CN108337493A - 基于高精度视觉云台的图像颜色自动校正方法 - Google Patents
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Abstract
基于高精度机器视觉云台的图像颜色自动校正方法,具体包括以下步骤:步骤S1、在R分量、G分量、B分量、W分量[0,255]区间内,分别生成32幅不同灰度值的标校图像;步骤S2、分别将生成的不同灰度值的标校图像经投影仪投影,显示到目标屏幕上;步骤S3、获取检测图像颜色的响应灰度值:利用拍摄得的投影后的图像颜色的响应灰度值,分别计算检测图像的有效区域的图像灰度平均值;步骤S4、确定每个通道投影仪的颜色响应函数:步骤S5、根据获取的每个通道投影仪的颜色响应函数,确定出在颜色校正前多通道投影仪的公共色域:步骤S6、设定基准线性颜色响应函数;步骤S7、投影图像颜色校正。该方法对于多通道投影显示系统能够在短时间内完成校正。
Description
技术领域
本发明属于图像颜色自动校正领域,具体涉及一种基于高精度视觉云台的图像颜色自动校正方法。
背景技术
投影仪在使用过程中,各通道投影之间显示图像的亮度和颜色产生差异,灯泡性能也会不断下降,会影响视景图像的显示效果。需要对多通道投影图像进行相应的颜色校正处理,使多通道投影仪投出来的图像色彩整体一致。
传统大屏幕显示系统的图像校正方法主要采用手动校正方法。然而,手动图像校正存在以下缺陷:校正后图像的颜色饱和度、色彩平衡度、亮度均衡度、图像对比度均一般,画面整体效果不好;最主要的是,采用手动校正多通道投影图像时,通道数越多,工作量就越大,校正时间就越长,严重消耗调试人员的时间和精力。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于高精度机器视觉云台的图像颜色自动校正方法,该图像颜色自动校正方法与传统的手动图像校正相比,图像校正后颜色饱和度高、色彩平衡度强、亮度均衡度一致、图像对比度高,画面整体效果无缝、平滑、均匀一致,而且对于多通道投影显示系统,也能够在短时间内完成整个画面投影图像的校正。
为实现上述目的,本发明提供的基于高精度机器视觉云台的图像颜色自动校正方法,具体包括以下步骤:
步骤S1、标校图像的生成:在R分量、G分量、B分量、W分量[0,255]区间内,分别生成32幅不同灰度值的标校图像;
步骤S2、标校图像经投影显示后的获取:分别将生成的不同灰度值的R分量、G分量、B分量、W分量的4×32幅标校图像经投影仪投影,显示到目标屏幕上;然后采用高精度视觉云台作为图像检测工具,利用高精度视觉云台自身携带的数字相机拍摄投影图像,将R分量、G分量、B分量、W分量的4×32幅图像检测信息进行存储;
步骤S3、获取检测图像颜色的响应灰度值:根据获取的图像检测信息,计算检测图像颜色的响应灰度值,通过检测图像颜色的响应灰度值,来间接反映标校图像经投影仪投影后,显示图像颜色的实际灰度值大小;利用拍摄得的投影后的图像颜色的响应灰度值,分别计算R分量、G分量、B分量、W分量的4×32幅检测图像的有效区域的图像灰度平均值;
步骤S4、确定每个通道投影仪的颜色响应函数:利用4×32幅标校图像灰度值和投影后拍摄得到的图像灰度平均值,得到R分量、G分量、B分量、W分量的32组点对;利用三次B样条曲线模型,建立R分量、G分量、B分量、W分量的颜色响应函数F(R)、F(G)、F(B)、F(W),当输入其它灰度值时,初步估算出投影仪在R分量、G分量、B分量、W分量所对应的非线性响应灰度值;
步骤S5、各通道投影仪之间公共色域的获取:根据获取的每个通道投影仪的颜色响应函数,确定出在颜色校正前多通道投影仪在R分量、G分量、B分量、W分量条件下的公共色域[LR,HR]、[LG,HG]、[LB,HB]、[LW,HW]:
步骤S6、基准线性颜色响应函数的设定:根据求得R分量、G分量、B分量、W分量的公共色域[LR,HR]、[LG,HG]、[LB,HB]、[LW,HW],获得校正后在R分量、G分量、B分量、W分量中图像的基准线性颜色响应函数,由公式(1)所示:
其中,HR、HG、HB、HW分别代表R分量、G分量、B分量、W分量条件下的公共色域R色最大值、G色最大值、B色最大值、W色最大值,LR、LG、LB、LW分别代表R分量、G分量、B分量、W分量条件下的公共色域R色最小值、G色最小值、B色最小值、W色最小值;xR、xG、xB、xW分别为R分量、G分量、B分量、W分量标校图像的输入亮度值;
步骤S7、投影图像颜色校正:以其中某一通道投影仪为标准,分别对其它通道投影仪的颜色响应函数进行校正,把输入标校图像颜色的灰度值逐一的进行预校正调整,修正投影仪红色亮平衡、红色暗平衡、蓝色亮平衡、蓝色暗平衡以及其它颜色参数,使得投影后显示的图像颜色都满足预期的基准线性颜色响应函数的标准,从而使整体图像颜色取得一致的效果。
作为本发明的优选,为了减少获取检测图像颜色响应灰度值的误差,需要尽量避免投影环境受太阳光、日光灯等可见光影响。
本发明的优点和积极效果:本发明提供的图像颜色自动校正方法与传统的手动图像校正相比,图像校正后颜色饱和度高、色彩平衡度强、亮度均衡度一致、图像对比度高,画面整体效果无缝、平滑、均匀一致,而且对于多通道投影显示系统,整个调试最多3小时即可完成,方便快捷,大大缩短调试人员的时间,降低调试人员的工作强度。
附图说明
图1是本发明校正方法的流程图。
具体实施方式
为使本领域技术人员清楚理解本发明的技术方案及其优点和效果,下面结合附图对本发明进一步详细描述,但并不用于限定本发明的保护范围。
本发明提供的基于高精度机器视觉云台的图像颜色自动校正方法是通过高精度机器视觉云台内置的数字相机采集不同灰度值下R分量、G分量、B分量、W分量投影仪图像,利用三次B样条曲线模型求取每个通道投影仪的颜色响应函数,确定各通道投影仪之间公共色域范围和基准线性颜色响应函数,分析投影仪之间的色彩差异,修正投影仪红色亮平衡、红色暗平衡、蓝色亮平衡和蓝色暗平衡等颜色参数,实现投影仪的图像颜色自动校正,从而保证多通道视景显示达到整体画面的颜色一致性。
参阅图1,本发明提供的基于高精度机器视觉云台的图像颜色自动校正方法,具体包括以下步骤:
步骤S1、标校图像的生成:在R分量、G分量、B分量、W分量[0,255]区间内,分别生成4×32幅不同灰度值的标校图像;
步骤S2、标校图像经投影显示后的获取:分别将生成的不同灰度值的R分量、G分量、B分量、W分量的4×32幅标校图像经投影仪投影,显示到目标屏幕上;然后采用高精度视觉云台作为图像检测工具,利用高精度视觉云台自身携带的数字相机拍摄投影图像,将R分量、G分量、B分量、W分量的4×32幅图像检测信息进行存储,拍摄时尽量避免投影环境受太阳光、日光灯等可见光影响;
步骤S3、获取检测图像颜色的响应灰度值:根据获取的图像检测信息,计算检测图像颜色的响应灰度值,通过检测图像颜色的响应灰度值,来间接反映标校图像经投影仪投影后,显示图像颜色的实际灰度值大小;利用拍摄得的投影后的图像颜色的响应灰度值,分别计算R分量、G分量、B分量、W分量的4×32幅检测图像的有效区域的图像灰度平均值;
步骤S4、确定每个通道投影仪的颜色响应函数:利用4×32幅标校图像灰度值和投影后拍摄得到的图像灰度平均值,得到R分量、G分量、B分量、W分量的32组点对;利用三次B样条曲线模型,建立R分量、G分量、B分量、W分量的颜色响应函数F(R)、F(G)、F(B)、F(W),从而估算出投影仪在R分量、G分量、B分量、W分量中输入其它灰度值时所对应的非线性响应灰度值的大小;
步骤S5、各通道投影仪之间公共色域的获取:根据获取的每个通道投影仪的颜色响应函数,确定出在颜色校正前多通道投影仪在R分量、G分量、B分量、W分量条件下的公共色域[LR,HR]、[LG,HG]、[LB,HB]、[LW,HW];
[LR,HR]=[LR1,HR1]∩[LR2,HR2]…[LRn,HRn]
[LG,HG]=[LG1,HG1]∩[LG2,HG2]…[LGn,HGn]
[LB,HB]=[LB1,HB1]∩[LB2,HB2]…[LBn,HBn]
