CN104766348B - 一种基于颜色空间的偏色检测方法 - Google Patents

一种基于颜色空间的偏色检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104766348B
CN104766348B CN201410007246.1A CN201410007246A CN104766348B CN 104766348 B CN104766348 B CN 104766348B CN 201410007246 A CN201410007246 A CN 201410007246A CN 104766348 B CN104766348 B CN 104766348B
Authority
CN
China
Prior art keywords
channels
color
image
colour cast
statistics
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201410007246.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104766348A (zh
Inventor
张伟
傅松林
胡瑞鑫
李志阳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
XIAMEN MEITUWANG TECHNOLOGY Co Ltd
Original Assignee
XIAMEN MEITUWANG TECHNOLOGY Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by XIAMEN MEITUWANG TECHNOLOGY Co Ltd filed Critical XIAMEN MEITUWANG TECHNOLOGY Co Ltd
Priority to CN201410007246.1A priority Critical patent/CN104766348B/zh
Publication of CN104766348A publication Critical patent/CN104766348A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104766348B publication Critical patent/CN104766348B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Abstract

本发明公开了一种基于颜色空间的偏色检测方法,其通过对原始图像进行色彩空间的转换,从RGB色彩空间转为YIQ色彩空间,得到转换图像,并对转换图像的所有像素点的I通道与Q通道的颜色值进行直方图统计,分别得到I通道与Q通道的直方图统计数值及颜色平均值,从而计算得到转换图像的偏色程度,并根据转换图像的偏色程度判断原始图像是否存在偏色及偏色方向,不仅算法简单,而且偏色检测更准确。

Description

一种基于颜色空间的偏色检测方法
技术领域
本发明涉及一种偏色检测方法,特别是一种基于颜色空间的偏色检测方法。
背景技术
数字成像设备在成像时由于感光元器件中所存储的能量不仅取决于被拍摄物体的表面颜色,同时还会受到当时的外界光照情况、感光元器件的物理特性等诸多因素的影响。因此,数字成像设备所拍摄的图像的色彩与被拍摄物体的真实色彩之间存在一定程度的误差,这边称为偏色。如果可以准确地检测出数字图像是否存在偏色,则可以为数字图像的后续优化提供更好的帮助。
发明内容
本发明为解决上述问题,提供了一种基于颜色空间的偏色检测方法,检测更准确。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种基于颜色空间的偏色检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
10.接收原始图像;
20.对原始图像进行色彩空间的转换,从RGB色彩空间转为YIQ色彩空间,得到转换图像;
30.对转换图像的所有像素点的I通道与Q通道的颜色值进行直方图统计,并分别得到I通道与Q通道的直方图统计数值及颜色平均值;
40.根据所述直方图统计数值及颜色平均值,计算得到转换图像的偏色程度,并根据转换图像的偏色程度判断原始图像是否存在偏色及偏色方向。
作为优选的实施例,所述步骤20中从RGB色彩空间转为YIQ色彩空间的计算公式如下:
Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B;
I=0.596*R-0.275*G-0.321*B;
Q=0.212*R-0.523*G+0.311*B;
其中,Y、I、Q为计算后得到的YIQ色彩空间对应像素点的颜色值,Y的范围从0到255,I的范围从-152到152,Q的范围从-134到134;R、G、B为RGB色彩空间对应像素点的颜色值。
