CN104869378B - 基于源图像色域的色域匹配方法 - Google Patents

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Abstract

提供一种基于源图像色域的色域匹配方法，所述方法包括：(a)输入源图像，并测量所述源图像上每个像素点对应的各颜色子像素的灰阶值；(b)基于测量得到的各颜色子像素的灰阶值，确定出所述源图像上的多个预定目标像素点；(c)计算所述多个预定目标像素点分别在均匀色度空间中对应的多个坐标值；(d)基于所述多个坐标值确定出所述源图像的色域；(e)对目标设备进行色域边界提取，得到所述目标设备的色域；(f)进行所述源图像与所述目标设备之间的色域匹配。采用上述色域匹配方法，采用源图像色域到目标色域的映射，使得图像色彩在传递、再现过程中的损失减小，色域匹配效果较好，而且有效减小了确定源图像的色域的计算量。

Description

基于源图像色域的色域匹配方法
技术领域
本发明总体说来涉及色域匹配技术领域，更具体地讲，涉及一种基于源图像色域的色域匹配方法。
背景技术
现有的色域匹配方法(gamut mapping)，大多是基于R/G/B(即，红色/绿色/蓝色)三种颜色分量的最大饱和色彩在色度空间的连线构成的色域，与其他显示基色(例如，彩色打印机的C/M/Y(即，青色/品红色/黄色)三种颜色分量)的最大饱和色彩在色度空间的连线构成的色域之间的匹配。
一般在进行色域匹配时，需要考虑源色域和目标色域，源色域既可以是源设备的色域，也可以是源图像的色域，但是，由于基于源设备的色域进行色域匹配时图像色彩在传递、再现过程中的损失往往比基于源图像的色域进行匹配时的损失大。因此，现有技术中，大多基于源图像的色域进行不同设备之间的色域匹配，以获得更好的匹配效果。
现有的确定源图像的色域的方法可包括以下步骤：分别量测源图像三原色灰阶的刺激值矩阵(R(X，Y，Z)、G(X，Y，Z)、B(X，Y，Z))；根据颜色混合原理，由所述量测出的三原色灰阶的刺激值矩阵(R(X，Y，Z)、G(X，Y，Z)、B(X，Y，Z))计算出源图像灰阶的刺激值矩阵S(X，Y，Z)；根据CIELAB色度空间中的L*、a*、b*与源图像灰阶的三刺激值矩阵S(X，Y，Z)之间的换算关系，由所述源图像灰阶的三刺激值矩阵S(X，Y，Z)计算出源图像中每个像素颜色在CIELAB色度空间中的坐标值L*、a*、b*；基于计算的坐标值L*、a*、b*确定出源图像的色域。这里，X表示红色刺激量、Y表示绿色刺激量、Z表示蓝色刺激量、L*表示明度指数、a*和b*表示色度指数。
但是，上述现有的确定源图像的色域的方法需量测源图像所有像素点的三原色灰阶的刺激值矩阵，这个过程往往需要很长的时间，且计算量很大。
发明内容
本发明的示例性实施例在于提供一种基于源图像色域的色域匹配方法，以解决在进行色域匹配的过程中，确定源图像的色域的计算量较大的技术问题。
根据本发明示例性实施例的一方面，提供一种基于源图像色域的色域匹配方法，所述方法包括:(a)输入源图像，并测量所述源图像上每个像素点对应的各颜色子像素的灰阶值；(b)基于测量得到的各颜色子像素的灰阶值，确定出所述源图像上的多个预定目标像素点；(c)计算所述多个预定目标像素点分别在均匀色度空间中对应的多个坐标值；(d)基于所述多个坐标值确定出所述源图像的色域；(e)对目标设备进行色域边界提取，得到所述目标设备的色域；(f)进行所述源图像与所述目标设备之间的色域匹配。
可选地，所述多个预定目标像素点可分别对应于均匀色度空间中六基色的各纯色的顶点，其中，所述六基色可包括：红色R、绿色G、蓝色B、青色C、品红色M、黄色Y。
