全自動(dòng)高效計(jì)算的顏色一致性方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)字設(shè)備成像以及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及RGB彩色圖像，以及 與之對(duì)應(yīng)的RGB圖像的顏色一致性視覺(jué)增強(qiáng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著可拍攝的數(shù)字設(shè)備的逐漸普及，越來(lái)越多的消費(fèi)者使用普通數(shù)字設(shè)備來(lái)拍攝 視頻或者圖片，這些數(shù)字影像對(duì)用戶來(lái)說(shuō)，都記錄了一些特定的人物或者事件，因而具有特 定的意義。然而，對(duì)于普通消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，很難獲得專業(yè)的攝像設(shè)備所得到的專業(yè)級(jí)的影像。 很多情況下，不同的光照得到的場(chǎng)景的顏色是不一樣的。而人眼在很大程度上，能夠自適應(yīng) 這些光線的變化，準(zhǔn)確辨識(shí)這些顏色。用戶拍攝圖像或者視頻時(shí)所用到的數(shù)字設(shè)備，對(duì)場(chǎng) 景中的光線并不具備與人眼一樣的自適應(yīng)光線變化的特性，這種特性表現(xiàn)在拍攝出來(lái)的圖 像，與用戶視覺(jué)直接感知到的場(chǎng)景的顏色有偏差，而對(duì)這種顏色偏差的校正，就需要對(duì)顏色 的一致性做調(diào)節(jié)，以盡量獲取到與真是場(chǎng)景顏色一致的數(shù)字影像。
[0003] 對(duì)圖像的顏色一致性的校正，或者稱為顏色白平衡，大概可以分為：（1)直接 對(duì)圖像使用固定參數(shù)做全局的顏色校正，最著名和最常用到的一個(gè)假設(shè)是灰度世界假 設(shè)（gray-world assumption)是：在中性光源的場(chǎng)景中，物體對(duì)光的反射的平均值是沒(méi) 有顏色的，典型的如Gray World方法；另外一個(gè)知名的假設(shè)是白塊假設(shè)（white-patch assumption) :RGB通道中的最大顏色響應(yīng)是由最理想的反射導(dǎo)致的，典型的如Max RGB方 法。該類方法主要是用到了比較低層的統(tǒng)計(jì)特征，因而計(jì)算效率比較高。（2)基于色域的方 法（Gamut-based methods)。該類方法利用色域映射來(lái)完成，最開(kāi)始由Forsyth等人將此方 法引入。它基于這樣一個(gè)假設(shè)條件：在真實(shí)成像的圖像里，對(duì)于一個(gè)給定的光源，只能獲得 有限的顏色數(shù)。該類方法可能會(huì)用到顏色的高級(jí)特征或者語(yǔ)義特征，因而計(jì)算效率比起第 一類方法來(lái)說(shuō)，會(huì)低很多。
[0004] 上述方法有一個(gè)共同的缺陷就是沒(méi)有對(duì)成像數(shù)字設(shè)備（如相機(jī)）的顏色過(guò)濾結(jié)構(gòu) 對(duì)彩色圖像顏色校正所產(chǎn)生的作用做任何考慮。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明目的是提供一種考慮了數(shù)字成像設(shè)備的顏色過(guò)濾 結(jié)構(gòu)對(duì)彩色圖像的高效的顏色一致性校正方法。
[0006] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
[0007] 本發(fā)明對(duì)原始彩色RGB圖像先計(jì)算各自顏色通道的均值，然后通過(guò)顏色均值計(jì)算 圖像的均值，利用得到的這些均值，借用相機(jī)的顏色過(guò)濾結(jié)構(gòu)和顏色色調(diào)一致性模型，融合 全局顏色和局部顏色特征，自適應(yīng)的對(duì)圖像的每一個(gè)顏色通道的每一個(gè)像素點(diǎn)作顏色校 正。用戶還可以根據(jù)校正后的圖像，進(jìn)一步按照自己需求，調(diào)節(jié)參數(shù)，得到更好的結(jié)果。
[0008] 本發(fā)明所述的全自動(dòng)高效計(jì)算的顏色一致性方法，具體包括以下步驟：
[0009] (1)對(duì)原始彩色RGB圖像的三個(gè)顏色通道分別計(jì)算其平均值；
[0010] (2)對(duì)得到的三個(gè)顏色通道的平均值再次計(jì)算其平均值，得到整個(gè)原始彩色圖像 的平均值；
[0011] (3)根據(jù)上述步驟獲得的關(guān)于圖像顏色的全局特征數(shù)據(jù)即整個(gè)原始彩色圖像的平 均值，對(duì)圖像的三個(gè)顏色通道分別做校正，得到輸出的視覺(jué)增強(qiáng)的圖像；
[0012] 在上述步驟（3)之后，用戶可以調(diào)節(jié)參數(shù)，以滿足對(duì)圖像不同質(zhì)量的調(diào)整。
[0013] 本發(fā)明充分考慮了在數(shù)字成像終端需要實(shí)時(shí)性的要求，結(jié)合顏色過(guò)濾結(jié)構(gòu)以及色 調(diào)一致性模型，提出全局顏色與局部顏色特征融合的高效率全自動(dòng)顏色一致性方法。該方 法可以嵌入到數(shù)字成像設(shè)備中，或者在個(gè)人電腦上對(duì)后期成像的圖像做顏色一致性校正。
[0014] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下收益效果：
[0015] 本發(fā)明能有效的改善圖像的視覺(jué)質(zhì)量，使圖像的表現(xiàn)更豐富，更接近原始場(chǎng)景。在 計(jì)算效率上，與Gary-world等方法接近，能充分的滿足在高實(shí)時(shí)性的數(shù)字設(shè)備等終端上的 使用要求。
[0016] 本發(fā)明能有效的對(duì)場(chǎng)景的顏色保持一致性，從而方便后續(xù)其他的圖像處理。
【附圖說(shuō)明】
[0017] 通過(guò)閱讀參照以下附圖對(duì)非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、 目的和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更明顯：
[0018] 圖1為本發(fā)明一實(shí)施例原始彩色RGB圖像；
[0019] 圖2為本發(fā)明一實(shí)施例原始彩色RGB圖像的第一種調(diào)節(jié)方式的不同調(diào)節(jié)參數(shù)的視 覺(jué)效果與gray-world方法結(jié)果對(duì)比；
