一种图像处理方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置，用以解决现有技术中在对图像的颜色进行校正时存在着校正效果不好的问题；本申请实施例提供的图像处理方法包括：获取到图像后，分别对所述图像红绿蓝RGB三个通道的噪声进行估计；基于预设的RGB三个通道的噪声值，确定所述图像RGB三个通道的相关系数；基于所述图像RGB三个通道的噪声估计值和所述图像RGB三个通道的相关系数，校正所述图像的颜色，其中，图像RGB三个通道的噪声估计值和RGB三个通道的相关系数可以反映图像的实际采集环境，因此基于这些信息对图像颜色进行校正的效果更好。

A method and device for image processing

The invention relates to the technical field of image processing, and particularly relates to a method and device of image processing, in order to solve the existing technology of correction in image color correction exists when the effect is not good; the image processing method comprises: an embodiment of the application provides access to images, to estimate the noise respectively. Image RGB RGB three channel noise; the default RGB three channels based on the value of the correlation coefficient to determine the image of RGB three channels; the noise of the image RGB three channel estimate and the image of RGB three channel correlation coefficient based on the correction of the image color. Among them, the image noise RGB three channel estimation and RGB correlation coefficient value of three channels can reflect the actual image acquisition environment, therefore based on the correction effect of the image color information Good.

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法及装置
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法及装置。
技术介绍
随着图像处理技术的快速发展，图像处理技术可以应用的
也越来越多，如无人驾驶领域、航拍领域、安防领域等，几乎在每一
中都需要图像最大限度地呈现物体的真实颜色，以更好地对图像中所包含的信息进行识别，因此，需要对摄像头采集的图像进行颜色校正。目前，根据以下公式对摄像头采集的图像进行颜色校正：Cout＝M×Cin；其中：Cin＝[RinGinBin]T，为进行颜色校正之前图像中任一像素点的RGB值；Cout＝[RoutGoutBout]T，为进行颜色校正之后图像中任一像素点的RGB值；为3×3的颜色校正矩阵(ColorCorrectionMatrices，CCM)矩阵；Cideal是根据预先设定的标准环境和标准RGB值进行标定而得到的标准颜色矩阵。对上述公式进行变形可得：现有技术中，需要预先根据标准环境和标准RGB值，对不同的采集环境进行标定得到不同采集环境下的Cideal。在对图像的颜色进行校正时，再查找与图像的实际采集环境最为接近的Cideal，根据上式得到M后再对图像进行颜色校正，但利用这种离线标定方法得到的Cideal并不能准确反映图像的实际采集环境，因此，根据由Cideal计算的M来对图像的颜色进行校正的效果并不好。可见，现有技术中在对图像的颜色进行校正时存在着校正效果不好的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种图像处理方法及装置，用以解决现有技术中在对图像的颜色进行校正时存在着校正效果不好的问题。本申请实施例提供的一种图像处理方法，包括：获取到图像后，分别对所述图像红绿蓝RGB三个通道的噪声进行估计；基于预设的RGB三个通道的噪声值，确定所述图像RGB三个通道的相关系数；基于所述图像RGB三个通道的噪声估计值和所述图像RGB三个通道的相关系数，校正所述图像的颜色。