图像颜色一致性的处理方法及图像采集设备
技术领域
本发明涉及采集一种图像颜色一致性的处理方法及图像采集设备。
背景技术
在传统中华医学中,望、闻、问、切是重要的组成部分,而望诊为四诊之首,通过观察病人的外在形、神、色等进行诊断,对于医学诊病起着非常重要的作用。
目前凭借计算机技术,中医数字化在迅猛发展,用于望诊中人脸,舌像,舌下静脉的采集设备也相应被研发,然而绝大多数设备只能采集三种图像中的一种,并且不同的设备对同一图形采集的颜色会有差异,无法保证颜色一致性,对诊断会造成影响。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种图像颜色一致性的处理方法,旨在方便判定不同的图像采集设备采集的图像颜色的一致性并做相应处理。
为实现上述目的,本发明提出一种图像颜色一致性的处理方法,该图像颜色一致性的处理方法包括以下步骤:
获取第一图像采集设备及第二图像采集设备采集的同一图像样本;
采用主观评价准则,判定所述第一图像采集设备及所述第二图像采集设备采集的图像样本的相同率并与设定值比较,进行评价图像颜色一致性;
采用客观评价准则,对所述第一图像采集设备及所述第二图像采集设备采集的图像样本通过色差公式计算色差值,将色差值与标准值比较,进行评价图像颜色一致性;及
基于所述主观评价准则及所述客观评价准则,判断是否校正所述第二图像采集设备的成像相机、光源长度、或色卡。
优选地,所述设定值为70%~90%,所述标准值为4~6,所述主观评价准则根据视觉主观感知判定图像样本的相同率,当相同率不小于设定值,色差值不大于标准值,判定所述第一图像采集设备及所述第二图像采集设备采集的图像样本颜色一致。
优选地,校正所述第二图像采集设备的成像相机的步骤包括:
根据相同的光照环境,所述第一图像采集设备及所述第二图像采集设备对标准色卡进行采集图像,两者成像相机设置的白平衡使标准色卡的白色色卡的RGB值为R≈G≈B≈245;
计算两者成像相机的峰值信噪比、模糊系数和质量因数;
对所述第一图像采集设备的成像相机设置峰值信噪比、模糊系数和质量因数的标准区间范围;
校正所述第二图像采集设备的成像相机峰值信噪比、模糊系数和质量因数。
优选地,所述第一图像采集设备及所述第二图像采集设备对标准色卡进行采集图像的步骤中,以不同的时间间隔进行采集多张图像。
优选地,校正所述第二图像采集设备的光源长度的步骤包括:
选取相同的光路及光照环境;
调整光源长度;
再次进行主观评价准则;
再次进行客观评价准则。
优选地,所述标准色卡为蒙赛尔24色卡。
优选地,校正所述第二图像采集设备的色卡的步骤包括:
获取所述第一图像采集设备为多个图像样本通过聚类算法制定特制颜色色卡;
获取所述第二图像采集设备采集的标准色卡的采集图像,计算校正误差;
选取校正误差最小的色块组成校正色卡,基于所述校正色卡校正所述第二图像采集设备采集的图像。
本发明还提出一种图像采集设备,用于同时采集人脸、舌像及舌下静脉图像,该图像采集设备应用上述图像颜色一致性的处理方法判断图像颜色的一致性。
本发明技术方案通过第一图像采集设备及第二图像采集设备采集的同一图像样本,进行主观评价准则的相同率与设定值比较及客观评价准则的色差值与标准值比较,两者相结合,以此判断是否校正所述第二图像采集设备的成像相机、光源长度、或色卡,并进行处理,使不同图像采集设备采集图像颜色具有一致性,提高了图像颜色辨别的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明图像颜色一致性的处理方法第一实施例的流程示意图;
图2为本发明图像颜色一致性的处理方法第二实施例的流程示意图;
图3为本发明图像颜色一致性的处理方法第三实施例的流程示意图;
图4为本发明图像颜色一致性的处理方法第四实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明,本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应地随之改变。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“连接”、“固定”等应做广义理解,例如,“固定”可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
