发明公开一种唐卡图像类型的确定方法及系统，能够对雕刻和绣织类唐卡以及绣织唐卡中的刺绣和堆绣类唐卡进行区分。该方法包括：提取唐卡图像的特征参数，所述特征参数包括光照方向一致性特征参数、边缘附近高光‑阴影分布特征参数、不同通道下边缘相似性特征参数以及色块纹理特征参数；根据所述特征参数确定唐卡图像类型。
1.一种唐卡图像类型的确定方法，其特征在于，包括：提取唐卡图像的特征参数，所述特征参数包括光照方向一致性特征参数、边缘附近高光-阴影分布特征参数、不同通道下边缘相似性特征参数以及色块纹理特征参数；
根据所述特征参数确定唐卡图像类型；所述唐卡图像类型包括绣织唐卡图像和雕刻唐卡图像；所述绣织唐卡图像包括堆绣唐卡图像和刺绣唐卡图像；
对所述唐卡图像的R、G、B三个通道中进行均值滤波，得到新的唐卡图像；
对所述颜色子图进行预处理，得到处理后的颜色子图；所述预处理包括对所述颜色子图的内部进行填充，消除内部的空洞、对所述颜色子图的边缘进行腐蚀处理以及使用形态学方法融合所述颜色子图的边缘信息；
判断所述处理后的颜色子图是否在预设阈值内，得到第七判断结果；
若所述第七判断结果表示所述处理后的颜色子图在预设阈值内，则确定所述处理后的颜色子图为所述唐卡图像的色块；
判断所述纹理特征的平滑程度是否高于预设范围，得到第八判断结果；
若所述第八判断结果表示为所述纹理特征的平滑程度高于预设范围，则所述唐卡图像为堆绣唐卡图像；
若所述第八判断结果表示为所述纹理特征的平滑程度不高于预设范围，则所述唐卡图像为刺绣唐卡图像。
2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述根据所述特征参数确定唐卡图像类型，具体包括：确定所述特征参数的类型；
当所述特征参数表示为所述光照方向一致性特征参数时，获取唐卡图像的光照方向；
根据所述光照方向以及所述高光区域图像和阴影区域图像对所述唐卡图像进行子图划分；
判断所述子图和所述唐卡图像在光照方向上是否具有光照方向一致性，得到第一判断结果；
若所述第一判断结果表示所述子图和所述唐卡图像在光照方向上具有光照方向一致性，则确定所述唐卡图像为雕刻唐卡图像；
若所述第一判断结果表示所述子图和所述唐卡图像在光照方向上不具有光照方向一致性，则确定所述唐卡图像为绣织唐卡图像。
3.根据权利要求2所述的确定方法，其特征在于，所述获取唐卡图像的光照方向，具体包括：获取所述唐卡图像的高光分量以及阴影分量；所述高光分量为图像中亮度大于高光分量亮度的预设阈值，且饱和度小于饱和度预设阈值的区域，所述阴影分量为图像中亮度小于阴影分量亮度的预设阈值的区域；
计算所述高光分量的图像左半边区域和右半边区域像素的第一密度之差；
计算所述阴影分量的图像左半边区域和右半边区域像素的第二密度之差；
利用全图像素密度将所述第一密度之差和所述第二密度之差进行归一化处理，作为光照的水平强度；
计算所述高光分量的图像上半边区域和下半边区域像素的第三密度之差；
计算所述阴影分量的图像上半边区域和下半边区域像素的第四密度之差；
利用全图像素密度将所述第三密度之差和所述第四密度之差进行归一化处理，作为光照的垂直强度；
对所述水平强度和所述垂直强度加权求和计算得到光照方向。
4.根据权利要求2所述的确定方法，其特征在于，所述根据所述光照方向以及所述高光区域图像和阴影区域图像对所述唐卡图像进行子图划分，具体包括：对所述高光区域图像或者阴影区域图像进行形态学操作填充空隙，选择面积较大的前
沿着光照方向对所述基准区域进行扩展，形成扩展区域；所述扩展区域的大小由光照强度确定；
合并基准区域以及扩展区域后所形成的包围盒区域为子图区域。
5.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述根据所述特征参数确定唐卡图像类型，具体包括：确定所述特征参数的类型；
当所述特征参数表示为所述边缘附近高光-阴影分布特征参数时，利用Canny方法计算所述唐卡图像的边缘，并计算边缘的梯度方向；
获取所述边缘两侧沿着所述梯度方向的高光区域、阴影区域以及空白区域；所述空白区域表示为既没有高光区域也没有阴影区域；
