
具的色彩分別被映像至該色彩空間模型中的一對應點,且該對應點的坐標
由一第一參數值、一第二參數值及一第三參數值表示;該色彩空間模型包
含一色彩平面,且該色彩平面由復數個色彩區塊及復數個模糊區塊構成;

C)將該第三參數值與一調整門坎值互相比較,且依據比較所得的結果
及該第二參數值,運算出一調整后的第二參數值;

D)依據該第一參數值及該調整后的第二參數值,依序將每一該些影像
元素所具的色彩分類至該色彩平面上的其中的一該些色彩區塊或其中的
一該些模糊區塊;以及

E)根據每一該些影像元素所具的色彩被分類后所得的結果,分別賦予
每一該些影像元素一色彩特征向量。

所述的色彩特征擷取方法,其中,該色彩空間模型為一HSI色彩空間
模型,且該第一參數值為色調成分,該第二參數值為飽和度成分,該第三
參數值為強度成分。

所述的色彩特征擷取方法,其中,該調整門坎值介于70至90之間,且
當該強度成分高于該調整門坎值時,依據下列公式運算出該調整后的飽和
度成分:

S′=a+b*S;

其中,S’為該調整后的飽和度成分,S為該飽和度成分,a及b為兩任
意正數,且滿足a+b=1的條件;

當該強度成分不高于該調整門坎值時,依據下列公式運算出該調整后
的飽和度成分:

S = ( a + b * S ) * ( I T ) ; ]]>

其中,S’為該調整后的飽和度成分,S為該飽和度成分,T為該調整門
坎值,a及b為兩任意正數,且滿足a+b=1的條件。

所述的色彩特征擷取方法,其中,該些色彩區塊包含一第一色彩區塊、
一第二色彩區塊、一第三色彩區塊、一第四色彩區塊及一第五色彩區塊,
且每一該些色彩區塊分別對應于一色彩,而該色彩平面上未被該些色彩區
塊覆蓋的部分為該些模糊區塊。

所述的色彩特征擷取方法,其中,該第一色彩區塊為紅色區塊,該第
二色彩區塊為綠色區塊,該第三色彩區塊為青色區塊,該第四色彩區塊為
藍色區塊,該第五色彩區塊為紅紫色區塊。

所述的色彩特征擷取方法,其中,當其中的一該些影像元素所具的色
彩被分類至其中的一該些色彩區塊時,其中的一該些影像元素所被賦予的
該色彩特征向量包含一第一分量、一第二分量、一第三分量、一第四分量、
一第五分量及一第六分量,且該第一分量、該第二分量、該第三分量、該
第四分量及該第五分量分別對應至每一該些色彩區塊,該第六分量的數值
為1減去該調整后的飽和度成分;該第一分量的數值、該第二分量的數值、
該第三分量的數值、該第四分量的數值、該第五分量的數值及該第六分量
的數值的總和并為1。

所述的色彩特征擷取方法,其中,當其中的一該些影像元素所具的色
彩被分類至其中的一該些模糊區塊時,其中的一該些影像元素所被賦予的
該色彩特征向量包含一第一分量、一第二分量、一第三分量、一第四分量、
一第五分量及一第六分量,該第一分量及該第二分量分別對應至兩分別位
于每一該些影像元素所具的色彩所被分類至的其中的一該些模糊區塊的
兩側的色彩區塊,且該第一分量、該第二分量、該第三分量、該第四分量
及該第五分量分別對應至每一該些色彩區塊,該第六分量的數值則為1減
去該調整后的飽和度成分;該第一分量的數值、該第二分量的數值、該第
三分量的數值、該第四分量的數值、該第五分量的數值及該第六分量的數
值的總和并為1。

所述的色彩特征擷取方法,其中,該第一分量的數值依據下列公式運
算而出:

C=S′*Belongingness;

其中,C為該第一分量的數值,S’為該調整后的飽和度成分,
Belongingness為歸屬度,歸屬度依據下列公式運算而出:

Belongingness = U - H U - L ; ]]>

其中,U指在該模糊區塊于該色彩平面上所具有的兩邊界中,一遠離
該第一分量所對應的色彩區塊的邊界于該色彩平面上所具有的角度,L是
另一鄰近該第一分量所對應的色彩區塊的邊界于該色彩平面上所具有的
角度,H則為該色調成分于該色彩平面上所具有的角度。

所述的色彩特征擷取方法,其中,包括一步驟F),對該色彩特征向量
執行一低通濾波程序。

所述的色彩特征擷取方法,其中,該低通濾波程序是將該色彩特征向
量通過一N×N的中值濾波器,且N為一介于3及9之間的正整數。

本發明的效果是:

1)本發明提供的色彩特征擷取方法,能迅速地依據一包含于影像訊
號內的影像元素所具有的色彩,精確地擷取出一可代表此色彩的色彩特征
向量,并將此色彩特征向量賦予至此影像元素。