可选地，所述多个预定目标像素点可包括六个预定目标像素点，其中，步骤(b)可包括：(b1)将红色R子像素的灰阶值为最大值、绿色G子像素的灰阶值和蓝色B子像素的灰阶值分别为0的像素点作为第一预定目标像素点红色R的顶点；(b2)将绿色G子像素的灰阶值为最大值、红色R子像素的灰阶值和蓝色B子像素的灰阶值分别为0的像素点作为第二预定目标像素点；(b3)将蓝色B子像素的灰阶值为最大值、红色R子像素的灰阶值和绿色G子像素的灰阶值分别为0的像素点作为第三预定目标像素点；(b4)计算等式Gray(G)+Gray(B)-Gray(R)的最大值，并将与等式Gray(G)+Gray(B)-Gray(R)的最大值对应的像素点作为第四预定目标像素点，其中，Gray(G)为绿色G子像素的灰阶值，Gray(B)为蓝色B子像素的灰阶值，Gray(R)为红色R子像素的灰阶值；(b5)计算等式Gray(R)+Gray(B)-Gray(G)的最大值，并将与等式Gray(R)+Gray(B)-Gray(G)的最大值对应的像素点作为第五预定目标像素点；(b6)计算等式Gray(R)+Gray(G)-Gray(B)的最大值，并将与等式Gray(R)+Gray(G)-Gray(B)的最大值对应的像素点作为第六预定目标像素点。
可选地，步骤(d)可包括：在均匀色度空间中将所述多个坐标值对应的多个点依次进行连线，并将由所述连线包围形成的区域作为所述源图像的色域。
可选地，步骤(f)可包括：利用色域剪裁方法或色域压缩方法进行所述源图像与所述目标设备之间的色域匹配。
采用上述色域匹配方法，采用源图像色域到目标色域的映射，使得图像色彩在传递、再现过程中的损失减小，色域匹配效果较好，而且有效减小了确定源图像的色域的计算量。
附图说明
图1示出根据本发明示例性实施例的基于源图像色域的色域匹配方法的流程图；
图2示出根据本发明示例性实施例的在CIELab色度空间中显示的ab平面色域图。
具体实施方式
现将详细描述本发明的示例性实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中，相同的标号始终指的是相同的部件。
在均匀色度空间(例如，CIELCh色度空间或CIELAB色度空间)，由于很多图像并不是覆盖全部色域，而是仅仅覆盖部分色域，所以在本发明示例性实施例的色域匹配方法中可依赖于源图像覆盖的色域进行色域匹配，这样可以使得图像色彩在传递、再现过程中的损失减小，有效改善色域匹配的效果。
本发明总体说来，需首先分别建立源图像和目标设备与均匀色度空间的映射关系，然后在均匀色度空间中对所述源图像和所述目标设备进行色域匹配。
图1示出根据本发明示例性实施例的基于源图像色域的色域匹配方法的流程图。
参照图1，在步骤S10中，输入源图像，并测量所述源图像上每个像素点对应的各颜色子像素的灰阶值。这里，可利用现有的各种方法和装置测量出所述源图像上每个像素点对应的各颜色子像素的灰阶值。优选地，可测量所述源图像上每个像素点对应的红色R子像素、绿色G子像素、蓝色B子像素的灰阶值。
在步骤S20中，基于测量得到的各颜色子像素的灰阶值，确定出所述源图像上的多个预定目标像素点。可选地，所述多个预定目标像素点可包括六个预定目标像素点，且所述多个预定目标像素点可分别对应于均匀色度空间中六基色的各纯色的顶点。这里，所述六基色可包括：红色R、绿色G、蓝色B、青色C、品红色M、黄色Y。
这里，由于源图像本身并不会含有R/G/B的0～255灰阶的所有组合，因此，为减小确定源图像的色域的计算量，本发明示例性实施例的方法仅需确定所述源图像上的多个预定目标像素点，然后仅计算所述多个预定目标像素点在均匀色度空间中对应的多个坐标值，这样可有效减小计算量。
具体说来，基于测量得到的各颜色子像素的灰阶值，确定出所述源图像上的多个预定目标像素点的步骤可包括：将红色R子像素的灰阶值为最大值、绿色G子像素的灰阶值和蓝色B子像素的灰阶值分别为0的像素点作为第一预定目标像素点(对应于均匀色度空间中红色R的顶点)；将绿色G子像素的灰阶值为最大值、红色R子像素的灰阶值和蓝色B子像素的灰阶值分别为0的像素点作为第二预定目标像素点(对应于均匀色度空间中绿色G的顶点)；将蓝色B子像素的灰阶值为最大值、红色R子像素的灰阶值和绿色G子像素的灰阶值分别为0的像素点作为第三预定目标像素点(对应于均匀色度空间中蓝色B的顶点)。这里，本领域的技术人员应理解，以第一预定目标像素点为例，红色R子像素的灰阶值为最大值时，绿色G子像素的灰阶值和蓝色B子像素的灰阶值可不等于0，只要绿色G子像素的灰阶值和蓝色B子像素的灰阶值近似于0即可。
可选地，可计算等式Gray(G)+Gray(B)-Gray(R)的最大值，并将与等式Gray(G)+Gray(B)-Gray(R)的最大值对应的像素点作为第四预定目标像素点(对应于均匀色度空间中青色C的顶点)。这里，Gray(G)为绿色G子像素的灰阶值，Gray(B)为蓝色B子像素的灰阶值，Gray(R)为红色R子像素的灰阶值；计算等式Gray(R)+Gray(B)-Gray(G)的最大值，并将与等式Gray(R)+Gray(B)-Gray(G)的最大值对应的像素点作为第五预定目标像素点(对应于均匀色度空间中品红色M的顶点)；计算等式Gray(R)+Gray(G)-Gray(B)的最大值，并将与等式Gray(R)+Gray(G)-Gray(B)的最大值对应的像素点作为第六预定目标像素点(对应于均匀色度空间中黄色Y的顶点)。
在步骤S30中，计算所述多个预定目标像素点分别在均匀色度空间中对应的多个坐标值L*、a*、b*。这里，L*表示明度指数、a*和b*表示色度指数。这里，可利用现有的各种方法来计算像素点在均匀色度空间中对应的坐标值，本发明对此部分的内容不再赘述。
在步骤S40中，基于所述多个坐标值确定出所述源图像的色域。
可选地，基于所述多个坐标值确定出所述源图像的色域的步骤可包括：在均匀色度空间中将所述多个坐标值对应的多个点依次进行连线，并将由所述连线包围形成的区域作为所述源图像的色域。
图2示出根据本发明示例性实施例的在CIELab色度空间中显示的ab平面色域图。
如图2所示，图中的六个标记点即为均匀色度空间中六基色的各纯色的顶点。由六个顶点的连接包围形成的区域即为源图像的色域。由于只需要对源图像上各像素的R/G/B灰阶值进行简单就可以确定出多个预定目标像素点，然后仅将确定出的所述多个预定目标像素点在均匀色度空间上描述出来，而不必将源图像的每个像素点均在均匀色度空间上描述出来，大大减少了计算量，为之后的源图像色域到目标设备色域的匹配提高了匹配效率。
二维等明度色域指的是在固定亮度条件下，图像或设备的色域范围，其一般被描述在CIELAB空间中，指定L*值条件下的a*b*平面的色域边界范围。
返回图1，在步骤S50中，对目标设备进行色域边界提取，得到所述目标设备的色域。这里，可利用现有的各种方法来对目标设备进行色域边界提取。这里，本发明的色域是指在均匀色度空间中，指定L*值条件下的a*b*平面的色域边界范围。
在步骤S60中，进行所述源图像与所述目标设备之间的色域匹配。
这里，可利用现有的各种色域匹配方法将源图像与目标设备进行色域匹配。作为示例，可利用色域剪裁方法或色域压缩方法进行所述源图像与所述目标设备之间的色域匹配。应理解，利用色域剪裁方法和色域压缩方法进行色域匹配为本领域的公知常识，本发明对此部分的内容不再赘述。