统计所述边缘的一侧为高光区域，另一侧为阴影区域的所有点在N个点中所占的比例A；
统计所述边缘两侧为空白区域的点在N个点中所占的比例B；
判断所述比例A是否大于所述比例B，得到第二判断结果；
若所述第二判断结果表示为所述比例A大于所述比例B，则确定所述唐卡图像为绣织唐卡图像；
若所述第二判断结果表示为所述比例A小于所述比例B，则确定所述唐卡图像为雕刻唐卡图像。
6.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述根据所述特征参数确定唐卡图像类型，具体包括：确定所述特征参数的类型；
当所述特征参数表示为所述不同通道下边缘相似性特征参数时，利用Canny方法获取所述唐卡图像的亮度通道边缘；
利用Canny方法获取所述唐卡图像的色调通道边缘；若色调通道边缘过少时，则获取饱和度通道边缘，将所述饱和度通道边缘与色调通道边缘合并，得到新的色调通道边缘；
计算所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度；
判断所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度和判断阈值的大小关系，得到第三判断结果；
若所述第三判断结果表示为所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度大于判断阈值，则确定所述唐卡图像为绣织唐卡图像；
若所述第三判断结果表示为所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度小于判断阈值，则确定所述唐卡图像为雕刻唐卡图像。
7.根据权利要求6所述的确定方法，其特征在于，所述计算所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度，具体包括：判断所述色调通道边缘是否小于预设值，得到第四判断结果；
若所述第四判断结果表示所述色调通道边缘小于预设值，则获取唐卡图像的饱和度通道边缘；将所述色调通道边缘和饱和度通道边缘合并作为新的色调通道边缘；
计算所述亮度通道中的每条边缘在色调通道边缘上的重合率；
若所述第五判断结果表示所述重合率超过0.4，则认为两条边缘重合，得到第一重合边缘数；
将所述第一重合边缘数除以总边缘数，得到相似度Rlh；
计算色调通道中的每条边缘在亮度通道边缘上的重合率；
若所述第六判断结果表示所述重合率超过0.4，则认为两条边缘重合，得到第二重合边缘数；
将所述第二重合边缘数除以总边缘数，得到相似度Rhl。
8.一种唐卡图像类型的确定系统，其特征在于，包括：特征参数提取模块，用于提取唐卡图像的特征参数，所述特征参数包括光照方向一致性特征参数、边缘附近高光-阴影分布特征参数和不同通道下边缘相似性特征参数；
唐卡图像类型确定模块，用于根据所述特征参数确定唐卡图像类型；所述唐卡图像类型包括绣织唐卡图像和雕刻唐卡图像；所述绣织唐卡图像包括堆绣唐卡图像和刺绣唐卡图像；
滤波模块，用于对所述唐卡图像的R、G、B三个通道中进行均值滤波，得到新的唐卡图像；
划分模块，用于将所述新的唐卡图像划分为不同的颜色子图；
处理模块，用于对所述颜色子图进行预处理，得到处理后的颜色子图；所述预处理包括对所述颜色子图的内部进行填充，消除内部的空洞、对所述颜色子图的边缘进行腐蚀处理以及使用形态学方法融合所述颜色子图的边缘信息；
第七判断模块，用于判断所述处理后的颜色子图是否在预设阈值内，得到第七判断结果；
色块确定模块，用于若所述第七判断结果表示所述处理后的颜色子图在预设阈值内，则确定所述处理后的颜色子图为所述唐卡图像的色块；
纹理特征筛选模块，用于通过筛选的方式获取所述色块的纹理特征；
第八判断模块，用于判断所述纹理特征的平滑程度是否高于预设范围，得到第八判断结果；
堆绣唐卡图像确定模块，用于若所述第八判断结果表示为所述纹理特征的平滑程度高于预设范围，则所述唐卡图像为堆绣唐卡图像；
刺绣唐卡确定模块，用于若所述第八判断结果表示为所述纹理特征的平滑程度不高于预设范围，则所述唐卡图像为刺绣唐卡图像。
