CN101771825A

CN101771825A - 图像亮色补偿的方法和装置

Info

Publication number: CN101771825A
Application number: CN200810186429A
Authority: CN
Inventors: 汪增福; 王�琦; 王静
Original assignee: Huawei Device Co Ltd; University of Science and Technology of China USTC
Current assignee: Huawei Device Co Ltd; University of Science and Technology of China USTC
Priority date: 2008-12-19
Filing date: 2008-12-19
Publication date: 2010-07-07
Anticipated expiration: 2028-12-19
Also published as: CN101771825B

Abstract

本发明公开了一种图像亮色补偿的方法和装置，属于图像处理技术领域。所述方法包括：对于在有重叠区域的两个视点得到的两个图像，分别提取特征点；在所述提取的特征点中，确定所述两个图像的匹配特征点对；将所述两个图像中的至少一个图像按颜色分割为多个区域，对所述多个区域中的每个区域，根据所述匹配特征点对计算出该区域与另一个图像中对应位置的区域范围的颜色差；根据所述每个区域的颜色差，对所述两个图像中的至少一个进行亮色补偿。所述装置包括：匹配特征点对确定模块、颜色差计算模块和补偿模块。本发明基于图像分割和匹配特征点进行图像亮色补偿，提高了图像亮色补偿的精确性，操作简单方便，容易实现。

Description

图像亮色补偿的方法和装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像亮色补偿的方法和装置。

背景技术

双摄像机系统和多摄像机系统中，通常需要进行亮色补偿。由于不同摄像机的参数可能相差很大，拍摄时间和外部条件也可能不同，这就会使得同一场景在不同摄像机中拍摄成的图像出现亮色偏差，有时候这种偏差非常明显，以至于影响到后续处理的效果，如物体识别、立体匹配等的效果。

现有技术一使用标准颜色板来对摄像机系统进行标定，把标准颜色板放在场景中，标准颜色板中的不同颜色块在不同摄像机中的RGB(R代表红色、G代表绿色、B代表蓝色)差值，提供了不同摄像机中场景RGB的偏差信息，通过这些偏差信息估计场景中任意对象的校正关系，使用估计的校正关系对图像进行校正。

现有技术二采用基于亮度累计直方图的非线性亮度校正方法来校正左右(摄像机)图像间的亮度差异。具体过程如下：1)统计左右视频序列当前时刻图像的直方图曲线；2)根据该直方图曲线得到左右视频序列当前时刻图像的亮度累计直方图曲线；3)根据该亮度累计直方图曲线得到非线性校正函数；4)根据该非线性校正函数，对左右图像进行校正。

在对上述现有技术进行分析后以及在完成本发明的过程中，发明人发现：现有技术一场景中必须包含颜色板。现有技术二中的亮度累计直方图是在左图和右图的基础上累计得到的，由于立体图像左右两个视点得到的左图和右图是有视差的，不完全相同，因此会造成颜色补偿的不精确。

发明内容

为了提高图像亮色补偿的精确性，本发明实施例提供了一种图像亮色补偿的方法和装置。所述技术方案如下：

一方面，一种图像亮色补偿的方法，所述方法包括：

对于在有重叠区域的两个视点得到的两个图像，分别提取特征点；

在所述提取的特征点中，确定所述两个图像的匹配特征点对；

将所述两个图像中的至少一个图像按颜色分割为多个区域，对所述多个区域中的每个区域，根据所述匹配特征点对计算出该区域与另一个图像中对应位置的区域范围的颜色差；

根据所述每个区域的颜色差，对所述两个图像中的至少一个进行亮色补偿。

另一方面，一种图像亮色补偿的装置，所述装置包括：

匹配特征点对确定模块，用于对于在有重叠区域的两个视点得到的两个图像，分别提取特征点，在所述提取的特征点中，确定所述两个图像的匹配特征点对；

颜色差计算模块，用于将所述两个图像中的至少一个图像按颜色分割为多个区域，对所述多个区域中的每个区域，根据所述匹配特征点对确定模块确定的匹配特征点对，计算出该区域与另一个图像中对应位置的区域范围的颜色差；

