基于HSI颜色模型实现去除照片的“红眼现象”
2024-04-05 19:28:17
参考自：http://www.cnblogs.com/qdsclove/archive/2013/04/18/3029738.html
基本的算法描述如下：
代码：
1 #include "opencv_libs.h"
2 #include <highgui.h>
3 #include <cv.h>
4 #include <math.h>
5
6 /*
7 * 描述：基于HSI颜色模型消除红眼
8 * 作者：qdsclove(qdsclove@gmail.com)
9 * 时间：22:49 4/18 星期四 2013
10 */
11
12 /* 鼠标选择的矩形 */
13 CvRect rect;
14 /* 标记是否在画 */
15 bool draw = false;
16 /* 确定下来的眼睛矩形 */
17 CvRect eyeRect;
18 /* 是否选定眼睛区域 */
19 bool isFinalRect = false;
20
21 IplImage* img;
22 IplImage* temp;
23 IplImage* original;
24
25 // 将HSI颜色空间的三个分量组合起来，便于显示
26 IplImage* catHSImage(CvMat* HSI_H, CvMat* HSI_S, CvMat* HSI_I)
27 {
28 IplImage* HSI_Image = cvCreateImage( cvGetSize( HSI_H ), IPL_DEPTH_8U, 3 );
29
30 for(int i = 0; i < HSI_Image->height; i++)
31 {
32 for(int j = 0; j < HSI_Image->width; j++)
33 {
34 double d = cvmGet( HSI_H, i, j );
35 int b = (int)(d * 255/360);
36 d = cvmGet( HSI_S, i, j );
37 int g = (int)( d * 255 );
38 d = cvmGet( HSI_I, i, j );
39 int r = (int)( d * 255 );
40
41 cvSet2D( HSI_Image, i, j, cvScalar( b, g, r ) );
42 }
43 }
44 return HSI_Image;
45 }
46
47 // 将HSI颜色模型的数据转换为RGB颜色模型的图像
48 IplImage* HSI2RGBImage(CvMat* HSI_H, CvMat* HSI_S, CvMat* HSI_I)
49 {
50 IplImage * RGB_Image = cvCreateImage(cvGetSize(HSI_H), IPL_DEPTH_8U, 3 );
51
52 int iB, iG, iR;
53 for(int i = 0; i < RGB_Image->height; i++)
54 {
55 for(int j = 0; j < RGB_Image->width; j++)
56 {
57 // 该点的色度H
58 double dH = cvmGet( HSI_H, i, j );
59 // 该点的色饱和度S
60 double dS = cvmGet( HSI_S, i, j );
61 // 该点的亮度
62 double dI = cvmGet( HSI_I, i, j );
63
64 double dTempB, dTempG, dTempR;
65 // RG扇区
66 if(dH < 120 && dH >= 0)
67 {
68 // 将H转为弧度表示
69 dH = dH * 3.1415926 / 180;
70 dTempB = dI * (1 - dS);
71 dTempR = dI * ( 1 + (dS * cos(dH))/cos(3.1415926/3 - dH) );
72 dTempG = (3 * dI - (dTempR + dTempB));
73 }
74 // GB扇区
75 else if(dH < 240 && dH >= 120)
76 {
77 dH -= 120;
78
79 // 将H转为弧度表示
80 dH = dH * 3.1415926 / 180;
81
82 dTempR = dI * (1 - dS);
83 dTempG = dI * (1 + dS * cos(dH)/cos(3.1415926/3 - dH));
84 dTempB = (3 * dI - (dTempR + dTempG));
85 }
86 // BR扇区
87 else
88 {
89 dH -= 240;
90
91 // 将H转为弧度表示
92 dH = dH * 3.1415926 / 180;
93
94 dTempG = dI * (1 - dS);
95 dTempB = dI * (1 + (dS * cos(dH))/cos(3.1415926/3 - dH));
96 dTempR = (3* dI - (dTempG + dTempB));
97 }
98
99 iB = dTempB * 255;
100 iG = dTempG * 255;
101 iR = dTempR * 255;
102
103 cvSet2D( RGB_Image, i, j, cvScalar( iB, iG, iR ) );
104 }
105 }
106 return RGB_Image;
107 }
108
109 // 利用HSI颜色空间去除红眼
110 void EraseRedEye(IplImage* img, CvMat* HSI_H, CvMat* HSI_S, CvMat* HSI_I)
111 {
112 // 原始图像数据指针, HSI矩阵数据指针
113 uchar* data;
114
115 // rgb分量
116 byte img_r, img_g, img_b;
117 byte min_rgb; // rgb分量中的最小值
118 // HSI分量
119 float fHue, fSaturation, fIntensity;
120
121 for(int i = 0; i < HSI_H->height; i++)
122 {
123 for(int j = 0; j < HSI_H->width; j++)
124 {
125 data = cvPtr2D(img, i, j, 0);
126 img_b = *data;
127 data++;
128 img_g = *data;
129 data++;
130 img_r = *data;
131
132 // Intensity分量[0, 1]
133 fIntensity = (float)((img_b + img_g + img_r)/3)/255;
134
135 // 得到RGB分量中的最小值
136 float fTemp = img_r < img_g ? img_r : img_g;
137 min_rgb = fTemp < img_b ? fTemp : img_b;
138 // Saturation分量[0, 1]
139 fSaturation = 1 - (float)(3 * min_rgb)/(img_r + img_g + img_b);
140
141 // 计算theta角
142 float numerator = (img_r - img_g + img_r - img_b ) / 2;
143 float denominator = sqrt(
144 pow( (img_r - img_g), 2 ) + (img_r - img_b)*(img_g - img_b) );
145
146 // 计算Hue分量
147 if(denominator != 0)
148 {
149 float theta = acos( numerator/denominator) * 180/3.14;