一种唐卡图像类型的确定方法及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及数字图像处理领域，特别是涉及一种雕刻、绣织唐卡图像的特征提取以及类型确定方法及系统。
背景技术
[0002] 唐卡，在《西藏唐卡》一书中释为“彩缎装裱而成的卷轴画”。其以图像化的形式，将抽象、深奥、复杂的藏传佛教思想形象化、具体化，便于在广大信众中传播，弘扬佛教文化。根据制作唐卡时所用材料，可以将唐卡分为“止唐”和“国唐”两大类。用颜料绘制的绘画唐卡称为“止唐”，用丝绢刺绣制成的唐卡称为“国唐”，还有其他的一些制作方式，例如使用木材作为原料的浮雕唐卡、雕版印刷以及雕塑、壁画等。雕刻唐卡：雕刻唐卡通常是在木板上，以浮雕的形式凿刻而成，唐卡本体完成后需要上清漆进行保护，因而其表面较为光滑，颜色以木材本身的色调为主；还有使用玉板以及金属进行雕刻的，金属材质通常还会在上面使用各种颜料进行补色。绣织唐卡：用丝绢绣织而成的唐卡又被称之为国唐，其画面构成复杂，色彩众多，根据绣织时使用的具体绣织手法，又可以分为很多类，常见的绣织手法有刺绣、堆绣、打籽等。堆绣唐卡：用各色棉布、绸、缎剪成所设计的各种图案形状，精心堆贴成一个完整的画面，然后用彩线绣制而成，内部塞以羊毛或者棉花之类的填充物使之鼓起，具有一定的立体感。很多唐卡由于存留时间过长，出现了不同程度的破损，对唐卡这一典型的非物质文化遗产进行数字化保护势在必行。
[0003] 唐卡创作的工艺流程中蕴含着非常多的文化信息，对其工艺类型进行标注能完善唐卡知识库，更有利于对其进行保护以及再次学习。然而对于任何一种试图获取图像语义内容的研究工作，都必须面对严峻的语义鸿沟问题。一种思路是面向高层视觉特征，在对样本图像研究的基础上，设计能在一定程度上反映图像内容的高层视觉特征，这种思路适合于小样本学习问题。唐卡图像样本数量较少，正适合以这种思路进行研究。
发明内容
[0004] 本发明公开一种唐卡图像特征提取以及类型确定方法，能够对雕刻和绣织类唐卡以及绣织类唐卡中的刺绣和堆绣类唐卡进行区分。
[0005] 为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
[0006] 一种唐卡图像类型的确定方法，包括：
[0007] 提取唐卡图像的特征参数，所述特征参数包括光照方向一致性特征参数、边缘附近高光-阴影分布特征参数、不同通道下边缘相似性特征参数以及色块纹理特征参数；
[0008] 根据所述特征参数确定唐卡图像类型。
[0009] 可选的，所述根据所述特征参数确定唐卡图像类型，具体包括：
[0010] 确定所述特征参数的类型；
[0011] 当所述特征参数表示为所述光照方向一致性特征参数时，获取唐卡图像的光照方向；
[0012] 获取所述唐卡图像的高光区域图像和阴影区域图像；
[0013] 根据所述光照方向以及所述高光区域图像和阴影区域图像对所述唐卡图像进行子图划分；
[0014] 计算所有子图的光照方向；
[0015] 判断所述子图和所述唐卡图像在光照方向上是否具有光照方向一致性，得到第一判断结果；
[0016] 若所述第一判断结果表示所述子图和所述唐卡图像在光照方向上具有光照方向一致性，则确定所述唐卡图像为雕刻唐卡图像；
[0017] 若所述第一判断结果表示所述子图和所述唐卡图像在光照方向上不具有光照方向一致性，则确定所述唐卡图像为绣织唐卡图像。
[0018] 可选的，所述获取唐卡图像的光照方向，具体包括：
[0019] 获取所述唐卡图像的高光分量以及阴影分量；所述高光分量为图像中亮度大于高光分量亮度的预设阈值，且饱和度小于饱和度预设阈值的区域，所述阴影分量为图像中亮度小于阴影分量亮度的预设阈值的区域；
[0020] 计算所述高光分量的图像左半边区域和右半边区域像素的第一密度之差；
[0021] 计算所述阴影分量的图像左半边区域和右半边区域像素的第二密度之差；
[0022] 利用全图像素密度将所述第一密度之差和所述第二密度之差进行归一化处理，作为光照的水平强度；
[0023] 计算所述高光分量的图像上半边区域和下半边区域像素的第三密度之差；
[0024] 计算所述阴影分量的图像上半边区域和下半边区域像素的第四密度之差；
