The invention discloses a calibration method for the spectral response curve of a RGB camera, belonging to the field of computational photography. The invention is divided into training stage and using stage. In the training phase of the camera spectral response curve of the training set, each camera spectral response curve is divided into red, green and blue 3 channels; all the spectral response curve of each channel, using the method of dictionary learning for sparse dictionary. Using hyperspectral imaging using image fusion platform to the calibration of RGB camera with high resolution RGB images, and using hyperspectral camera low resolution hyperspectral images of the same scene; according to the sparse Dictionary of the two images and three channels, using the encoding method for solving sparse spectral calibration of camera the response curve, thus completing the calibration of RGB camera spectral response curve. The invention has the advantages of simple and fast steps, no expensive calibration equipment, and the calibration accuracy can be maintained even when the image is noisy.
【技术实现步骤摘要】
一种RGB相机光谱响应曲线的标定方法
本专利技术涉及一种RGB相机光谱响应曲线的标定方法,具体涉及一种基于低分辨率超光谱图像、相同场景高分辨率RGB图像以及光谱响应曲线训练集的相机光谱响应曲线标定方法,属于计算摄像学领域。
技术介绍
不同的彩色相机在拍摄相同场景时,得到的图像常常会有色差,这是由于相机内部的硬件差别所导致的。这些差别包括CCD图像传感器的感光特性差异、拜耳滤光片的差异等。这些差异可以表现为相机在三个通道的光谱敏感度的差异。为了描述相机的光谱敏感度,厂家常常会提供相机的光谱响应曲线,表示相机的每个通道在整个光谱域的响应,这样的曲线通常以波长为横坐标,以相对响应为纵坐标。彩色相机的光谱响应曲线在一些工业应用中有重要意义。例如,近年来兴起的单次曝光的超光谱成像技术。这种技术的一种实现是,使用RGB彩色相机拍摄场景的高分辨率RGB图像,同时使用超光谱相机拍摄相同场景的低分辨率超光谱图像,使用某种方法将两者融合,得到高分辨率超光谱图像。这种技术要求RGB相机的光谱响应曲线必须已知。对RGB相机光谱响应曲线的标定,传统的方法会使用待标定相机拍摄多个波长的单色光源,同时记录相机的响应。这种方法虽然可以得到精确的光谱响应曲线,但是它的缺点是需要昂贵的设备,且标定过程耗时长。根据超光谱成像图像融合平台的特点,近年的技术中也提出了仅利用平台拍摄的高低分辨率两张图像标定RGB相机光谱响应曲线的方法,但是这些方法在图像中具有噪声时,性能会急剧下降,导致光谱响应曲线标定不准确,从而降低超光谱成像的精度。
技术实现思路
从现有应用对RGB相机光谱响应曲线的标定需求出发,针 ...
【技术保护点】
一种RGB相机光谱响应曲线的标定方法,其特征在于:分为训练和使用两个阶段,包括如下步骤:步骤一:训练阶段用于根据RGB相机光谱响应曲线训练集,使用字典学习方法得到红色、绿色、蓝色三个通道的光谱响应稀疏字典;步骤1.1:在相机光谱响应曲线的训练集中,将每个相机光谱响应曲线分为红色、绿色、蓝色三个颜色通道;步骤1.2:对步骤1.1中红色、绿色、蓝色三个颜色通道的所有光谱响应曲线,使用如公式(1)所示字典学习方法求解稀疏字典;
【技术特征摘要】
1.一种RGB相机光谱响应曲线的标定方法,其特征在于:分为训练和使用两个阶段,包括如下步骤:步骤一:训练阶段用于根据RGB相机光谱响应曲线训练集,使用字典学习方法得到红色、绿色、蓝色三个通道的光谱响应稀疏字典;步骤1.1:在相机光谱响应曲线的训练集中,将每个相机光谱响应曲线分为红色、绿色、蓝色三个颜色通道;步骤1.2:对步骤1.1中红色、绿色、蓝色三个颜色通道的所有光谱响应曲线,使用如公式(1)所示字典学习方法求解稀疏字典;其中Φq表示第q个通道的稀疏字典,Xq表示q通道的所有原始响应曲线,βq表示稀疏编码,η表示稀疏项的权重,||·||F表示矩阵的弗罗宾尼斯(frobenius)范数,||·||1表示矩阵的1-范数;步骤二:使用阶段根据步骤一得到的红色、绿色、蓝色三个颜色通道的稀疏字典,采集的低分辨率超光谱图像和高分辨率RGB图像,得到RGB相机的光谱响应曲线;步骤2.1:使用超光谱成像的图像融合平台,以待标定RGB相机拍摄高分辨率RGB图像,并使用已标定的超光谱相机拍摄相同场景的低分辨率超光谱图像;步骤2.2:根据步骤2.1得到的高、低分辨率两张图像和步骤一中得到的稀疏字典,求解如公式(2)所示优化方程得到稀疏编码;其中αq表示所述稀疏编码,H表示所述低分辨率超光...
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