一种基于横向色差标定的去色边方法技术

本发明专利技术提供一种基于横向色差标定的去色边方法，包括：提供测试棋盘图像，根据测试棋盘图像获得R通道和B通道分别相对于G通道的坐标偏移量关系式；根据待校正图像的色差信息及梯度信息，构建适用于局部图片特征的偏移量缩放准则，以调整R通道和B通道分别相对于G通道的坐标偏移量关系式；根据待校正图像的梯度信息及亮度信息获取用于区分局部暗区色边和颜色物体的标记图像；根据调整后的R通道和B通道分别相对于G通道的坐标偏移量关系式校正待校正图像和标记图像，以获取待校正图像的补偿值；根据过校正限制条件，调整所述补偿值，以构建出目标图像，以解决色边过校正现象，以及宽色边无法校正完全的问题。边无法校正完全的问题。边无法校正完全的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于横向色差标定的去色边方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于横向色差标定的去色边方法。

技术介绍

[0002]色边现象是使用数码相机拍照过程中，由于被拍摄的场景亮度反差大，则在高光区域和低光区域的交界处容易出现的色散，这种色散通常表现为紫色、紫蓝色、黄绿色、红色、蓝色等，这种色散通常称为色边。色边的出现与相机镜头的色散、CCD的成像面积过小和相机内部的信号处理算法等有关，即使是高端数码相机，也不能完全解决出现色边的问题，并且，色边随着现如今的图像传感器(sensor)分辨率越来越高，表现的更加明显，它的出现极大地影响了图像传感器的成像质量，因此，研究去色边算法对于获得更高质量图像有着重要意义。
[0003]目前，图像去色边算法一般可分为两类，第一类算法是基于图像的色差或饱和度等颜色信息进行紫边检测和紫边校正，第二类算法是基于相机镜头的色差标定补偿修复相机镜头色差来达到去紫边的目的。在实践中发现，第二类算法相比第一类算法能够适用于不同颜色色边的校正，同时能够减少紫色场景但非紫边区域的误校正。然而第二类算法存在色边过校正现象，例如黄绿边被校正为蓝紫边，蓝色边被校正为黄绿边等，还存在宽色边无法校正完全的问题，例如宽紫边未校正完全的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于横向色差标定的去色边方法，可以解决色边过校正现象，以及宽色边无法校正完全的问题。
[0005]为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于横向色差标定的去色边方法，包括以下步骤：
[0006]步骤S1：提供测试棋盘图像，并根据所述测试棋盘图像获得R通道和B通道分别相对于G通道的坐标偏移量关系式；
[0007]步骤S2：提供待校正图像，根据所述待校正图像的色差信息及梯度信息，构建适用于局部图片特征的偏移量缩放准则，并根据所述偏移量缩放准则调整所述R通道和B通道分别相对于G通道的坐标偏移量关系式；
[0008]步骤S3：根据所述待校正图像的梯度信息及亮度信息获取用于区分局部暗区色边和颜色物体的标记图像；
[0009]步骤S4：根据调整后的所述R通道和B通道分别相对于G通道的坐标偏移量关系式校正所述待校正图像和标记图像，以获取所述待校正图像的补偿值；以及
[0010]步骤S5：根据过校正限制条件，调整所述补偿值，以构建出目标图像。
[0011]可选的，步骤S1包括：
[0012]经待校正相机镜头获得测试棋盘图像，所述测试棋盘图像用于作为标定板；
[0013]对所述待校正相机镜头的横向色差进行建模，以得到RGB三通道的横向色差的畸
变模型；
[0014]通过所述标定板对所述待校正相机镜头进行标定，以获得所述待校正相机镜头的横向色差的畸变参数；以及
[0015]根据所述畸变模型和畸变参数，并以G通道为参考，分别计算R通道和B通道在成像平面上各像素位置相对G通道的位移偏差，从而得到R通道相对于G通道的坐标偏移量关系式，以及B通道相对于G通道的坐标偏移量关系式。
[0016]进一步的，所述测试棋盘图像和待校正图像的格式均为RGB格式，且通过同一个待校正模组得到的待校正相机镜头获取。
[0017]可选的，
[0018]步骤S2包括：
[0019]提供待校正图像；
[0020]根据所述待校正图像的色差信息及梯度信息，构建B通道构建的偏移量缩放准则，并根据所述B通道构建的偏移量缩放准则调整所述B通道相对于G通道的坐标偏移量关系式；
[0021]根据所述待校正图像的色差信息及梯度信息，构建R通道构建的偏移量缩放准则，并根据所述R通道构建的偏移量缩放准则调整所述R通道相对于G通道的坐标偏移量关系式。
[0022]可选的，步骤S3包括：
[0023]根据所述待校正图像的梯度信息及亮度信息，并采用两个过滤器对所述待校正图像进行过滤处理，以获取用于区分局部暗区色边和颜色物体的标记图像。
[0024]进一步的，步骤S3包括：
[0025]计算并获取所述待校正图像的待校正像素点的RGB三通道分别在G通道的原始坐标、原始灰度值和梯度值，并建立所述梯度值与原始坐标的梯度曲线，以及所述原始灰度值和原始坐标的灰度曲线；
[0026]根据所述梯度曲线，并采用第一过滤器判定所述待校正图像的局部区域是否为局部暗区色边，以得到标记图像；以及
[0027]根据所述灰度曲线，并采用第二过滤器对所述局部暗区色边的局部区域进行校正程度确认。