本申请实施例提供的一种图像处理装置，包括：估计模块，用于获取到图像后，分别对所述图像红绿蓝RGB三个通道的噪声进行估计；确定模块，用于基于预设的RGB三个通道的噪声值，确定所述图像RGB三个通道的相关系数；校正模块，用于基于所述图像RGB三个通道的噪声估计值和所述图像RGB三个通道的相关系数，校正所述图像的颜色。本申请实施例提供的一种计算设备，包括至少一个处理器、以及至少一个存储器，其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述计算设备执行上述图像处理方法的步骤。本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质，其存储有可由计算设备执行的计算机程序，当所述计算机程序在所述计算设备上运行时，使所述计算设备执行上述图像处理方法的步骤。本申请实施例中，获取到图像后，分别对图像RGB三个通道的噪声进行估计，并基于预设的RGB三个通道的噪声值，确定图像RGB三个通道的相关系数，然后基于图像RGB三个通道的噪声估计值和图像RGB三个通道的相关系数对图像的颜色进行校正，其中，图像RGB三个通道的噪声估计值和RGB三个通道的相关系数可以准确反映图像的实际采集环境，因此基于这些信息对图像颜色进行校正的效果更好，并且，本申请实施例也不需要对图像的采集环境进行反复标定，因此还可以节省人工成本。附图说明图1为本申请实施例提供的图像处理方法流程图；图2为本申请实施例提供的确定分块图像的第二颜色校正矩阵的方法流程图；图3为本申请实施例提供的又一图像处理方法流程图；图4为本申请实施例提供的确定每一像素点的第二颜色校正矩阵的示意图；图5为本申请实施例提供的图像处理装置的结构图。图6为本申请实施例提供的用于实现图像处理的计算设备的硬件结构示意图。具体实施方式本申请实施例中，获取到图像后，分别对图像RGB三个通道的噪声进行估计，并确定图像RGB三个通道的相关系数，然后基于图像RGB三个通道的噪声估计值和图像RGB三个通道的相关系数对图像的颜色进行校正，其中，图像RGB三个通道的噪声估计值和RGB三个通道的相关系数可以反映图像的实际采集环境，因此基于这些信息对图像颜色进行校正的效果更好，并且，本申请实施例也不需要对图像的采集环境进行反复标定，因此还可以节省人工成本。下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。实施例一如图1所示，为本申请实施例提供的图像处理方法流程图，包括以下步骤：S101：获取到图像后，分别对图像RGB三个通道的噪声进行估计。在具体实施过程中，获取到图像后，对图像RGB三个通道中的每一通道可以执行以下操作：对图像进行边缘检测确定图像边缘像素点的个数，并基于拉普拉斯算子对图像进行卷积处理，之后根据图像的宽、高、边缘像素点的个数和进行卷积处理后的图像估计该通道的噪声值。比如，可以根据以下公式确定图像每一通道的噪声估计值σn：其中，W为图像的宽；H为图像的高；Nedge为图像的边缘像素点的个数；L为基于拉普拉斯算子对图像进行卷积处理后的图像；为L中除了图像的边缘像素点之外其它像素点的亮度值取绝对值之后的和；并且，σR、σG、σB分别为图像RGB三个通道的噪声估计值。S102：基于预设的RGB三个通道的噪声值，确定图像RGB三个通道的相关系数。在具体实施过程中，以N×N的窗口、N/2为行步长和列步长对图像进行分块处理，之后遍历图像中的分块图像，对于遍历到到的每一分块图像，确定该分块图像中每一像素点的RGB值，然后根据各像素点的RGB值和预设的RGB三个通道的噪声值，确定该分块图像RGB三个通道的相关系数。比如，某一分块图像包含t个像素点，其中，每一像素点的RGB值表示为[RinGinBin]T，预设的RGB三个通道的噪声为[NRNGNB]T，则在噪声情况下该像素点的RGB值[R′inG′inB′in]T为：[R′inG′inB′in]T＝[Rin+NRGin+NGBin+NB]。进一步地，根据以下公式计算分块图像RGB三个通道的相关系数Cor：S103：基于图像RGB三个通道的噪声估计值和图像RGB三个通道的相关系数，校正图像的颜色。现有技术中，对于摄像头采集的图像使用同样的颜色校正矩阵M进行校正，而实际上一幅图像不同部位的噪声可能是不同的，如果采用同样的M进行校正，可能使图像中噪声比较大的部位发生失色或者异常，导致无法准确辨别图像中物体的真实颜色，并且这种情况在低照度情况下更为严重。为了避免这种现象，本申请实施例中对于不同的分块图像可以确定不同的噪声相关系数。具体地，对于每一分块图像，可以根据该分块图像RGB三个通道的相关系数和图像RGB三个通道的噪声估计值，确定该分块图像的修正矩阵，然根据修正矩阵和该分块图像原始的第一颜色校正矩阵M，确定该分块图像的第二颜色校正矩阵M'，进而根据各分块图像的第二颜色校正矩阵校正对图像的颜色进行校正。其中，修正矩阵主对角线上的元素可以反映出对分块图像的噪声估计是否合适，如果主对角线上存在取值小于零的元素，则可能使图像发生失色或者异常。