补偿模块，用于根据所述颜色差计算模块得到的每个区域的颜色差，对所述两个图像中的至少一个进行亮色补偿。

本发明实施例基于图像分割和匹配特征点进行图像亮色补偿，提高了图像亮色补偿的精确性，与现有技术相比，无需制作标准颜色板，也不用对拍摄环境作任何限制，操作简单方便，容易实现。采用本发明实施例提供的上述技术方案对两个图像进行亮色补偿后，两个图像的亮色非常接近，颜色差较小，与现有技术补偿后两个图像颜色差别明显，亮色差异较大相比，极大地提高了补偿的效果。

附图说明

图1是本发明实施例提供的图像亮色补偿的方法流程图；

图2是本发明实施例1提供的图像亮色补偿的方法流程图；

图3是本发明实施例1提供的在划分出的区域内确定补偿特征点的示意图；

图4是本发明实施例2提供的图像亮色补偿的方法流程图；

图5是本发明实施例3提供的图像亮色补偿的装置结构图；

图6是本发明实施例3提供的颜色差计算模块结构图；

图7是图6中的颜色差计算单元的结构图；

图8是本发明实施例3提供的补偿模块的一种结构图；

图9是本发明实施例3提供的补偿模块的另一种结构图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

参见图1，本发明实施例提供了一种图像亮色补偿的方法，包括：

101：对于在有重叠区域的两个视点得到的两个图像，分别提取特征点；

具体地，可以采用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法提取出SIFT特征点。

102：在提取的特征点中，确定两个图像的匹配特征点对；

具体地，可以预先设定阈值，当一个图像中的一个特征点与另一个图像中的一个特征点的颜色差值在该阈值内时，则称这两个特征点为匹配的特征点对。

103：将两个图像中的至少一个图像按颜色分割为多个区域，对该多个区域中的每个区域，根据上述匹配特征点对计算出该区域与另一个图像中对应位置范围的颜色差；

具体地，可以采用以下步骤实现：

在两个图像中任选一个作为第一图像，另一个作为第二图像，将第一图像按颜色分割为多个区域；将多个区域中的每个区域分别作为当前区域，判断当前区域内是否有特征点，如果有特征点，则在第二图像中找到特征点的匹配特征点；如果没有特征点，则在当前区域内确定补充特征点作为当前区域内的特征点，在第一图像已有的特征点中为补充特征点选取参考特征点，根据参考特征点在第二图像中的匹配特征点，确定补充特征点在第二图像中的匹配特征点；根据当前区域内的特征点和其在第二图像中的匹配特征点，计算当前区域与第二图像中对应位置范围的颜色差。

104：根据所述每个区域的颜色差，对两个图像中的至少一个进行亮色补偿。

本发明实施例中，两个图像是分别在两个不同的视点拍摄到的图像，该两个视点存在重叠区域，并且存在视差，图像的亮色也不同。在进行亮色补偿时，可以采用多种方式，如单向补偿和双向补偿等等。

其中，单向补偿的方式具体如下：

将所述两个图像中被分割的图像作为第一图像，未被分割的图像作为第二图像；将所述第一图像中每个区域分别作为当前区域，根据所述当前区域的颜色差，对所述当前区域中每个像素的颜色值进行更新。

双向补偿的方式具体如下：

将所述两个图像中被分割的图像作为第一图像，未被分割的图像作为第二图像；将所述第一图像中每个区域分别作为当前区域，根据所述当前区域的颜色差，按照预设的比例对所述当前区域中每个像素的颜色值进行更新；将所述更新后的第一图像作为第三图像，将所述第一图像和第二图像的匹配特征点对作为所述第三图像和第二图像的匹配特征点对；将所述第二图像按颜色分割为多个区域，将所述第二图像分割后的每个区域分别作为当前区域，根据所述第二图像和第三图像的匹配特征点对，计算出所述第二图像的当前区域与所述第三图像中对应位置范围的颜色差，根据所述颜色差，对所述第二图像中的当前区域中每个像素的颜色值进行更新。