采用本发明示例性实施例的基于源图像色域的色域匹配方法，可不依赖于源设备的色域，而采用源图像色域到目标色域的映射，使得图像色彩在传递、再现过程中的损失减小，改善了色域匹配的效果。
采用上述色域匹配方法，而依赖于源图像的色域进行色域匹配，且不需要测量源图像上所有像素点的每个灰阶值的三刺激值，从而能够快速确定源图像的色域，大大减少计算量。
此外，本发明示例性实施例的基于源图像色域的色域匹配方法，不需要测量源图像上所有像素点的每个灰阶值的三刺激值，也不需要将源图像的每个像素点均在均匀色度空间上描述出来，从而大大减小了确定源图像色域的计算量，实现快速确定源图像的色域。
上面已经结合具体示例性实施例描述了本发明，但是本发明的实施不限于此。在本发明的精神和范围内，本领域技术人员可以进行各种修改和变型，这些修改和变型将落入权利要求限定的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于源图像色域的色域匹配方法，所述方法包括：
(a)输入源图像，并测量所述源图像上每个像素点对应的各颜色子像素的灰阶值；
(b)基于测量得到的各颜色子像素的灰阶值，确定出所述源图像上的多个预定目标像素点；所述多个预定目标像素点包括六个预定目标像素点，
其中，步骤(b)包括：
(b1)将红色R子像素的灰阶值为最大值、绿色G子像素的灰阶值和蓝色B子像素的灰阶值分别为0的像素点作为第一预定目标像素点；
(b2)将绿色G子像素的灰阶值为最大值、红色R子像素的灰阶值和蓝色B子像素的灰阶值分别为0的像素点作为第二预定目标像素点；
(b3)将蓝色B子像素的灰阶值为最大值、红色R子像素的灰阶值和绿色G子像素的灰阶值分别为0的像素点作为第三预定目标像素点；
(b4)计算等式Gray(G)+Gray(B)-Gray(R)的最大值，并将与等式Gray(G)+Gray(B)-Gray(R)的最大值对应的像素点作为第四预定目标像素点，其中，Gray(G)为绿色G子像素的灰阶值，Gray(B)为蓝色B子像素的灰阶值，Gray(R)为红色R子像素的灰阶值；
(b5)计算等式Gray(R)+Gray(B)-Gray(G)的最大值，并将与等式Gray(R)+Gray(B)-Gray(G)的最大值对应的像素点作为第五预定目标像素点；
(b6)计算等式Gray(R)+Gray(G)-Gray(B)的最大值，并将与等式Gray(R)+Gray(G)-Gray(B)的最大值对应的像素点作为第六预定目标像素点；
(c)计算所述多个预定目标像素点分别在均匀色度空间中对应的多个坐标值；
(d)基于所述多个坐标值确定出所述源图像的色域；
(e)对目标设备进行色域边界提取，得到所述目标设备的色域；
(f)进行所述源图像与所述目标设备之间的色域匹配。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个预定目标像素点分别对应于均匀色度空间中六基色的各纯色的顶点，其中，所述六基色包括：红色R、绿色G、蓝色B、青色C、品红色M、黄色Y。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤(d)包括：在均匀色度空间中将所述多个坐标值对应的多个点依次进行连线，并将由所述连线包围形成的区域作为所述源图像的色域。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤(f)包括：利用色域剪裁方法或色域压缩方法进行所述源图像与所述目标设备之间的色域匹配。
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