[0025] 利用全图像素密度将所述第三密度之差和所述第四密度之差进行归一化处理，作为光照的垂直强度；
[0026] 对所述水平强度和所述垂直强度加权求和计算得到光照方向。
[0027] 可选的，所述根据所述光照方向以及所述高光区域图像和阴影区域图像对所述唐卡图像进行子图划分，具体包括：
[0028] 对所述高光区域图像或者阴影区域图像进行形态学操作填充空隙，选择面积较大的前100个连通域作为子图的基准区域；
[0029] 沿着光照方向对所述基准区域进行扩展，形成扩展区域；所述扩展区域的大小由光照强度确定；
[0030] 合并基准区域以及扩展区域后所形成的包围盒区域为子图区域。
[0031] 可选的，所述根据所述特征参数确定唐卡图像类型，具体包括：
[0032] 确定所述特征参数的类型；
[0033] 当所述特征参数表示为所述边缘附近高光-阴影分布特征参数时，利用Canny方法计算所述唐卡图像的边缘，并计算边缘的梯度方向；
[0034] 沿着所述梯度方向在所述边缘两侧获取N个点；
[0035] 获取所述边缘两侧沿着所述梯度方向的高光区域、阴影区域以及空白区域；所述空白区域表示为既没有高光区域也没有阴影区域；
[0036] 统计所述边缘的一侧为高光区域，另一侧为阴影区域的所有点在N个点中所占的比例A；
[0037] 统计所述边缘两侧为空白区域的点在N个点中所占的比例B；
[0038] 判断所述比例A是否大于所述比例B，得到第二判断结果；
[0039] 若所述第二判断结果表示为所述比例A大于所述比例B，则确定所述唐卡图像为绣织唐卡图像；
[0040] 若所述第二判断结果表示为所述比例A小于所述比例B，则确定所述唐卡图像为雕刻唐卡图像。
[0041] 可选的，所述根据所述特征参数确定唐卡图像类型，具体包括：
[0042] 确定所述特征参数的类型；
[0043] 当所述特征参数表示为所述不同通道下边缘相似性特征参数时，利用Canny方法获取所述唐卡图像的亮度通道边缘；
[0044] 利用Canny方法获取所述唐卡图像的色调通道边缘；若色调通道边缘过少时，则获取饱和度通道边缘，将所述饱和度通道边缘与色调通道边缘合并，得到新的色调通道边缘；
[0045] 计算所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度；
[0046] 判断所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度是否大于判断阈值，得到第三判断结果；
[0047] 若所述第三判断结果表示为所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度大于判断阈值，则确定所述唐卡图像为绣织唐卡图像；
[0048] 若所述第三判断结果表示为所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度小于判断阈值，则确定所述唐卡图像为雕刻唐卡图像。
[0049] 可选的，所述计算所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度，具体包括：
[0050] 判断所述色调通道边缘是否小于预设值，得到第四判断结果；
[0051] 若所述第四判断结果表示所述色调通道边缘小于预设值，则获取唐卡图像的饱和度通道边缘；将所述色调通道边缘和饱和度通道边缘合并作为新的色调通道边缘；
[0052] 计算所述亮度通道中的每条边缘在色调通道边缘上的重合率；
[0053] 判断所述重合率是否超过0.4，得到第五判断结果；
[0054] 若所述第五判断结果表示所述重合率超过0.4，则认为两条边缘重合，得到第一重合边缘数；
[0055] 将所述第一重合边缘数除以总边缘数，得到相似度Rlh；
[0056] 计算色调通道中的每条边缘在亮度通道边缘上的重合率；
[0057] 判断所述重合率是否超过0.4，得到第六判断结果；
[0058] 若所述第六判断结果表示所述重合率超过0.4，则认为两条边缘重合，得到第二重合边缘数；
