CN103954362B - 一种基于成像设备的数字测色方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于成像设备的数字测色方法。首先根据应用需求，选取2～3个照明体或光源，并设计与拍摄目标样本介质相同的色卡作为训练样本色卡。然后搭建45^o/0^o照明拍摄环境并对成像设备参数进行手动设置。在此基础上分别获取训练样本色卡及目标样本的数字化图像，并分别进行照明均匀性和重复性校正。然后采用基于多项式等模型实现目标样本RGB值到所选取的照明体或光源下CIEXYZ三刺激值的预测，在此基础上采用伪逆等方法实现光谱值的预测。本发明可以广泛应用于纺织、印染、印刷、皮革、塑料、涂料、油漆、文物、医疗、机器视觉、艺术品数字典藏及复现等对彩色图像获取有较高颜色精度要求的应用领域。

Description

一种基于成像设备的数字测色方法

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于成像设备的数字测色方法，可以广泛应用于纺织、印染、印刷、皮革、塑料、涂料、油漆、文物、医疗、机器视觉、艺术品数字典藏及复现等对彩色图像获取有较高颜色精度要求的应用领域。

背景技术

颜色信息一直是纺织、印染、印刷、皮革、塑料、涂料、油漆、医疗、机器视觉、文物和艺术品数字典藏及复现等应用领域中产品生产控制及质量优劣评测的关键核心指标之一。目前在实际应用中主要通过目视法、色度计和分光光度计等方法对物体的颜色信息进行定性或定量化描述。目视法较为简单，但颜色描述精度受照明环境光源光谱分布、背景、环境、观察角度和观察者生理心理等因素的影响，颜色描述结果具有较大的主观随意性。色度计能够获取物体的色度颜色信息，但不能测量得到更能反映物体本征颜色信息的光谱反射比信息。分光光度计可以测量得到物体的光谱反射比信息，但一般结构复杂、体积大、价格昂贵且测色速度慢。在实际应用中利用色度计和分光光度计测色时还存在只能进行单点测量、不能获取物体的整体图像颜色信息的缺点，另外对物体大小和形态也有特殊要求，不能测量小的、不规则的、湿的、易碎的、有纹理特性的物体。

数字成像测色系统可以有效解决目视法、色度计和分光光度计等测色设备在测色过程中存在的问题。数字成像测色系统采用非接触成像方式测量颜色，使得其测量对象受物体物理条件限制较小且可以有效提高测色效率，另外，用数字图像文件格式描述测色结果，可通过网络化传输完成远程测量与评估，并可以进行多样化分析，获得更全面的颜色信息。但目前已取得广泛应用的数码相机和扫描仪等数字成像设备只能够获取物体的RGB信息。RGB颜色空间为设备相关颜色空间，只能描述该成像设备在特定场景及参数设置下对应的颜色信息，换另外一种成像设备，会得到不同的RGB测量结果。因此需将RGB值转换为CIE色度值或光谱值，才能真正实现基于成像设备的数字测色。RGB空间为三维颜色空间，而有效表征物体可见光光谱反射比信息需要31维空间。因此目前提出的大部分方法都是在特定照明及观察环境下建立RGB颜色空间与诸如CIEXYZ或CIE1976L*a*b*等设备无关颜色空间之间的对应关系，实现成像设备RGB空间到CIE色度三维空间的转换，即实现色度测色。该方法存在同色异谱问题，所建立的转换关系只在特定的照明和观察环境下适用，当照明或观察环境发生变化时，需要重新建立新的颜色转换关系。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出了一种基于成像设备的数字测色方法。该方法主要包括以下步骤：

步骤一：根据实现物体测色的目标照明体或光源的光谱辐射强度分布情况，挑选多个照明体或光源。

步骤二：设计用于实现模型预测的训练样本色卡。训练样本色卡材质应与待测物体材质相同，色卡色域能够覆盖待测物体的颜色范围，训练样本色卡中色块颜色均匀分布在色域空间中。

步骤三：用分光光度计分别测量训练样本色卡中各个色块的光谱反射比，然后按照式(1)和(2)计算各个色块在所选取照明体和光源下的CIEXYZ三刺激值。

$\left\{\begin{array}{c}{X}_1=k_1{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_1\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{x}\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}\\ Y_1=k_1{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_1\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{y}\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}\\ Z_1=k_1{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_1\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{z}\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}\\ X_2=k_2{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_2\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{x}\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}\\ Y_2=k_2{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_2\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{y}\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}\\ Z_2=k_2{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_2\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{z}\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}\\ \·\\ \·\\ \·\\ X_n=k_n{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_n\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{x}\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}\\ Y_n=k_n{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_n\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{y}\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}\\ Z_n=k_n{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_n\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{z}\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}\end{array}\right.,---\left(1\right)$

