CN103079076B - 自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生方法及装置，其包括如下步骤：a、通过图像传感器获取标准色卡的色卡图像原始数据；b、预处理得到色卡图像测量数据，并构建初始色彩校正矩阵；c、对色卡图像测量数据进行伽玛校正；d、对上述伽玛校正后的非线性色彩值进行标准的线性化处理和色彩空间转换，得到校正色彩值；e、将上述校正色彩值与标准色卡的标准色彩值进行比较，得到色差值；利用初始色彩校正矩阵对所述色差值进行优化，直至使得所述色差值最优，输出对应的色彩校正矩阵。本发明能根据用户自定义的伽玛校正曲线产生所需的色彩校正矩阵，提高色彩校正矩阵的色彩还原能力，适应范围广。

Description

自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生方法及装置

技术领域

本发明涉及一种方法及装置，尤其是一种自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生方法及装置，具体地说是视频成像系统中色彩校正矩阵产生的方法及装置，属于图像视频处理的技术领域。

背景技术

考虑到人眼的光谱响应和摄像机图像传感器以及显示器的光谱响应不同，为了更好地进行色彩还原和获得很好的亮度分布，在实际的视频成像系统中，加入了色彩校正模块和伽玛校正模块；通常情况下，在色彩校正模块中，色彩校正模块通过对每个像素的色彩值乘以一个色彩校正矩阵来完成。其中，色彩校正矩阵通常是一个3x3的矩阵，就是通过补偿摄像机图像传感器的光谱灵敏度和人类视觉系统的光谱响应的差异，来使图像数据更接近人类眼睛看到的场景。然而通常的色彩校正矩阵生成方法没有考虑到伽玛校正曲线对最终色彩还原的影响，如果用户自定义的伽玛校正曲线和标准的显示器伽玛校正曲线不同，生成的色彩校正矩阵的色彩还原能力将大大减弱。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生方法及装置，其能根据用户自定义的伽玛校正曲线产生所需的色彩校正矩阵，提高色彩校正矩阵的色彩还原能力，适应范围广。

按照本发明提供的技术方案，一种自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生方法，所述色彩校正矩阵的产生方法包括如下步骤：

a、通过图像传感器获取标准色卡的色卡图像原始数据；

b、通过对上述色卡图像原始数据进行所需的预处理，得到色卡图像测量数据；利用所述色卡图像测量数据及标准色卡的标准色彩值构建初始色彩校正矩阵；

c、对上述色卡图像测量数据利用所需的伽玛校正曲线进行伽玛校正；

d、对上述伽玛校正后的非线性色彩值进行标准的线性化处理和色彩空间转换，得到校正色彩值，所述校正色彩值与标准色卡的标准色彩值位于相同的色彩空间；

e、将上述校正色彩值与标准色卡的标准色彩值进行比较，得到色差值；利用初始色彩校正矩阵对所述色差值进行优化，直至使得所述色差值最优，输出对应的色彩校正矩阵。

所述图像传感器包括CCD图像传感器或CMOS图像传感器。

所述标准色卡包括Gretag Macbeth色彩测试板，所述标准色卡包括24个色块。所述伽玛校正曲线包括伽玛2.2曲线。

所述步骤b中，对色卡图像原始数据进行的预处理包括色彩插值、色块截取、白平衡及亮度纠正。

一种自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生装置，包括用于获取标准色卡的色卡图像原始数据的图像传感器，所述图像传感器的输出端与图像预处理模块连接，所述图像预处理模块的输出端与色彩校正矩阵优化模块连接，色彩校正矩阵优化模块还接收伽玛校正曲线模块连接，色彩校正矩阵优化模块与色彩校正矩阵输出模块连接；

图像预处理模块对图像传感器获取的色卡图像原始数据进行所需的预处理，并向色彩矩阵优化模块内输入色卡图像测量数据；色彩校正矩阵优化模块根据伽玛校正曲线模块输入的伽玛校正曲线进行伽玛校正，并利用标准的线性化处理机色彩空间转换后得到校正色彩值；色彩校正优化模块对校正色彩值与标准色卡的标准色彩值间的色彩值进行优化，且通过色彩校正矩阵输出模块输出色彩值最优时对应的色彩校正矩阵。

所述图像传感器包括CCD图像传感器或CMOS图像传感器。所述标准色卡包括Gretag Macbeth色彩测试板，所述标准色卡包括24个色块。

所述图像预处理模块对色卡图像原始数据进行的预处理包括色彩插值、色块截取、白平衡及亮度纠正。

本发明的优点：更好地模拟了实际图像传感器图像处理流程，尤其在进行色彩校正矩阵优化过程中，考虑到不同的伽玛校正曲线对最终的色彩还原能力的影响，使得产生的色彩校正矩阵具有伽玛曲线适应性，从而使实际的色彩校正矩阵取得最优化的色彩还原能力。