2)本發明提供的色彩特征擷取方法,能避免當一包含于影像訊號內
的影像元素所具有的色彩被分類至一色彩平面的模糊區塊時,因每個人對
色彩的感知的差異而導致的色彩識別誤差。

附圖說明

圖1是本發明一實施例的色彩特征擷取方法的流程示意圖。

圖2A顯示本發明一實施例的色彩特征擷取方法將一影像訊號的兩個
影像元素所分別具有的色彩分別映射至一HSI色彩空間模型的一色彩平
面,以將這兩個影像元素所分別具有的色彩分類至一色彩區塊或一模糊區
塊的過程的示意圖。

圖2B顯示依據圖2A所示的分類結果,賦予第一影像元素一色彩特征
向量的過程的示意圖。

圖2C顯示依據圖2A所示的分類結果,賦予第二影像元素一色彩特征
向量的過程的示意圖。

圖3是本發明另一實施例的色彩特征擷取方法的流程示意圖。

圖4A顯示本發明另一實施例的色彩特征擷取方法將一影像訊號的一
影像元素所具有的色彩映像至一HSI色彩空間模型的一色彩平面,以將此
影像元素所具有的色彩分類至一色彩區塊或一模糊區塊的過程的示意圖。

圖4B顯示依據圖4A所示的分類結果,賦予第三影像元素一色彩特征
向量的過程的示意圖。

圖4C顯示依據圖4A所示的分類結果,賦予第四影像元素一色彩特
征向量的過程的示意圖。

附圖中主要組件符號說明:

21、41紅色區塊;22、42綠色區塊;23青色區塊;24、43藍色區塊;
25紅紫色區塊;26、44模糊區塊。

具體實施方式

本發明的色彩特征擷取方法,是用于擷取一影像訊號的色彩特征,包
括下列步驟:

(A)接收此影像訊號,此影像訊號包含復數個影像元素,且該些影像
元素分別具有一色彩;

(B)將此影像訊號投影至一色彩空間模型中,使得每一該些影像元素所
具的色彩分別被映像至此色彩空間模型中的一對應點,且此對應點的坐標
是由一第一參數值、一第二參數值及一第三參數值表示;此色彩空間模型
包含一色彩平面,且此色彩平面是由復數個色彩區塊及復數個模糊區塊構
成;

(C)將此第三參數值與一調整門坎值互相比較,且依據比較所得的結果
及此第二參數值,運算出一調整后的第二參數值;

(D)依據此第一參數值及此調整后的第二參數值,依序將每一該些影
像元素所具的色彩分類至此色彩平面上的其中的一該些色彩區塊或其中
的一該些模糊區塊;以及

(E)根據每一該些影像元素所具的色彩被分類后所得的結果,分別賦予
每一該些影像元素一色彩特征向量。

其中,影像訊號可被投影至任何類型的色彩空間模型。例如,HSI色
彩空間模型、RGB色彩空間模型、YUV色彩空間模型或CMY色彩空間模
型。再者,當影像訊號被投影至一HSI色彩空間模型時,步驟(B)中的第一
參數值為色調成分(Hue),第二參數值為飽和度成分(Saturation),而第三參
數值則為強度成分(Intensity)。亦即,在本發明的其中一種態樣中,一影像
訊號包含的每一個影像元素所具的色彩會先被轉換至此HSI色彩空間模
型,使得每一個影像元素所具的色彩分別被映射至此HSI色彩空間模型中
的一對應點。而此對應點的坐標則由色調成分(H)、飽和度成分(S)及強度
成分(I)表示。

再者,在前述的色彩空間模型中,一色彩平面是由復數個色彩區塊及
復數個模糊區塊構成。其中,復數個色彩區塊及復數個模糊區塊的劃分是
對此色彩平面進行切割。然而,將色彩平面切割的方式,以及是否需要于
色彩平面上切割出一或多個模糊區塊,則無任何限定。例如,在一種色彩
平面切割方式中,可將此色彩平面等分地切割成6個色彩區塊(即6個色彩區
塊均具有相同的大小),而每一色彩區塊被指定代表不同的色彩。意即,此
色彩平面切割方式并不會于色彩平面上切割出任何模糊區塊。或者,在另
一種色彩平面切割方式中,可先于此色彩平面上切割出3個色彩區塊(此3
個色彩區塊并不一定具有相同的大小),且相鄰兩色彩區塊之間形成一模糊
區塊。意即,此色彩平面切割方式會于色彩平面上切割出形3個模糊區塊(此
3個模糊區塊并不一定具有相同的大小)。