作为优选的实施例,所述步骤30进一步包括:
31.创建I通道的直方图统计数组HistI和Q通道的直方图统计数组HistQ,以及I通道的统计和SumI与Q通道的统计和SumQ,并将数组HistI内的值、数组HistQ内的值、统计和SumI、统计和SumQ都初始化为0;
32.对转换图像所有像素点进行统计,即:
HistI[I+152]=HistI[I+152]+1;
HistQ[Q+134]=HistQ[Q+134]+1;
SumI=SumI+I;
SumQ=SumQ+Q;
其中HistI为I通道的直方图统计数组;HistQ为Q通道的直方图统计数组;I为转换图像中每个像素点的I通道的颜色值;Q为转换图像中每个像素点的Q通道的颜色值;SumI为I通道的统计和;SumQ为Q通道的统计和;
33.根据得到的I通道的统计和与Q通道的统计和计算得到I通道和Q通道的颜色平均值。
AvgI=SumI/(W*H);
AvgQ=SumQ/(W*H);
其中,AvgI为I通道的颜色平均值;AvgQ为Q通道的颜色平均值;SumI为I通道的统计和;SumQ为Q通道的统计和;W为转换图像的宽;H为转换图像的高。
作为优选的实施例,所述步骤40中转换图像的偏色程度的计算方法如下:
41.初始化I通道的偏色值MsqI与Q通道的偏色值MsqQ为0;
42.计算I通道的偏色值MsqI和Q通道的偏色值MsqQ:
其中,MsqI为I通道的偏色值;MsqQ为Q通道的偏色值;AvgI为I通道的颜色平均值;AvgQ为Q通道的颜色平均值;W为转换图像的宽;H为转换图像的高;HistI为I通道的直方图统计数组;HistQ为Q通道的直方图统计数组;
43.根据所述I通道的偏色值MsqI和Q通道的偏色值MsqQ,计算得到转换图像的整体偏色系数K:
其中,K为转换图像的整体偏色系数;MsqI为I通道的偏色值;MsqQ为Q通道的偏色值;AvgI为I通道的颜色平均值;AvgQ为Q通道的颜色平均值。
作为优选的实施例,所述步骤40中根据转换图像的偏色程度判断原始图像是否存在偏色的方法为:
当K≤1时,则判断图像没有存在偏色;
当K>1时,则图像存在偏色;
其中,K为转换图像的整体偏色系数;且K的值越大,表示偏色的程度越大。
作为优选的实施例,所述步骤40中根据转换图像的偏色程度判断原始图像的偏色方向的方法为:
当MsqI>0与MsqQ>0时,图像偏向于紫黄色;
当MsqI>0与MsqQ<0时,图像偏向于黄绿色;
当MsqI<0与MsqQ>0时,图像偏向于紫蓝色;
当MsqI<0与MsqQ<0时,图像偏向于蓝绿色。
本发明的有益效果是:
本发明的一种基于颜色空间的偏色检测方法,其通过对原始图像进行色彩空间的转换,从RGB色彩空间转为YIQ色彩空间,得到转换图像,并对转换图像的所有像素点的I通道与Q通道的颜色值进行直方图统计,分别得到I通道与Q通道的直方图统计数值及颜色平均值,从而计算得到转换图像的偏色程度,并根据转换图像的偏色程度判断原始图像是否存在偏色及偏色方向,不仅算法简单,而且偏色检测更准确。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本发明的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为本发明一种基于颜色空间的偏色检测方法的流程简图;
图2为YIQ颜色坐标图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、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。
如图1所示,本发明的一种基于颜色空间的偏色检测方法,其包括以下步骤:
10.接收原始图像;
20.对原始图像进行色彩空间的转换,从RGB色彩空间转为YIQ色彩空间,得到转换图像;
30.对转换图像的所有像素点的I通道与Q通道的颜色值进行直方图统计,并分别得到I通道与Q通道的直方图统计数值及颜色平均值;
40.根据所述直方图统计数值及颜色平均值,计算得到转换图像的偏色程度,并根据转换图像的偏色程度判断原始图像是否存在偏色及偏色方向。
本实施例中,还具体包括以下步骤:
所述步骤20中从RGB色彩空间转为YIQ色彩空间的计算公式如下:
Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B;
I=0.596*R-0.275*G-0.321*B;
Q=0.212*R-0.523*G+0.311*B;
其中,Y、I、Q为计算后得到的YIQ色彩空间对应像素点的颜色值,Y的范围从0到255,I的范围从-152到152,Q的范围从-134到134;R、G、B为RGB色彩空间对应像素点的颜色值。
所述步骤30进一步包括:
31.创建I通道的直方图统计数组HistI和Q通道的直方图统计数组HistQ,以及I通道的统计和SumI与Q通道的统计和SumQ,I通道的直方图统计数组HistI的大小为305,Q通道的直方图统计数组HistQ的大小为269;并将数组HistI内的值、数组HistQ内的值、统计和SumI、统计和SumQ都初始化为0;