附图说明

图1为本发明的结构框图。

图2为伽玛校正曲线的示意图。

图3为本发明的工作流程图。

附图标记说明：100-产生装置、102-标准色卡、104-图像传感器、106-图像预处理模块、108-色彩校正矩阵优化模块、109-伽玛校正曲线模块及110-色彩校正矩阵输出模块。

具体实施方式

下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。

如图1所示：为了能够提高色彩校正矩阵的色彩还原能力及适应能力，本发明包括用于获取标准色卡102的色卡图像原始数据的图像传感器104，所述图像传感器104的输出端与图像预处理模块106连接，所述图像预处理模块106的输出端与色彩校正矩阵优化模块108连接，色彩校正矩阵优化模块108还接收伽玛校正曲线模块109连接，色彩校正矩阵优化模块108与色彩校正矩阵输出模块110连接；

图像预处理模块106对图像传感器104获取的色卡图像原始数据进行所需的预处理，并向色彩矩阵优化模块108内输入色卡图像测量数据；色彩校正矩阵优化模块108根据伽玛校正曲线模块109输入的伽玛校正曲线进行伽玛校正，并利用标准的线性化处理以及色彩空间转换后得到校正色彩值；色彩校正矩阵优化模块108对校正色彩值与标准色卡102的标准色彩值间的色彩值进行优化，且通过色彩校正矩阵输出模块110输出色彩值最优时对应的色彩校正矩阵。

具体地，本发明产生装置100中，标准色卡102采用Gretag Macbeth色彩测试表板，标准色卡102具有24个色块，标准色卡102与最终生成的色彩校正矩阵无关，标准色卡102仅是生成色彩校正矩阵过程中的一个标定工具。图像传感器104为CCD图像传感器或CMOS图像传感器，通过图像传感器104获取标准色卡102的色卡图像原始数据。图像预处理模块106能对色卡图像原始数据进行所需的色彩插值、色块截取、白平衡处理、亮度纠正等处理，以生成色卡图像测量数据。其中，图像预处理模块106进行的色彩插值、色块截取、白平衡处理及亮度纠正等处理步骤均采用现有的技术手段，即采用图像处理领域常用的处理方法，本发明实施例中不再详述预处理的过程。

色彩矩阵优化模块108接收图像预处理模块106输出的色卡图像测量数据，在色彩矩阵优化模块108内根据色卡图像测量数据及标准色卡102的标准色彩值能够构建初始色彩校正矩阵，标准色卡102的标准色彩值与选择的色卡相关，标准色彩值可以通过理论计算或实际测量得到。利用色卡图像测量数据及标准色卡102的标准色彩值构建初始色彩校正矩阵可以采用现有的技术手段，本发明在具体实施时，构建初始色彩校正矩阵的方法为：

由于标准色卡102具有24个色块，通过图像预处理模块106预处理后得到24个色块的三色值数据，所述三色值数据是一个3x24的数据矩阵；同时我们有24个色块的标准色彩值，比如在srgb空间没有经过伽玛处理的线性色彩值，也是一个3x24的数据矩阵，因此，可以通过最小二乘法办法得到了一个3x3的初始色彩校正矩阵：

M=A*B^T*inv(B*B^T)

其中，M为初始色彩校正矩阵，矩阵A为3x24的矩阵，矩阵A表示标准色卡102的24个色块的标准的在srgb空间没有经过伽玛处理的线性色彩值；矩阵B代表24个色块的色卡图像测量三色值，；inv表示逆矩阵计算；B^T表示对矩阵B的转置矩阵计算。

伽玛校正曲线模块109能将用户自定义的伽玛校正曲线输入色彩矩阵优化模块108内，根据用户喜好和应用，可以定义不同类型的伽玛校正曲线。针对不同的伽玛校正曲线，色彩矩阵优化模块108通过色彩矩阵输出模块110输出不同的色彩校正矩阵，从而实现较优的色彩还原能力，提高色彩校正矩阵的适应性。

一般地，用户自定义的伽玛校正曲线需要一定的输入，通常情况下伽玛校正曲线包含若干个节点（通常是15个），这些节点把输出图像和输入图像的亮度范围分成若干份，从而建立了输出和输入的一种映射关系，用户可以将这个曲线做成数据查找表的形式，一般分成两列，一列是输入值，一列是要对应节点处的输出值。图2显示了两种伽玛校正曲线，一种是标准2.2的伽玛曲线，一种是用户自定义的伽玛曲线。本发明实施例中，伽玛校正曲线模块109输入的伽玛校正曲线包括伽玛2.2曲线。

色彩校正矩阵优化模块108对上述伽玛校正后的非线性色彩值进行标准的线性化处理和色彩空间转换，得到校正色彩值，以使得所述校正色彩值与标准色卡102的标准色彩值位于相同的色彩空间；将上述校正色彩值与标准色卡102的标准色彩值进行比较，得到色差值；利用初始色彩校正矩阵对所述色差值进行优化，直至使得所述色差值最优，输出对应的色彩校正矩阵。

如图3所示：为本发明的产生色彩校正矩阵产生方法的流程图，所述产生方法200包括如下步骤：

a、通过图像传感器104获取标准色卡102的色卡图像原始数据；

b、通过对上述色卡图像原始数据进行所需的预处理，得到色卡图像测量数据；利用所述色卡图像测量数据及标准色卡102的标准色彩值构建初始色彩校正矩阵；

如步骤202所示，图像预处理模块106对色卡图像原始数据进行预处理后，得到色卡图像测量数据；步骤204构建初始色彩校正矩阵，构建初始色彩校正矩阵的方法如上所述；

c、对上述色卡图像测量数据利用所需的伽玛校正曲线进行伽玛校正；

考虑到人眼对亮度的响应并不是一个线性的比例关系，而且各种涉及的显示设备特性曲线一般也是非线性的，为了在最终输出设备显示器上正确输出符合人眼对亮度的响应的图像，接下来是非线性化的伽玛校正处理如步骤206。其中的伽玛校正曲线109是用户可自定义和可调节的针对不同应用的曲线，而不是标准的特定曲线，比如sRGB空间的伽玛2.2曲线。伽玛校正曲线模块109将自定义的伽玛校正曲线输入色彩校正曲线优化模块108，然后步骤206进行伽玛校正，伽玛校正中需要利用输入的伽玛校正曲线和色卡图像测量数据，伽玛校正的方法采用现有的技术手段；

d、对上述伽玛校正后的非线性色彩值进行标准的线性化处理和色彩空间转换，得到校正色彩值，所述校正色彩值与标准色卡102的标准色彩值位于相同的色彩空间；

到此输出的数据很好地模拟了实际流程中图像处理。为了得到最优化的色彩校正矩阵，经过伽玛校正处理的色块数据必须和标准色卡10的标准色彩值进行色差比较，使其色差达到最优。由于标准色卡102的标准色彩值是在一种特殊色彩空间，通常是CIE Lab色彩空间，其数据必须进行进一步的处理，包括步骤208的标准线性化处理和步骤210的色彩空间转换。标准线性化处理步骤208把自定义的伽玛校正曲线非线性后的数据通过标准的sRGB反伽玛处理，考虑到了用户自定义的伽玛校正曲线的影响。色彩空间转换步骤210则进一步把线性化后的RGB数据转化到CIE Lab色彩空间，具体转换公式采用现有常规的方法，在此处不做阐述。

e、将上述校正色彩值与标准色卡102的标准色彩值进行比较，得到色差值；利用初始色彩校正矩阵对所述色差值进行优化，直至使得所述色差值最优，输出对应的色彩校正矩阵。

经过色彩空间转换后的24色块的色卡图像测量数据和24色块的标准色彩值213进行色差比较，进一步输入到优化成本函数步骤212，优化成本函数步骤212除了包括色差信息外，也可以考虑噪声大小，色块加权等信息。如果当前的色彩校正矩阵使得优化函数最优，则步骤214输出当前色彩校正矩阵，用于最终的色彩校正。相反，色彩校正矩阵系数则进一步进行迭代变化，直到优化函数取得最优。

本发明实施例中，步骤212进行成本优化的方法为：

$\min =\frac{\underset{i=1}{\overset{24}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i*\mathrm{\Δ}{E}_{00}\left(i\right)}{\underset{i=1}{\overset{24}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}$

其中，w_i表示第i个色彩值的权重，ΔE₀₀表示每个色彩值的经过优化色彩校正矩阵乘积之后的色彩值和标准色彩值之间色差，所用色差公式可采用CIE1976，CIE1994，CIEDE2000等标准色差公式。本发明实施例中，当通过优化成本函数步骤212进行优化后，对初始色彩校正矩阵进行迭代，直至得到最优的色彩校正矩阵；系数迭代和矩阵优化可以采用matlab优化工具箱的fmincon函数进行，所述fmincon函数为本技术领域人员所熟知，此处不再详述。

本发明更好地模拟了实际图像传感器图像处理流程，尤其在进行色彩校正矩阵优化过程中，考虑到不同的伽玛校正曲线对最终的色彩还原能力的影响，使得产生的色彩校正矩阵具有伽玛曲线适应性，从而使实际的色彩校正矩阵取得最优化的色彩还原能力。