然而,在本發明中,較佳切割出復數個模糊區塊。如此,前述的色彩
平面上先被切割出5個色彩區塊,即一第一色彩區塊、一第二色彩區塊、
一第三色彩區塊、一第四色彩區塊及一第五色彩區塊,而色彩平面上未被
這些色彩區塊覆蓋的部分則定義為復數個模糊區塊。也就是說,相鄰兩色
彩區塊之間均形成一模糊區塊。此外,在一實施態樣中,第一色彩區塊定
義為紅色區塊(red),第二色彩區塊定義為綠色區塊(green),第三色彩區塊
定義為青色區塊(cyan),第四色彩區塊定義為藍色區塊(blue),第五色彩區
塊定義為紅紫色區塊(magenta)。再者,于本發明的色彩特征擷取方法的步
驟(C)中,是將此影像元素的強度成分與一調整門坎值互相比較。而在本發
明一實施態樣中,此調整門坎值介于70至90之間,但其較佳為85。接著,
若此影像元素的強度成分高于此調整門坎值時,便依據下列公式運算出一
調整后的飽和度成分:

S′=a+b*S;

其中,S’為此調整后的飽和度成分,S為此飽和度成分,a及b則為兩
任意正數,且滿足a+b=1的條件。

然而,當強度成分不高于此調整門坎值時,則依據下列公式運算出前
述的調整后的飽和度成分:

S = ( a + b * S ) * ( I T ) ; ]]>

其中,S’為此調整后的飽和度成分,S為此飽和度成分,T為此調整門
坎值,a及b則為兩任意正數,且滿足a+b=1的條件。

接著,于本發明的色彩特征擷取方法的步驟(D)中,此影像訊號的復
數個影像元素所具有的色彩可能會被分類至前述的5個色彩區塊中的任一
個,或被分類到前述的5個模糊區塊中的任一個內。其中,當一影像元素
所具的色彩被分類至前述的5個色彩區塊中的任一個時,此影像元素所被
賦予的色彩特征向量便包含一第一分量、一第二分量、一第三分量、一第
四分量、一第五分量及一第六分量。而且,第一分量對應至紅色區塊,第
二分量對應至綠色區塊,第三分量對應至青色區塊,第四分量對應至藍色
區塊,第五分量是紅紫色區塊,第六分量則對應至一消色區塊(achromatic)。

除此之外,第六分量的數值等于1減去此調整后的飽和度成分,即1-S’。
而且,第一分量的數值、第二分量的數值、第三分量的數值、第四分量的
數值、第五分量的數值及第六分量的數值的總和為1。在前述狀況中,只
有對應至此影像元素所具的色彩所被分類至的色彩區塊的分量及第六分
量有不為零的數值,且兩者的數值的總和為1。

一般來說,前述的achromatic色彩特征是對應于一影像元素所具的色
彩中,白光成分的多寡。此成分的多寡可以使得視覺效果上看到色彩的飽
和程度的差異,在一般影像元素中,同一色調卻不同飽和度的色彩給人的
感知程度會有極大的差異,舉例來說,極明亮的紅色與暗紅色,其色調成
分會相當接近,但在飽和方面卻大大不同,是因為其白光成分差異甚大,
所以多定義此achromatic色彩特征來幫助萃取出更具有色彩特性的特征。

另一方面,當一影像元素所具的色彩被分類至前述的5個模糊區塊中
的任一個時,此影像元素所被賦予的色彩特征向量便包含一第一分量、一
第二分量、一第三分量、一第四分量、一第五分量及一第六分量。其中,
第六分量的數值等于1減去此調整后的飽和度成分,即1-S’。而且,第一分
量的數值、第二分量的數值、第三分量的數值、第四分量的數值、第五分
量的數值及第六分量的數值的總和為1。此外,只有分別對應至兩位于前
述的模糊區塊兩側的色彩區塊的兩分量及第六分量有不為零的數值,且三
者的數值的總和為1。除此之外,前述的分別對應至兩位于前述的模糊區
塊兩側的色彩區塊的兩分量的數值依據下列公式運算而出:

C=S′*Belongingness;

其中,C為此分量的數值,S’為此調整后的飽和度成分,Belongingness
則為歸屬度,而歸屬度則依據下列公式運算而出:

Belongingness = U - H U - L ; ]]>

其中,U是指在前述的模糊區塊于此色彩平面上所具有的兩邊界中,
一遠離此分量所對應的色彩區塊的邊界于此色彩平面上所具有的角度,L
是另一鄰近此分量所對應的色彩區塊的邊界于此色彩平面上所具有的角
度,H則為此色調成分于此色彩平面上所具有的角度。

再者,本發明的色彩特征擷取方法還包括一步驟(F),對此色彩特征向
量執行一低通濾波程序。其中,此低通濾波程序是將此色彩特征向量通過
一N×N的中值濾波器,且N為一介于3及9之間的正整數,但N較佳為5。
由此N×N的中值濾波器,可將多余的噪聲自前述步驟所得出的各影像元
素的色彩特征向量中濾除掉。

