图像色彩校正方法、装置、存储介质和计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种图像色彩校正方法、装置、存储介质和计算机设备。首先采集标准色卡的原始图像，获取经原始图像中的像素，再根据粒子群算法进行计算原始图像的最优色彩校正矩阵，将计算出的最优色彩校正矩阵导入图像处理流程中。按照预设图像处理流程采集标准色卡的图像并对采集到的图像进行处理，在处理过程中利用最优色彩校正矩阵对采集到的图像进行色彩校正，生成标准色卡图像。本发明专利技术采用粒子群算法来计算原始图像的最优色彩校正矩阵，不受色差评估函数可导性约束，容易获取全局最优解，使相机的色彩还原更精准。

Image color correction methods, devices, storage media and computer equipment

The invention relates to an image color correction method, a device, a storage medium and a computer device. Firstly, the original image of the standard color card is collected, and the pixels in the original image are obtained. Then, the optimal color correction matrix of the original image is calculated according to the particle swarm optimization algorithm, and the calculated optimal color correction matrix is imported into the image processing process. According to the preset image processing process, the standard color card image is collected and processed. In the process of processing, the best color correction matrix is used to correct the collected image and generate the standard color card image. The particle swarm optimization algorithm is used to calculate the optimal color correction matrix of the original image, which is not constrained by the derivability of the color difference evaluation function, and is easy to obtain the global optimal solution, so that the color restoration of the camera is more accurate.

【技术实现步骤摘要】
图像色彩校正方法、装置、存储介质和计算机设备
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种图像色彩校正方法、装置、存储介质和计算机设备。
技术介绍
考虑到人眼的光谱响应和相机图像传感器以及显示器的光谱响应不同，为了更好地对图像进行色彩还原，在实际的相机图像处理流程中，加入了色彩校正功能。在对图像进行色彩校正时，需要使用典型色温下的色彩校正矩阵，通过对每个像素的色彩值乘以该色彩校正矩阵，以补偿摄像机图像传感器的光谱灵敏度和人类视觉系统的光谱响应的差异，从而使图像数据更接近人类眼睛实际所看到的场景。所以如何计算出对图像的色彩还原度较高的色彩校正矩阵就显得尤为重要，然而传统的计算色彩校正矩阵的方法极易陷入局部最优，使得校正后的色彩与目标色差较大，色彩还原度较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高图像色彩还原度的图像色彩校正方法、装置、存储介质和计算机设备。一种图像色彩校正方法，所述方法包括：采集标准色卡的原始图像；获取所述原始图像中的像素，根据粒子群算法对所述像素进行计算得到所述原始图像的最优色彩校正矩阵；将所述最优色彩校正矩阵导入预设图像处理流程中；按照所述预设图像处理流程采集标准色卡的图像并对采集到的图像进行处理，在处理过程中利用所述最优色彩校正矩阵对所述采集到的图像进行色彩校正，生成标准色卡图像。