另外,在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明提出一种图像颜色一致性的处理方法及图像采集设备。
参照图1,在本发明一实施例中,该一种图像颜色一致性的处理方法,该图像颜色一致性的处理方法包括以下步骤:
步骤S10获取第一图像采集设备及第二图像采集设备采集的同一图像样本;
步骤S20采用主观评价准则,判定第一图像采集设备及第二图像采集设备采集的图像样本的相同率并与设定值比较,进行评价图像颜色一致性;
步骤S30采用客观评价准则,对第一图像采集设备及第二图像采集设备采集的图像样本通过色差公式计算色差值,将色差值与标准值比较,进行评价图像颜色一致性;及
步骤S40基于主观评价准则及客观评价准则,判断是否校正第二图像采集设备的成像相机、光源长度、或色卡。
上述的图像颜色一致性评价准则可用于对同一人脸、舌像或舌下静脉任意一种所采集的多张图像样本进行对比,比较图像样本之间颜色是否具有一致性。其中的第一图像采集设备可作为一标准图像采集设备,对第一图像采集设备进行优化,如采集图像样本质量及采集的图像样本速度等,第二图像采集设备可为其它的多种多样的图像采集设备,以第一图形采集设备进行比较,其中的设定值及标准值可通过不同图像采集设备采集的图像进行统计计算,选取多个图像采集设备评价判定为图像颜色一致的概率及计算结果的区间范围确定。
可选地,先进行主观评价准则,对第一图像采集设备及第二图像采集设备的图像样本的相同率与设定值比较,进行初步评价图像颜色一致性,在图像样本的相同率大于设定值或于设定值的区间范围内,则对此图像样本再进行客观评价准则,通过色差值与标准值比较,当色差值不大于标准值或于标准值的区间范围内时,进行进一步判定图像颜色一致性。
可选地,先进行客观评价准则,初步判定图像样本的图像颜色一致性,再进行主观评价准则,进一步判定图像颜色一致性。
进一步地,采用主观评价准则与客观评价准则相结合的方式综合评估,以主观评价准则及客观评价准则设定的比例值,如主观评价准则通过相同率进行打分,并对打分分配一比例值,客观评价准则通过色差值进行打分,并对其打分分配另一比例值,当两者打分及比例值的计算结果相加,大于某一固定值或某一确定区间范围时,则可判定第二图像采集设备采集的图像颜色与第一图像采集设备采集的颜色一致性。
具体地,在进行使用主观评价时,优选地,设定值为70%~90%,标准值为4~6,主观评价准则根据视觉主观感知判定图像样本的相同率,当相同率不小于设定值,色差值不大于标准值,判定第一图像采集设备及第二图像采集设备采集的图像样本颜色一致。。可采用CIELab颜色空间,具体的为:以Lab空间为主,RGB空间为辅的条件下,通过以下色差公式:ΔLi=tgt_Li-std_Li;
Δai=tgt_ai-std_ai;
Δbi=tgt_bi-std_bi;
其中,std_Li,std_ai,std_bi为标准色卡中第i种颜色对应的L,a,b值,tgt_Li,tgt_ai,tgt_bi为第i种颜色对应的需校正的L,a,b值。
通过ΔE* i,Δai,Δbi,三个指标进行客观评价准则,当ΔE* i≦5.0,Δai≦4.0,Δbi≦3.0时,则通过客观评价准则认定两对比的图像一致性。
参照图2,通过主观评价准则及客观评价准则判定第二图像采集设备与第一图像采集设备采集的图像不具有一致性时或为了提高第二图像采集设备与第一图像采集设备一致性的精度,通过校正第二图像采集设备的成像相机、光源长度、色卡中的某一可变量值,以此再次对两者图形采集设备进行主观评价准则及客观评价准则,通过校正可变量值达到两者图形采集设备采集图像的具有一致性。
