CN103500457B - 一种视频图像偏色检测的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种视频图像偏色检测方法，包括以下步骤：接收待检测视频图像；计算接收待检测视频图像的RGB三通道颜色比率系数；计算接收待检测视频图像的RGB三通道能量差系数；根据颜色比率系数判断视频图像的系统类型及偏色通道；融合偏色通道的颜色比率系数和能量差系数，计算得到偏色因子；将视频图像偏色因子与设定的阈值比较，确定图像的偏色程度。本发明通过颜色比率系数和能量差系数得到的偏色因子对偏色程度定位质量高，偏色检测结果准确度高，检测速度快。

Description

一种视频图像偏色检测的方法

技术领域

本发明涉及视频图像处理技术领域，尤其涉及一种视频图像偏色检测的方法。

背景技术

颜色是图像的重要特征之一，也是图像处理与分析的重要依据。通常，由于环境光源、物体本身的反射特性以及采集设备的感光系数等因素的影响，使得采集到的图像往往与物体表面的真实颜色之间存在一定程度的误差，即偏色现象。偏色现象的存在会影响图像处理的准确性，因此对图像进行偏色检测和偏色校正是非常关键的一个环节。偏色检测作为偏色校正的前期工作，包括检测图像中是否存在偏色以及偏色的程度，在实际中具有重要的应用价值。

在目前的偏色检测技术中，常用的偏色检测方法有：直方图统计法、灰平衡法、白平衡法等。直方图统计法根据R、G、B三个通道的平均亮度可以初步判断出图像是否偏色，但是对于不同应用中的各种图像来说，偏色出现的原因错综复杂，基于直方图统计的方法难以得到全面、准确的判断。灰平衡法是针对满足“灰度世界”假设，即整幅图像的R、G、B均值相等，体现为中性“灰”，统计三个通道的平均亮度，通过颜色空间转换，获得相对均匀的Lab坐标，计算与中性点的色度距离，从而判断图像是否存在偏色，但是当环境过亮或过暗，或者图像的颜色比较单一时，由于这类图像不再满足“灰度世界”假设，从而灰平衡法就会失效。白平衡法认为图像中镜面发射或白色区域反射的高光部分能够反映光源的色度，统计R、G、B三个通道的亮度极大值，通过颜色空间转换，获得相对均匀的Lab坐标，计算与理想光源的色度距离，从而判断图像是否存在偏色，但是当图像中并无白色或高光部分存在时，偏色检测结果就会不准确。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中偏色检测结果准确度低的缺陷，提供一种视频图像偏色检测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种视频图像偏色检测方法，包括以下步骤：

(1)接收待检测视频图像；

(2)计算接收待检测视频图像的RGB三通道颜色比率系数；

(3)计算接收待检测视频图像的RGB三通道能量差系数；

(4)根据颜色比率系数判断视频图像的系统类型及偏色通道；

(5)融合偏色通道的颜色比率系数和能量差系数，计算得到偏色因子；

(6)将视频图像偏色因子与设定的阈值比较，确定图像的偏色程度。

按上述方案，所述计算接收待检测视频图像的RGB三通道颜色比率系数的具体步骤为：

（2.1）统计RGB彩色图像中，R、G、B三个通道分别取得最大值和最小值时像素的个数；

（2.2）计算像素个数所占图像大小的比率。

按上述方案，计算视频图像的RGB三通道能量差系数的步骤具体为：

（3.1）当RGB三通道中某一通道在像素点处取得最大值时，计算该通道在像素处的强度值分别与另外两通道在像素处的强度值差值之和；其中为像素点的坐标；

（3.2）遍历整幅待检测视频图像分别得到R、G、B总强度值差值；

（3.3）将R、G、B总强度差值分别除以R、G、B三个通道分别取得最大值时像素个数，得到平均灰度差值，即为能量差系数。

按上述方案，所述根据RGB三通道颜色比率系数判断视频图像的系统类型及偏色通道的步骤具体为：

判断RGB三通道颜色比率系数满足的设定的阈值条件；

根据所满足的阈值条件判断视频图像的系统类型；所述系统类型包括加性系统、减性系统和正常系统；

根据所述视频图像的系统类型，以及RGB颜色比率系数确定图像的偏色通道。

加性系统指的是RGB彩色图像中，RGB三通道某一通道的强度值大幅度增加，减性系统指的是RGB彩色图像中，RGB三通道某一通道的强度值大幅度减弱，正常系统指的RGB三通道强度值正常。

按上述方案，所述融合偏色通道的颜色比率系数和其能量差系数使用贝叶斯方法。

本发明产生的有益效果是：

1.本方法通过颜色比率系数和能量差系数得到的偏色因子对偏色程度定位质量高，偏色检测结果准确度高，速度快。

2.本方法通过统计RGB彩色图像中，R、G、B三个通道分别取得最大值和最小值时像素的个数计算来视频图像的RGB三通道颜色比率系数，对输入图像解码速度快，效率高。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1为本发明视频图像偏色检测方法的步骤图；

