一種廣告圖標(biāo)嵌入數(shù)字圖像的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像編輯技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種圖像融合方法，更具體的說，涉及一種廣 告圖標(biāo)嵌入數(shù)字圖像的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 傳統(tǒng)的圖像融合技術(shù)基本是作為多傳感器信息融合的重要分支來研究的。它是一 門綜合了傳感器、圖像處理、信號處理、計算機(jī)和人工智能等多種學(xué)科的現(xiàn)代高新技術(shù)。這 種圖像融合的主要思想是采用一定的算法，把來自多個傳感器的多幅源圖像綜合成一幅新 的圖像，從而使融合后的圖像具有更高的可信度、較少的不確定性以及更好的可理解性。圖 像融合不是簡單的疊加，它產(chǎn)生新的蘊含更有價值信息的圖像。目前，這類型的圖像融合技 術(shù)在自動目標(biāo)識別、計算機(jī)視覺、遙感、機(jī)器人、醫(yī)學(xué)圖像處理以及軍事應(yīng)用等領(lǐng)域都表現(xiàn) 出巨大的應(yīng)用潛力。
[0003] 本發(fā)明方法涉及到的圖像融合領(lǐng)域，考慮的是通過把源圖像中一個物體或者一個 區(qū)域嵌入到目標(biāo)圖像，從而生成一幅新的圖像。為使新的合成圖像看起來真實，邊界處應(yīng)保 證無縫和自然。這類圖像融合技術(shù)是計算機(jī)圖像處理的一個基本問題，。
[0004] 圖像融合可以通過加權(quán)平均算法，多分辨率方法或基于梯度域的融合方法來實 現(xiàn)。由于加權(quán)平均算法只對重疊區(qū)域進(jìn)行加權(quán)平均，因此只在重疊區(qū)實現(xiàn)融合過渡，很難消 除合成鬼影，且對配準(zhǔn)誤差很敏感。然而多分辨率拼接方法則通過將圖像分解成多幅尺度 圖像再合成，不僅可實現(xiàn)整圖范圍內(nèi)的融合過渡，并可降低對配準(zhǔn)誤差的敏感度，他的不足 是由于多次濾波會造成信號減弱，因此最終合成的圖像會變暗和模糊?；谔荻扔虻娜诤?方法是利用梯度場實現(xiàn)合成，由于需要計算出重疊區(qū)域的梯度場，因此合成的圖像不會出 現(xiàn)變暗和模糊現(xiàn)象。
[0005]Prez等人在2003年提出了Poisson圖像編輯法[2]，該方法利用圖像梯度場對待 融合區(qū)域進(jìn)行引導(dǎo)插值，將圖像融合問題歸結(jié)為求目標(biāo)函數(shù)的最小化問題，并利用Poisson 方程求解這一變分問題。
[0006] 泊松圖像編輯根據(jù)用戶指定的邊界條件求解一個泊松方程，實現(xiàn)梯度域上的連續(xù) 來達(dá)到邊界處顏色的無縫融合。但如果兩個區(qū)域有不同的紋理細(xì)節(jié)特征，編輯區(qū)域的邊界 依然明顯。Burt等對泊松圖像編輯進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種基于樣條的多分辨率技術(shù)，通過 對圖像在不同層次上的插值來實現(xiàn)兩幅圖像的無縫融合 [3]。Jia等提出的一種優(yōu)化方法能 自動找到最優(yōu)的邊界，簡化了交互[4]。該方法從用戶交互的區(qū)域把感興趣的對象通過Graph Cut分割出來，在用戶交互的邊界和感興趣的對象之間尋找最優(yōu)邊界。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種廣告圖標(biāo)嵌入數(shù)字圖像的 方法，它主要針對廣告商標(biāo)(商標(biāo)等）與背景圖像的融合，其通過自動搜索最佳插入?yún)^(qū)域增 強(qiáng)最終的融合效果，并簡化了交互。
[0008] 本發(fā)明提供一種廣告圖標(biāo)嵌入數(shù)字圖像的方法，具體步驟如下： (1) 背景圖像的最佳區(qū)域選取 將廣告圖標(biāo)嵌入數(shù)字圖像，廣告圖標(biāo)為插入對象，數(shù)字圖像為背景圖 像；選取背景圖像中沒有強(qiáng)邊緣、能量較低，顏色與插入對象顏色差距較大 的局部區(qū)域作為候選區(qū)域；進(jìn)而通過比較插入對象和數(shù)字圖像的顏色信息， 背景圖像的能量信息和邊緣信息，在背景圖像中選取最佳區(qū)域；其最佳區(qū)域 maxK滿足如下公式：
【主權(quán)項】