[0028]进一步的，所述第一过滤器通过判断所述B通道的梯度曲线的波谷和G通道的梯度曲线的波谷是否在相同的坐标位置处，并在所述B通道的梯度曲线的波谷和G通道的梯度曲线的波谷不在相同的坐标位置处时，判断所述G通道的梯度曲线的波谷与B通道的梯度曲线之间的梯度差是否超过预设值来确认所述局部区域是否为局部暗区色边，以得到局部暗区色边的标记图像。
[0029]进一步的，所述第二过滤器通过所述G通道的灰度曲线中的波谷处的像素点的G通道原始灰度值和B通道原始灰度值之和的取值，以及通过所述G通道的灰度曲线中的波谷处的像素点的G通道原始灰度值和B通道原始灰度值之差的取值来对局部暗区色边的校正程度进行确认。
[0030]进一步的，对所述局部暗区色边的校正程度进行确认时满足以下公式：
[0031]T3＝clip(400/(VG0+VB0),1.0,1.4)；
[0032]T4＝clip((VB0
‑
VG0)/(VG0+VB0),0.2,0.3)；
[0033]S1＝T3*(4*T4+0.2)；
[0034]其中，G0为待校正像素点的G通道对应点；B0为待校正像素点的B通道对应点；VG0为G0在G通道的原始灰度值；VB0为B0在B通道的原始灰度值；T3为待校正图像的整体亮度；T4为待校正图像的待校正像素点的横向色差。
[0035]可选的，步骤S5中，调整所述补偿值的方法如下：
[0036]|CB|<|VB0
‑
VG0|*alpha；
[0037]|CR|<|VR0
‑
VG0|*alpha；
[0038]|VB2
‑
VG0|≤|VB0
‑
VG0|；
[0039]|VR2
‑
VG0|≤|VR0
‑
VG0|；
[0040]其中，B0为待校正像素点的B通道对应点；G0为待校正像素点的G通道对应点；R0为待校正像素点的R通道对应点；B2为B0在调整偏移量后得到的B通道的目标像素点；R2为R0在调整偏移量后得到的R通道的目标像素点；VG0为G0在G通道的原始灰度值；VB0为B0在B通道的原始灰度值；VB2为B2在B通道的灰度值；VR2为R2在R通道的灰度值；CB为B通道的补偿值；CR为R通道的补偿值。
[0041]与现有技术相比本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于横向色差标定的去色边方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：提供测试棋盘图像，并根据所述测试棋盘图像获得R通道和B通道分别相对于G通道的坐标偏移量关系式；步骤S2：提供待校正图像，根据所述待校正图像的色差信息及梯度信息，构建适用于局部图片特征的偏移量缩放准则，并根据所述偏移量缩放准则调整所述R通道和B通道分别相对于G通道的坐标偏移量关系式；步骤S3：根据所述待校正图像的梯度信息及亮度信息获取用于区分局部暗区色边和颜色物体的标记图像；步骤S4：根据调整后的所述R通道和B通道分别相对于G通道的坐标偏移量关系式校正所述待校正图像和标记图像，以获取所述待校正图像的补偿值；以及步骤S5：根据过校正限制条件，调整所述补偿值，以构建出目标图像。2.如权利要求1所述的基于横向色差标定的去色边方法，其特征在于，步骤S1包括：经待校正相机镜头获得测试棋盘图像，所述测试棋盘图像用于作为标定板；对所述待校正相机镜头的横向色差进行建模，以得到RGB三通道的横向色差的畸变模型；通过所述标定板对所述待校正相机镜头进行标定，以获得所述待校正相机镜头的横向色差的畸变参数；以及根据所述畸变模型和畸变参数，并以G通道为参考，分别计算R通道和B通道在成像平面上各像素位置相对G通道的位移偏差，从而得到R通道相对于G通道的坐标偏移量关系式，以及B通道相对于G通道的坐标偏移量关系式。3.如权利要求2所述的基于横向色差标定的去色边方法，其特征在于，所述测试棋盘图像和待校正图像的格式均为RGB格式，且通过同一个待校正模组得到的待校正相机镜头获取。4.如权利要求1所述的基于横向色差标定的去色边方法，其特征在于，根据所述待校正图像的色差信息及梯度信息，构建适用于局部图片特征的偏移量缩放准则，并根据所述偏移量缩放准则调整所述R通道和B通道分别相对于G通道的坐标偏移量关系式包括：根据所述待校正图像的色差信息及梯度信息，构建B通道构建的偏移量缩放准则，并根据所述B通道构建的偏移量缩放准则调整所述B通道相对于G通道的坐标偏移量关系式；以及根据所述待校正图像的色差信息及梯度信息，构建R通道构建的偏移量缩放准则，并根据所述R通道构建的偏移量缩放准则调整所述R通道相对于G通道的坐标偏移量关系式。5.如权利要求1所述的基于横向色差标定的去色边方法，其特征在于，步骤S3包括：根据所述待校正图像的梯度信息及亮度信息，并采用两个过滤器对所述待校正图像进行过滤处理，以获取用于区分局部暗区色边和颜色物体的标记图像。6.如权利要求5所述的基于横向色差标定的去色边方法，其特征在于，步骤S3包括：计算并获取所述待校正图像的待校正像素点的RGB三通道分别在G通道的原始坐标、原始灰度值和梯度值，并建立所述梯度值与原始坐标的梯度曲线，以及所...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭杰，苏文凯，陈文首，
申请(专利权)人：豪威科技武汉有限公司，
类型：发明
国别省市：