一种光源颜色计算和图像校正方法技术

光源颜色计算和图像校正方法涉及彩色图像的识别和分析中的光源的计算和校正方法，该方法包括以下步骤：对彩色图像中每个像素的色度进行归一化；利用纯漫反射或少量镜面反射的像素点与周围像素点的变化平缓，即像素的相似度大的性质，通过投票方法快速提取出高光区域；从简化的双向反射函数光照模型出发，推导出逆强度和色度的线性关系以及光源颜色的表示和校正方法，将高光区域中的像素的三个通道的色度值分别投射到由逆强度和色度张成的空间中，将三维空间转化为二维空间；采用参数逼近法对逆强度空间中的点进行直线拟合，求得色度轴截距，即是光源颜色值；根据光源颜色值，在归一化的图像上进行颜色校正，然后恢复成标准白光下的图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种光源颜色的计算和图像校正方法，尤其涉及彩色图像的识别和分析中的光源的计算和校正方法，以保持图像的颜色恒定性。属于图像信息处理领域。
技术介绍
物体在成像系统上的表现由三个方面决定光照、物体的表面属性和成像系统的传感器性能。由于光源的颜色，特别是在自然场景下，一般并非纯白，因此在立体匹配、物体识别时必须考虑光源的颜色。另外，拍摄环境的光照变化会导致图像内目标颜色的变化，为了保证分析结果的可靠性，对图像进行光源颜色的计算和校正是必要的一个环节，对于视觉识别、工业检测有很重要的意义。 针对光源颜色计算方法可分为基于统计和基于物理的两大类。 基于统计的光源颜色计算方法利用光源和表面反射率的概率统计知识与颜色的关系来实现颜色的计算。具有代表性的Retinex算法(Land E H，McCann J J.Lightness and retinex theory.Journal of Optics Society of America，1971，61(1)1-11)假设物体表面颜色的不连续性要大于光照颜色的不连续性。运用对数差分运算提取出表面颜色不连续性，并且去处光源的不本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种光源颜色计算和图像校正方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤Ａ．对彩色图像中每个像素的色度进行归一化：将光源颜色Γ与物体表面颜色Λ的关系表示为Ｉ（ｘ）＝ｍ↓［ｄ］（ｘ）Λ（ｘ）＋ｍ↓［ｓ］（ｘ）Γ，其中Ｉ（ｘ）表示图像Ｉ中的每个像素点ｘ的颜色值，ｍ↓［ｄ］（ｘ）表示像素点ｘ所在物体的表面漫反射系数，Λ（ｘ）表示像素点ｘ所在物体的表面颜色，ｍ↓［ｓ］（ｘ）表示像素点ｘ所在物体的表面镜面反射系数，Γ表示光源颜色，对图像Ｉ中每个像素ｘ的颜色进行归一化：σ（ｘ）＝Ｉ（ｘ）／∑Ｉ↓［ｃ］（ｘ），其中σ（ｘ）为归一化后像素点ｘ的色度；∑Ｉ↓［ｃ］（ｘ）表示像素ｘ三个通道颜色值之和，Ｉ↓［ｃ］表示像素...

【技术特征摘要】
1.一种光源颜色计算和图像校正方法，其特征在于该方法包括以下步骤步骤A.对彩色图像中每个像素的色度进行归一化将光源颜色Γ与物体表面颜色Λ的关系表示为I(x)＝md(x)Λ(x)+ms(x)Γ，其中I(x)表示图像I中的每个像素点x的颜色值，md(x)表示像素点x所在物体的表面漫反射系数，Λ(x)表示像素点x所在物体的表面颜色，ms(x)表示像素点x所在物体的表面镜面反射系数，Γ表示光源颜色，对图像I中每个像素x的颜色进行归一化σ(x)＝I(x)/∑Ic(x)，其中σ(x)为归一化后像素点x的色度；∑Ic(x)表示像素x三个通道颜色值之和，Ic表示像素点x在c颜色通道的颜色值；步骤B.利用纯漫反射或少量镜面反射的像素点与周围像素点的变化平缓，即像素的相似度大的性质，通过投票方法快速提取出高光区域对于同样颜色的表面区域，纯漫反射或少量镜面反射的像素点与周围像素点的变化平缓，像素的相似度很大，对所有像素点进行高光检测，同一颜色区域中相邻三个像素点(x-1，x，x+1)像素颜色差异值为其中Λ(x-1，x)为两个相邻像素x-1和x的颜色差异值，记ε＝|Λ(x，x+1)-Λ(x-1，x)|，通过投票机制来确定一个像素点是否是漫反射点，那么认为当ε＜α时，为像素点x-1、x和x+1为分别投一票，这里α是事先设置的阈值；检验完所有像素点后，票数大于预设值λ的点就是漫反射点，票数小于预设值的点就是镜面反射点；此算法中每个像素点要检查6次，另外相邻像素点的颜色和光强相差很大时被认为是边缘点，也...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚莉，邓建明，吴含前，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]