以下由特定的具體實施例說明本發明的實施方式,本領域技術人員可
由本說明書所揭示的內容輕易地了解本發明的其他優點與功效。此外,本
發明亦可由其他不同的具體實施例加以施行或應用,且本說明書中的各項
細節亦可基于不同觀點與應用,而在不悖離本發明的精神下進行各種修飾
與變更。

實施例1

請參閱圖1,是本發明一實施例的色彩特征擷取方法的流程示意圖,
本發明一實施例的色彩特征擷取方法包括下列步驟:

(A)接收此影像訊號,此影像訊號包含復數個影像元素,且該些影像
元素分別具有一色彩;

(B)將此影像訊號投影至一色彩空間模型中,使得每一該些影像元素所
具有的色彩分別被映像至此色彩空間模型中的一對應點,且此對應點的坐
標是由一第一參數值、一第二參數值及一第三參數值表示;此色彩空間模
型包含一色彩平面,且此色彩平面是由復數個色彩區塊及復數個模糊區塊
構成;

(C)將此第三參數值與一調整門坎值互相比較,且依據比較所得的結果
及此第二參數值,運算出一調整后的第二參數值;

(D)依據此第一參數值及此調整后的第二參數值,依序將每一該些影
像元素所具的色彩分類至此色彩平面上的其中的一該些色彩區塊或其中
的一該些模糊區塊;以及

(E)根據每一該些影像元素所具的色彩被分類后所得的結果,分別賦予
每一該些影像元素一色彩特征向量。

其中,于步驟(A)中,影像訊號的格式并無任何限制,其可為YCbCr420
格式或RGB444格式。接著,于步驟(B)中,此影像訊號是被投影至一色彩
空間模型中,使得此影像訊號所包含的各影像元素所具的色彩分別被映像
至此色彩空間模型中的一對應點,且此對應點的坐標是由一第一參數值、
一第二參數值及一第三參數值表示。此色彩空間模型的類型并無任何限
制,其可為HSI色彩空間模型、RGB色彩空間模型、YUV色彩空間模型或
CMY色彩空間模型。

以下,將配合附圖詳細說明本發明的色彩特征擷取方法如何將一影像
訊號的兩個影像元素所分別具有的色彩,分別映射至一HSI色彩空間模型
的一色彩平面,以將這兩個影像元素所分別具有的色彩分類至一色彩區塊
或一模糊區塊的過程。

首先,如圖2A所示,其顯示本發明一實施例的色彩特征擷取方法將一
影像訊號的兩個影像元素所分別具有的色彩分別映射至一HSI色彩空間模
型的一色彩平面,以將這兩個影像元素所分別具有的色彩分類至一色彩區
塊或一模糊區塊的過程的示意圖。

如圖2A所示,本發明一實施例的色彩特征擷取方法是將一HSI色彩空
間模型中的一色彩平面切割出五個色彩區塊,分別為一第一色彩區塊、一
第二色彩區塊、一第三色彩區塊、一第四色彩區塊及一第五色彩區塊。其
中,每一個色彩區塊分別對應于一特定的色彩。于本實施例中,第一色彩
區塊對應為紅色區塊21(red),第二色彩區塊對應為綠色區塊22(green),第
三色彩區塊對應為青色區塊23(cyan),第四色彩區塊對應為藍色區塊
24(blue),而第五色彩區塊對應為紅紫色區塊25(magenta)。

在圖2A所示的色彩平面上,紅色區塊21的角度范圍介于350°至10°,
綠色區塊22的角度范圍介于95°至120°,青色區塊23的角度范圍介于170°
至190°,藍色區塊24的角度范圍介于230°至250°,紅紫色區塊25的角度范
圍介于290°至310°。但需注意的是,前述各色彩區塊的角度范圍均可依據
實際需要而有所增減,并非僅能為上述的5個角度范圍。再者,于圖2A所
示的色彩平面上,位于兩相鄰色彩區塊之間(即未被前述的5個色彩區塊覆
蓋的部分)則定義為模糊區塊。例如,一位于第一色彩區塊與第二色彩區塊
之間的區塊,或一位于第三色彩區塊與第四色彩區塊之間的區塊。所以,
如圖2A所示,此色彩平面具有5個色彩區塊及5個模糊區塊。

在本例中,前述的影像訊號所包含的兩個影像元素分別為一第一影像
元素及一第二影像元素,而這兩個像素分別具有一色彩,如本發明一實施
例的色彩特征擷取方法的步驟(A)所述。