其中，X₁Y₁Z₁、X₂Y₂Z₂、…、X_nY_nZ_n分别表示色块在选取的照明体或光源p₁(λ)、p₂(λ)、…、p_n(λ)下对应的CIEXYZ三刺激值，λ_min和λ_max分别表示选取波段的最小波长和最大波长，和表示CIE1931XYZ或CIE1964XYZ标准色度观察者，可以根据实际应用需求选取，k_s(s＝1,2,…,n)表示各个照明体或光源下对应的归一化系数，可以通过式(2)计算得到：

$k_s=\frac{100}{{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_s\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{y}\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}}---\left(2\right)$

步骤四：搭建45°/0°照明拍摄环境，即光源在与拍摄目标法线45°方向照明，数字成像设备在拍摄目标法线方向拍摄。手动设置数字成像设备的各个参数，使得拍摄图像不偏色，色卡中所有色块都处于数字成像设备RGB动态范围内，不出现亮饱和或暗剪切现象。若照明环境不够均匀，数字成像设备先后拍摄同一目标的RGB值有差异，可通过拍摄白板图像的方法对照明均匀性和重复性校正，校正方法如式(3)和(4)所示，

$d_{m,(i,j)}^{\′}=d_{m,(i,j)}\frac{A_{,\mathrm{ref}}}{A_{m,(i,j)}}---\left(3\right)$

$d_{m,(i,j)}^{\′\′}=d_{m,(i,j)}^{\′}\frac{B_{m,\mathrm{ref}}}{B_m}---\left(4\right)$

式中，m(m＝R,G,B)表示通道类型，d_m,(i,j)和d′_m,(i,j)分别表示目标图像在(i,j)像素位置对应的m通道在校正前后的驱动值，A_m,ref表示照明均匀性校正白板图像中心区域对应的m通道平均驱动值，A_m,(i,j)则为照明均匀性校正白板图像在(i,j)像素位置的m通道驱动值，d″_m,(i,j)表示目标图像经重复性校正后在(i,j)像素位置对应的m通道驱动值，B_m,ref表示与照明均匀性校正白板同时拍摄的重复性校正白板中心区域对应的m通道平均驱动值，B_m表示与目标图像同时拍摄的重复性校正白板中心区域对应的m通道平均驱动值。

步骤五：按照步骤四中搭建的拍摄环境对训练样本色卡、用于校正照明均匀性和拍摄重复性的白板拍照，如果数字图像获取设备支持Raw格式，则获取Raw格式图像，如果不支持Raw格式，则获取其他格式图像。然后分别按式(3)和(4)对训练样本色卡进行照明均匀性和拍摄重复性校正，获取经校正的训练样本色卡各个色块中心区域RGB的平均值，作为代表该色块的RGB值。

步骤六：对待测量目标拍照，并对拍摄图像按式(3)和(4)分别进行照明均匀性和重复性校正，获取各个像素的RGB值。

步骤七：对待测量目标图像中各个像素的RGB值，分别利用多项式模型、神经网络或查找表的方法，实现RGB值到所选取的照明体或光源下CIEXYZ三刺激值的预测；

步骤八：采用伪逆或主成份分析的方法实现基于各个照明体或光源下CIEXYZ三刺激值到光谱值的预测。

所述的照明体或光源数目以2～3个。

本发明的有益效果：

a.相对于分光光度计及色度计等其它测色设备，基于本发明的数字测色系统成本低、体积小，携带方便；

b.可以实现精确到像素级的数字测色；

c.可以同时获取被拍摄目标整幅图像的光谱颜色信息，效率高；

d.不受测量对象体积和形态的影响；

e.可以准确获取目标物体的光谱颜色信息，不受外界照明环境的影响。

附图说明

图1基于成像设备的数字测色方法框架；

图2为拍摄重复性校正板和照明均匀性校正白板示意图。

具体实施方式

如图1所示，本发明一种基于成像设备的数字测色方法，下面以基于数码相机的光谱测色为例，具体说明基于数字成像设备的精确到像素级的数字成像光谱测色方法。具体步骤如下：

步骤一：选取CIEA，D65和E三个照明体作为计算样本CIEXYZ三刺激值的参考照明体。

步骤二：设计CMYK网点面积为0、20、40、60、80、100的四维查找表(LUT，LookUpTable)数字化色卡，共包含1296个色块，均匀分布在CMYK颜色空间中。数字化LUT色卡经HP喷墨打印机打印输出。选取打印的LUT色卡作为数字测色的训练样本色卡。另外用HP喷墨打印机打印输出ECI(EuropeanColorInitiative)色卡，该色卡共包含1485个色块。将ECI色卡作为待测样本色卡，对本发明方法进行测色精度检验。

