一种颜色校正模型的快速提取及迁移应用方法技术

本发明专利技术涉及一种颜色校正模型的快速提取及迁移应用方法，根据原图和该图颜色校正后的图像，快速提取、建立颜色校正模型，将模型结构和参数保存在校正后的图像中；在此基础上，当需要对同类或相似场景的新图像使用相同的模型进行颜色校正时，能快速获得模型参数、迁移应用至新图像上，对新图像直接通过数学变换进行颜色校正。本发明专利技术能应用至多幅同类图像的白平衡调整、色温调节、低照度图像增强、图像风格化处理等情形，能快速、高效实现多幅相似场景图像的颜色校正，保证颜色校正效果的一致性。保证颜色校正效果的一致性。保证颜色校正效果的一致性。

【技术实现步骤摘要】
一种颜色校正模型的快速提取及迁移应用方法


[0001]本专利技术涉及数字图像处理
，特别涉及一种颜色校正模型的快速提取及迁移应用方法。

技术介绍

[0002]对数字图像颜色校正时，通常使用作用于RGB值(或其它颜色空间)的3x3线性空间颜色校正矩阵来实现，也可以使用更复杂的高阶非线性彩色校正方法来实现。由于校正常常是在某些图像处理软件中由人工多步操作配合算法处理、或直接由一些成像设备的嵌入式程序自动处理的，校正参数不易获取和记录；特别地，如果采用的是某些非线性校正方法，有时甚至校正模型不能用显式的数学表达式表示，校正参数也无法确定。
[0003]另外，常常某幅数字图像颜色校正完成后，对相似场景的数字图像可根据需要再使用相同的颜色校正方法和相同的参数进行颜色校正；而由人工多步操作配合算法处理的颜色校正过程一般不容易复现、且效率低下。
[0004]为此，本专利技术设计了一种能够快速提取及迁移应用的颜色校正模型，以解决上述问题。