1. 一種廣告圖標(biāo)嵌入數(shù)字圖像的方法，其特征在于具體步驟如下： (1) 背景圖像的最佳區(qū)域選取 將廣告圖標(biāo)嵌入數(shù)字圖像，廣告圖標(biāo)為插入對象，數(shù)字圖像為背景圖 像；選取背景圖像中沒有強(qiáng)邊緣、能量較低，顏色與插入對象顏色差距較大 的局部區(qū)域作為候選區(qū)域；進(jìn)而通過比較插入對象和數(shù)字圖像的顏色信息， 背景圖像的能量信息和邊緣信息，在背景圖像中選取最佳區(qū)域；其最佳區(qū)域 maxK滿足如下公式：
其中：K表示背景圖像中第i個區(qū)域的合適度，值越大表示區(qū)域i作為插入?yún)^(qū)域的效果 越好；馬指第i個區(qū)域的背景圖像的能量信息，能量信息越符合選取標(biāo)準(zhǔn)，該值越大；馬 分別表示邊緣信息和顏色對比信息；％成r是人為選取的權(quán)重參數(shù)； (2) 插入對象的仿射變換 先利用邊緣檢測生成背景圖像的邊緣圖像，再用霍夫變換的方法提取出背景圖像中的 直線，在背景圖像的直線檢測圖中，選取最相關(guān)的一條直線，計算仿射變換的參數(shù)，以該直 線的方向為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行插入對象的仿射變換，即對插入對象進(jìn)行角度上的變換，使得插入對 象更貼合背景圖像的最佳區(qū)域； (3) 圖像融合 利用基于泊松方程的圖像融合方法將經(jīng)過仿射變換后得到的插入對象與背景圖像融 合。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟（1)的公式中，％均設(shè)置為〇. 33。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述沒有強(qiáng)邊緣的局部區(qū)域從邊緣圖像 中尋找，取定閾值，尋找較為平滑的區(qū)域，防止插入對象跨越背景圖像的多個物體；所述能 量較低的局部區(qū)域從能量圖中尋找，取定閾值，以免插入對象被放置到重要物體身上，出現(xiàn) 明顯的人工處理痕跡；所述顏色差距較大的局部區(qū)域直接通過背景圖像和插入對象的顏色 信息對比得到，是為了使插入對象盡量醒目，其最終所選取的區(qū)域表示為RE。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，選擇所述最相關(guān)的一條直線時，最相關(guān)的 一條直線位于離所選區(qū)域RE-定范圍之內(nèi)，該范圍是所選區(qū)域RE與最近線段距離的三倍； 選取時綜合考慮直線的長短以及離背景最佳區(qū)域的遠(yuǎn)近，所述直線離所選區(qū)域越近，相關(guān) 性越大；直線越長，越具有代表性，相關(guān)性也越大。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述廣告圖標(biāo)嵌入數(shù)字圖像之前，對廣告 圖標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理；預(yù)處理步驟如下： (1)處理廣告圖標(biāo)的邊緣，使得廣告商標(biāo)中不包含不相關(guān)的多余像素； (2)將廣告商標(biāo)進(jìn)行縮放，縮放后，插入對象的尺寸不超過背景圖像尺寸的四分之一。
【專利摘要】本發(fā)明屬于圖像編輯技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種廣告圖標(biāo)嵌入數(shù)字圖像的方法。圖像融合是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要分支，它通過確定待融合兩張圖像的重疊區(qū)域內(nèi)每一個像素點的取值，以實現(xiàn)圖像的平滑過渡。本發(fā)明方法不僅考慮重疊區(qū)域像素的取值，還著重于圖像內(nèi)容的分析，通過選取合適融合區(qū)域，檢測區(qū)域的相關(guān)信息，達(dá)到圖像融合的最佳效果。實驗結(jié)果表明，本方法較好地實現(xiàn)了廣告圖標(biāo)的插入，使得廣告圖標(biāo)在背景圖像上顯得自然而且醒目。
【IPC分類】G06T3-00, G06T5-50
【公開號】CN104574271
【申請?zhí)枴緾N201510025684
【發(fā)明人】顏波, 楊奕臻, 李可
【申請人】復(fù)旦大學(xué)
【公開日】2015年4月29日
【申請日】2015年1月20日