[0020] 圖3為本發(fā)明一實(shí)施例原始彩色RGB圖像的第二種調(diào)節(jié)方式的不同調(diào)節(jié)參數(shù)的視 覺(jué)效果與gray-world方法結(jié)果對(duì)比。
【具體實(shí)施方式】
[0021] 下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。以下實(shí)施例將有助于本領(lǐng)域的技術(shù) 人員進(jìn)一步理解本發(fā)明，但不以任何形式限制本發(fā)明。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)本領(lǐng)域的普通技術(shù) 人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)。這些都屬于本發(fā)明 的保護(hù)范圍。
[0022] 圖1顯示了一張彩色RGB圖像。從圖中可以看出，圖像明顯發(fā)黃，顏色出現(xiàn)了失真。 為了盡量還原原始場(chǎng)景中的真實(shí)顏色，需要對(duì)其作顏色一致性的校正。在實(shí)施之前，先對(duì)一 些變量做一些說(shuō)明。
[0023] 未經(jīng)顏色一致性校正的彩色圖像X(i, j) = (r(i, j), g(i, j), b(i, j))T，對(duì)其校正 后的圖像為邛,)) = f帀,)),邡,/),吣,))f，其中（i，j)表示的是像素在圖像的空間位置，i =1，2,…，n j = 1，2, "'Iib 分別表示圖像的行和列。（r(i, j), g(i, j)，b(i, j))1^示圖像 的R，G，B三個(gè)顏色通道分量在位置（i，j)的值。
[0024] 基于上述進(jìn)行全自動(dòng)高效計(jì)算的顏色一致性方法，具體實(shí)施步驟如下：
[0025] (1)對(duì)原始彩色RGB圖像的三個(gè)顏色通道分別計(jì)算其平均值，計(jì)算如下：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種全自動(dòng)高效計(jì)算的顏色一致性方法，用于對(duì)彩色圖像視覺(jué)增強(qiáng)，其特征在于，所 述方法包括如下步驟： 第一步，對(duì)原始彩色RGB圖像的=個(gè)顏色通道分別計(jì)算其平均值； 第二步，對(duì)得到的=個(gè)顏色通道的平均值再次計(jì)算其平均值，得到整個(gè)原始彩色圖像 的平均值； 第=步，根據(jù)上述步驟獲得的數(shù)據(jù)，對(duì)圖像的=個(gè)顏色通道分別做校正，得到輸出的視 覺(jué)增強(qiáng)的圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一步中；對(duì)原始彩色RGB圖像的= 個(gè)顏色通道分別求取均值，具體為： 設(shè)有未經(jīng)顏色一致性校正的彩色圖像X(i，j) = (r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))T，對(duì)其校正 后的圖像為n/,;'：)=(帶化抓化如礦，其中a,如表示的是像素在圖像的空間位置，i =1，2,…，n j = 1，2,…，m，分別表示圖像的行和列；(r (i, _]')，g(i, _]')，b(i, j))嗦示圖像 的R，G，B S個(gè)顏色通道分量在位置（i，j)的值； R，G，B S個(gè)顏色通道分量的均值做如下計(jì)算：
r、客、F分別為原始彩色R，G，BS個(gè)顏色通道分量的平均值。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，第二步中，整個(gè)原始彩色圖像的平均值計(jì) 算如下：
〇
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述第=步中，校正的系數(shù)為：
〇
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，對(duì)系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行可控調(diào)節(jié)，進(jìn)一步將校正 系數(shù)修改為：

若設(shè)定X在[0, 255]之間取值，則丫 = le5?le7。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，丫 = le6。
7. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，對(duì)系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行可控調(diào)節(jié)，進(jìn)一步將校正 系數(shù)修改為：
若設(shè)定X在[0, 255]之間取值，則丫 = 20?80。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，丫 =40。
9. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，輸出的視覺(jué)增強(qiáng)的圖像為：
〇
10. 根據(jù)權(quán)利要求1-9任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，上述第=步之后，用戶可W調(diào) 節(jié)參數(shù)，W滿足對(duì)圖像不同質(zhì)量的調(diào)整。

【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種全自動(dòng)高效計(jì)算的顏色一致性方法，該方法對(duì)原始彩色RGB圖像先計(jì)算各自顏色通道的均值，然后通過(guò)顏色均值計(jì)算圖像的均值，利用得到的這些均值，借用相機(jī)的顏色過(guò)濾結(jié)構(gòu)和顏色色調(diào)一致性模型，融合全局顏色和局部顏色特征，自適應(yīng)的對(duì)圖像的每一個(gè)顏色通道的每一個(gè)像素點(diǎn)作顏色校正，用戶還可以根據(jù)校正后的圖像，進(jìn)一步按照自己需求，調(diào)節(jié)參數(shù)，得到更好的結(jié)果。模擬方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法能獲得令人賞心悅目的視覺(jué)效果。
【IPC分類】G06T5-00
【公開(kāi)號(hào)】CN104599241
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410742584
【發(fā)明人】龍偉, 楊杰
【申請(qǐng)人】上海交通大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年5月6日
【申請(qǐng)日】2014年12月5日