步骤三：用X-ritei1isis分光光度计分别测量LUT和ECI色卡中各个色块的光谱反射比，然后按照式(1)和(2)分别计算各个色块在选取的CIEA，D65和E三个照明体下对应的CIEXYZ三刺激值。

步骤四：搭建45°/0°照明拍摄环境，手动设置Cannon60D数码相机焦距、光圈、快门、ISO值、白平衡等参数，使得拍摄得到的LUT色卡JPEG格式图像文件中白色色块RGB值在240左右，黑色色块RGB值在20左右，整个图像不偏色。

步骤五：按照步骤四中搭建的拍摄环境及数码相机参数设置，分别对LUT色卡、ECI色卡、照明均匀性校正白板(如图2所示，拍摄重复性校正白板与LUT、ECI、照明均匀性校正白板同时拍摄)拍照，并将拍摄图像保存为Raw格式。

获取经校正的LUT和ECI色卡各个色块中心区域RGB的平均值作为代表该色块的RGB值。

步骤六：选取LUT色卡中各个色块对应的RGB和光谱反射比作为训练样本，采用式(5)所示的11项多项式模型实现ECI色卡中各个色块RGB值到三个照明体下CIEXYZ三刺激值的预测；

t_i＝a₀+a₁r+a₂g+a₃b+a₄r²+a₅g²+a₆b²+a₇rg+a₈rb+a₉gb+a₁₀rgb,(5)式中t_i(i＝X,Y,Z)表示在某个照明体下的CIEXYZ三刺激值，r,g和b表示归一化RGB值，a_s(s＝0,1…10)表示多项式模型系数。

多项式模型系数通过在RGB颜色空间中距离目标RGB值最近的n个局部训练样本确定。n个局部训练样本对应的多项式模型可以用矩阵形式表示为

A＝MC(6)

式中A为n*9矩阵，表示n个局部训练样本在CIEA，D65和E三个照明体对应的CIEXYZ三刺激值，M为n*11矩阵，表示多项式的项，C为11*9矩阵，表示多项式模型的系数。经过矩阵变换，多项式模型系数的最小二乘解为

C＝(M^TM)^-1M^TA(7)

式中“T”表示矩阵转置，“-1”表示矩阵的逆。

这样在通过式(7)确定的多项式模型系数的基础上，则可以利用式(5)计算ECI色卡中各个色块在三个照明体下的CIEXYZ三刺激值。

步骤七：采用伪逆法实现ECI色卡中各个色块光谱反射比的预测，具体方法如式(8)所示。

r＝Wt,(8)

式中r表示预测的光谱反射比，t表示步骤六中预测的待测样本在三个照明体下的CIEXYZ三刺激值，W为转换矩阵，可以通过式(9)确定。

W＝N_t×PINV(T_t),(9)

式中N_t和T_t分别表示局部训练样本对应的光谱反射比和在三个照明体下的CIEXYZ三刺激值，PINV()表示Moore-Penrose伪逆。

利用本发明方法估计的ECI色卡光谱反射比与实测光谱反射比的平均和最大RMSE(RootMeanSquareError)误差分别为0.01和0.04。估计光谱反射比与实测光谱反射比在CIE照明体A,D50,D65,D90,F2,F7,F11,E和4个LED光源(CooperDL11,GEPar30,OsramDiachroic,SoluxDiachroic)下的CIEDE2000统计色差如表1所示.可以明显看出，本发明方法达到了较高的光谱测色精度，能够满足大部分应用需求。

表1本发明方法预测光谱与实测光谱的CIEDE2000色差统计结果

Claims (2)

1.一种基于成像设备的数字测色方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一：根据实现物体测色的目标照明体的光谱辐射强度分布情况，挑选多个照明体；

步骤二：设计用于实现模型预测的训练样本色卡；训练样本色卡材质应与待测物体材质相同，色卡色域能够覆盖待测物体的颜色范围，训练样本色卡中色块颜色均匀分布在色域空间中；