[0059] 将所述第二重合边缘数除以总边缘数，得到相似度Rhl。
[0060] 可选的，所述确定所述唐卡图像为绣织唐卡图像，还包括：
[0061] 对所述唐卡图像的R、G、B三个通道中进行均值滤波，得到新的唐卡图像；
[0062] 将所述新的唐卡图像划分为不同的颜色子图；
[0063] 对所述颜色子图进行预处理，得到处理后的颜色子图；所述预处理包括对所述颜色子图的内部进行填充，消除内部的空洞、对所述颜色子图的边缘进行腐蚀处理以及使用形态学方法融合所述颜色子图的边缘信息；
[0064] 判断所述处理后的颜色子图是否在预设阈值内，得到第七判断结果；
[0065] 若所述第七判断结果表示所述处理后的颜色子图在预设阈值内，则确定所述处理后的颜色子图为所述唐卡图像的色块；
[0066] 通过筛选的方式获取所述色块的纹理特征；
[0067] 判断所述纹理特征的平滑程度是否高于预设范围，得到第八判断结果；
[0068] 若所述第八判断结果表示为所述纹理特征的平滑程度高于预设范围，则所述唐卡图像为堆绣唐卡图像；
[0069] 若所述第八判断结果表示为所述纹理特征的平滑程度不高于预设范围，则所述唐卡图像为刺绣唐卡图像。
[0070] 一种唐卡图像类型的确定系统，包括：
[0071] 特征参数提取模块，用于提取唐卡图像的特征参数，所述特征参数包括光照方向一致性特征参数、边缘附近高光-阴影分布特征参数、不同通道下边缘相似性特征参数以及色块纹理特征参数；
[0072] 唐卡图像类型确定模块，用于根据所述特征参数确定唐卡图像类型。
[0073] 根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明通过对唐卡图像的特征参数进行提取，从而能够准确得确定唐卡图像的类型，进而能够确定不同类型的唐卡图像所出现的破损，从而更容易对不同唐卡图像进行相应修复，避免由于对所测唐卡图像的类型来源不确定而造成二次破坏。
附图说明
[0074] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0075] 图1为本发明实施例唐卡图像类型确定方法流程图；
[0076] 图2为本发明实施例光照方向一致性特征参数提取以及唐卡图像类型确定方法流程图；
[0077] 图3为本发明实施例边缘附近高光-阴影分布特征参数提取以及唐卡图像类型确定方法流程图；
[0078] 图4为本发明实施例不同通道下边缘相似性特征参数提取以及唐卡图像类型确定方法流程图；
[0079] 图5是本发明实施例色块纹理特征参数提取以及唐卡图像类型确定方法流程图。
具体实施方式
[0080] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0081] 本发明的目的是提供一种唐卡图像类型的确定方法及系统，能够对唐卡图像进行特征参数提取，从而快速准确地判断出所述唐卡图像的类型，进而根据唐卡图像的不同类型进行保护，避免对唐卡图像造成二次破坏。
[0082] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0083] 图1为本发明实施例唐卡图像类型确定方法流程图，如图1所示，
[0084] 一种唐卡图像类型的确定方法，包括：
[0085] 步骤101：提取唐卡图像的特征参数，所述特征参数包括光照方向一致性特征参数、边缘附近高光-阴影分布特征参数、不同通道下边缘相似性特征参数以及色块纹理特征参数；
[0086] 步骤102：根据所述特征参数确定唐卡图像类型。
[0087] 根据本发明的确定方法，能够对唐卡图像的特征参数进行提取，从而能够准确快速地确定出唐卡图像的类型。
[0088] 针对光照一致性特征
[0089] 对于雕刻和绣织唐卡，从视觉角度来说，这两类唐卡在表面凹凸程度上有较大差异，这种差异就导致在外部光源是单一线性光的情况下，由于雕刻类唐卡表面光滑，因此其迎光方向呈高光状态，背光方向呈阴影状态，高光阴影成对出现。将光照方向定义为从图像高光区域到阴影区域的方向。对于雕刻类唐卡图像，这种光照方向是全局同向的。而对绣织类唐卡来说，由于其表面粗糙且凹凸程度很低，因此光照在其表面并不产生高光和阴影，使用相同的算法提取出的光照方向在全局是异向的，和局部亮度差异有关。利用这种在光照方向上全局同向和全局异向的差异，可以对雕刻和绣织唐卡进行区分，主要根据子图光照方向和唐卡图像的光照方向是否具有光照方向一致性(Consistency of Illuminat Direction，CID)来进行判断。