[LW,HW]=[LW1,HW1]∩[LW2,HW2]…[LWn,HWn]
公共色域即为各个通道投影仪色域的交集,n为投影通道数;
步骤S6、基准线性颜色响应函数的设定:根据求得R分量、G分量、B分量、W分量的公共色域[LR,HR]、[LG,HG]、[LB,HB]、[LW,HW],获得校正后在R分量、G分量、B分量、W分量中图像的基准线性颜色响应函数,由公式(1)所示:
其中,HR、HG、HB、HW分别代表R分量、G分量、B分量、W分量条件下的公共色域R色最大值、G色最大值、B色最大值、W色最大值,LR、LG、LB、LW分别代表R分量、G分量、B分量、W分量条件下的公共色域R色最小值、G色最小值、B色最小值、W色最小值;xR、xG、xB、xW分别为R分量、G分量、B分量、W分量标校图像的输入亮度值;
步骤S7、投影图像颜色校正:以其中某一通道投影仪为标准,分别对其它通道投影仪的颜色响应函数进行校正,把输入标校图像颜色的灰度值逐一的进行预校正调整,修正投影仪红色亮平衡、红色暗平衡、蓝色亮平衡、蓝色暗平衡以及其它颜色参数,使得投影后显示的图像颜色都满足预期的基准线性颜色响应函数的标准,从而使整体图像颜色取得一致的效果。
Claims (1)
1.基于高精度机器视觉云台的图像颜色自动校正方法,其特征在于:具体包括以下步骤:
步骤S1、标校图像的生成:在R分量、G分量、B分量、W分量[0,255]区间内,分别生成32幅不同灰度值的标校图像;
步骤S2、标校图像经投影显示后的获取:分别将生成的不同灰度值的R分量、G分量、B分量、W分量的4×32幅标校图像经投影仪投影,显示到目标屏幕上;然后采用高精度视觉云台作为图像检测工具,利用高精度视觉云台自身携带的数字相机拍摄投影图像,将R分量、G分量、B分量、W分量的4×32幅图像检测信息进行存储;
步骤S3、获取检测图像颜色的响应灰度值:根据获取的图像检测信息,计算检测图像颜色的响应灰度值,通过检测图像颜色的响应灰度值,来间接反映标校图像经投影仪投影后,显示图像颜色的实际灰度值大小;利用拍摄得的投影后的图像颜色的响应灰度值,分别计算R分量、G分量、B分量、W分量的4×32幅检测图像的有效区域的图像灰度平均值;
步骤S4、确定每个通道投影仪的颜色响应函数:利用4×32幅标校图像灰度值和投影后拍摄得到的图像灰度平均值,得到R分量、G分量、B分量、W分量的32组点对;利用三次B样条曲线模型,建立R分量、G分量、B分量、W分量的颜色响应函数F(R)、F(G)、F(B)、F(W),当输入其它灰度值时,初步估算出投影仪在R分量、G分量、B分量、W分量所对应的非线性响应灰度值;
步骤S5、各通道投影仪之间公共色域的获取:根据获取的每个通道投影仪的颜色响应函数,确定出在颜色校正前多通道投影仪在R分量、G分量、B分量、W分量条件下的公共色域[LR,HR]、[LG,HG]、[LB,HB]、[LW,HW]:
步骤S6、基准线性颜色响应函数的设定:根据求得R分量、G分量、B分量、W分量的公共色域[LR,HR]、[LG,HG]、[LB,HB]、[LW,HW],获得校正后在R分量、G分量、B分量、W分量中图像的基准线性颜色响应函数,由公式(1)所示:
其中,HR、HG、HB、HW分别代表R分量、G分量、B分量、W分量条件下的公共色域R色最大值、G色最大值、B色最大值、W色最大值,LR、LG、LB、LW分别代表R分量、G分量、B分量、W分量条件下的公共色域R色最小值、G色最小值、B色最小值、W色最小值;xR、xG、xB、xW分别为R分量、G分量、B分量、W分量标校图像的输入亮度值;
步骤S7、投影图像颜色校正:以其中某一通道投影仪为标准,分别对其它通道投影仪的颜色响应函数进行校正,把输入标校图像颜色的灰度值逐一的进行预校正调整,修正投影仪红色亮平衡、红色暗平衡、蓝色亮平衡、蓝色暗平衡以及其它颜色参数,使得投影后显示的图像颜色都满足预期的基准线性颜色响应函数的标准,从而使整体图像颜色取得一致的效果。
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