CN111314684A - 一种基于同色异谱的白平衡校正的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于同色异谱的白平衡校正的方法。传统白平衡校正方法对于不同光谱的光源环境会出现各种偏色、校正失败的问题。本发明方法首先对采集图像进行标定,然后进行色温曲线拟合,最后进行白平衡校正。本发明方法通过对不同的光谱特性进行白平衡标定,对不同光谱的色温曲线进行标定、融合,可以对不同光谱下拍摄的图片进行更加准确的白平衡处理。同时增加了根据不同光源情况进行二次校正,使得白平衡的校正更加的精确,解决当前市场白平衡对同色异谱的光源下,白平衡处理不准确的问题。本发明方法充分考虑了多种光谱光源下的情况,保证白平衡在不同的光谱的光源场景下,不会出现偏色、校正失败等情况,更加精确的进行白平衡的校正。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术处理,具体涉及的是一种基于同色异谱的白平衡校正的方法。
背景技术
目前,传统的基于色温曲线的白平衡校正的方法是,在荧光灯的光源下标定出一条色温曲线,色温曲线内有代表着白色点的范围区间,将待校正的图片信息代入到标定的色温曲线之中进行计算,可以计算出白平衡的结果。
当前此类白平衡算法存在一定的缺点,对于单一光谱的光源环境下校正较为理想,考虑到荧光灯光谱与LED光谱存在较大的光谱差异性,对于不同光谱的光源环境下,由于光谱的差异性较大,导致图像的统计点无法统计在标定的色温曲线的白色点的范围之内,因此常常会出现各种偏色、校正失败的问题;
随着不同光谱的光源在市场上的不断普及,例如LED光源的逐渐普及。传统的白平衡算法仅仅可以处理单一的光谱的光源,对于多光谱或标定其他光谱环境的场景下,这类白平衡算法对这些场景没有很好的适应性,不能将异谱光源下的图片正常的校正回来,出现了大量的白平衡校正失败、校正的颜色发生偏移等问题。
发明内容
本发明的目的就是针对现有技术的不足,对于同色异谱的光源环境下,无法兼顾到不同光谱带来的差异化而导致的偏色的问题,提供了一种实现白平衡校正的方法。
本发明方法首先对采集图像进行标定,然后进行色温曲线拟合,最后进行白平衡校正。
对采集图像进行标定,就是标定标准DNP光源和标准LED光源在不同色温下的光源色温组,具体方法是:
在标准DNP光源灯箱环境下,分别在m个不同色温条件下对24色标准色卡进行图像采集,m≥3,色温条件选择范围为2000K~10000K。
对采集的图片进行感兴趣区域ROI选取操作,选取采集图片中24标准色卡中的n个白色块,3≤n≤6,统计选取的24标准色卡中的n个白色块中每个白色块的红色通道的均值AvgR、绿色通道的均值AvgG、蓝色通道的均值AvgB,计算得到标准DNP光源在不同色温下的光源色温组{PointRGdnp[k],PointBGdnp[k],CTdnp[k]};其中,
CTdnp[k]为采集图片时对当前光源通过色温测试仪器进行测量的色温值;i为白色块序号,i=1,2,…,n;k为色温条件序号,k=1,2,…,m。
在标准LED光源灯箱环境下,采用相同方法计算得到标准LED光源在不同色温下的光源色温组{PointRGled[k],PointBGled[k],CTled[k]}。
色温曲线拟合包括融合色温曲线拟合、DNP色温曲线拟合、LED色温曲线拟合;
融合色温曲线拟合具体方法是:
针对每个色温条件,对标准DNP光源色温组和LED光源色温组进行融合:
融合后的色温值CTmix[k]=CTdnp[k]=CTled[k]。
对m个不同色温条件的色温点均进行融合,得到融合色温点组:
{PointRGmix[m],PointBGmix[m],CTmix[m]}。
利用高斯分布的方法对融合色温点组进行权重weightmix分配运算,得到基于色温点的容差区间。利用双线性插值的拟合方法对容差区间进行拟合计算,得到的融合色温曲线拟合结果Curvemix,即为色温判断中的白点区域。