[0090] 图2为本发明实施例光照方向一致性特征参数提取以及唐卡图像类型确定方法流程图，如图2所示，一种唐卡图像类型的确定方法，包括：
[0091] 步骤201：获取唐卡图像的光照方向；
[0092] 步骤202：获取所述唐卡图像的高光区域图像和阴影区域图像；
[0093] 步骤203：根据所述光照方向以及所述高光区域图像和阴影区域图像对所述唐卡图像进行子图划分；
[0094] 步骤204：计算所有子图的光照方向；
[0095] 步骤205：判断所述子图和所述唐卡图像在光照方向上是否具有光照方向一致性，若是，则执行步骤206，否则执行步骤207；
[0096] 步骤206：确定所述唐卡图像为雕刻唐卡图像；
[0097] 步骤207：确定所述唐卡图像为绣织唐卡图像。
[0098] 此外，获取CID特征的步骤如下：
[0099] Step1.获取图像的高光分量以及阴影分量。高光分量被定义为图像中亮度大于高光分量亮度的预设阈值，且饱和度小饱和度预设阈值的区域。阴影分量被定义为图像中亮度小于阴影分量亮度的预设阈值的区域。获取到高光以及阴影分量后还需要进行形态学处理，滤除某些面积过小的区域，并对空洞进行填充。
[0100] IMGHightLight＝{g(x,y)∈IMG|gL(x,y)＞TLH∩gs(x,y)＜Ts} (1)[0101] IMGShadow＝{g(x,y)∈IMG|gL(x,y)＜TLS} (2)
[0102] 在式(1)、式(2)中，IMGHightLight表示图像的高光分量，IMGShadow表示图像的阴影分量，g(x,y)表示图像中的任意一点，gL(x,y)表示图像中一点的亮度值，gs(x,y)表示图像中一点的饱和度值，所述TLH是指高光分量亮度的预设阈值TS是指饱和度预设阈值TLS是指阴影分量的亮度阈值。
[0103] Step2.分别计算两个分量图像左半边区域和右半边区域像素密度之差，对全图像素密度进行归一化，作为光照的水平强度；分别计算两个分量图像上半边区域和下半边区域像素密度之差，并归一化，作为光照的垂直强度。这些强度还要乘以它们的方向系数，高光分量的方向系数为1，阴影分量的方向系数为-1。
[0104] Illumh＝Direction×(Denleft-Denright)/(2×Den) (3)
[0105] Illumv＝Direction×(Dentop-Denbottom)/(2×Den) (4)
[0106] 在式(3)、式(4)中，Illumh表示水平方向的光照强度，Illumv表示垂直方向的光照强度，Direction表示方向系数，Denleft和Denright分别表示左半区域和右半区域的像素密度，Dentop和Denbottom分别表示左半区域和右半区域的像素密度，Den表示全局像素密度。
[0107] Step3.对两个分量图像的水平以及垂直光照强度加权求和。其权值由图像的平均灰度值确定。
[0108] Illumall＝IllumHightLight·Wh+IllumShadow·Ws (5)
[0109] 在式(5)中，IllumHightLight表示图像高光分量的光照强度，Wh表示图像高光分量的权重，IllumShadow表示图像阴影分量的光照强度，Ws表示图像阴影分量的权重。
[0110] Step4.使用水平和垂直光照强度，基于三角函数关系计算光照强度以及方向。
[0111]
[0112] Dir＝arccos(Illumh/Illum) (7)
[0113] 在式(6)与式(7)中，Illum表示整个图像的光照强度，Dir表示光照方向。