接著,如本發明一實施例的色彩特征擷取方法的步驟(B)所述,前述的
影像訊號被投影至一HSI色彩空間模型中,使得第一影像元素及第二影像
元素所具的色彩分別被映射至此HSI色彩空間模型中的一對應點。在本例
中,第一影像元素所具的色彩于HSI色彩空間模型中的對應點P1的坐標為
(105°,0.75,90),而第二影像元素所具的色彩于HSI色彩空間模型中的對應
點P2的坐標為(130°,0.625,85)。其中,第一參數值為色調成分(Hue)數值,
第二參數值為飽和度成分(Saturation)數值,第三參數值則為強度成分
(Intensity)數值。

隨后,如本發明一實施例的色彩特征擷取方法的步驟(C)所述,依序將
對應點P1及對應點P2分別具有的第三參數值,即強度成分數值,與一調整
門坎值互相比較,且依據比較所得的結果及它們所分別具有的第二參數
值,即飽和度成分數值,運算出一調整后的第二參數值,即調整后的飽和
度成分數值。在本例中,前述的調整門坎值為85。而當對應點P1或對應點
P2分別具有的強度成分數值高于前述的調整門坎值時,便依據下列公式運
算出此調整后的飽和度成分:

S′=a+b*S;(式1)

其中,S’為此調整后的飽和度成分,S為此飽和度成分,a及b則為兩
任意正數,且滿足a+b=1的條件。而在本例中,上述公式可進一步改
寫為:

S′=0.2+0.8*S;(式2)

其中,a=0.2,b=0.8。但在其他例子中,a及b亦可為其他數值,例如
a=0.3,b=0.7。

另一方面,當對應點P1或對應點P2分別具有的強度成分數值不高于前
述的調整門坎值時,便依據下列公式運算出此調整后的飽和度成分:

S = ( a + b * S ) * ( I T ) ; ]]>(式3)

其中,S’為此調整后的飽和度成分,S為此飽和度成分,T為此調整門
坎值,a及b則為兩任意正數,且滿足a+b=1的條件。而在本例中,上
述的公式可進一步改寫為:

S = ( 0.2 + 0.8 * S ) * ( I 85 ) ; ]]>(式4)

其中,a=0.2,b=0.8。但在其他例子中,a及b亦可為其他數值,例如
a=0.3,b=0.7。同樣地,雖然調整門坎值T為85,但在其他例子中,調整門
坎值T亦可為其他數值,例如90或80。

而如前所述,在本例中,第一影像元素所具的色彩于HSI色彩空間模
型中的對應點P1的坐標為(105°,0.75,90),而第二影像元素所具的色彩于
HSI色彩空間模型中的對應點P2的坐標為(130°,0.625,85)。而由于對應點
P1的強度成分數值(90)高于前述的調整門坎值(85),故依據前述的式2,運
算出調整后的飽和度成分數值,即0.8。如此,對應點P1于圖2A所示的色
彩平面上的坐標便為(105°,0.8)。另一方面,由于對應點P2的強度成分數
值(85)不高于前述的調整門坎值(85),故依據前述的式4,運算出調整后的
飽和度成分數值,即0.7。如此,對應點P2于圖2A所示的色彩平面上的坐
標便為(130°,0.7)。

再如本發明一實施例的色彩特征擷取方法的步驟(D)所述,依據對應
點P1及對應點P2分別具有的第一參數值及調整后的第二參數值,即色調成
分數值及調整后的飽和度成分數值,將這兩個影像元素所具的色彩分類至
圖2A所示的色彩平面上的5個色彩區塊其中之一內或5個模糊區塊其中之
一。

而如圖2A所示,對應點P1因其坐標為(105°,0.8),而被分類至綠色區
塊22,對應點P2因其坐標為(130°,0.7),則被分類至一位于綠色區塊22及
青色區塊23之間的模糊區塊26。

最后,如本發明一實施例的色彩特征擷取方法的步驟(E)所述,依據前
述的分類結果,分別賦予這兩個影像元素一色彩特征向量。其中,當影像
元素所具的色彩被分類至前述的5個色彩區塊其中的一時,此影像元素所
被賦予的色彩特征向量包含一第一分量、一第二分量、一第三分量、一第
四分量、一第五分量及一第六分量。此外,在本實施例中,第一分量對應
至紅色區塊21,第二分量對應至綠色區塊22,第三分量對應至青色區塊23,
第四分量對應至藍色區塊24,第五分量是紅紫色區塊25,第六分量則對應
至一消色區塊(achromatic)。

除此之外,第六分量的數值等于1減去此調整后的飽和度成分,即1-S’。
而且,第一分量的數值、第二分量的數值、第三分量的數值、第四分量的
數值、第五分量的數值及第六分量的數值的總和為1。在本例中,只有對
應至此影像元素所具的色彩所被分類至的色彩區塊的分量(即第二分量)及
第六分量有不為零的數值,且兩者的數值的總和為1。

然而,當影像元素所具的色彩并未被分類至前述的5個色彩區塊其中
之一時,如被分類至前述的5個模糊區塊其中之一時,此影像元素所被賦
予的色彩特征向量亦包含一第一分量、一第二分量、一第三分量、一第四
分量、一第五分量及一第六分量。而如前所述,第六分量的數值等于1減
去此調整后的飽和度成分,即1-S’。而且,第一分量的數值、第二分量的
數值、第三分量的數值、第四分量的數值、第五分量的數值及第六分量的
數值的總和為1。在本例中,只有分別對應至兩位于前述的模糊區塊兩側
的色彩區塊的兩分量(即第二分量及第三分量)及第六分量有不為零的數
值,且三者的數值的總和為1。

而如圖2B所示,由于對應點P1被分類至綠色區塊22,故在此色彩特征
向量中,僅有對應至綠色區塊22的第二分量及第六分量有不為零的數值。
況且,由于對應點P1的調整后的飽和度成分數值為0.8,故在前述的色彩特
征向量中,對應至綠色區塊22的第二分量的數值為0.8,而第六分量的數值
則為0.2(1-0.8=0.2)。如此,便可依據一影像元素所具的色彩,賦予此影像
元素一色彩特征向量V1(0,0.8,0,0,0,0.2)。

另一方面,由于對應點P2被分類至一位于綠色區塊22及青色區塊23之
間的模糊區塊26,故在此色彩特征向量中,僅有對應至綠色區塊22的第二
分量、對應至青色區塊23的第三分量及第六分量有不為零的數值。除此之
外,由于影像元素所具的色彩并未被分類至前述的5個色彩區塊其中之一,
即對應點P2被分類至一位于綠色區塊22及青色區塊23之間的模糊區塊的
情況,第二分量的數值是依據下列公式運算而出:

C=S′*Belongingness;(式5)

其中,C為此第二分量的數值,S’為調整后的飽和度成分,
Belongingness則為歸屬度,而歸屬度則依據下列公式運算而出:

Belongingness = U - H U - L ; ]]>(式6)

其中,U是指在模糊區塊于色彩平面上所具有的兩個邊界中,一遠離
第二分量所對應的色彩區塊的邊界于色彩平面上所具有的角度,L是另一
鄰近第二分量所對應的色彩區塊的邊界于色彩平面上所具有的角度,H則
為色調成分于色彩平面上所具有的角度。

以對應點P2為例,由于對應點P2被分類至一位于綠色區塊22及青色區
塊23之間的模糊區塊,故需先分別運算出其對于相鄰兩色彩區塊(綠色區塊
22及青色區塊23)的歸屬度。首先,先針對綠色區塊22運算,由于對應點
P2的坐標為(130°,0.7),故其色調成分于色彩平面上所具有的角度即為
130°。接著,此模糊區塊具有兩個邊界,而一遠離綠色區塊22的邊界于色
彩平面上的角度(U)為170°,另一鄰近綠色區塊22的邊界于色彩平面上的角
度(L)則為120°。所以,其對于綠色區塊22的歸屬度則為:

Belongingness = 170 - 130 170 - 120 = 0.8 ; ]]>(式7)

所以,由于對應點P2的調整后的飽和度成分數值為0.7,且再依據前述
式5,便可運算出對應至綠色區塊22的第二分量的數值為0.7*0.8=0.56,如
圖2C所示。

同理,依循相同的定義,運算對應點P2相對于青色區塊23的歸屬度所
需用到的參數為:一遠離青色區塊23的邊界于色彩平面上的角度(U)為
120°,另一鄰近青色區塊23的邊界于色彩平面上的角度(L)則為170°。

如此,對應點P2相對于青色區塊23的歸屬度則可由下列運算而出:

Belongingness = 120 - 130 120 - 170 = 0.2 ; ]]>(式8)

所以,由于對應點P2的調整后的飽和度成分數值為0.7,且再依據前述
式5,便可運算出對應至青色區塊23的第三分量的數值為0.7*0.2=0.14,如
圖2C所示。而由于調整后的飽和度成分數值為0.7,所以第六分量的數值
則為0.3(1-0.7=0.3)。如此,便可依據一影像元素所具的色彩,賦予此影像
元素一色彩特征向量V2(0,0.56,0.14,0,0,0.3)。

綜上所述,本發明一實施例的色彩特征擷取方法可將一影像訊號所包
含的復數個影像元素所分別具有的色彩,精確地擷取出一可代表此色彩的
色彩特征向量,例如V1(0,0.8,0,0,0,0.2)及V2(0,0.56,0.14,0,0,0.3),再將這兩
個色彩特征向量賦予至對應的影像元素。除此之外,即便一影像元素所具
有的色彩被分類至一色彩平面的模糊區塊時,如前述的對應點P2,本發明
一實施例的色彩特征擷取方法仍可精確地擷取出一可代表此色彩的色彩
特征向量,避免因每個人對色彩的感知的差異而導致的色彩識別誤差。