技术实现思路

[0005]针对上述技术问题，本专利技术将提供一种有效的方法，根据原图和该图颜色校正后的图像，快速提取、建立颜色校正模型，将模型结构和参数保存在校正后的图像中；在此基础上，当需要对同类或相似场景的新图像使用相同的模型进行颜色校正时，能快速获得模型参数、迁移应用至新图像上，对新图像直接通过数学变换进行颜色校正。
[0006]该方法能应用至多幅同类图像的白平衡调整、色温调节、低照度图像增强、图像风格化处理等情形，能快速、高效实现多幅相似场景图像的颜色校正，保证颜色校正效果的一致性。
[0007]一种颜色校正模型的快速提取及迁移应用方法，具体方案描述如下：
[0008]S1：读取图像及该图像颜色校正后的图像，分析并判定所采用的颜色校正是线性的还是非线性的，进而计算和提取颜色校正模型参数。具体过程如下所述：
[0009]S101：读取原图及该图像颜色校正后的图像。记原图为Io，该图像颜色校正后的图像为Ic。
[0010]S102：根据图像像素颜色特性，在原图和校正后的图像中筛选一定数量的像素。首先在图像Ic中随机选取N0个像素，记L为颜色灰度级，检查每个像素各通道颜色值，若任一通道的颜色值存在0或L-1，则剔除该像素(记R、G、B每个颜色通道的灰度级为L，则每一颜色分量的范围为[0,L-1])。由此得到N个像素(一般取N0为2％～3％的图像Ic的像素总个数，保证N大于0.5％～2％的图像Ic的像素总个数即可)，每个像素的各颜色分量值均在范围[1,L-2]以内，即各通道均无饱和颜色。记得到的N个像素在原图中的行列坐标构成的序列为:P
N
＝{(x1,y1),(x2,y2),
…
,,,(x
N
,y
N
)}。在Ic中对应的像素的颜色值构成的序列为：I
cN
＝
{(r
c1
,g
c1
,b
c1
),(r
c2
,g
c2
,b
c2
),
…
,(r
cN
,g
cN
,b
cN
)}。根据序列P
N
，得到在图像Io中对应的像素的颜色值构成的序列为：I
oN
＝{(r
o1
,g
o1
,b
o1
),(r
o2
,g
o2
,b
o2
),
…
,(r
oN
,g
oN
,b
oN
)}。
[0011]S103：利用最小二乘法，估算颜色校正矩阵。由S102所得数据，得到像素颜色值矩阵：
[0012][0013]根据颜色校正公式：
[0014][0015]式中R、G、B分别为校正后图像中像素的红、绿、蓝颜色分量值，而r、g、b分别为原图像中像素的红、绿、蓝颜色分量值；C为颜色校正矩阵，C＝c
ij
(i,j＝1,2,3)分别为颜色校正系数，可得:
[0016]Y＝CX
[0017]定义罚函数：
[0018][0019]其中Y
i
为矩阵Y中的第i行，C
i
为矩阵C中的第i行,i＝1,2,3，即Y＝[Y
1 Y
2 Y3]T
，C＝[C
1 C
2 C3]T
。利用最小二乘的矩阵法求解，得到
[0020]C
i
＝Y
i
X
T
(XX
T
)-1
[0021]即可得到：
[0022]C＝YX
T
(XX
T
)-1
[0023]S104：判断颜色校正模型类型。将步骤S102重复三次得到三组{I
oN
，I
cN
}，由步骤S103得到三组颜色校正矩阵C
(1)
、C
(2)
、C
(3)
，取其算术平均值：求得平均颜色校正矩阵利用的具体数值，采用步骤S102中所述颜色校正公式对图像Io进行逐像素的颜色校正，得到原图预测输出的图像Iop。定义均方根误差(RMSE)评价Iop与原图颜色校正后的图像Ic之间的误差：
[0024][0025]其中i＝1,2,
…
,m,j＝1,2,
…
,n，m和n分别为原图像Io的像素的行数和列数(图像Io、Ic与Iop都是m行、n列)；Δr
ij
、Δg
ij
、Δb
ij
分别为图像Iop与Ic中第i行j列对应位置处像素的红、绿、蓝颜色分量的差值。
[0026]选择RMSE作为判定因子η，若RMSE小于阈值ε(ε可取4～8)，则选定颜色校正模型为线型模型，进入步骤S105；否则选定颜色校正模型为非线性模型，进入步骤S106。
[0027]S105：确定颜色校正矩阵。选定步骤S104所得的为颜色校正线性模型的颜色校正矩阵C，即转到步骤S2。
[0028]S106：获取原图和该图像颜色校正后的图像的缩略图。采用行列等间隔采样的方式，行方向每s个像素取一个像素，列方向每s个像素取一个像素，构成缩略图。s的取值范围一般在3～8。记原图Io的缩略图为I
o_th
，该图像颜色校正后的图像Ic的缩略图为I
c_th
。由于Io与Ic行数相同、列数相同，因而I
o_th
和I
c_th
的行数相同、列数也相同。
[0029]S107：确定颜色校正变换函数的系数矩阵。根据S106所得缩略图I
o_th
、I
c_th
，将其按照像素行方向从左到右本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种颜色校正模型的快速提取及迁移应用方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，读取图像及该图像颜色校正后的图像，分析并判定所采用的颜色校正是线性的还是非线性的，进而计算和提取颜色校正模型参数；S2，以JPG格式保存颜色校正后的图像，同时将根据S1所得数据而确定的颜色校正模型结构类型及参数，保存至图像的注释域中；S3，需要对新图像进行颜色校正前，读取嵌入了颜色校正模型结构类型及参数的图像中的注释域内容，解析得到颜色校正变换参数；S4，读取需要进行颜色校正的新图像，将S3所得的颜色校正参数迁移应用至新图像的颜色校正，直接对新图像进行变换实现颜色校正。2.根据权利要求1所述的颜色校正模型的快速提取及迁移应用方法，其特征在于：所述S1包括以下步骤，S101，读取原图及该图像颜色校正后的图像，记原图为Io，该图像颜色校正后的图像为Ic；S102，根据图像像素颜色特性，在原图和校正后的图像中筛选一定数量的像素。首先在图像Ic中随机选取N0个像素，记L为颜色灰度级，检查每个像素各通道颜色值，若任一通道的颜色值存在0或L-1，则剔除该像素，由此得到N个像素，每个像素的各颜色分量值均在范围[1,L-2]以内，即各通道均无饱和颜色，记得到的N个像素在原图中的行列坐标构成的序列为:P
N
＝{(x1,y1),(x2,y2),
…
,,,(x
N
,y
N
)}，在Ic中对应的像素的颜色值构成的序列为：I
cN
＝{(r
c1
,g
c1
,b
c1
),(r
c2
,g
c2
,b
c2
),
…
,(r
cN
,g
cN
,b
cN
)}。根据序列P
N
，得到在图像Io中对应的像素的颜色值构成的序列为：I
oN
＝{(r
o1
,g
o1
,b
o1
),(r
o2
,g
o2
,b
o2
),
…
,(r
oN
,g
oN
,b
oN
)}；S103，利用最小二乘法，估算颜色校正矩阵，由S102所得数据，得到像素颜色值矩阵：根据颜色校正公式：式中R、G、B分别为校正后图像中像素的红、绿、蓝颜色分量值，而r、g、b分别为原图像中像素的红、绿、蓝颜色分量值；C为颜色校正矩阵，像素的红、绿、蓝颜色分量值；C为颜色校正矩阵，c
ij
(i,j＝1,2,3)分别为颜色校正系数，由此可得:Y＝CX定义罚函数：其中Y
i
为矩阵Y中的第i行，C
i
为矩阵C中的第i行,i＝1,2,3，即Y＝[Y
1 Y
2 Y3]
T
，C＝[C
1 C
2 C3]
T
，利用最小二乘的矩阵法求解，得到C
i
＝Y
i
X
T
(XX
T
)-1
即可得到：C＝YX
T
(XX
T
)-1
；S104，判断颜色校正模型类型，将步骤S102重复三次得到三组{I
oN
，I
cN
}，由步骤S103得到三组颜色校正矩阵C
(1)
、C
(2)
、C
(3)
，取其算术平均值：求得平均颜色校正矩阵利用的具体数值，采用步骤S102中所述颜色校正公式对图像Io进行逐像素的颜色校正，得到原图预测输出的图像Iop，定义均方根误差(RMSE)评价Iop与原图颜色校正后的图像Ic之间的误差：其中i＝1,2,
…
,m,j＝1,2,
…
,n，m和n分别为原图像Io的像素的行数和列数；Δr
ij
、Δg
ij
、Δb
ij
分别为图像Iop与Ic中第i行j列对应位置处像素的红、绿、蓝颜色分量的差值；选择RMSE作为判定因子η，若RMSE小于阈值ε(ε可取4～8)，则选定颜色校正模型为线型模型，进入步骤S105；否则选定颜色校正模型为非线性模型，进入步骤S106；S105，确定颜色校正矩阵，选定步骤S104所得的为颜色校正线性模型的颜色校正矩阵C，即转到步骤S2；S106，获取原图...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗运辉，王庆，林茂海，褚夫强，徐倩倩，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学，
类型：发明
国别省市：