[0114] 由于需要对比原图和子图之间光照方向是否具有同向性质，子图要能够体现图像局部区域的光照方向，因此不能使用人工划分的方式获得子图。一个理想的子图区域应该有同向且成对出现的高光和阴影，且子图面积不能过小。基于上述需求，设计了子图划分的算法，主要步骤如下：
[0115] Step1.获取原图的高光或者阴影区域，并计算原图的光照方向；
[0116] Step2.对高光或者阴影区域图像进行形态学操作填充空隙，选择面积较大的前100个连通域作为子图的基准区域；
[0117] Step3.沿着光照方向对基准区域进行扩展，扩展的大小由光照强度确定；
[0118] Step4.合并基准区域以及扩展区域，它们的包围盒区域就是子图区域；
[0119] 子图划分完毕后，计算所有子图光照方向，将方向划分为四个象限，如果子图方向和原图在同一象限中，就认为是光照方向相同。CID特征可以表示和原图方向相同的子图在所有子图中所占的比例。由于子图可以基于高光分量获取，也可以基于阴影分量获取，因此CID特征包含高光以及阴影两个分量。
[0120] 针对唐卡边缘附近的高光阴影分布特征
[0121] 边缘是一幅图像的重要特征之一，其附近存在明显的灰度跃阶变化，是人眼对图像感知的敏感区域。对于雕刻类唐卡图像，边缘大都在高光与阴影的边界上；对于绣织类唐卡图像，边缘则通常在颜色变化的边界上。对于边缘上的任意一点，沿着边缘的梯度方向，统计该点两侧高光、阴影的分布，对于任意一侧，可能的情况有三种，即高光、阴影以及无高光阴影。对两侧来说，则是这三种情况的排列组合，一共有六种可能，即一侧高光一侧阴影、两侧全高光、全阴影、全无以及单侧高光、单侧阴影。边缘代表图像灰度变换剧烈的区域，两侧全高光和两侧全阴影的边缘不具有说明力，单侧高光或者单侧阴影只能说明边缘的一侧比另一侧更亮或者更暗，一侧高光一侧阴影则代表当前边缘在明暗分界线上，两侧都无高光或阴影表明当前区域的边缘是由色彩变化引起的而不是明暗变化引起的。因此在雕刻类唐卡中，一侧高光一侧阴影的边缘所占比例较多，而在绣织类唐卡中，两边都没有的边缘比例较多。基于以上分析提出边缘附近的高光阴影分布(DistributionofHigh-light and ShadownearEdge，DHSE)，图3为本发明实施例边缘附近高光-阴影分布特征参数提取以及唐卡图像类型确定方法流程图，如图3所示，
[0122] 步骤301：利用Canny方法计算所述唐卡图像的边缘，并计算边缘的梯度方向；
[0123] 步骤302：沿着所述梯度方向在所述边缘两侧获取N个点；
[0124] 步骤303：获取所述边缘两侧沿着所述梯度方向的高光区域、阴影区域以及空白区域；所述空白区域表示为既没有高光区域也没有阴影区域；
[0125] 步骤304：统计所述边缘的一侧为高光区域，另一侧为阴影区域的所有点在N个点中所占的比例A；
[0126] 步骤305：统计所述边缘两侧为空白区域的点在N个点中所占的比例B；
[0127] 步骤306：判断所述比例A是否大于所述比例B，若是，执行步骤307；若否，执行步骤308。
[0128] 步骤307：确定所述唐卡图像为绣织唐卡图像；
[0129] 步骤308：确定所述唐卡图像为雕刻唐卡图像。
[0130] 为了方便理解，也可以用以下方式提取边缘附近高光-阴影分布特征参数：
[0131] Step1.使用Canny方法计算图像的边缘，并计算边缘的梯度方向；
[0132] Step2.获取图像的高光以及阴影区域，方法同光照方向获取算法step1；
[0133] Step3.对所有边缘点，沿着边缘梯度方向，在边缘两侧各自获取N个点，统计这N个点中高光或者阴影所占的比例，如果某种点数目所占比例超过一半，则认为这一侧为该类区域，如果没有任何一种点超过一半，则不是高光也非阴影；
[0134] Step4.统计边缘点中一侧高光一侧阴影点所占比例以及两侧为空的点所占比例，即为DHSE特征。
[0135] 针对不同色彩通道下边缘的相似性特征