實施例2

請參閱圖3,是本發明另一實施例的色彩特征擷取方法的流程示意圖,
本發明另一實施例的色彩特征擷取方法包括下列步驟:

(A)接收此影像訊號,此影像訊號包含復數個影像元素,且該些影像
元素分別具有一色彩;

(B)將此影像訊號投影至一色彩空間模型中,使得每一該些影像元素所
具的色彩分別被映像至此色彩空間模型中的一對應點,且此對應點的坐標
由一第一參數值、一第二參數值及一第三參數值表示;此色彩空間模型包
含一色彩平面,且此色彩平面是由復數個色彩區塊及復數個模糊區塊構
成;

(C)將此第三參數值與一調整門坎值互相比較,且依據比較所得的結果
及此第二參數值,運算出一調整后的第二參數值;

(D)依據此第一參數值及此調整后的第二參數值,依序將每一該些影
像元素所具有的色彩分類至此色彩平面上的其中的一該些色彩區塊或其
中的一該些模糊區塊;

(E)根據每一該些影像元素所具的色彩被分類后所得的結果,分別賦予
每一該些影像元素一色彩特征向量;以及

(F)對此色彩特征向量執行一低通濾波程序。

以下,將配合附圖詳細說明本發明的色彩特征擷取方法如何將一影像
訊號的兩個影像元素所分別具有的色彩,分別映射至一HSI色彩空間模型
的一色彩平面,以將這兩個影像元素所分別具有的色彩分類至一色彩區塊
或一模糊區塊的過程。

首先,如圖4A所示,顯示本發明另一實施例的色彩特征擷取方法將一
影像訊號的兩個影像元素所分別具有的色彩分別映射至一HSI色彩空間模
型的一色彩平面,以將這兩個影像元素所分別具有的色彩分類至一色彩區
塊或一模糊區塊的過程的示意圖。

如圖4A所示,本發明另一實施例的色彩特征擷取方法是將一HSI色彩
空間模型中的一色彩平面切割出三個色彩區塊,分別為一第一色彩區塊、
一第二色彩區塊及第三色彩區塊。其中,每一個色彩區塊分別對應于一特
定的色彩。于本實施例中,第一色彩區塊對應為紅色區塊41(red),第二色
彩區塊對應為綠色區塊42(green),第三色彩區塊對應為藍色區塊43(blue)。

在圖4A所示的色彩平面上,紅色區塊41的角度范圍介于350°至40°,
綠色區塊42的角度范圍介于95°至150°,藍色區塊43的角度范圍介于250°
至310°。但需注意的是,前述的各色彩區塊的角度范圍均可依據實際需要
而有所增減,并非僅能為上述的個角度范圍。再者,于圖4A所示的色彩平
面上,位于兩相鄰色彩區塊之間(即未被前述的3個色彩區塊覆蓋的部分)
則定義為模糊區塊。例如,一位于第一色彩區塊與第二色彩區塊之間的區
塊,或一位于第二色彩區塊與第三色彩區塊之間的區塊。所以,如圖4A
所示,此色彩平面具有3個色彩區塊及3個模糊區塊。

在本例中,前述的影像訊號所包含的兩個影像元素分別為一第三影像
元素及一第四影像元素,而這兩個像素分別具有一色彩,如本發明另一實
施例的色彩特征擷取方法的步驟(A)所述。

接著,如本發明另一實施例的色彩特征擷取方法的步驟(B)所述,前述
的影像訊號被投影至一HSI色彩空間模型中,使得第三影像元素及第四影
像元素所具的色彩分別被映射至此HSI色彩空間模型中的一對應點。在本
例子中,第三影像元素所具的色彩于HSI色彩空間模型中的對應點P3的坐
標為(105°,0.75,90),而第四影像元素所具的色彩于HSI色彩空間模型中的
對應點P4的坐標為(160°,0.625,85)。其中,第一參數值為色調成分(Hue)
數值,第二參數值為飽和度成分(Saturation)數值,第三參數值則為強度成
分(Intensity)數值。

隨后,如本發明另一實施例的色彩特征擷取方法的步驟(C)所述,依序
將對應點P3及對應點P4分別具有的第三參數值,即強度成分數值,與一調
整門坎值互相比較,且依據比較所得的結果及它們所分別具有的第二參數
值,即飽和度成分數值,運算出一調整后的第二參數值,即調整后的飽和
度成分數值。在本例中,前述的調整門坎值為85。而由于調整飽和度成分
所需執行的步驟均已詳細敘述于前,在此便不再贅述。