步骤三：用分光光度计分别测量训练样本色卡中各个色块的光谱反射比，然后按照式(1)和(2)计算各个色块在所选取照明体和光源下的CIEXYZ三刺激值；

$\left\{\begin{array}{c}{X}_1=k_1{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_1\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{x}\left(\mathrm{\λ}\right)d\mathrm{\λ}\\ Y_1=k_1{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_1\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{y}\left(\mathrm{\λ}\right)d\mathrm{\λ}\\ Z_1=k_1{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_1\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{z}\left(\mathrm{\λ}\right)d\mathrm{\λ}\\ X_2=k_2{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_2\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{x}\left(\mathrm{\λ}\right)d\mathrm{\λ}\\ Y_2=k_2{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_2\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{y}\left(\mathrm{\λ}\right)d\mathrm{\λ}\\ Z_2=k_2{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_2\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{z}\left(\mathrm{\λ}\right)d\mathrm{\λ}\\ \begin{array}{c}\·\\ \·\\ \·\end{array}\\ X_n=k_n{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_n\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{x}\left(\mathrm{\λ}\right)d\mathrm{\λ}\\ Y_n=k_n{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_n\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{y}\left(\mathrm{\λ}\right)d\mathrm{\λ}\\ Z_n=k_n{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{\min }}^{{\mathrm{\λ}}_{\max }}{p}_n\left(\mathrm{\λ}\right)r\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{z}\left(\mathrm{\λ}\right)d\mathrm{\λ}\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，X₁Y₁Z₁、X₂Y₂Z₂、…、X_nY_nZ_n分别表示色块在选取的照明体p₁(λ)、p₂(λ)、…、p_n(λ)下对应的CIEXYZ三刺激值，λ_min和λ_max分别表示选取波段的最小波长和最大波长，和表示CIE1931XYZ或CIE1964XYZ标准色度观察者，可以根据实际应用需求选取，k_s(s＝1,2,…,n)表示各个照明体下对应的归一化系数，可以通过式(2)计算得到：

$k_s=\frac{100}{{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{min}}^{{\mathrm{\λ}}_{max}}{p}_s\left(\mathrm{\λ}\right)\stackrel{\‾}{y}\left(\mathrm{\λ}\right)d\mathrm{\λ}}---\left(2\right)$

步骤四：搭建45°/0°照明拍摄环境，即光源在与拍摄目标法线45°方向照明，数字成像设备在拍摄目标法线方向拍摄；手动设置数字成像设备的各个参数，使得拍摄图像不偏色，色卡中所有色块都处于数字成像设备RGB动态范围内，不出现亮饱和或暗剪切现象；若照明环境不够均匀，数字成像设备先后拍摄同一目标的RGB值有差异，可通过拍摄白板图像的方法对照明均匀性和重复性校正，校正方法如式(3)和(4)所示，

$d_{m,(i,j)}^{\′}=d_{m,(i,j)}\frac{A_{m,ref}}{A_{m,(i,j)}}---\left(3\right)$

$d_{m,(i,j)}^{\′\′}=d_{m,(i,j)}^{\′}\frac{B_{m,ref}}{B_m}---\left(4\right)$

式中，m(m＝R,G,B)表示通道类型，d_m,(i,j)和d′_m,(i,j)分别表示目标图像在(i,j)像素位置对应的m通道在校正前后的驱动值，A_m,ref表示照明均匀性校正白板图像中心区域对应的m通道平均驱动值，A_m,(i,j)则为照明均匀性校正白板图像在(i,j)像素位置的m通道驱动值，d″_m,(i,j)表示目标图像经重复性校正后在(i,j)像素位置对应的m通道驱动值，B_m,ref表示与照明均匀性校正白板同时拍摄的重复性校正白板中心区域对应的m通道平均驱动值，B_m表示与目标图像同时拍摄的重复性校正白板中心区域对应的m通道平均驱动值；

步骤五：按照步骤四中搭建的拍摄环境对训练样本色卡、用于校正照明均匀性和拍摄重复性的白板拍照，如果数字图像获取设备支持Raw格式，则获取Raw格式图像，如果不支持Raw格式，则获取其他格式图像；然后分别按式(3)和(4)对训练样本色卡进行照明均匀性和拍摄重复性校正，获取经校正的训练样本色卡各个色块中心区域RGB的平均值，作为代表该色块的RGB值；

步骤六：对待测量目标拍照，并对拍摄图像按式(3)和(4)分别进行照明均匀性和重复性校正，获取各个像素的RGB值；

步骤七：对待测量目标图像中各个像素的RGB值，分别利用多项式模型、神经网络或查找表的方法，实现RGB值到所选取的照明体下CIEXYZ三刺激值的预测；

步骤八：采用伪逆或主成份分析的方法实现基于各个照明体下CIEXYZ三刺激值到光谱值的预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于成像设备的数字测色方法，其特征在于，所述的照明体数目以2～3个。