实施例1

参见图2，本发明实施例提供了一种图像亮色补偿的方法，采用单向补偿的方式，即以一个图像为标准，按照两个图像的颜色差对另一个图像进行补偿，该方法具体包括：

201：对于摄像机在两个有重叠区域的视点采集得到的两个图像，分别提取特征点，通常该采集得到的两个图像为经过几何校正(即图像满足立体视觉中的外极线约束)的彩色图像，如RGB图像、HIS(H代表色度、I代表强度、S代表饱和度)图像或YUV(Y代表亮度，UV代表色差，U和V是构成彩色的两个分量)图像。

其中，提取特征点时可以先将彩色图像转换为灰度图像，然后对该灰度图像中提取特征点，如采用SIFT算法提取出SIFT特征点。该SIFT特征点提取技术非常稳定，对图像的旋转、平移及一定程度的几何形变和亮度变化都表现出了很强的鲁棒性，因此，即使两个图像的颜色差别比较大，在每幅图像中也能提取出上千个SIFT特征点，并找到数百对匹配点对。

202：在提取的特征点中，将两个图像中的特征点进行匹配，确定出两个图像的匹配特征点对。

通常预先设定阈值，当一个图像中的一个特征点与另一个图像中的一个特征点的颜色差值在该阈值内时，则称这两个特征点为匹配的特征点对。例如，一个图像中的特征点A为RGB(210，183，95)，另一个图像中的特征点B为RGB(203，180，89)，预设的阈值为(10，10，10)，则特征点A与B为匹配的特征点。该预设的阈值中三个值可以相同，也可以不同。

203：在两个图像中任选一个作为第一图像，另一个作为第二图像，在本实施例中，将第一图像按颜色分割为多个区域，由于HIS空间对颜色的表达和人的视觉感知比较接近，适合于颜色的量化表示，因此，优选地，采用HIS图像进行分割，以及后续操作，如果采集到的图像不是HIS图像，而是RGB图像或YUV图像，则先将RGB图像或YUV图像转换为HIS图像，然后再进行分割。

优选地，可以采用Mean-shift算法，对第一图像进行基于颜色相似性的分割，该算法能够根据彩色图像颜色的相似程度，将颜色接近的像素聚合成一个区域。

分割后得到的区域可以为规则形状，如圆形、正方形，也可以为不规则形状，如多边形。每个区域内所有像素的颜色均比较接近，颜色的差异符合指定的范围。

204：将分割出来的多个区域中的每个区域分别作为当前区域，判断该当前区域内是否有特征点，如果有特征点，则执行205；否则，执行206。

205：在第二图像中找到该特征点的匹配特征点，然后执行208。

206：在当前区域内确定补充特征点，将补充特征点作为当前区域内的特征点，并在第一图像已有的特征点中为补充特征点选取参考特征点，补充特征点可以为一个，也可以为多个，参考特征点通常选取一个，优选地，在第一图像已有的特征点中选取距离补充特征点最近的特征点为参考特征点，然后执行207。

确定补充特征点的方式有多种，优选地，可以确定出多个补充特征点，且该多个补充特征点分散在当前区域内，颜色采样范围更广，可以提高亮色补偿的准确性。例如，参见图3，以A、B、C和D为四个顶点的长方形是对第一图像进行分割后得到的一个区域，且该区域内无特征点，在该区域内确定补充特征点的过程如下：首先找出当前区域的边界，按照水平和垂直的方向，分别找到左边界、右边界、上边界和下边界，且构成了一个长方形，当前区域位于该长方形之内；分别在水平方向和垂直方向上对边界进行四等分，并将等分线与另一个方向的中垂线的交点作为补充特征点，水平方向上的三条等分线与垂直方向的中垂线的交点为M1、M0和M2，垂直方向上的三条等分线和水平方向的中垂线的交点为M3、M0和M4，由于其中有两个点重合，因此总共可以得到5个补充特征点：M0、M1、M2、M3和M4。由于M0为当前区域的中心点，因此可以在第一图像中选取距离中心点M0最近的特征点作为参考特征点。

207：根据选取的参考特征点在已得到的匹配特征点对中，查找到该参考特征点对应的第二图像中的匹配特征点，根据第一图像中补充特征点与参考特征点的相对位置，在第二图像中确定出补充特征点的匹配特征点，然后执行208。

