CN104168475B - 一种数码相机参数可变的成像式获取颜色三刺激值的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数码相机参数可变的成像式获取颜色三刺激值的方法。该方法将数码相机拍摄设置参数引入作为输入变量，利用缩放和还原，将实测样本和训练样本不同参数设置建立关联，在训练样本的尺度上使用多项式模型，将RGB空间转化至XYZ空间，最后还原实测样本的真实XYZ三刺激值。本发明克服了传统方法中要求相机必须固定拍摄参数进行训练和实测的缺陷，使得数码相机可以在固定一种拍摄参数下训练，自由变化拍摄参数实际拍摄测量，为数码相机作为一种成像式测色仪器提供了便利。

Description

一种数码相机参数可变的成像式获取颜色三刺激值的方法

技术领域

本发明涉及颜色管理系统中的基于数码相机成像式获取颜色三刺激值的方法，尤其是在数码相机的设置参数变化的情况下训练和实际测量的方法。

背景技术

目前，相对传统的测色设备，使用商用的数码相机作为一种成像式的测色仪器具有成本低，操作简便等优点，因而在定量捕获场景色度信息的领域得到了越来越多的应用。然而相机的RGB空间是设备相关的空间，相同的场景使用不同的相机会得到不同的RGB值，因此需要建立相机RGB空间到CIEXYZ空间的映射关系，这就是相机特征化。为保证得到原始相机捕获数据，一般基于数码相机的Raw文件进行数据处理。

ISO规定的数码相机特征化方法分为两种：基于光谱法和基于目标样本法。基于光谱法虽然精度较高，但需要使用专业设备如单色仪，搭建和调试系统比较复杂，而基于目标样本法由于其实验环境易于构建，得到广泛的应用。目前研究的基于目标样本的相机特征化方法有三维查找表法、多项式法等。其中多项式特征化法具有项数可扩展，方法简单易于使用，精度高等特点在相机特征化中优势明显。

基于目前的目标样本特征化方法将相机应用于场景颜色三刺激值时存在局限：相机是一个多个参数可以调节的成像式设备，主要影响Raw文件的可控参数有：ISO感光度、快门时间、光圈数、焦距(若使用变焦镜头)。但传统的特征化方法没有将这些因素考虑在模型中，因此相机在训练和测试时，相机的参数必须保持固定，不可变动。一旦测试场景需要相机改变参数，相机需要重新在训练环境中以改变后的参数训练模型，这大大限制了传统特征化方法的使用，为实际使用带来了不便。

发明内容

为了克服现有相机测色方法训练和实测时相机参数必须固定的缺陷,本发明提供一种数码相机参数可变的成像式获取颜色三刺激值的方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种数码相机参数可变的成像式获取颜色三刺激值的方法，该方法包括以下步骤：

(1)对数码相机进行特征化训练：获得训练样本均匀性校正后的RGB值和XYZ值，以及变换系数矩阵M，记录训练时的相机拍摄参数；具体包括以下子步骤：

(1.1)拍摄训练样本：选择颜色信息丰富的标准色卡作为训练样本，在光谱稳定的光源照明条件下，设置相机拍摄参数：ISO感光度、光圈、快门、焦距，使得拍摄图像包含训练样本，且曝光正确；同时设置相机储存参数，使得输出图像包含Raw文件格式；拍摄获取色卡照片，得到色卡色块的RGB值；移除色卡，用一张均匀灰卡放置于色卡位置再次拍摄得到灰卡照片用于均匀性校正；均匀性校正后的色卡RGB值记为R_Si，G_Si，B_Si,角标Si表示第i个训练样本；通过下式将RGB_Si从RGB空间转换到rg空间，记为r_Si，g_Si：

$r_{Si}=\frac{R_{Si}}{R_{Si}+G_{Si}+B_{Si}},g_{Si}=\frac{G_{Si}}{R_{Si}+G_{Si}+B_{Si}}$