可选地,基于主观评价准则及客观评价准则校正第二图像采集设备的成像相机、光源长度、色卡中的多个,进行逐步调整,使第二图像采集设备的成像相机、光源长度、色卡的测试值在第一图像采集设备的值的范围内,提高第二图像采集设备与第一图像采集设备一致性的精度。
本发明技术方案通过第一图像采集设备及第二图像采集设备采集的同一图像样本,进行主观评价准则的相同率与设定值比较及客观评价准则的色差值与标准值比较,两者相结合,以此判断是否校正所述第二图像采集设备的成像相机、光源长度、或色卡,并进行处理,使不同图像采集设备采集图像颜色具有一致性,提高了图像颜色辨别的准确性。
参照图2,进一步地,步骤S40包括步骤S41,即校正第二图像采集设备的成像相机,步骤S41包括:
步骤S411,根据相同的光照环境,第一图像采集设备及第二图像采集设备对标准色卡进行采集图像,两者成像相机设置的白平衡使标准色卡的白色色卡的RGB值为R≈G≈B≈245;
步骤S412,计算两者成像相机的峰值信噪比、模糊系数和质量因数;
步骤S413,对第一图像采集设备的成像相机设置峰值信噪比、模糊系数和质量因数的标准区间范围;
步骤S414,校正第二图像采集设备的成像相机峰值信噪比、模糊系数和质量因数。
更进一步地,优选地,第一图像采集设备及第二图像采集设备对标准色卡进行采集图像的步骤中,以不同的时间间隔进行采集多张图像。通过不同的时间间隔采集图像以消除不确定因素,保证测试实验数据的精准性。标准色卡可为6色色卡、12色色卡、18色色卡、24色色卡、30色色卡、36色色卡、42色色卡,优选地,标准色卡为蒙赛尔24色卡。
一具体实施例为:通过比较八款实验相机成像质量,其型号,图像传感器类型,分辨率及测试使用数据库的图像数量如下表所示。
具体步骤为:(1)在相同的光照环境下,分别测试实验相机,开启电源,待实验相机预热几分钟保持稳定;
(2)调整实验相机光圈使保证亮度,调节镜头使焦距对准所拍摄的蒙赛尔24色色卡,设置白平衡;
(3)使用成像相机对蒙赛尔24色色卡以不同的时间间隔采集图像30张,同时提取色卡中每个色块中心区域大小为9*9像素的图像;
(4)将提取后的24个图像按照原图像中的几何位置拼接成大小为54*36像素的图像;
(5)按照峰值信噪比(PSNR)、模糊系数(Kblur)和质量因数(Q)的计算公式分别计算30幅图像的值;
(6)计算每种指标的平均值m及数据正态分布中的(m-s,m+s),(m-2s,m+2s),(m-3s,m+3s)的区间进行比较。
以此选取合适的成像相机或对成像相机进行调整峰值信噪比、模糊系数和质量因数达到与第一图像采集设备的值,使第二图像采集设备与第一图像采集设备的采集图像颜色达到一致性。
参照图3,进一步地,步骤S40还包括步骤S42,即校正第二图像采集设备的光源长度,步骤S42包括:
步骤S421,选取相同的光路及光照环境;
步骤S422,调整光源长度;
步骤S423,再次进行主观评价准则;
步骤S424,再次进行客观评价准则。
光源、光路及光照环境分析的客观评价准则的色卡为蒙赛尔24色卡。光源、光路及光照环境分析的光照环境中采用黑色非反光材料。
不同光照环境对于图像采集设备采集的图像颜色方面起决定性影响,其中的光路优选采用45°,图像采集系统中的光源可采用为OSRAM荧光灯(L8W-954),其显色指数为95,色温为5400K。为保证采集图像颜色一致性,通过对LED灯的长度对图像质量的影响及LED灯的光照环境进行评估。
具体地,以光源长度230mm为界限,分别测试长度为230mm,185mm,150mm的三种LED灯,色卡为蒙赛尔24色色卡三种长度的LED灯所做的实验均进行了主观及客观评价,在每种长度的LED灯下分别进行了多项式颜色校正和支持向量回归颜色校正。主观评价主要通过肉眼校正评价图像颜色是否一致;客观评价主要观察Dai,Dbi这三个指标是否与达到设定的值。实验结果如下:
|
avg(|ΔL|) |
avg(|Δa|) |
avg(|Δb|) |
avg(|ΔE|) |
max(|ΔE|) |
min(|ΔE|) |
荧光管 |
1.176 |
2.1292 |
1.576 |
3.071 |
9.3616 |
0 |
230(svr) |
1.0054 |
1.9005 |
1.3521 |
1.9216 |
10.7563 |
0 |
230(poly) |
1.4669 |
2.3032 |
1.3635 |
3.3086 |
7.3323 |
0.8292 |
|
avg(|ΔL|) |
avg(|Δa|) |
avg(|Δb|) |
avg(|ΔE|) |
max(|ΔE|) |
min(|ΔE|) |
荧光管 |
1.176 |
2.1292 |
1.576 |
3.071 |
9.3616 |
0 |
185(svr) |
0.9251 |
1.8741 |
1.2773 |
1.8432 |
10.3523 |
0 |
185(poly) |
1.4342 |
2.2718 |
1.3883 |
3.2411 |
7.4356 |
0.7461 |
|
avg(|ΔL|) |
avg(|Δa|) |
avg(|Δb|) |
avg(|ΔE|) |
max(|ΔE|) |
min(|ΔE|) |
荧光管 |
1.176 |
2.1292 |
1.576 |
3.071 |
9.3616 |
0 |
150(svr) |
1.1555 |
1.8983 |
1.2017 |
1.9341 |
8.1777 |
0 |
150(poly) |
1.6241 |
2.2000 |
1.3902 |
3.4475 |
7.2518 |
0.94404 |
上述的实验可以荧光管测试的数据作为第一图像采集设备的基准值,230mm,185mm,150mm的三种LED灯测试的数据作为第二图像采集设备的测试值分别与标准量进行比较,以此确定第二图像采集设备采用的光源长度。
进一步地,还可通过改变第二图像采集设备光源的亮度或光照环境等因素进行测试并与第一图像采集设备在相同条件下测试的基准值进行比较,并对第二图像采集设备相应进行调整,再进行客观评价准则及主管评价准则,使第二图像采集设备与第一图像采集设备的采集图像颜色达到一致性。
参照图4,优选地,步骤S40还包括步骤S43,即校正第二图像采集设备的色卡,步骤S43包括:
步骤S431,获取第一图像采集设备为多个图像样本通过聚类算法制定特制颜色色卡;
步骤S432,获取第二图像采集设备采集的标准色卡的采集图像,计算校正误差;
步骤S433,选取校正误差最小的色块组成校正色卡,基于校正色卡校正第二图像采集设备采集的图像。
在本实施例中,根据第一图像采集设备采集的图像样本的颜色制定特制色卡,对第二图像采集设备采集的图像进行颜色校正,使得第二图像采集设备采集的图像经过校正后与第一图像采集设备采集的图像颜色保持一致,实现了不同的图像采集设备采集的图像颜色一致性。并且,本实施例中,对图像样本的像素点进行聚类,制作色卡,使得到的色卡颜色更加贴近应用需求,去除了传统标准色卡中用不到的颜色,缩小了色卡的色域范围,使色卡的颜色分类更加细致。而且,本实施例选取颜色校正误差最小的色卡作为校正色卡,避免了色卡的颜色校正误差较大导致校正后的图像颜色依然不一致的情况,提高了颜色校正的准确性。
本发明还提出一种图像采集设备,用于同时采集人脸、舌像及舌下静脉图像,该图像采集设备应用上述图像颜色一致性的处理方法判断图像颜色的一致性。通过该图像采集设备所采集的图像还可在同一张图像上显示人脸和舌像或人脸和舌下静脉,具体地采用视角变大,保证图像所在区域光的均匀,调整设备中成像相机及光源光路的相对位置等。理所应当地,由于本实施例的图像采集设备采用了上述图像颜色一致性的处理方法的技术方案,因此该图像采集设备还具有上述图像颜色一致性的处理方法所有的有益效果,在此不再赘述。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是在本发明的发明构思下,利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换,或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。