例如，第一图像中的参考特征点为X，其在第二图像中的匹配特征点为X’，第一图像中的补充特征点为A，则根据第一图像中X至A的距离，在第二图像中确定出A的匹配特征点A’，使X至A的距离与X’至A’的距离相等。如果补充特征点为多个，依次类推，则可以得到每个补充特征点的匹配特征点。

208：在当前区域内，将每个特征点分别作为当前特征点，在当前区域内按照预设的规则选取包含当前特征点的第一位置范围，并按照所述规则在第二图像中选取包含当前特征点的匹配特征点的第二位置范围，对第一位置范围内的每个像素，计算出与第二位置范围内对应的像素的颜色差，然后将所有像素的颜色差的平均值作为当前特征点与其匹配特征点之间的颜色差。

其中，预设的规则有多种，包括选取规则的图形和不规则的图形，如正方形、椭圆形、多边形等等，并且可以设置选取图形的大小，如长度、宽度、半径等等。按照相同的规则选取的第一位置范围和第二位置范围的形状相同，包含的像素点的个数也相同。例如，第一位置范围为正方形，且包含当前特征点A，该特征点位于该正方形的中心处，正方形的大小为3*3，即共有9个像素点，3行3列，每行有3个像素点，每列也有3个像素点，如果特征点A的匹配特征点为特征点B，则选取的第二位置范围为包含特征点B，且以特征点B为中心的正方形，该正方形的大小与第一位置范围的正方形大小相同。

在第二位置范围内，与第一位置范围内的像素对应的像素，是指第二位置范围内的像素的行号，与第一位置范围内的像素的行号相同，并且第二位置范围内的像素的列号，与第一范围内的像素的列号也相同。

进一步地，在本实施例中，还可以在计算出第一位置范围内所有像素的颜色差后，对该所有像素点进行筛选，剔除不合理的像素点后，再求取平均值作为当前特征点与其匹配特征点之间的颜色差。具体地，可以预先设置一个阈值，如果某个像素点的颜色差小于或等于预先设定的阈值，则将该像素点标记为合理像素点，并记录该像素点的颜色差，用于计算平均值；如果该像素点的颜色差大于预先设定的阈值，则将该像素点标记为不合理像素点，则计算平均值时不考虑该像素点。其中，该阈值通常为3个，(ΔH，ΔI，ΔS)，通常为正数，由于计算出来的颜色差可能出现负数，因此可以先取绝对值，然后再与阈值进行比较；如果HIS中任一个差值超过阈值则认为该像素点不合理，即该像素点与第二位置范围内对应的像素点的颜色差异较大，不作为计算第一位置范围颜色差的基础；只有HIS三个差值均符合阈值，才认为该像素点合理，即该像素点与第二位置范围内对应的像素点的颜色比较接近，可以作为计算第一位置范围颜色差的基础。如第一位置范围内的像素点1(120，68，175)，与第二位置范围内的像素点1’(125，72，166)，相减后得到颜色差为(-5，-4，9)，如果预设的阈值为(5，5，10)，则将像素点1标记为合理像素点。再如第一位置范围内有9个像素点，求得该9个像素点的颜色差后，其中有2个不符合预设的阈值，则剔除该2个像素点，用剩余的7个像素点的颜色差计算出平均值，作为第一位置范围包含的当前特征点与其匹配特征点之间的颜色差。

209：在得到当前区域内每个特征点与其匹配特征点之间的颜色差后，将当前区域内所有特征点的颜色差的平均值作为当前区域与第二图像中对应位置范围的颜色差。

其中，第二图像中与第一图像的当前区域对应的位置范围，不是对第二图像进行分割后得到的实际区域，而是指逻辑上与第一图像的当前区域具有对应关系的一个位置范围。

例如，当前区域内有5个特征点，其中每个特征点都按照208中的方式计算出颜色差，得到5个特征点的颜色差，然后对该5个特征点的颜色差计算平均值，作为当前区域与第二图像中对应位置范围的颜色差，用于对当前区域的像素点进行颜色更新。