所以,經過執行本發明另一實施例的色彩特征擷取方法的步驟(C)后,
第三影像元素所具的色彩于HSI色彩空間模型中的對應點P3于圖4A所示
的色彩平面上的坐標便為(105°,0.8)。另一方面,第四影像元素所具的色彩
于HSI色彩空間模型中的對應點P4于圖4A所示的色彩平面上的坐標便為
(160°,0.7)。

再如本發明另一實施例的色彩特征擷取方法的步驟(D)所述,依據對
應點P3及對應點P4分別具有的第一參數值及調整后的第二參數值,即色調
成分數值及調整后的飽和度成分數值,將這兩個影像元素所具的色彩分類
至圖4A所示的色彩平面上的3個色彩區塊其中的一內或3個模糊區塊其中
之一。

而如圖4A所示,對應點P3因其坐標為(105°,0.8),而被分類至綠色區
塊42,對應點P4因其坐標為(160°,0.7),則被分類至一位于綠色區塊42及
藍色區塊43之間的模糊區塊。

接著,如本發明另一實施例的色彩特征擷取方法的步驟(E)所述,依據
前述的分類結果,分別賦予這兩個影像元素一色彩特征向量。而由于賦予
影像元素所需執行的步驟均已詳細敘述于前,在此便不再贅述。

如前所述,由于對應點P3被分類至綠色區塊42,故一被賦予至對應點
P3所對應的影像元素的色彩特征向量便包含一第一分量、一第二分量、一
第三分量及一第四分量,如圖4B所示。在本例子中,第一分量對應至紅色
區塊41,第二分量對應至綠色區塊42,第三分量對應至藍色區塊43,第四
分量則對應至一消色區塊(achromatic)。除此之外,第四分量的數值等于1
減去此調整后的飽和度成分,即1-S’。而且,第一分量的數值、第二分量
的數值、第三分量的數值及第四分量的數值的總和為1。在本例中,只有
對應至此影像元素所具的色彩所被分類至的色彩區塊的分量(即第二分量)
及第四分量有不為零的數值,且兩者的數值的總和為1。

而如圖4B所示,由于對應點P3的調整后的飽和度成分數值為0.8,故
在前述的色彩特征向量中,對應至綠色區塊42的第二分量的數值為0.8,而
第四分量的數值則為0.2(1-0.8=0.2)。如此,便可依據一影像元素所具的色
彩,賦予此影像元素一色彩特征向量V3(0,0.8,0,0.2)。

另一方面,由于對應點P4被分類至一位于綠色區塊42及藍色區塊43之
間的模糊區塊44,故在此色彩特征向量中,僅有對應至綠色區塊42的第二
分量、對應至藍色區塊43的第三分量及第四分量有不為零的數值。而由于
當影像元素所具的色彩并未被分類至前述的3個色彩區塊其中之一時,所
需執行的運算歸屬度的步驟,以及運算對應至綠色區塊42的分量及對應至
藍色區塊43的分量所需執行的步驟均已詳細敘述于前,在此便不再贅述。

因此,經過運算后,對應點P4對應于綠色區塊42的歸屬度為0.9,所以
對應點P4對應至綠色區塊42的第二分量的數值為0.7*0.9=0.63,如圖4C所
示。同理,對應點P4對應于藍色區塊43的歸屬度為0.1,所以對應點P4對
應至藍色區塊43的第三分量的數值為0.7*0.1=0.07。另一方面,由于調整后
的飽和度成分數值為0.7,第四分量的數值則為0.3(1-0.7=0.3)。如此,便可
依據一影像元素所具的色彩,賦予此影像元素一色彩特征向量V4
(0,0.63,0.07,0.3)。

最后,如本發明另一實施例的色彩特征擷取方法的步驟(F)所述,對這
些色彩特征向量執行一低通濾波程序,以將多余的噪聲自這些色彩特征向
量(V3及V4)中濾除掉。在本例中,此低通濾波程序是前述的色彩特征向量
通過一N×N的中值濾波器,且N值為5。意即,將這些色彩特征向量依序
通過一5×5的中值濾波器,以濾除不必要的噪聲。

綜上所述,本發明另一實施例的色彩特征擷取方法可將一影像訊號所
包含的復數個影像元素所分別具有的色彩,精確地擷取出一可代表此色彩
的色彩特征向量,例如V3(0,0.8,0,0.2)及V4(0,0.63,0.07,0.3),再將這兩個
色彩特征向量賦予至對應的影像元素。除此之外,即便一影像元素所具有
的色彩被分類至一色彩平面的模糊區塊時,如前述的對應點P4,本發明另
一實施例的色彩特征擷取方法仍可精確地擷取出一可代表此色彩的色彩
特征向量,避免因每個人對色彩的感知的差異而導致的色彩識別誤差。

上述實施例僅是為了方便說明而舉例而已,本發明所主張的權利范圍
自應以申請的權利要求范圍所述為準,而非僅限于上述實施例。

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本文標題:色彩特征擷取方法.pdf
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