利用高斯分布的方法分别对DNP色温点组{PointRGdnp[m],PointBGdnp[m],CTdnp[m]}和LED色温点组{PointRGled[m],PointBGled[m],CTled[m]}进行权重分配运算,得到基于色温点的容差区间;利用双线性插值的拟合方法对容差区间进行拟合计算,得到DNP色温曲线拟合结果Curvemix和LED色温曲线拟合结果Curveled。
白平衡校正的具体方法是:
获取待校正图像,对待校正图像进行色温估计:
首先将待校正图像分成M×N个块,计算出每个块的红绿通道比值R/G和蓝绿通道比值B/G,将每个块中的R/G和B/G代入到融合色温曲线拟合结果Curvemix中,得到融合色温红色通道增益GainRmix和融合色温蓝色通道增益GainBmix:
weightj为第j块的权重,j=1,2,…,M×N。
将每个块中的R/G和B/G代入到DNP色温曲线拟合结果Curvemix,得到标准DNP光源下的红色通道增益GainRdnp和蓝色通道增益GainBdnp;将每个块中的R/G和B/G代入到LED色温曲线拟合结果Curveled,得到标准LED光源下的红色通道增益GainRled和蓝色通道增益GainBled。
将融合色温红色通道增益GainRmix和融合色温蓝色通道增益GainBmix代入标定的CTmix[m],得到融合色温值Tempmix;将标准DNP光源下的红色通道增益GainRdnp和蓝色通道增益GainBdnp代入标定的CTdnp[m],得到DNP色温值Tempdnp;将标准LED光源下的红色通道增益GainRled和蓝色通道增益GainBled代入标定的CTled[m],得到LED色温值Templed。
二次校正的方法如下:
其中,τ1和τ2为设定阈值,τ1=0.6~0.7,τ2=1.3~1.4。
本发明方法充分考虑了多种光谱光源下的情况,保证白平衡在不同的光谱的光源场景下,不会出现偏色、校正失败等情况。在通过对不同光谱的色温曲线进行融合以后,可以有效的覆盖同色异谱光源的多种场景,保证白平衡正常的校正。当画面中仅有单个光谱光源时,可以通过二次校正进行判断当前场景的色温,更加精确的进行白平衡的校正。
附图说明
图1是本发明方法总流程图。
图2是本发明实施例的白平衡校正中高斯权重分配示意图;
图3是本发明实施例的白平衡校正中色温曲线权重示意图;
图4是本发明实施例的白平衡校正中白平衡色温曲线权重示意图;
图5是本发明实施例的白平衡校正的块划分示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明,具体实施方式是示例性的,仅用于解释本发明而不能作为对本发明的限制。
如图1,,基于同色异谱的白平衡校正的方法,首先对采集图像进行标定,然后进行色温曲线拟合,最后进行白平衡校正。
对采集图像进行标定,就是标定标准DNP光源和标准LED光源在不同色温下的光源色温组,具体方法是:
在标准DNP光源灯箱环境下,分别在m个不同色温条件下对24色标准色卡(24ColorCheckerChart)进行图像采集,m≥3,选择色温条件越多,白平衡的校正会越准确,色温条件选择范围为2000K~10000K,本实施例选择5000K、4000K、2800K三个色温条件。
对采集的图片进行ROI(感兴趣区域)的块操作进行选取,选取采集图片中24标准色卡中的n个白色块,3≤n≤6,本实施例选取图像中的24标准色卡的20#、21#、22#、23#共四个色块。统计每个白色块的红色通道的均值AvgR、绿色通道的均值AvgG、蓝色通道的均值AvgB,计算得到标准DNP光源在不同色温下的光源色温组{PointRGdnp[k],PointBGdnp[k],CTdnp[k]},k=1,2,3;k=1表示5000K色温条件,k=2表示4000K色温条件,k=3表示2800K色温条件。其中,
CTdnp[k]为采集图片时对当前光源通过色温测试仪器进行测量的色温值;i为白色块序号,i=1,2,3,4。