210：根据当前区域的颜色差，对当前区域中每个像素的颜色值进行更新，当前区域内的所有像素点补偿过后，则完成当前区域的亮色补偿，对于第一图像中的每个区域按此过程进行补偿后，则完成了整个第一图像的亮色补偿。

其中，对第一图像当前区域进行颜色值更新的过程具体如下：遍历第一图像当前区域内的每个像素点，按照该颜色差进行补偿，如果该颜色差是按照第二图像颜色值减去第一图像颜色值求出的，则补偿时，在第一图像像素点的颜色值上加上该颜色差；反过来，如果颜色差是按照第一图像颜色值减去第二图像颜色值求出的，则补偿时，在第一图像像素点的颜色值上减去该颜色差。

例如，第一图像中的某个正方形区域内有100个像素点，分为10行10列，对该100个像素点中的每个像素点，按照该正方形区域的颜色值，分别进行亮色补偿，具体地，可以从第1行第1列的像素点开始，逐行逐列进行补偿，直到第10行第10列的像素点为止，完成该区域的亮色补偿。

本实施例中，采用对第一图像进行分割，计算出颜色差后，对第一图像进行补偿的方式，在实际应用中，还可以采用对第二图像进行分割，计算出颜色差后，对第二图像进行补偿的方式，具体过程类似，此处不再赘述。

本实施例基于图像分割和匹配特征点进行图像亮色补偿，提高了图像亮色补偿的精确性，与现有技术相比，无需制作标准颜色板，也不用对拍摄环境作任何限制，操作简单方便，容易实现。提取SIFT特征点，比较稳定、可靠，可以进一步提高亮色补偿的精确性。分割和补偿时，不限制具体的图像，既可以是第一图像，也可以是第二图像，应用更灵活。采用本发明实施例提供的上述技术方案对两个图像进行亮色补偿后，两个图像的亮色非常接近，颜色差较小，与现有技术补偿后两个图像颜色差别明显，亮色差异较大相比，极大地提高了补偿的效果。

实施例2

参见图4，本发明实施例还提供了一种图像亮色补偿的方法，采用双向补偿的方式，即以根据两个图像的颜色差，先对其中一个图像进行补偿，然后再对另一个图像进行补偿，该方法具体包括：

401～409：与实施例1中的201～209相同，此处不再赘述。

410：根据计算出的第一图像的当前区域的颜色差，按照预设的比例对当前区域中每个像素的颜色值进行更新，预设的比例通常小于100％，如50％，70％等等。

其中，按比例进行颜色值更新的过程具体如下：遍历第一图像当前区域内的每个像素点，将当前区域的颜色差与预设的比例相乘后，按照相乘的结果进行补偿，如果该颜色差是按照第二图像颜色值减去第一图像颜色值求出的，则补偿时，在第一图像像素点的颜色值上加上该颜色差与预设比例的乘积；反过来，如果该颜色差是按照第一图像颜色值减去第二图像颜色值求出的，则补偿时，在第一图像像素点的颜色值上减去该颜色差与预设比例的乘积。

例如，预设的比例为60％，用第二图像的颜色值减去第一图像的颜色值得到的颜色差为(5，8，-2)，第一图像当前区域内某个像素点为(100，50，80)，则先求出该颜色差与预设比例的乘积为(3，4.8，-1.2)，通常将非整数的结果近似为整数，则得到(3，5，-1)，然后在该像素点的颜色值上加上该乘积的结果，补偿后为(103，55，79)。

当前区域内的所有像素点补偿过后，则完成当前区域的亮色补偿，对于第一图像中的每个区域按此过程进行补偿后，则完成了整个第一图像的亮色补偿。

411：将更新后的第一图像作为第三图像，将第一图像和第二图像的匹配特征点对作为第三图像和第二图像的匹配特征点对；将第二图像按颜色分割为多个区域，将第二图像分割后的每个区域分别作为当前区域，根据第二图像和第三图像的匹配特征点对，计算出第二图像的当前区域与第三图像中对应位置范围的颜色差，根据所述颜色差，对第二图像中的当前区域中每个像素的颜色值进行更新；当前区域内的所有像素点补偿过后，则完成当前区域的亮色补偿，对于第二图像中的每个区域按此过程进行补偿后，则完成了整个第二图像的亮色补偿。

其中，对第二图像当前区域进行颜色值更新的过程具体如下：遍历第二图像当前区域内的每个像素点，按照当前区域的颜色差进行补偿，如果该颜色差是按照第二图像颜色值减去第三图像颜色值求出的，则补偿时，在第二图像像素点的颜色值上减去该颜色差；反过来，如果该颜色差是按照第三图像颜色值减去第二图像颜色值求出的，则补偿时，在第二图像像素点的颜色值上加上该颜色差。

本实施例中，先对第一图像按比例进行补偿，然后再对左第二像进行补偿，在实际应用中，还可以先对第二图像按比例进行补偿，然后再对第一图像进行补偿，过程类似，此处不再赘述。

实施例3

参见图5，本发明实施例还提供了一种图像亮色补偿的装置，包括：

匹配特征点对确定模块501，用于对于在有重叠区域的两个视点得到的两个图像，分别提取特征点，在提取的特征点中，确定两个图像的匹配特征点对；

颜色差计算模块502，用于将两个图像中的至少一个图像按颜色分割为多个区域，对该多个区域中的每个区域，根据匹配特征点对确定模块501确定的匹配特征点对，计算出该区域与另一个图像中对应位置范围的颜色差；

补偿模块503，用于根据颜色差计算模块502得到的每个区域的颜色差，对两个图像中的至少一个进行亮色补偿。

其中，参见图6，颜色差计算模块502具体包括：

分割单元502a，用于在两个图像中任选一个作为第一图像，另一个作为第二图像，将第一图像按颜色分割为多个区域；

特征点确定单元502b，用于将所述多个区域中的每个区域分别作为当前区域，判断当前区域内是否有特征点，如果有，则在第二图像中找到该特征点的匹配特征点，如果没有，则在当前区域内确定补充特征点作为当前区域内的特征点，在第一图像已有的特征点中为补充特征点选取参考特征点，根据参考特征点在第二图像中的匹配特征点，确定补充特征点在第二图像中的匹配特征点；

颜色差计算单元502c，用于根据特征点确定单元502b得到的当前区域内的特征点和其在第二图像中的匹配特征点，计算当前区域与第二图像中对应位置范围的颜色差。

本实施例中，特征点确定单元在第一图像已有的特征点中为补充特征点选取参考特征点时，具体地，可以选取距离补充特征点最近的特征点作为参考特征点。

进一步地，参见图7，颜色差计算单元502c具体包括：

第一计算子单元502c1，用于将当前区域内的每个特征点分别作为当前特征点，在当前区域内按照预设的规则选取包含当前特征点的第一位置范围，并按照该规则在第二图像中选取包含当前特征点的匹配特征点的第二位置范围，对第一位置范围内的每个像素，计算出与第二位置范围内对应的像素的颜色差，然后将所有像素的颜色差的平均值作为当前特征点与其匹配特征点之间的颜色差；

第二计算子单元502c2，用于在第一计算子单元502c1得到当前区域内每个特征点与其匹配特征点之间的颜色差后，将当前区域内所有特征点的颜色差的平均值作为当前区域与第二图像中对应位置范围的颜色差。

本实施例中，参见图8，补偿模块503具体包括：

单向补偿单元503a，将两个图像中被分割的图像作为第一图像，未被分割的图像作为第二图像，将第一图像中每个区域分别作为当前区域，根据当前区域的颜色差，对当前区域中每个像素的颜色值进行更新。

或者，参见图9，补偿模块503具体包括：

正向补偿单元503b，用于在两个图像中被分割的图像作为第一图像，未被分割的图像作为第二图像，将第一图像中每个区域分别作为当前区域，根据当前区域的颜色差，按照预设的比例对当前区域中每个像素的颜色值进行更新；

反向补偿单元503c，用于将更新后的第一图像作为第三图像，将第一图像和第二图像的匹配特征点对作为第三图像和第二图像的匹配特征点对，将第二图像按颜色分割为多个区域，将第二图像分割后的每个区域分别作为当前区域，根据第二图像和第三图像的匹配特征点对，计算第二图像的当前区域与第三图像中对应位置范围的颜色差，根据该颜色差，对第二图像中的当前区域中每个像素的颜色值进行更新。