(1.2)获取训练样本的色度值，使用分光光度计测得色卡和灰卡的光谱反射比R_Si和R_Grey，使用分光辐射度计测得灰卡在步骤1.1中所在位置的光谱功率分布L_Grey，计算得到此光源照明条件下色卡的CIE三刺激值XYZ，记为X_Si,Y_Si,Z_Si,角标Si表示第i个训练样本；

(1.3)由下式得到最小二乘的训练样本RGB值到XYZ值的变换系数矩阵M：

M＝(R^TR)^-1R^TH

式中,R为可以拓展项数的R_Si，G_Si，B_Si多项式矩阵，矩阵大小为m*n，m为多项式项数，n为训练样本的色块个数；H为色卡的三刺激值构成的XYZ矩阵，大小为3*n；变换系数矩阵M大小为3*m；

(2)将数码相机应用于实际的成像式测色：由拍摄到的待测色物体的照片RGB值和拍摄时的拍摄参数，计算得到待测物体的颜色三刺激值XYZ；具体包括以下子步骤：

(2.1)在实际成像式测色应用中，获取待测试物体的图像，重新设置相机拍摄参数：ISO感光度、光圈、快门、焦距，使得拍摄图像包含测试物体，且曝光正确；同时设置相机储存参数，使得输出图像包含Raw文件格式；对于测试图像中任一待测点RGB值，记为RGB_Tj，角标Tj表示第j个测试点，将RGB_Tj从RGB空间转换到rg空间,记为rg_Tj；

(2.2)缩放测试点的RGB值：在rg空间上，寻找与rg_Tj距离最近的训练样本，记为rg_Si’，缩放比例因子sl计算如下式：

$sl=\frac{R_{{\mathrm{Si}}^{\′}}+G_{{\mathrm{Si}}^{\′}}+B_{{\mathrm{Si}}^{\′}}}{R_{Tj}+G_{Tj}+B_{Tj}}$

然后对测试点进行缩放：其中X＝R，G，B，表示测试点缩放后的RGB值；

(2.3)计算由测试点缩放的XYZ值构成的矩阵由多项式变换系数矩阵计算为步骤2.2测试点缩放后的RGB值构成的多项式矩阵；

(2.4)将步骤2.3测试点缩放的XYZ值还原，得到待测点的颜色三刺激值H_T，计算如下式：

$H_T=\frac{1}{sl}\·\frac{N_T{T}_S{S}_S}{N_S{T}_T{S}_T}{H}_T^{sl}$

式中N_T，T_T，S_T表示拍摄测试图像的光圈数、曝光时间和ISO感光度，N_S，T_S，S_S表示拍摄训练样本的光圈数、曝光时间和ISO感光度；NTS这些参数均可以在Raw或者jpg的头文件中读取。

本发明的有益效果是：本发明通过使用缩放因子并引入相机参数至特征化模型，通过拍摄一次训练样本就可以建立特征化模型，根据测试场景的需求自由调整相机参数对场景进行色度数据采集和计算。克服传统数码相机特征化模型必须在固定相机参数下使用的局限。大大增加了数码相机作为测色设备的自由度，提高其的适应性和实用性。

附图说明

图1是数码相机全参数模型的流程图；

图2是模型训练时实验装置图；

图3是实例中用作训练和检验的样本色卡；

图4是不同参数下测试结果图。

具体实施方式

以尼康数码单反相机D3x配尼康AF-S尼克尔24-120mmf/4GEDVR镜头为例，阐述使用这台数码相机成像式获取物体颜色三刺激值的方法。需说明的是，本发明不限于尼康数码单反相机，只要能获取到Raw文件格式的数码相机均适用于本发明。