在标准LED光源灯箱环境下,采用相同方法计算得到标准LED光源在不同色温下的光源色温组{PointRGled[k],PointBGled[k],CTled[k]}。
色温曲线拟合包括融合色温曲线拟合、DNP色温曲线拟合、LED色温曲线拟合;
融合色温曲线拟合具体方法是:
针对每个色温条件,对标准DNP光源色温组和LED光源色温组进行融合:
融合后的色温值CTmix[k]=CTdnp[k]=CTled[k]。
对三个不同色温条件的色温点均进行融合,得到融合色温点组:
{PointRGmix[1,2,3],PointBGmix[1,2,3],CTmix[1,2,3]}。
利用高斯分布的方法对融合色温点组进行权重weightmix分配运算,得到基于色温点的容差区间。如图2所示,其中分配的输入参数需要由开发人员进行自行设定。
利用双线性插值的拟合方法对容差区间进行拟合计算,将所有的点在图上表示,即得到的融合色温曲线拟合结果Curvemix,如图3所示。所得的曲线拟合区域,即为色温判断中的白点区域。双线性插值拟合方法为通用的设计方法。色温曲线权重如图4所示。
利用高斯分布的方法分别对DNP色温点组{PointRGdnp[1,2,3],PointBGdnp[1,2,3],CTdnp[1,2,3]}和LED色温点组{PointRGled[1,2,3],PointBGled[1,2,3],CTled[1,2,3]}进行权重分配运算,得到基于色温点的容差区间;利用双线性插值的拟合方法对容差区间进行拟合计算,得到DNP色温曲线拟合结果Curvemix和LED色温曲线拟合结果Curveled。
白平衡校正的具体方法是:
获取待校正图像,对待校正图像进行色温估计:
首先将待校正图像分成15×17(255)个块,分块示意图如图5所示。计算出每个块的红绿通道比值R/G和蓝绿通道比值B/G,将每个块中的R/G和B/G代入到融合色温曲线拟合结果Curvemix中,得到融合色温红色通道增益GainRmix和融合色温蓝色通道增益GainBmix:
weightj为第j块的权重,j=1,2,…,255。
将每个块中的R/G和B/G代入到DNP色温曲线拟合结果Curvemix,得到标准DNP光源下的红色通道增益GainRdnp和蓝色通道增益GainBdnp;将每个块中的R/G和B/G代入到LED色温曲线拟合结果Curveled,得到标准LED光源下的红色通道增益GainRled和蓝色通道增益GainBled。
将融合色温红色通道增益GainRmix和融合色温蓝色通道增益GainBmix代入标定的CTmix[1,2,3],得到融合色温值Tempmix;将标准DNP光源下的红色通道增益GainRdnp和蓝色通道增益GainBdnp代入标定的CTdnp[1,2,3],得到DNP色温值Tempdnp;将标准LED光源下的红色通道增益GainRled和蓝色通道增益GainBled代入标定的CTled[1,2,3],得到LED色温值Templed。
二次校正的方法如下:
其中,τ1和τ2为设定阈值,τ1在0.6~0.7之间取值,τ2在1.3~1.4之间取值,本实施例中τ1=0.65,τ2=1.35。
该方法首先基于同色异谱的思想,考虑到同样的色温下,光谱含量不同,导致普通的白平衡算法在标定的单一性,导致不能完全的覆盖不同光谱的场景,导致的图像偏色、白平衡校正失败等问题。根据结合不同光源的融合性,判断当前场景的光源情况,可以有效的正确的在不同光源场景下进行准确的校正。同时设置白平衡二次校正的设计思想,可以在单光源场景下,可以进一步的校正,以达到更加精确的校正的目的。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于同色异谱的白平衡校正的方法,首先对采集图像进行标定,然后进行色温曲线拟合,最后进行白平衡校正,其特征在于:
所述的对采集图像进行标定,就是标定标准DNP光源和标准LED光源在不同色温下的光源色温组,具体方法是:
标准DNP光源灯箱环境下,分别在m个不同色温条件下对24色标准色卡进行图像采集;
对采集图片进行感兴趣区域选取操作,选取采集图片中24标准色卡中的n个白色块,统计每个白色块的红色通道的均值AvgR、绿色通道的均值AvgG、蓝色通道的均值AvgB,得到标准DNP光源在不同色温下的光源色温组{PointRGdnp[k],PointBGdnp[k],CTdnp[k]};其中,红绿通道比例
CTdnp[k]为采集图片时对当前光源通过色温测试仪器进行测量的色温值;i为白色块序号,i=1,2,…,n;k为色温条件序号,k=1,2,…,m;
在标准LED光源灯箱环境下,采用相同方法计算得到标准LED光源在不同色温下的光源色温组{PointRGled[k],PointBGled[k],CTled[k]};
所述的色温曲线拟合,包括融合色温曲线拟合、DNP色温曲线拟合、LED色温曲线拟合;
融合色温曲线拟合具体方法是:
针对每个色温条件,对标准DNP光源色温组和LED光源色温组进行融合:
融合后的色温值CTmix[k]=CTdnp[k]=CTled[k];
对m个不同色温条件的色温点均进行融合,得到融合色温点组:
{PointRGmix[m],PointBGmix[m],CTmix[m]};
利用高斯分布的方法对融合色温点组进行权重weightmix分配运算,得到基于色温点的容差区间;利用双线性插值的拟合方法对容差区间进行拟合计算,得到的融合色温曲线拟合结果Curvemix,即为色温判断中的白点区域;
利用高斯分布的方法分别对DNP色温点组{PointRGdnp[m],PointBGdnp[m],CTdnp[m]}和LED色温点组{PointRGled[m],PointBGled[m],CTled[m]}进行权重分配运算,得到基于色温点的容差区间;利用双线性插值的拟合方法对容差区间进行拟合计算,得到DNP色温曲线拟合结果Curvemix和LED色温曲线拟合结果Curveled;
所述的白平衡校正的具体方法是:
获取待校正图像,对待校正图像进行色温估计:
首先将待校正图像分成M×N个块,计算出每个块的红绿通道比值R/G和蓝绿通道比值B/G,将每个块中的R/G和B/G代入到融合色温曲线拟合结果Curvemix中,得到融合色温红色通道增益GainRmix和融合色温蓝色通道增益GainBmix:
weightj为第j块的权重,j=1,2,…,M×N;
将每个块中的R/G和B/G代入到DNP色温曲线拟合结果Curvemix,得到标准DNP光源下的红色通道增益GainRdnp和蓝色通道增益GainBdnp;将每个块中的R/G和B/G代入到LED色温曲线拟合结果Curveled,得到标准LED光源下的红色通道增益GainRled和蓝色通道增益GainBled;
将融合色温红色通道增益GainRmix和融合色温蓝色通道增益GainBmix代入标定的CTmix[m],得到融合色温值Tempmix;将标准DNP光源下的红色通道增益GainRdnp和蓝色通道增益GainBdnp代入标定的CTdnp[m],得到DNP色温值Tempdnp;将标准LED光源下的红色通道增益GainRled和蓝色通道增益GainBled代入标定的CTled[m],得到LED色温值Templed;
计算Tempmix与Tempdnp的欧氏距离值Ddnp和Tempmix与Templed的欧氏距离值Dled:
二次校正的方法如下:
其中,τ1和τ2为设定阈值。
2.如权利要求1所述的一种基于同色异谱的白平衡校正的方法,其特征在于:选择色温条件数量m≥3,色温条件选择范围为2000K~10000K。
3.如权利要求1所述的一种基于同色异谱的白平衡校正的方法,其特征在于:3≤n≤6。
4.如权利要求1所述的一种基于同色异谱的白平衡校正的方法,其特征在于:τ1=0.6~0.7,τ2=1.3~1.4。
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