150
151 if(img_b <= img_g)
152 {
153 fHue = theta ;
154 }
155 else
156 {
157 fHue = 360 - theta;
158 }
159 }
160 else
161 {
162 fHue = 0;
163 }
164
165 // 赋值
166 cvmSet( HSI_H, i, j, fHue );
167
168 // 若为红眼像素，进行处理
169 if( (fHue <= 45 || fHue >= 315 ) && fSaturation > 0.3)
170 {
171 // 设置该像素点饱和度为零
172 cvmSet( HSI_S, i, j, 0);
173 }
174 else
175 {
176 cvmSet( HSI_S, i, j, fSaturation);
177 }
178 cvmSet( HSI_I, i, j, fIntensity );
179 }
180 }
181 }
182
183 void draw_rect(IplImage* img, CvRect rect)
184 {
185 cvRectangle( img,
186 cvPoint( rect.x, rect.y ),
187 cvPoint( rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),
188 cvScalar( 0xff, 0x00, 0x00) );
189 }
190
191 // 鼠标回调函数
192 void my_mouse_callback( int event, int x, int y, int flags, void* param)
193 {
194 IplImage* image = (IplImage*) param;
195
196 switch( event )
197 {
198 case CV_EVENT_MOUSEMOVE:
199 {
200 if(draw)
201 {
202 rect.width = x - rect.x;
203 rect.height = y - rect.y;
204 }
205 }
206 break;
207 case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
208 {
209 draw = true;
210 rect = cvRect( x, y, 0, 0 );
211 }
212 break;
213 case CV_EVENT_LBUTTONUP:
214 {
215 draw = false;
216 if(rect.width < 0)
217 {
218 rect.x += rect.width;
219 rect.width *= -1;
220 }
221 if(rect.height < 0)
222 {
223 rect.y += rect.height;
224 rect.height *= -1;
225 }
226 // draw
227 draw_rect(image, rect);
228
229 isFinalRect = true;
230 eyeRect = cvRect( rect.x, rect.y, rect.width, rect.height );
231 printf("(%d, %d), %d\t%d", rect.x, rect.y, rect.width, rect.height );
232 }
233 break;
234 // 在右键按下时清除
235 case CV_EVENT_RBUTTONDOWN:
236 cvCopyImage(original, img);
237 printf("clear.\n");
238 break;
239 }
240 }
241
242 int main()
243 {
244 IplImage* img = cvLoadImage("redeye3.jpg");
245
246 rect = cvRect( -1, -1, 0, 0);
247 eyeRect = cvRect(-1, -1, 0, 0);
248
249 // 副本
250 temp = cvCreateImage( cvGetSize( img ), img->depth, img->nChannels );
251 original = cvCreateImage( cvGetSize( img ), img->depth, img->nChannels );
252 cvCopyImage( img, temp );
253 cvCopyImage( img, original );
254
255 cvNamedWindow("去除红眼");
256 cvSetMouseCallback("去除红眼", my_mouse_callback, (void*)img);
257
258 while(1)
259 {
260 cvCopyImage(img, temp);
261
262 if(draw)
263 {
264 draw_rect( temp , rect );
265 }
266
267 cvShowImage( "去除红眼", temp);
268
269 if(cvWaitKey(15) == 27)
270 break;
271
272 if(isFinalRect == true)
273 {
274 goto erase;
275 }
276 }
277 // 去除红眼
278 erase:
279 cvCopyImage(original, img);
280
281
282 // 三个HSI空间数据矩阵
283 CvMat* HSI_H = cvCreateMat( eyeRect.height, eyeRect.width, CV_32FC1 );
284 CvMat* HSI_S = cvCreateMat( eyeRect.height, eyeRect.width, CV_32FC1 );
285 CvMat* HSI_I = cvCreateMat( eyeRect.height, eyeRect.width, CV_32FC1 );
286
287 // 设置图像感兴趣区域
288 cvSetImageROI( img, eyeRect );
289
290 EraseRedEye(img, HSI_H, HSI_S, HSI_I );
291
292 IplImage* HSI_Image = catHSImage( HSI_H, HSI_S, HSI_I );
293 IplImage* RGB_Image = HSI2RGBImage( HSI_H, HSI_S, HSI_I );
294
295 cvShowImage("原始图像", img);
296 cvCopyImage( RGB_Image, img );
297
298 cvResetImageROI( img );
299 cvShowImage("红眼擦除后", img );
300
301 cvWaitKey(0);
302 cvWaitKey(0);
303
304 cvReleaseImage( &img );
305 cvReleaseImage( &original );
306 cvReleaseImage( &temp );
307 cvReleaseImage( &HSI_Image );
308 cvReleaseImage( &RGB_Image );
309 cvReleaseMat( &HSI_H );
310 cvReleaseMat( &HSI_S );
311 cvReleaseMat( &HSI_I );
312
313 cvDestroyAllWindows();
314
315 return 0;
316 }
首先鼠标选择照片的眼睛区域，然后程序实现处理。
效果图：
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