如图1所示，本发明数码相机参数可变的成像式获取颜色三刺激值的方法，具体包括以下步骤：

(1)对数码相机进行特征化训练：获得训练样本均匀性校正后的RGB值和XYZ值，以及变换系数矩阵M，记录训练时的相机拍摄参数；具体包括以下子步骤：

(1.1)拍摄训练样本。选择GretagMacbethColorCheckerDC色卡为训练色卡，如图3所示。照明环境选择使用LED灯箱中，使用D65色温50lx照度的照明条件。D3x的影像记录选项中选择NEF(RAW)格式输出，其他参数调整至构图包含训练样本，曝光正确(EV＝0)，ISO感光度为100，光圈数为5.6，快门为1s，焦距为30mm。得到了色卡的RGB值。再用一张灰色均匀色卡放置于DC色卡前拍摄，用于色卡RGB值的均匀性校正。校正后的DC色卡RGB值记为R_Si，G_Si，B_Si,角标Si表示第i个训练色块，除去外围一圈重复的灰阶，总共的训练样本为180。通过下式将RGB空间转换到rg空间：

$r=\frac{R}{R+G+B},g=\frac{G}{R+G+B}$

(1.2)获取训练样本的色度值，使用SP64分光光度计测得色卡和灰卡的光谱反射比R_Si和R_Grey，使用CS-2000分光辐射度计测得灰色色卡在步骤1.1中色卡位置的光谱功率分布L_Grey，如图2实验设置所示，CS-2000分光辐射度计放置在相机拍摄训练样本的位置，以保证相同的观察几何条件。由此可计算得到此光源照明条件下色卡的CIE三刺激值XYZ，记为XYZ_Si,角标Si表示第i个训练色块。

(1.3)由下式得到最小二乘的RGB到XYZ的变换系数矩阵M

M＝(R^TR)^-1R^TH

其中R选择使用20项多项式分别是1，R，G，B，RG，GB，RB，R²，G²，B²，R²G，R²B，G²R，G²B，B²R，B²G，R³，G³，B³，RGB,矩阵大小为20*180，变换系数矩阵为3*20大小。

(2)将数码相机应用于实际的成像式测色：由拍摄到的待测色物体的照片RGB值和拍摄时的拍摄参数，计算得到待测物体的颜色三刺激值XYZ；具体包括以下子步骤：

(2.1)获取测试图像，仍然使用DC色卡做测试，但是照明条件改变，分别在12lx，25lx，100lx，200lx，400lx，800lx共五种照明环境下使用合适的相机设置参数，在本次实验中，不改变ISO感光度、光圈、焦距，只改变快门，对应的快门分别为4s，2s，1/2s，1/4s，1/8s，1/15s。分别得到图像。

(2.2)缩放测试样本RGB值，在rg空间上，寻找与rg_Tj距离最近的训练样本，记为rg_Si’，缩放比例因子计算如下式

$sl=\frac{R_{{\mathrm{Si}}^{\′}}+G_{{\mathrm{Si}}^{\′}}+B_{{\mathrm{Si}}^{\′}}}{R_{Tj}+G_{Tj}+B_{Tj}}$

然后对测试样本缩放：，表示测试样本缩放后的RGB值。

(2.3)计算由测试点缩放的XYZ值构成的矩阵由多项式变换系数矩阵计算为步骤2.2测试点缩放后的RGB值构成的多项式矩阵；

(2.4)考虑缩放因子和相机设置参数，将缩放的XYZ值还原，得到待测点的颜色三刺激值H_T，计算如下式：

$H_T=\frac{1}{sl}\·\frac{N_T{T}_S{S}_S}{N_S{T}_T{S}_T}{H}_T^{sl}$

式中N_T，T_T，S_T表示拍摄测试样本的光圈数、曝光时间和ISO感光度，在此次实验以12lx条件为例中分别为5.6，4s，100，N_S，T_S，S_S表示拍摄训练样本的光圈数、曝光时间和ISO感光度在此次实验中分别为5.6,1s，100。NTS这些参数均可以在Raw或者jpg的头文件中读取，编写程序自动读取，可实现特征化的自动化过程。这就完成不同参数下的特征化映射。

实验测试结果如图4所示，不同参数设置条件下特征化精度均在2以内，实现了数码相机的在不同参数设置下对待测物体进行颜色三刺激值的测量。

Claims (1)

1.一种数码相机参数可变的成像式获取颜色三刺激值的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)对数码相机进行特征化训练：获得训练样本均匀性校正后的RGB值和XYZ值，以及变换系数矩阵M，记录训练时的相机拍摄参数；具体包括以下子步骤：

(1.1)拍摄训练样本：选择颜色信息丰富的标准色卡作为训练样本，在光谱稳定的光源照明条件下，设置相机拍摄参数：ISO感光度、光圈、快门、焦距，使得拍摄图像包含训练样本，且曝光正确；同时设置相机储存参数，使得输出图像包含Raw文件格式；拍摄获取色卡照片，得到色卡色块的RGB值；移除色卡，用一张均匀灰卡放置于色卡位置再次拍摄得到灰卡照片用于均匀性校正；均匀性校正后的色卡RGB值记为R_Si，G_Si，B_Si,角标Si表示第i个训练样本；通过下式将RGB_Si从RGB空间转换到rg空间，记为r_Si，g_Si：

$r_{\mathrm{Si}}=\frac{R_{\mathrm{Si}}}{R_{\mathrm{Si}}+G_{\mathrm{Si}}+B_{\mathrm{Si}}},g_{\mathrm{Si}}=\frac{G_{\mathrm{Si}}}{R_{\mathrm{Si}}+G_{\mathrm{Si}}+B_{\mathrm{Si}}}$

(1.2)获取训练样本的色度值，使用分光光度计测得色卡和灰卡的光谱反射比R_Si和R_Grey，使用分光辐射度计测得灰卡在步骤1.1中所在位置的光谱功率分布L_Grey，计算得到此光源照明条件下色卡的CIE三刺激值XYZ，记为X_Si,Y_Si,Z_Si,角标Si表示第i个训练样本；

(1.3)由下式得到最小二乘的训练样本RGB值到XYZ值的变换系数矩阵M：

M＝(R^TR)^-1R^TH

式中,R为可以拓展项数的R_Si，G_Si，B_Si多项式矩阵，矩阵大小为m*n，m为多项式项数，n为训练样本的色块个数；H为色卡的三刺激值构成的XYZ矩阵，大小为3*n；变换系数矩阵M大小为3*m；

(2)将数码相机应用于实际的成像式测色：由拍摄到的待测色物体的照片RGB值和拍摄时的拍摄参数，计算得到待测物体的颜色三刺激值XYZ；具体包括以下子步骤：

(2.1)在实际成像式测色应用中，获取待测试物体的图像，重新设置相机拍摄参数：ISO感光度、光圈、快门、焦距，使得拍摄图像包含测试物体，且曝光正确；同时设置相机储存参数，使得输出图像包含Raw文件格式；对于测试图像中任一待测点RGB值，记为RGB_Tj，角标Tj表示第j个测试点，将RGB_Tj从RGB空间转换到rg空间,记为rg_Tj；

(2.2)缩放测试点的RGB值：在rg空间上，寻找与rg_Tj距离最近的训练样本，记为rg_Si’，缩放比例因子sl计算如下式：

$\mathrm{sl}=\frac{R_{{\mathrm{Si}}^{\′}}+G_{{\mathrm{Si}}^{\′}}+B_{{\mathrm{Si}}^{\′}}}{R_{\mathrm{Tj}}+G_{\mathrm{Tj}}+B_{\mathrm{Tj}}}$

然后对测试点进行缩放：其中X＝R，G，B，表示测试点缩放后的RGB值；

(2.3)计算由测试点缩放的XYZ值构成的矩阵由多项式变换系数矩阵计算 为步骤2.2测试点缩放后的RGB值构成的多项式矩阵；

(2.4)将步骤2.3测试点缩放的XYZ值还原，得到待测点的颜色三刺激值H_T，计算如下式：

$H_T=\frac{1}{\mathrm{sl}}\·\frac{N_T{T}_S{S}_S}{N_S{T}_T{S}_T}{H}_T^{\mathrm{sl}}$

式中N_T，T_T，S_T表示拍摄测试图像的光圈数、曝光时间和ISO感光度，N_S，T_S，S_S表示拍摄训练样本的光圈数、曝光时间和ISO感光度。