在其中一个实施例中，在获取所述原始图像中的像素的步骤之前，还包括：对所述原始图像进行白平衡处理和去马赛克处理。在其中一个实施例中，在所述生成标准色卡图像的步骤之后，还包括：对所述标准色卡图像进行色彩还原准确性分析，若分析出所述色彩还原准确性满足预设条件，则图像色彩校正通过。在其中一个实施例中，在所述对所述标准色卡图像进行色彩还原准确性分析之后，还包括：对所述标准色卡图像进行色彩还原准确性分析，若分析出所述色彩还原准确性不满足预设条件，则再次获取原始图像的像素，根据粒子群算法对所述像素进行计算得到所述原始图像的最优色彩校正矩阵；将所述最优色彩校正矩阵导入预设图像处理流程中；按照所述预设图像处理流程采集标准色卡的图像并对采集到的图像进行处理，在处理过程中利用所述最优色彩校正矩阵对所述采集到的图像进行色彩校正，生成标准色卡图像；对所述标准色卡图像进行色彩还原准确性分析，直到分析出色彩还原准确性满足预设条件，则图像色彩校正通过。在其中一个实施例中，所述获取所述原始图像中的像素，根据粒子群算法对所述像素进行计算得到所述原始图像的最优色彩校正矩阵，包括：获取所述原始图像中的像素；将所述原始图像中的像素从RGB颜色空间转换至CIE颜色空间；设置粒子群的总数量、粒子群中每个粒子的初始速度及初始位置；将CIE颜色空间的像素、粒子群中每个粒子的初始速度及初始位置，通过粒子群算法公式计算出粒子群中每个粒子的色差和每个粒子的色差均值；当所述粒子的色差中的最大值小于设定阈值，则获取所述粒子的色差均值，判断所述色差均值是否为自身历史最佳，若是则将所述粒子的当前位置更新为自身历史最佳位置；从粒子群中筛选出全局历史最佳的色差均值所对应的粒子，将所述粒子的自身历史最佳位置更新为本轮的全局历史最佳位置；根据粒子速度更新公式对粒子群中所有粒子的速度进行更新，根据粒子位置更新公式对粒子群中所有粒子的位置进行更新；将所述更新后的粒子的速度和位置作为相邻的下一回的初始速度和初始位置进行迭代计算每个粒子的色差和色差均值，若判断获取的所述粒子的色差均值为自身历史最佳，则将所述粒子的当前位置更新为自身历史最佳位置，再从粒子群中筛选出全局历史最佳的色差均值所对应的粒子，将所述粒子的自身历史最佳位置更新为本轮的全局历史最佳位置，直至迭代次数达到迭代阈值，则输出最终的全局历史最佳位置作为所述原始图像的最优色彩校正矩阵。在其中一个实施例中，在通过粒子群算法公式计算出粒子群中每个粒子的色差和每个粒子的色差均值之后，还包括：当所述粒子的色差中的最大值大于设定阈值，则从粒子群中剔除所述粒子；随机产生新的粒子替代所述粒子，为所述新的粒子设置初始速度及初始位置，返回根据粒子速度更新公式对粒子群中所有粒子的速度进行更新，根据粒子位置更新公式对粒子群中所有粒子的位置进行更新的步骤。在其中一个实施例中，所述预设图像处理流程包括：从图像传感器获取标准色卡的原始图像；对所述原始图像进行白平衡及去马赛克处理；对经过白平衡及去马赛克处理后的图像进行色彩校正；对经过色彩校正后的图像进行锐化及降噪；将经过锐化及降噪后的图像输出。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：采集标准色卡的原始图像；获取所述原始图像中的像素，根据粒子群算法对所述像素进行计算得到所述原始图像的最优色彩校正矩阵；将所述最优色彩校正矩阵导入预设图像处理流程中；按照所述预设图像处理流程采集标准色卡的图像并对采集到的图像进行处理，在处理过程中利用所述最优色彩校正矩阵对所述采集到的图像进行色彩校正，生成标准色卡图像。一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器，处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：采集标准色卡的原始图像；获取所述原始图像中的像素，根据粒子群算法对所述像素进行计算得到所述原始图像的最优色彩校正矩阵；将所述最优色彩校正矩阵导入预设图像处理流程中；按照所述预设图像处理流程采集标准色卡的图像并对采集到的图像进行处理，在处理过程中利用所述最优色彩校正矩阵对所述采集到的图像进行色彩校正，生成标准色卡图像。上述图像色彩校正方法、装置、存储介质和计算机设备，首先采集标准色卡的原始图像，获取经原始图像中的像素，再根据粒子群算法进行计算原始图像的最优色彩校正矩阵，将计算出的最优色彩校正矩阵导入图像处理流程中。按照预设图像处理流程采集标准色卡的图像并对采集到的图像进行处理，在处理过程中利用最优色彩校正矩阵对采集到的图像进行色彩校正，生成标准色卡图像。