图2为本发明实施例1提供的视频图像偏色检测方法的流程图；

图3为本发明实施例2提供的视频图像偏色检测方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

如图1和图2所示，本发明的一种视频图像偏色检测方法的实施例，主要步骤如下：

1.接收待检测视频图像；

2.计算上述接收的视频图像的RGB三通道颜色比率系数；

在本发明实施例中，图像的RGB三通道颜色比率系数的获得是统计一副RGB彩色图像中，RGB三通道分别取得最大值和最小值所占整幅图像规模的比率。具体过程如下：

1)计R通道、G通道、B通道三者的最大值、最小值矩阵；

，

2)RGB三通道颜色比率系数是指在统计最大、最小矩阵时，某一通道提供最大值或最小值的像素个数除以图像的大小的比率，即

，

其中，用于统计矩阵中满足条件的像素的个数，是图像的高度，是图像的宽度；

3.计算上述输入视频图像的RGB三通道能量差系数。在本发明实施例中，图像的RGB三通道能量差是统计RGB彩色图像中，根据所述最大矩阵，某一通道提供最大值时，该通道的强度值分别与另外两通道强度值差值之和除以该通道提供最大值的像素个数得到的平均强度差值，即

其中是图像的高度，是图像的宽度；表示当R通道取得最大值时R通道在像素点上的强度值，否则该R通道强度值为0，，同理；，，分别是R、G、B取得最大值时通道中像素的个数。

利用sigmoid函数将所述平均强度差归一化为能量差系数，sigmoid函数如下：

其中，当是，；当时，；当，；归一化后能量系数为，；

在本发明实施例中，为默认值，根据图像的明暗程度进行设定；

4.根据所述和，判断所述视频图像的系统类型

及偏色通道；

5.融合所述偏色通道的颜色比率系数和对应的能量差系数，得到偏色因子；

6根据所述视频图像偏色因子进行图像偏色检测判断。

实施例2

如图3所示，本发明实施例2提供的视频图像偏色检测方法，具体过程如下：

1.输入待检测视频图像；

2.计算所述视频图像RGB三通道的颜色比率系数和以及能量差系数；

上述过程可采用与实施例1相同的方式。

3.根据所述RGB三通道的颜色比率系数判断图像的系统类型及偏色通道。具体过程

如下：

1）分别计算和的最大值和次大值，记和；

2）如果下述条件1

同时成立，则所述视频图像的系统类型是减性系统，偏色通道由最小值对应的通道的补色确定；

如果下述条件2

同时成立，则所述视频图像的系统类型是加性系统，偏色通道由最大值对应的通道确定；

如果上述两个条件都不满足，则所述视频图像的系统类型是正常系统。

根据对图像的统计，上述阈值，，，，，分别取值0.5，0.4，0.5，0.4，0.6，0.3较好。

4.融合所述偏色通道的颜色比率系数和对应的能量差系数，得到偏色因子，即

假设是相互独立的，则

，

其中，是常数，本发明中取，那么所述偏色系数为

；

5.将所述视频图像偏色因子与设定的阈值比较，确定图像的偏色程度。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (2)

1.一种视频图像偏色检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)接收待检测视频图像；

(2)计算接收待检测视频图像的RGB三通道颜色比率系数；所述计算接收待检测视频图像的RGB三通道颜色比率系数的具体步骤为：

（2.1）统计RGB彩色图像中，R、G、B三个通道分别取得最大值和最小值时像素的个数；

（2.2）计算像素个数所占图像大小的比率；

(3)计算接收待检测视频图像的RGB三通道能量差系数；计算视频图像的RGB三通道能量差系数的步骤具体为：

（3.1）RGB三通道中某一通道在像素点处取得最大值时，计算该通道在像素处的强度值分别与另外两通道在像素处的强度值差值之和；其中为像素点的坐标；

（3.2）遍历整幅待检测视频图像分别得到R、G、B总强度值差值；

（3.3）将R、G、B总强度差值分别除以R、G、B三个通道分别取得最大值时像素个数，得到平均灰度差值，即为能量差系数；

(4)根据颜色比率系数判断视频图像的系统类型及偏色通道；

(5)使用贝叶斯方法融合偏色通道的颜色比率系数和能量差系数，计算得到偏色因子；

(6)将视频图像偏色因子与设定的阈值比较，确定图像的偏色程度。

2.根据权利要求1所述的视频图像偏色检测方法，其特征在于，所述根据RGB三通道颜色比率系数判断视频图像的系统类型及偏色通道的步骤具体为：

判断RGB三通道颜色比率系数满足的设定的阈值条件；

根据所满足的阈值条件判断视频图像的系统类型；所述系统类型包括加性系统、减性系统和正常系统；

根据所述视频图像的系统类型，以及RGB颜色比率系数确定图像的偏色通道。