本实施例基于图像分割和匹配特征点进行图像亮色补偿，提高了图像亮色补偿的精确性，与现有技术相比，无需制作标准颜色板，也不用对拍摄环境作任何限制，操作简单方便，容易实现。可以采用单向补偿或双向补偿的方式，应用更灵活。提取SIFT特征点，比较稳定、可靠，可以进一步提高亮色补偿的精确性。分割和补偿时，不限制具体的图像，既可以是第一图像，也可以是第二图像，应用更灵活。采用本发明实施例提供的上述技术方案对两个图像进行亮色补偿后，两个图像的亮色非常接近，颜色差较小，与现有技术补偿后两个图像颜色差别明显，亮色差异较大相比，极大地提高了补偿的效果。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序包括如下步骤：对于在有重叠区域的两个视点得到的两个图像，分别提取特征点；在提取的特征点中，确定该两个图像的匹配特征点对；将该两个图像中的至少一个图像按颜色分割为多个区域，对该多个区域中的每个区域，根据所述匹配特征点计算出该区域与另一个图像中对应位置的区域范围的颜色差；根据所述每个区域的颜色差，对所述两个图像中的至少一个进行亮色补偿。所述的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种图像亮色补偿的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像亮色补偿的方法，其特征在于，将所述两个图像中的至少一个图像按颜色分割为多个区域，对所述多个区域中的每个区域，根据所述匹配特征点对计算出该区域与另一个图像中对应位置的区域范围的颜色差，具体包括：

在所述两个图像中任选一个作为第一图像，另一个作为第二图像；

将所述第一图像按颜色分割为多个区域；

将所述多个区域中的每个区域分别作为当前区域，判断所述当前区域内是否有特征点；

如果有特征点，则在所述第二图像中找到所述特征点的匹配特征点；

如果没有特征点，则在所述当前区域内确定补充特征点作为所述当前区域内的特征点，在所述第一图像已有的特征点中为所述补充特征点选取参考特征点，根据所述参考特征点在所述第二图像中的匹配特征点，确定所述补充特征点在所述第二图像中的匹配特征点；

根据所述当前区域内的特征点和其在所述第二图像中的匹配特征点，计算所述当前区域与所述第二图像中对应位置范围的颜色差。

3.根据权利要求2所述的图像亮色补偿的方法，其特征在于，在所述第一图像已有的特征点中为所述补充特征点选取参考特征点，具体包括：

在所述第一图像已有的特征点中，选取距离所述补充特征点最近的特征点作为参考特征点。

4.根据权利要求2所述的图像亮色补偿的方法，其特征在于，根据所述当前区域内的特征点和其在所述第二图像中的匹配特征点，计算所述当前区域与所述第二图像中对应位置范围的颜色差，具体包括：

将所述当前区域内的每个特征点分别作为当前特征点，在所述当前区域内按照预设的规则选取包含所述当前特征点的第一位置范围，并按照所述规则在所述第二图像中选取包含所述当前特征点的匹配特征点的第二位置范围，对所述第一位置范围内的每个像素，计算出与所述第二位置范围内对应的像素的颜色差，然后将所有像素的颜色差的平均值作为所述当前特征点与其匹配特征点之间的颜色差；