本专利技术采用粒子群算法来计算原始图像的最优色彩校正矩阵，不受色差评估函数可导性约束，容易获取全局最优解，使相机的色彩还原更精准。附图说明图1为一个实施例中图像色彩校正方法的流程图；图2为一个实施例中图像色彩校正方法的流程图；图3为一个实施例中计算最优色彩校正矩阵的流程图；图4为一个实施例中计算最优色彩校正矩阵的流程图；图5为一个实施例中预设图像处理流程图；图6为一个实施例中图像色彩校正装置的结构示意图；图7为一个实施例中图像色彩校正装置的结构示意图；图8为一个实施例中图像色彩校正装置的结构示意图；图9为图7中最优色彩校正矩阵计算模块的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术。但是本专利技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似改进，因此本专利技术不受下面公开的具体实施的限制。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。以上实施例的各技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像色彩校正方法，所述方法包括：采集标准色卡的原始图像；获取所述原始图像中的像素，根据粒子群算法对所述像素进行计算得到所述原始图像的最优色彩校正矩阵；将所述最优色彩校正矩阵导入预设图像处理流程中；按照所述预设图像处理流程采集标准色卡的图像并对采集到的图像进行处理，在处理过程中利用所述最优色彩校正矩阵对所述采集到的图像进行色彩校正，生成标准色卡图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像色彩校正方法，所述方法包括：采集标准色卡的原始图像；获取所述原始图像中的像素，根据粒子群算法对所述像素进行计算得到所述原始图像的最优色彩校正矩阵；将所述最优色彩校正矩阵导入预设图像处理流程中；按照所述预设图像处理流程采集标准色卡的图像并对采集到的图像进行处理，在处理过程中利用所述最优色彩校正矩阵对所述采集到的图像进行色彩校正，生成标准色卡图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述原始图像中的像素的步骤之前，还包括：对所述原始图像进行白平衡处理和去马赛克处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述生成标准色卡图像的步骤之后，还包括：对所述标准色卡图像进行色彩还原准确性分析，若分析出所述色彩还原准确性满足预设条件，则图像色彩校正通过。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述标准色卡图像进行色彩还原准确性分析之后，还包括：对所述标准色卡图像进行色彩还原准确性分析，若分析出所述色彩还原准确性不满足预设条件，则再次获取原始图像的像素，根据粒子群算法对所述像素进行计算得到所述原始图像的最优色彩校正矩阵；将所述最优色彩校正矩阵导入预设图像处理流程中；按照所述预设图像处理流程采集标准色卡的图像并对采集到的图像进行处理，在处理过程中利用所述最优色彩校正矩阵对所述采集到的图像进行色彩校正，生成标准色卡图像；对所述标准色卡图像进行色彩还原准确性分析，直到分析出色彩还原准确性满足预设条件，则图像色彩校正通过。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述原始图像中的像素，根据粒子群算法对所述像素进行计算得到所述原始图像的最优色彩校正矩阵，包括：获取所述原始图像中的像素；将所述原始图像中的像素从RGB颜色空间转换至CIE颜色空间；设置粒子群的总数量、粒子群中每个粒子的初始速度及初始位置；将CIE颜色空间的像素、粒子群中每个粒子的初始速度及初始位置，通过粒子群算法公式计算出粒子群中每个粒子的色差和每个粒子的色差均值；当所述粒子的色差中的最大值小于设定阈值，则获取所述粒子的色差均值，判断所述色差均值是否为自身历史最佳，若是则将所述粒子的当前位置更新为自身历史最佳位置；从粒子群中筛选出全局历史最佳的色差均值所对应的粒子，将所述粒子的自身历史最佳位置更新为本轮的全局历史最佳位...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小涛，姜德飞，
申请(专利权)人：深圳市道通智能航空技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44