[0136] 在HSL色彩空间下，H代表当前像素点的色调值，S代表当前像素点的饱和度值，L代表当前像素点的亮度值。对一幅唐卡图像，分别在H以及L通道进行边缘提取，由于雕刻类唐卡图像色调分布比较均匀，色调对灰度变化的贡献度较小，大部分边缘都是由亮度变化引起的，因此H和L通道边缘差异较大；绣织类唐卡中边缘大都是由于色调变化引起的，因此H和L通道边缘差异较小。因此可以使用不同颜色通道下边缘的相似性(Similarity of Edges under Different Channels，SEDC)，图4为本发明实施例不同通道下边缘相似性特征参数提取以及唐卡图像类型确定方法流程图，如图4所示，
[0137] 步骤401：利用Canny方法获取所述唐卡图像的色调通道边缘以及亮度通道边缘。
[0138] 步骤402：计算所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度；
[0139] 步骤403：判断所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度是否大于判断阈值，若是，执行步骤404；若否，执行步骤405；
[0140] 步骤404：确定所述唐卡图像为绣织唐卡图像；
[0141] 步骤405：确定所述唐卡图像为雕刻唐卡图像。
[0142] 其中，步骤402中所述计算所述亮度通道边缘相对于所述色调通道边缘的相似度，具体包括：
[0143] 判断所述色调通道通道边缘是否小于预设值，若是，获取唐卡图像的饱和度通道边缘；将所述色调通道边缘和饱和度通道边缘合并作为新的色调通道边缘；
[0144] 计算所述亮度通道中的每条边缘在色调通道边缘上的重合率；
[0145] 判断所述重合率是否超过0.4，若超过，则认为两条边缘重合，得到第一重合边缘数；将所述第一重合边缘数除以总边缘数，得到相似度Rlh；
[0146] 计算所述色调通道中的每条边缘在亮度通道边缘上的重合率；
[0147] 判断所述重合率是否超过0.4，若超过，则认为两条边缘重合，得到第二重合边缘数；将所述第二重合边缘数除以总边缘数，得到相似度Rhl。
[0148] 计算相似度Rlh时是基于亮度通道为分母，色调通道为分子，相似度Rhl时令色调通道为分母，亮度通道为分子。计算两次相似度从而获取一个二维特征，进而便于在二维平面上进行分析。
[0149] 针对色块纹理特征，确定所述唐卡图像为绣织唐卡图像，还包括：
[0150] 对于丝绢绣织而成的“国唐”唐卡来说，有刺绣和堆绣这两种工艺。刺绣使用不同颜色的细线(包括丝线以及金属线等)绣织唐卡；堆绣则是用各色棉布、绸、缎剪成所设计的各种图案形状，精心堆贴成一个完整的画面，然后用彩线绣制而成，内部塞以羊毛或者棉花之类的填充物使之鼓起，具有一定的立体感。由于工艺原因，刺绣图像局部呈现粗纹理形态(绣织过程中的针脚走线)，而堆绣局部则呈现出细纹理形态(布、绸、缎的表面)。这种在局部区域的不同纹理特征体现了刺绣以及堆绣工艺手法的区别，可以使用色块纹理特征参数对刺绣和堆绣进行区分，图5为本发明实施色块纹理特征参数提取以及唐卡图像类型确定方法流程图，如图5所示，
[0151] 步骤501：对所述唐卡图像的R、G、B三个通道中进行均值滤波，得到新的唐卡图像；
[0152] 步骤502：将所述新的唐卡图像划分为不同的颜色子图；
[0153] 步骤503：对所述颜色子图进行预处理，得到处理后的颜色子图；所述预处理包括对所述颜色子图的内部进行填充，消除内部的空洞、对所述颜色子图的边缘进行腐蚀处理以及使用形态学方法融合所述颜色子图的边缘信息；
[0154] 步骤504：判断所述处理后的颜色子图是否在预设阈值内，若是，执行步骤505，若否，返回步骤503；
[0155] 步骤505：确定所述处理后的颜色子图为所述唐卡图像的色块；通过筛选的方式获取所述色块的纹理特征；
[0156] 步骤506：判断所述纹理特征的平滑程度是否高于预设范围，若是，执行步骤507；若否，执行步骤508；
[0157] 步骤507：确定所述唐卡图像为堆绣唐卡图像；
[0158] 步骤508：确定所述唐卡图像为刺绣唐卡图像。
[0159] 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0160] 本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