在得到所述当前区域内每个特征点与其匹配特征点之间的颜色差后，将所述当前区域内所有特征点的颜色差的平均值作为所述当前区域与所述第二图像中对应位置范围的颜色差。

5.根据权利要求1所述的图像亮色补偿的方法，其特征在于，根据所述每个区域的颜色差，对所述两个图像中的至少一个进行亮色补偿，具体包括：

将所述两个图像中被分割的图像作为第一图像，未被分割的图像作为第二图像；

将所述第一图像中每个区域分别作为当前区域，根据所述当前区域的颜色差，对所述当前区域中每个像素的颜色值进行更新。

6.根据权利要求1所述的图像亮色补偿的方法，其特征在于，根据所述每个区域的颜色差，对所述两个图像中的至少一个进行亮色补偿，具体包括：

将所述第一图像中每个区域分别作为当前区域，根据所述当前区域的颜色差，按照预设的比例对所述当前区域中每个像素的颜色值进行更新；

将所述更新后的第一图像作为第三图像，将所述第一图像和第二图像的匹配特征点对作为所述第三图像和第二图像的匹配特征点对；

将所述第二图像按颜色分割为多个区域，将所述第二图像分割后的每个区域分别作为当前区域，根据所述第二图像和第三图像的匹配特征点对，计算出所述第二图像的当前区域与所述第三图像中对应位置范围的颜色差，根据所述颜色差，对所述第二图像中的当前区域中每个像素的颜色值进行更新。

7.一种图像亮色补偿的装置，其特征在于，所述装置包括：

8.根据权利要求7所述的图像亮色补偿的装置，其特征在于，所述颜色差计算模块具体包括：

分割单元，用于在所述两个图像中任选一个作为第一图像，另一个作为第二图像，将所述第一图像按颜色分割为多个区域；

特征点确定单元，用于将所述多个区域中的每个区域分别作为当前区域，判断所述当前区域内是否有特征点，如果有，则在所述第二图像中找到所述特征点的匹配特征点，如果没有，则在所述当前区域内确定补充特征点作为所述当前区域内的特征点，在所述第一图像已有的特征点中为所述补充特征点选取参考特征点，根据所述参考特征点在所述第二图像中的匹配特征点，确定所述补充特征点在所述第二图像中的匹配特征点；

颜色差计算单元，用于根据所述特征点确定单元得到的所述当前区域内的特征点和其在所述第二图像中的匹配特征点，计算所述当前区域与所述第二图像中对应位置的区域范围的颜色差。

9.根据权利要求8所述的图像亮色补偿的装置，其特征在于，所述特征点确定单元在所述第一图像已有的特征点中为所述补充特征点选取参考特征点时，具体选取距离所述补充特征点最近的特征点作为参考特征点。

10.根据权利要求8所述的图像亮色补偿的装置，其特征在于，所述颜色差计算单元具体包括：

第一计算子单元，用于将所述当前区域内的每个特征点分别作为当前特征点，在所述当前区域内按照预设的规则选取包含所述当前特征点的第一位置范围，并按照所述规则在所述第二图像中选取包含所述当前特征点的匹配特征点的第二位置范围，对所述第一位置范围内的每个像素，计算出与所述第二位置范围内对应的像素的颜色差，然后将所有像素的颜色差的平均值作为所述当前特征点与其匹配特征点之间的颜色差；

第二计算子单元，用于在所述第一计算子单元得到所述当前区域内每个特征点与其匹配特征点之间的颜色差后，将所述当前区域内所有特征点的颜色差的平均值作为所述当前区域与所述第二图像中对应位置范围的颜色差。

11.根据权利要求7所述的图像亮色补偿的装置，其特征在于，所述补偿模块具体包括：

单向补偿单元，将所述两个图像中被分割的图像作为第一图像，未被分割的图像作为第二图像，将所述第一图像中每个区域分别作为当前区域，根据所述当前区域的颜色差，对所述当前区域中每个像素的颜色值进行更新。

12.根据权利要求7所述的图像亮色补偿的装置，其特征在于，所述补偿模块具体包括：

正向补偿单元，用于将所述两个图像中被分割的图像作为第一图像，未被分割的图像作为第二图像，将所述第一图像中每个区域分别作为当前区域，根据所述当前区域的颜色差，按照预设的比例对所述当前区域中每个像素的颜色值进行更新；

反向补偿单元，用于将所述更新后的第一图像作为第三图像，将所述第一图像和第二图像的匹配特征点对作为所述第三图像和第二图像的匹配特征点对，将所述第二图像按颜色分割为多个区域，将所述第二图像分割后的每个区域分别作为当前区域，根据所述第二图像和第三图像的匹配特征点对，计算所述第二图像的当前区域与所述第三图像中对应位置范围的颜色差，根据所述颜色差，对所述第二图像中的当前区域中每个像素的颜色值进行更新。