因此，上述在根据该分块图像RGB三个通道的相关系数和图像RGB三个通道的噪声估计值，确定该分块图像的修正矩阵之后，若确定修正矩阵主对角线上任一元素的取值小于零，还可以对图像RGB三个通道的噪声估计值进行修正，之后返回根据该分块图像RGB三个通道的相关系数和本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取到图像后，分别对所述图像红绿蓝RGB三个通道的噪声进行估计；基于预设的RGB三个通道的噪声值，确定所述图像RGB三个通道的相关系数；基于所述图像RGB三个通道的噪声估计值和所述图像RGB三个通道的相关系数，校正所述图像的颜色。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取到图像后，分别对所述图像红绿蓝RGB三个通道的噪声进行估计；基于预设的RGB三个通道的噪声值，确定所述图像RGB三个通道的相关系数；基于所述图像RGB三个通道的噪声估计值和所述图像RGB三个通道的相关系数，校正所述图像的颜色。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对所述图像红绿蓝RGB三个通道的噪声进行估计，包括：在每一通道下，对所述图像进行边缘检测确定所述图像边缘像素点的个数；基于拉普拉斯算子对所述图像进行卷积处理；根据所述图像的宽、高、所述边缘像素点的个数和进行卷积处理后的图像，估计该通道的噪声值。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据以下公式确定所述图像RGB三个通道中任一通道的噪声估计值σn：其中，W为所述图像的宽；H为所述图像的高；Nedge为所述图像的边缘像素点的个数；L为进行卷积处理后的图像；为L中除了所述图像的边缘像素点之外其它像素点的亮度值取绝对值之后的和。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设的RGB三个通道的噪声值，确定所述图像RGB三个通道的相关系数，包括：以N×N的窗口、N/2为行步长和列步长对所述图像进行分块处理；其中，N为自然数；遍历所述图像中的分块图像；对于遍历到的每一分块图像，确定该分块图像中每一像素点的RGB值；基于各像素点的RGB值和预设的RGB三个通道的噪声值，确定该分块图像RGB三个通道的相关系数。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述图像RGB三个通道的噪声估计值和所述图像RGB三个通道的相关系数，校正所述图像的颜色，包括：对于每一分块图像，根据该分块图像RGB三个通道的相关系数和所述图像RGB三个通道的噪声估计值，确定该分块图像的修正矩阵；根据所述修正矩阵和该分块图像原始的第一颜色校正矩阵，确定该分块图像的第二颜色校正矩阵；基于各分块图像的第二颜色校正矩阵校正所述图像的颜色。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对于每一分块图像，根据该分块图像RGB三个通道的相关系数和所述图像RGB三个通道的噪声估计值，确定该分块图像的修正矩阵之后，还包括：若确定所述修正矩阵主对角线上任一元素的取值小于零，则对所述图像RGB三个通道的噪声估计值进行修正；返回根据该分块图像RGB三个通道的相关系数和所述图像RGB三个通道的噪声估计值，确定该分块图像的修正矩阵的步骤，直到得到的修正矩阵主对角线上任一元素的取值都大于零。7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，基于各分块图像的第二颜色校正矩阵校正所述图像的颜色，包括：遍历所述图像中的像素点；对于遍历到的每个像素点，根据该像素点在所述图像中的坐标，确定共同覆盖该像素点的L个分块图像的第二颜色校正矩阵分别对应的权重；其中，L为大于1的整数；基于所述L个分块图像的第二颜色校正矩阵和相应的权重，确定该像素点的第二颜色校正矩阵；基于该像素点的第二颜色校正矩阵对该像素点的颜色进行校正。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，若L＝4，则对于遍历到的每个像素点，根据以下公式确定覆盖该像素点的四个分块图像的第二颜色校正矩阵的权重：其中：(x,y)为所述像素点在所述图像中的坐标；d＝N/2；w1为位于左上角分块图像的第二颜色校正矩阵的权重；w2为位于右上角分块图像的第二颜色校正矩阵的权重；w3为位于左下角分块图像的第二颜色校正矩阵的权重；w4为位于右下角分块图像的第二颜色校正矩阵的权重。9.一种对图像颜色进行校正的装置，其特征在于，包括：估计模块，用于获取到图像后，分别对所述图像红绿蓝RGB三个通道的噪声...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨长久，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33