CN107846532B - 一种基于最小二乘法的自动色彩校正方法 - Google Patents

一种基于最小二乘法的自动色彩校正方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于最小二乘法的自动色彩校正方法，本算法将两幅带有差异的图像进行采样统计，输出各自标准的色彩校正矩阵，再根据最小二乘法的基本原理，拟合出符合传感器差异的多项式矩阵，解决了因传感器、滤光片、镜头等硬件精度不足和感光曲线离散性等因素造成的视觉误差的问题。

Description

一种基于最小二乘法的自动色彩校正方法
技术领域
本发明属于图像处理领域，尤其是涉及一种基于最小二乘法的自动色彩校正方法。
背景技术
随着图像融合技术的深入发展，越来越多的领域开始使用图像融合技术，但是因为受限于传感器、滤光片、镜头等硬件精度不足和感光曲线离散性等因素，拼接出来的图像与图像之间会有色彩和亮度上的差异，进而影响整个拼接融合的图像效果。
现有的色彩校正矩阵是为了还原由于CMOS等图像传感器对于光谱的响应不同，造成在RGB各分量上与人眼对光谱的响应的偏差。通常通过一个色彩校正矩阵校正光谱响应的交叉响应和响应强度，使前端捕获的图片与人眼视觉在色彩上保持一致。但存在因为传感器、滤光片、镜头等硬件精度不足和感光曲线离散性等因素造成的视觉误差等问题。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种基于最小二乘法的自动色彩校正方法，针对现有的色彩校正矩阵CCM（Color Correction Matrix，以下简称CCM），需要根据不同的视频采集单元进行微调，以满足因为传感器、滤光片、镜头等硬件精度不足和感光曲线离散性等因素造成的视觉误差。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于最小二乘法的自动色彩校正方法，其过程如下：
首先，根据目标图像和对比图像的ISO12233的RAW数据，提取出两组色彩校正矩阵 (Color Correction Matrix,以下简称CCM)
Figure DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 496670DEST_PATH_IMAGE002
。由公式可知：
Figure 413810DEST_PATH_IMAGE004
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE005
是一个3乘3的系数矩阵，矩阵中第i行第j列的元素为
Figure 193548DEST_PATH_IMAGE006
；
故
Figure 775707DEST_PATH_IMAGE006
的多项式表示方法如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
=
Figure 590080DEST_PATH_IMAGE008
其中
Figure 350225DEST_PATH_IMAGE007
为
Figure DEST_PATH_IMAGE009
矩阵中第i行，第j列的元素；而
Figure 617259DEST_PATH_IMAGE010
为
Figure DEST_PATH_IMAGE011
矩阵 中第i行，第j列的元素。
同时由于ISO12233每一个色块都可以得到一个CCM色彩校正矩阵，所以最终会有 得到24个标定矩阵
Figure 6039DEST_PATH_IMAGE012
，展开得到如下形式：
Figure 674918DEST_PATH_IMAGE014
提取
Figure DEST_PATH_IMAGE015
-
Figure 605965DEST_PATH_IMAGE016
每一行的多项式同时合并相同行号的多项式，组成由24个多项式构 成的新多项式组Fn，表示如下：Fn=
Figure DEST_PATH_IMAGE017
所以，问题也就转换成求解通式
Figure 360294DEST_PATH_IMAGE018
的最小值：
Figure DEST_PATH_IMAGE019
=
Figure 284257DEST_PATH_IMAGE020
-
Figure DEST_PATH_IMAGE021
由小二乘法构造正则方程组
Figure 745325DEST_PATH_IMAGE022
=
Figure DEST_PATH_IMAGE023
求出通解的最小值。
同理，可求得
Figure 175169DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure DEST_PATH_IMAGE025
最小值
Figure 603746DEST_PATH_IMAGE026
=
Figure DEST_PATH_IMAGE027
；
至此经过
Figure 878869DEST_PATH_IMAGE028
校正过的色彩校正矩阵弥补了视频采集单元的自身的硬 件差异，做到了真正意义上的“无缝”拼接。
相对于现有技术，本发明所述的基于最小二乘法的自动色彩校正方法具有以下优势：本方法将两幅带有差异的图像进行采样统计，输出各自标准的色彩校正矩阵，再根据最小二乘法的基本原理，拟合出符合传感器差异的多项式矩阵，解决了因传感器、滤光片、镜头等硬件精度不足和感光曲线离散性等因素造成的视觉误差的问题。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将结合实施例来详细说明本发明。