Claims (7)

1.一种自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生方法，其特征是，所述色彩校正矩阵的产生方法包括如下步骤： 

(a)、通过图像传感器(104)获取标准色卡(102)的色卡图像原始数据； 

(b)、通过对上述色卡图像原始数据进行所需的预处理，得到色卡图像测量数据；利用所述色卡图像测量数据及标准色卡(102)的标准色彩值构建初始色彩校正矩阵； 

(c)、对上述色卡图像测量数据利用所需的伽玛校正曲线进行伽玛校正； 

(d)、对上述伽玛校正后的非线性色彩值进行标准的线性化处理和色彩空间转换，得到校正色彩值，所述校正色彩值与标准色卡(102)的标准色彩值位于相同的色彩空间； 

(e)、将上述校正色彩值与标准色卡(102)的标准色彩值进行比较，得到色差值；利用初始色彩校正矩阵对所述色差值进行优化，直至使得所述色差值最优，输出对应的色彩校正矩阵； 

所述标准色卡(102)包括Gretag Macbeth色彩测试板，所述标准色卡(102)包括24个色块； 

初始色彩校正矩阵M为： 

M＝A*B^T*inv(B*B^T) 

其中，M为初始色彩校正矩阵，矩阵A为3x24的矩阵，矩阵A表示标准色卡(102)的24个色块的标准的在srgb空间没有经过伽玛处理的线性色彩值；矩阵B代表24个色块的色卡图像测量三色值；inv表示逆矩阵计算；B^T表示对矩阵B的转置矩阵计算； 

步骤(e)中，采用优化成本函数进行色差最优的判断，优化成本函数为： 

其中，w_i表示第i个色彩值的权重，ΔE₀₀表示每个色彩值的经过优化色彩校正矩阵乘积之后的色彩值和标准色彩值之间色差。 

2.根据权利要求1所述的自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生方法，其特征是：所述图像传感器(104)包括CCD图像传感器或CMOS图像传感器。 

3.根据权利要求1所述的自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生方法，其特征是：所述伽玛校正曲线包括伽玛2.2曲线。 

4.根据权利要求1所述的自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生方法，其特征是：所述步骤(b)中，对色卡图像原始数据进行的预处理包括色彩插值、色块截取、白平衡及亮度纠正。 

5.一种自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生装置，其特征是：包括用于获取标准色卡(102)的色卡图像原始数据的图像传感器(104)，所述图像 传感器(104)的输出端与图像预处理模块(106)连接，所述图像预处理模块(106)的输出端与色彩校正矩阵优化模块(108)连接，色彩校正矩阵优化模块(108)还接收伽玛校正曲线模块(109)连接，色彩校正矩阵优化模块(108)与色彩校正矩阵输出模块(110)连接； 

图像预处理模块(106)对图像传感器(104)获取的色卡图像原始数据进行所需的预处理，并向色彩矩阵优化模块(108)内输入色卡图像测量数据；色彩校正矩阵优化模块(108)根据伽玛校正曲线模块(109)输入的伽玛校正曲线进行伽玛校正，并利用标准的线性化处理机色彩空间转换后得到校正色彩值；色彩校正优化模块(108)对校正色彩值与标准色卡(102)的标准色彩值间的色彩值进行优化，且通过色彩校正矩阵输出模块(110)输出色彩值最优时对应的色彩校正矩阵； 

所述标准色卡(102)包括Gretag Macbeth色彩测试板，所述标准色卡(102)包括24个色块； 

初始色彩校正矩阵M为： 

M＝A*B^T*inv(B*B^T) 

其中，M为初始色彩校正矩阵，矩阵A为3x24的矩阵，矩阵A表示标准色卡(102)的24个色块的标准的在srgb空间没有经过伽玛处理的线性色彩值；矩阵B代表24个色块的色卡图像测量三色值；inv表示逆矩阵计算；B^T表示对矩阵B的转置矩阵计算； 

步骤(e)中，采用优化成本函数进行色差最优的判断，优化成本函数为： 

其中，w_i表示第i个色彩值的权重，ΔE₀₀表示每个色彩值的经过优化色彩校正矩阵乘积之后的色彩值和标准色彩值之间色差。 

6.根据权利要求5所述自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生装置，其特征是：所述图像传感器(104)包括CCD图像传感器或CMOS图像传感器。 

7.根据权利要求5所述自适应伽玛校正曲线的色彩校正矩阵的产生装置，其特征是：所述图像预处理模块(106)对色卡图像原始数据进行的预处理包括色彩插值、色块截取、白平衡及亮度纠正。