32.对转换图像所有像素点进行统计,即:
HistI[I+152]=HistI[I+152]+1;
HistQ[Q+134]=HistQ[Q+134]+1;
SumI=SumI+I;
SumQ=SumQ+Q;
其中,HistI为I通道的直方图统计数组;HistQ为Q通道的直方图统计数组;I为转换图像中每个像素点的I通道的颜色值;Q为转换图像中每个像素点的Q通道的颜色值;SumI为I通道的统计和;SumQ为Q通道的统计和;
33.根据得到的I通道的统计和与Q通道的统计和计算得到I通道和Q通道的颜色平均值。
AvgI=SumI/(W*H);
AvgQ=SumQ/(W*H);
其中,AvgI为I通道的颜色平均值;AvgQ为Q通道的颜色平均值;SumI为I通道的统计和;SumQ为Q通道的统计和;W为转换图像的宽;H为转换图像的高。
所述步骤40中转换图像的偏色程度的计算方法如下:
41.初始化I通道的偏色值MsqI与Q通道的偏色值MsqQ为0;
42.计算I通道的偏色值MsqI和Q通道的偏色值MsqQ:
其中,MsqI为I通道的偏色值;MsqQ为Q通道的偏色值;AvgI为I通道的颜色平均值;AvgQ为Q通道的颜色平均值;W为转换图像的宽;H为转换图像的高;HistI为I通道的直方图统计数组;HistQ为Q通道的直方图统计数组;
43.根据所述I通道的偏色值MsqI和Q通道的偏色值MsqQ,计算得到转换图像的整体偏色系数K:
其中,K为转换图像的整体偏色系数;MsqI为I通道的偏色值;MsqQ为Q通道的偏色值;AvgI为I通道的颜色平均值;AvgQ为Q通道的颜色平均值。
所述步骤40中根据转换图像的偏色程度判断原始图像是否存在偏色的方法为:
当K≤1时,则判断图像没有存在偏色;
当K>1时,则图像存在偏色;
其中,K为转换图像的整体偏色系数;且K的值越大,表示偏色的程度越大。
所述步骤40中根据转换图像的偏色程度,并结合附图2的YIQ颜色坐标图,判断原始图像的偏色方向的方法为:
当MsqI>0与MsqQ>0时,图像偏向于紫黄色;
当MsqI>0与MsqQ<0时,图像偏向于黄绿色;
当MsqI<0与MsqQ>0时,图像偏向于紫蓝色;
当MsqI<0与MsqQ<0时,图像偏向于蓝绿色;
图中,纵坐标为Q颜色,横坐标为I颜色。
上述说明示出并描述了本发明的优选实施例,如前,应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式,不应看作是对其他实施例的排除,而可用于各种其他组合、修改和环境,并能够在本文发明构想范围内,通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围,则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于颜色空间的偏色检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
10.接收原始图像;
20.对原始图像进行色彩空间的转换,从RGB色彩空间转为YIQ色彩空间,得到转换图像;
30.对转换图像的所有像素点的I通道与Q通道的颜色值进行直方图统计,并分别得到I通道与Q通道的直方图统计数值及颜色平均值;
40.根据所述直方图统计数值及颜色平均值,计算得到转换图像的偏色程度,并根据转换图像的偏色程度判断原始图像是否存在偏色及偏色方向;
其中,所述步骤40中转换图像的偏色程度的计算方法如下:
41.初始化I通道的偏色值MsqI与Q通道的偏色值MsqQ为0;
42.计算I通道的偏色值MsqI和Q通道的偏色值MsqQ:
其中,MsqI为I通道的偏色值;MsqQ为Q通道的偏色值;AvgI为I通道的颜色平均值;
AvgQ为Q通道的颜色平均值;W为转换图像的宽;H为转换图像的高;pHistI为I通道的直方图统计数组;pHistQ为Q通道的直方图统计数组;
43.根据所述I通道的偏色值MsqI和Q通道的偏色值MsqQ,计算得到转换图像的整体偏色系数K:
其中,K为转换图像的整体偏色系数;MsqI为I通道的偏色值;MsqQ为Q通道的偏色值;AvgI为I通道的颜色平均值;AvgQ为Q通道的颜色平均值。
2.根据权利要求1所述的一种基于颜色空间的偏色检测方法,其特征在于:所述步骤20中从RGB色彩空间转为YIQ色彩空间的计算公式如下:
Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B;
I=0.596*R-0.275*G-0.321*B;
Q=0.212*R-0.523*G+0.311*B;
其中,Y、I、Q为计算后得到的YIQ色彩空间对应像素点的颜色值,Y的范围从0到255,I的范围从-152到152,Q的范围从-134到134;R、G、B为RGB色彩空间对应像素点的颜色值。
3.根据权利要求1所述的一种基于颜色空间的偏色检测方法,其特征在于:所述步骤30进一步包括:
31.创建I通道的直方图统计数组pHistI和Q通道的直方图统计数组pHistQ,以及I通道的统计和SumI与Q通道的统计和SumQ,并将数组pHistI内的值、数组pHistQ内的值、统计和SumI、统计和SumQ都初始化为0;
32.对转换图像所有像素点进行统计,即:
pHistI[I+152]=pHistI[I+152]+1;
pHistQ[Q+134]=pHistQ[Q+134]+1;
SumI=SumI+I;
SumQ=SumQ+Q;
其中pHistI为I通道的直方图统计数组;pHistQ为Q通道的直方图统计数组;I为转换图像中每个像素点的I通道的颜色值;Q为转换图像中每个像素点的Q通道的颜色值;SumI为I通道的统计和;SumQ为Q通道的统计和;
33.根据得到的I通道的统计和与Q通道的统计和计算得到I通道和Q通道的颜色平均值:
AvgI=SumI/(W*H);
AvgQ=SumQ/(W*H);
其中,AvgI为I通道的颜色平均值;AvgQ为Q通道的颜色平均值;SumI为I通道的统计和;SumQ为Q通道的统计和;W为转换图像的宽;H为转换图像的高。
4.根据权利要求1所述的一种基于颜色空间的偏色检测方法,其特征在于:所述步骤40中根据转换图像的偏色程度判断原始图像是否存在偏色的方法为:
当K≤1时,则判断图像没有存在偏色;
当K>1时,则图像存在偏色;
其中,K为转换图像的整体偏色系数;且K的值越大,表示偏色的程度越大。
5.根据权利要求1所述的一种基于颜色空间的偏色检测方法,其特征在于:所述步骤40中根据转换图像的偏色程度判断原始图像的偏色方向的方法为:
当MsqI>0与MsqQ>0时,图像偏向于紫黄色;
当MsqI>0与MsqQ<0时,图像偏向于黄绿色;
当MsqI<0与MsqQ>0时,图像偏向于紫蓝色;
当MsqI<0与MsqQ<0时,图像偏向于蓝绿色。
CN201410007246.1A 2014-01-07 2014-01-07 一种基于颜色空间的偏色检测方法 Active CN104766348B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410007246.1A CN104766348B (zh) 2014-01-07 2014-01-07 一种基于颜色空间的偏色检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410007246.1A CN104766348B (zh) 2014-01-07 2014-01-07 一种基于颜色空间的偏色检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104766348A CN104766348A (zh) 2015-07-08
CN104766348B true CN104766348B (zh) 2018-08-10

Family

ID=53648153

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410007246.1A Active CN104766348B (zh) 2014-01-07 2014-01-07 一种基于颜色空间的偏色检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104766348B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113129222A (zh) * 2020-01-13 2021-07-16 华为技术有限公司 颜色阴影校正方法、终端设备及计算机可读存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1385331A2 (en) * 2002-07-26 2004-01-28 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus for and method of color compensation
CN1662071A (zh) * 2004-02-24 2005-08-31 豪威科技有限公司 色空间的图像数据处理方法
CN103020996A (zh) * 2012-12-28 2013-04-03 昆山市工业技术研究院有限责任公司 基于Lab空间的图像偏色的检测方法
CN103067734A (zh) * 2012-12-12 2013-04-24 成都三泰电子实业股份有限公司 视频质量诊断系统检测视频图像偏色的方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1385331A2 (en) * 2002-07-26 2004-01-28 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus for and method of color compensation