一种基于最小二乘法的自动色彩校正方法，其过程如下：
首先，根据目标图像和对比图像的ISO12233的RAW数据，提取出两组色彩校正矩阵 (Color Correction Matrix,以下简称CCM)
Figure 460023DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 795189DEST_PATH_IMAGE002
。由公式可知：
Figure 524111DEST_PATH_IMAGE004
其中
Figure 602926DEST_PATH_IMAGE005
是一个3乘3的系数矩阵，矩阵中第i行第j列的元素为
Figure 287854DEST_PATH_IMAGE006
。
故
Figure 59501DEST_PATH_IMAGE006
的多项式表示方法如下：
Figure 10139DEST_PATH_IMAGE007
=
Figure 830328DEST_PATH_IMAGE008
其中
Figure 182811DEST_PATH_IMAGE007
为
Figure 125360DEST_PATH_IMAGE009
矩阵中第i行，第j列的元素；而
Figure 563294DEST_PATH_IMAGE010
为
Figure 173792DEST_PATH_IMAGE011
矩阵中 第i行，第j列的元素。
同时由于ISO12233每一个色块都可以得到一个CCM色彩校正矩阵，所以最终会有 得到24个标定矩阵
Figure 646361DEST_PATH_IMAGE012
，展开得到如下形式：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
提取
Figure 697494DEST_PATH_IMAGE015
-
Figure 622725DEST_PATH_IMAGE016
每一行的多项式同时合并相同行号的多项式，组成由24个多项式构成 的新多项式组Fn，表示如下：Fn=
Figure 847033DEST_PATH_IMAGE017
所以，问题也就转换成求解通式
Figure 908529DEST_PATH_IMAGE018
的最小值：
Figure 379831DEST_PATH_IMAGE019
=
Figure 792358DEST_PATH_IMAGE020
-
Figure 820357DEST_PATH_IMAGE021
由小二乘法构造正则方程组
Figure 939622DEST_PATH_IMAGE022
=
Figure 129295DEST_PATH_IMAGE023
求出通解的最小值。
同理，可求得
Figure 29118DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure 595229DEST_PATH_IMAGE025
最小值
Figure 83848DEST_PATH_IMAGE026
=
Figure 444422DEST_PATH_IMAGE027
至此经过
Figure 831541DEST_PATH_IMAGE028
校正过的色彩校正矩阵弥补了视频采集单元的自身的硬 件差异，做到了真正意义上的“无缝”拼接。
对于测量或者试验取得的各组数据其本身带有测试误差，如果构造一个简单的差值多项式函数k(x)来逼近真实函数f(x),这样即使当个别采样值的误差较大也可以通过调整k(x)函数的多项式系数将结果控制在误差最小的范围内。
综上所述，将两幅带有差异的图像进行采样统计，输出各自标准的色彩校正矩阵，再根据最小二乘法的基本原理，拟合出符合传感器差异的多项式矩阵。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于最小二乘法的自动色彩校正方法，其特征在于，其过程如下：
首先，根据目标图像和对比图像的ISO12233的RAW数据，提取出两组色彩校正矩阵CCMdest和CCMsource，CCMdest即为目标的3乘3CCM矩阵，CCMsource即为原始的3乘3CCM矩阵，由公式可知：
CCMdest＝K*CCMsource
其中K是一个3乘3的系数矩阵，矩阵中第i行第j列的元素为kij；
故kij的多项式表示方法如下：
Figure FDA0002360881270000011
其中aij为CCMdest矩阵中第i行，第j列的元素；而bji为CCMsource矩阵中第i行，第j列的元素；
同时由于ISO12233每一个色块都可以得到一个CCM色彩校正矩阵，所以最终会有得到24个标定矩阵Kn，展开得到如下形式：
Figure FDA0002360881270000012
提取K1-K24每一行的多项式同时合并相同行号的多项式，组成由24个多项式构成的新多项式组Fn，表示如下：
Figure FDA0002360881270000021
求解通式δi的最小值：
Figure FDA0002360881270000022
由小二乘法构造正则方程组
Figure FDA0002360881270000023
求出通解的最小值；
同理，可求得
Figure FDA0002360881270000024
最小值：
Figure FDA0002360881270000025
经过CCMcorrection校正过的色彩校正矩阵弥补了视频采集单元的自身的硬件差异。
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