CN1662071A (zh) * 2004-02-24 2005-08-31 豪威科技有限公司 色空间的图像数据处理方法
CN103067734A (zh) * 2012-12-12 2013-04-24 成都三泰电子实业股份有限公司 视频质量诊断系统检测视频图像偏色的方法
CN103020996A (zh) * 2012-12-28 2013-04-03 昆山市工业技术研究院有限责任公司 基于Lab空间的图像偏色的检测方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A comparative study on shadow compensation of color aerial images in invariant color models;V.J.D. Tsai;《EEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 》;20060630;第44卷(第6期);第1661-1671页 *
An approach of detecting image color cast based on image semantic;Feng Li et al;《Machine Learning and Cybernetics, 2004. Proceedings of 2004 International Conference on》;20040826;第3932-3963页 *
Color balancing of digital photos using simple image statistics;Gasparini F et al;《Pattern Recognition》;20040630;第37卷(第6期);第646-651页 *
Color correction for digital photographs;F. Gasparini et al;《Image Analysis and Processing, 2003.Proceedings. 12th International Conference on》;20030917;第1201-1217页 *
基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法;徐晓昭 等;《测控技术》;20080531;第27卷(第5期);第10-12页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN104766348A (zh) 2015-07-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104766276B (zh) 一种基于颜色空间的偏色校正方法
CN103020996B (zh) 基于Lab空间的图像偏色的检测方法
WO2019062092A1 (zh) 基于超像素-多色彩空间的人体轮廓提取方法
CN104182949B (zh) 基于直方图特征点配准的影像匀色与融合方法及系统
CN106657946B (zh) 图像紫边消除系统和方法
CN104573719B (zh) 基于图像智能分析的山火检测方法
CN103065334A (zh) 一种基于hsv颜色空间的偏色检测、校正方法及装置
CN104618700B (zh) 一种彩色高动态范围图像增强显示的方法
KR20060092658A (ko) 화이트 밸런스를 자동 조정하는 영상장치 및 그의 화이트밸런스 조정 방법
CN102867295B (zh) 一种彩色图像颜色校正方法
CN104915975B (zh) 一种模拟蜡笔彩绘的图像处理方法和系统
CN103258332A (zh) 一种抗光照变化的运动目标检测方法
CN103854261A (zh) 色偏图像的校正方法
CN102332157A (zh) 一种消除阴影的方法
CN104504722A (zh) 一种利用灰色点校正图像颜色的方法
CN104899881A (zh) 一种视频图像中运动车辆阴影检测方法
CN104766319A (zh) 提升夜间拍照图像配准精度的方法
CN104021527A (zh) 一种图像中雨雪的去除方法
CN103500457B (zh) 一种视频图像偏色检测的方法
CN105787912A (zh) 一种基于分类的阶跃型边缘亚像素定位方法
CN103164847A (zh) 视频图像中运动目标阴影消除方法
CN115937269A (zh) 基于图像金字塔的图像差异区域检测方法
CN104766348B (zh) 一种基于颜色空间的偏色检测方法
CN104240197B (zh) 一种保持对比度、颜色一致性和灰度像素特征的消色方法
CN103679658B (zh) 一种根据主色调智能脱色的图像处理方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant