CN108377373A - 一种基于像素的色彩还原装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于像素的色彩还原装置及方法，预标定处理模块用于在各标准色温环境下分别采集24色卡的Raw数据，计算各个色温环境下的白平衡增益值，通过对比色卡标准数据与采集数据，得到对应色温环境下色彩校正矩阵，并建立色温‑色彩矩阵元素拟合函数用于后续色彩矩阵估计；图像色彩还原模块用于原始数据输入，进行子块划分、局部色温计算、色温插值计算、色彩矩阵计算、各像素点色彩矩阵校正还原，最终校正后数据输出。本发明有利于现实中复杂光源成像环境的图像或视频色彩还原，对于颜色还原度要求较高的应用场景和器件，效果要优于现有的全局还原和局部估计全局还原等技术方案。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于像素的色彩还原装置及方法。
背景技术
同一场景在不同光源照射下反射的光信号各不相同，这是由于不同光源的色温差异，其直接结果将导致图像传感器采集的原始RGB信号较其真实信号均有所偏移。而人眼由于其特殊的生理性能，具有自动“还原”场景真实颜色的能力，即颜色恒常性。所以对于成像设备，色彩还原功能即处理原始数据使其呈现与人眼观测一致的颜色是必不可少的。
现有的色彩还原技术一般分为全局色温估计和局部色温估计，更进一步，局部色温估计又常见于局部估计全局还原的实现形式，仅少数基于像素还原。例如，中国专利公布号CN104219511A公开了“以标准色卡建立标准RGB与实际RGB数据的映射关系，通过伪逆矩阵运算得到全局校正矩阵M，然后对图像每个像素点以M进行校正；”又如中国专利公布号CN106204662A公开了“基于视网膜生理机制，将图像分为亮区和暗区进行光源估计，然后利用两光源和对原始图像进行全局还原，实现颜色恒常功能；”而中国专利公布号CN105678710A公开了“直接基于像素校正的技术，其通过在固定校正还原区依次获取多张色卡成像数据，得到与像素位置相关的标准RGB值和成像RGB值的比例因子，然后在相同位置对相关物体进行校正，其校正原理主要基于相同位置具有相同光强，以此消除每像素点的色温干扰，并通过寻找相似成像RGB标定值进行还原。”
一般来说，实际成像环境不可能为理想单光源，所以传统针对单光源假设所进行的全局色彩还原技术的研究都存在不能很好还原真实场景的局限；而局部估计全局还原的模式，虽然在综合考虑各局部色温影响，得到的整体光源色温信息进行还原，比一般全局技术整体还原效果更好，但其从根本上仍属于全局还原，当局部块之间色温差异较大时，其加权得到的全局校正矩阵仍和单光源效果类似；显然，基于像素的色彩还原就能很解决上述问题，而中国专利CN105678710A要求标定和还原图像数据严格对齐，以此消除各像素点色温信息影响，不仅难以实现，而且每次还原，都需要在同一场景进行标定采集，在实际实现中基本是难以实现的。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供基于像素的色彩还原装置及方法,针对现实场景中复杂光源环境进行色彩还原技术的研究，改进现有的局部估计全局还原技术，以局部估计进行像素还原，通过标准光源数据拟合，无需用户根据场景进行对准或标定，保证其可行性，同时达到更高的色彩还原度。
为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于像素的色彩还原装置，包括预标定处理模块和图像色彩还原模块，其中，预标定处理模块用于在各标准色温环境下分别采集24色卡的Raw数据，计算各个色温环境下的白平衡增益值，通过对比色卡标准数据与采集数据，得到对应色温环境下色彩校正矩阵，并建立色温-色彩矩阵元素拟合函数用于后续色彩矩阵估计；图像色彩还原模块用于原始数据输入，进行子块划分、局部色温计算、色温插值计算、色彩矩阵计算、各像素点色彩矩阵校正还原，最终校正后数据输出。
作为一种优选方式，预标定处理模块还包括标定数据获取模块、增益-色温模块以及色温-色彩矩阵模块，其中，标定数据获取模块在各标准色温环境下，分别采集24色卡的Raw数据，增益-色温模块用于计算各个色温环境下的白平衡增益值，色温-色彩矩阵模块通过对比色卡标准数据与采集数据，得到对应色温环境下色彩校正矩阵，并建立色温-色彩矩阵元素拟合函数用于后续色彩矩阵估计。
作为一种优选方式，图像色彩还原模块还包括原始数据输入模块、子块划分模块、局部色温计算模块、色温插值模块、色彩矩阵计算模块、校正还原模块以及数据输出模块，其中，
原始数据输入模块输入未经色彩还原的RGB格式图像数据；
子块划分模块连接原始数据输入模块，将原始图像数据划分为K*L大小的子块，用于局部色温估计；
局部色温计算模块首先获取子块的白平衡增益分量，然后利用标定好的增益-色温曲线得到估计的局部色温值；
色温插值模块接收子块色温矩阵，并通过插值算法得到图像每个像素点的色温估计值，用于基于像素点的色彩矩阵估计；
色彩矩阵计算模块遍历插值模块输出的每个像素点的色温数据，分别通过9个色温-色彩矩阵元素函数，拟合得到该像素点的色彩矩阵；
校正还原模块基于像素点进行色彩还原，以该点色彩矩阵乘以该点R、G、B分量列向量，得到该点校正后的R、G、B列向量；
数据输出模块用于传输色彩还原后的图像数据。
本发明还提出一种基于像素的色彩还原方法，还包括以下步骤：
S1:输入RGB待色彩还原图像；
S2:预标定处理：在各标准色温环境下分别采集24色卡的Raw数据，计算各个色温环境下的白平衡增益值，通过对比色卡标准数据与采集数据，得到对应色温环境下色彩校正矩阵，并建立色温-色彩矩阵元素拟合函数用于后续色彩矩阵估计；
S3:图像色彩还原：原始数据输入，进行子块划分、局部色温计算、色温插值计算、色彩矩阵计算、各像素点色彩矩阵校正还原，最终校正后数据输出。
作为一种优选方法，S3步骤色温插值算法包括双线性插值算法或兰索斯插值算法。
作为一种优选方法，所述的图像色彩还原还包括以下步骤：
a)待色彩还原的RGB格式图像数据输入；
b)将待色彩还原的RGB格式图像数据划分为K*L大小的子块，用于局部色温估计；
c)首先获取子块的白平衡增益分量，然后利用标定好的增益-色温曲线得到估计的局部色温值；
d)对子块色温计算输出结果进行插值算法得到图像每个像素点的色温估计值，用于基于像素点的色彩矩阵估计；
e)d步骤输出的每个像素点的色温数据，分别通过9个色温-色彩矩阵元素函数，拟合得到该像素点的色彩矩阵；
f)基于像素点进行色彩还原，以该点色彩矩阵乘以该点R、G、B分量列向量，得到该点校正后的R、G、B列向量；
h)色彩还原后的图像数据输出给后续模块处理。
作为一种优选方法，所述的b步骤的K，L为可调节参数，用于图像分块处理。
作为一种优选方法，所述的K＝64，L＝64。
作为一种优选方法，所述的f步骤计算公式如下：其中，下标ori表示采集的原始数据，new表示色彩还原处理后数据，R、G、B表示各颜色通道分量，a-i为色彩矩阵的9个分量。
作为一种优选方法，所述的c步骤提到子块白平衡增益分量计算过程还包括白点检测、白点标记、增益计算、色温估计和最终输出；其中，
白点检测：以R、G、B分量接近程度为标准进行检测，首先计算子块各像素点R/G和B/G值，然后将上述比值与1求差，最后判断其绝对值是否小于阈值T，若小于阈值则认为该点为白点，否则非白点；
白点标记：将上述白点标记为1，非白点标记为0，输出与子块大小一致0或1标记矩阵；
增益计算：用标记矩阵获取子块的白点数据，分别求取R、G、B三通道的均值Ravg、Gavg和Bavg，并用绿色通道均值除以红、蓝均值，得到该子块的红、蓝增益值，默认绿通道增益为1；
色温估计：将子块R分量增益值作为自变量，带入增益-色温曲线函数，得到该子块中心色温估计值；
最终输出将各子块色温以矩阵形式排列输出，送入色温插值模块。
本发明与现有技术相比有益效果：本发明采用技术方案有利于现实中复杂光源成像环境的图像或视频色彩还原，对于颜色还原度要求较高的应用场景和器件，效果要优于现有的全局还原和局部估计全局还原等技术方案。
附图说明
图1是本发明装置内部结构图。
图2是本发明方法流程图。
图3是本发明像素色温估计插值分区图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作进一步的说明。以下实施例仅对本申请进行进一步说明，不应理解为对本申请的限制。
如图1所示，本发明提供一种基于像素的色彩还原装置实施例，包括
预标定处理模块和图像色彩还原模块，其中，预标定处理模块用于在各标准色温环境下分别采集24色卡的Raw数据，计算各个色温环境下的白平衡增益值，通过对比色卡标准数据与采集数据，得到对应色温环境下色彩校正矩阵，并建立色温-色彩矩阵元素拟合函数用于后续色彩矩阵估计；图像色彩还原模块用于原始数据输入，进行子块划分、局部色温计算、色温插值计算、色彩矩阵计算、各像素点色彩矩阵校正还原，最终校正后数据输出。
如图2所示，本发明还提供一种基于像素的色彩还原方法实施例，还包括以下步骤：
S1:输入RGB待色彩还原图像；
S2:预标定处理：在各标准色温环境下分别采集24色卡的Raw数据，计算各个色温环境下的白平衡增益值，通过对比色卡标准数据与采集数据，得到对应色温环境下色彩校正矩阵，并建立色温-色彩矩阵元素拟合函数用于后续色彩矩阵估计；
S3:图像色彩还原：原始数据输入，进行子块划分、局部色温计算、色温插值计算、色彩矩阵计算、各像素点色彩矩阵校正还原，最终校正后数据输出。
本实施例可适用于基于像素的色彩还原的场景中，利用基于像素的色彩还原方法可以由基于像素的色彩还原装置来执行，基于像素的色彩还原方法实施例通过标定预处理得到增益-色温拟合曲线和色温-色彩矩阵元素函数；然后利用局部色温估计和色温插值得到待还原场景每个像素点的色温估计值，最后查表加权得到每个像素点的色彩矩阵元素并进行色彩还原。
一种基于像素的色彩还原方法实施例具体包括以下步骤：
1.建立标准色温色卡数据：在标准光源箱放置标准24色卡，并调整成像设备使其对准色卡并使色卡尽可能充满整个成像画面。在各种标准光源类型下采集色卡成像数据并以光源命名保存。光源种类越多越好，不限于如下常见光源类型：D65：光源标准色温值6500K、D75：光源标准色温值7500K，D50：光源标准色温值5000K，TL84：光源标准色温值4000K，CWF：光源标准色温值4100K，U30：光源标准色温值3000K，U35：光源标准色温值3500K，F：光源标准色温值2700K，A：光源标准色温值2850K和H：光源标准色温值2300K。若灯箱不能完全支持上述光源，则在可选光源类型下进行标定，但尽可能高、中、低色温分布均匀。
2.拟合增益-色温曲线：
21)计算各光源下色卡数据的白平衡增益值：选取色卡“白区”，即标准24色卡最后一行第2至5色块；获取每个色块的R、G、B均值；对4色块RGB均值再按颜色通道求均值；将G均值除以R均值得到曲线相关增益gR。若需要进行白平衡增益则将G均值依次除以RGB均值得到三通道的增益，本模块曲线仅考虑gR。以R通道为例，其均值计算公式如下：
其中，下标i表示4白色块的像素点索引值，下标j表示4白色块索引值，bmj、bnj表示色块j的高和宽值，Rij表示第j色块的i像素的红色分量值，Ravg表示4白区色块像素红色分量均值，注意，色块像素不包括色块间分割的黑色像素。其余颜色分量均值计算同上。则红色通道增益gR计算如下：
gR＝Gavg/Ravg
22)拟合增益-色温曲线：以各光源求得的gR为自变量，以光源色温值Temp为因变量，按指数模型进行拟合，得到增益-色温拟合曲线。其中各光源色温值不同，例如D65光源色温则为6500K。拟合模型不限于指数模型。
3.建立色温-色彩矩阵拟合函数
31)建立各光源下色卡数据：以标定的24色卡各色块标准颜色值建立标准颜色矩阵ref_rgb，其大小为[1,24,3]，每个数据点表示一个色块，其3通道分别表示该色块标准RGB分量值；建立每个光源环境下采集的实际颜色矩阵sam_rgb，其每个色块RGB数据以中心点分量数据为准，实际颜色矩阵大小与标准颜色矩阵大小一致。假设步骤1在6个光源条件下采集24色卡数据，则此步骤将得到6个大小为[1,24,3]的sam_rgbt，下标t对应色温索引，而所有sam_rgb都与同一ref_rgb相对应。
32)计算各光源下色彩矩阵：以RGB各分量的线性组合拟合，得到使sam_rgbt转换成ref_rgb的色彩矩阵，拟合表达式如下：
Rf＝at*Rst+bt*Gst+ct*Bst
Gf＝dt*Rst+et*Gst+ft*Bst
Bf＝gt*Rst+ht*Gst+it*Bst
其中，下标st表示索引t对应的色温条件下的实际采集矩阵，下标f表示标准颜色矩阵，R、G、B分别表示像素点红、绿、蓝颜色分量，系数a～i表示色彩矩阵元素，上式用矩阵形式表达如下：
33)建立色温-颜色矩阵映射函数：以色温和对应的a～i矩阵元素依次进行函数拟合，得到以色温为自变量，各矩阵元素分别为因变量的9个拟合关系式。拟合模型可考虑一次函数模型或指数模型。
4.建立增益-色温曲线和色温-色彩矩阵映射表之后，输入待色彩还原的RGB图像数据，进行色彩还原。
5.将输入的RGB图像数据划分为K*L大小子块，K、L取值由算法实现人员自行配置，一般取值使图像整分的接近于64*64大小的块。
6.计算子块色温：
61)计算子块R分量增益gR：遍历子块所有像素点，得到每个像素点R、B分量与G分量的比值，并比较其和1的差值的绝对值与阈值T的大小；累加所有小于T的像素点的R分量和G分量值并求其均值Ravg、Gavg；Ravg与Gavg的比值则为该子块的增益gR，公式表达如下：
gR＝Ravg/Gavg
其中，Tregion表示子块中像素点RGB分量值满足式|R/G-1|＜T和|B/G-1|＜T的像素集合，即“白区”，下标p表示像素点索引值，M表示R或G或B分量，NTregion表示Tregion集合像素点个数，Mavg表示在NTregion区的像素点R、G、B分量均值，gR为当前子块增益值。其中，阈值T影响白区判断准确度，算法实现人员可根据经验进行相关配置，一般可取0.05～0.15。
62)计算子块色温：将子块增益值gR带入步骤2得到的增益-色温拟合曲线，得到该块局部色温估计值，表达式如下：
Tempk＝f(gRk)
其中，f(x)为增益-色温拟合曲线表达式，下标K表示子块索引值，gR为子块增益，Temp为拟合的子块中心点色温。
7.计算像素点色温：如图3所示，以双线性插值为例，各子块中心色温TempK已知，将全幅像素分为中心区，边界四角区，边界侧边区三部分。首先遍历中心区像素，找到其相邻的上下左右四个中心色温，按归一化距离进行双线性插值；对于边界四角区像素点，其色温值与同一子块1/4中心区的色温关于子块中心点对称；同理，边界侧边区像素点的色温值与同一子块中心区部分色温关于水平或竖直轴对称。
8.遍历所有像素点，以每个像素点的色温估计值为自变量，依次调用色温-色彩矩阵元素的9个拟合函数，得到该像素点的色彩矩阵元素值，表达式如下：
Mpix＝fM(Temppix)
其中，下标pix表示像素点索引值，Temp表示色温，M表示色彩矩阵元素a～i，fM则表示步骤3得到的色温-色彩元素a～i的拟合函数。
9.对各像素点色彩还原：以各像素点拟合得到的色彩矩阵元素对原始输入图像进行色彩校正，其矩阵校正形式如下：
其中，下标pix表示像素点索引值，下标ccpix表示颜色校正后第pix个像素，下标orpix表示原始输入图像第pix个像素，R、G、B表示各元素红、绿、蓝颜色分量。
10.将颜色还原之后的图像数据输出至图像信号处理器处理或者送入显示设备进行显示。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于像素的色彩还原装置，其特征在于，包括预标定处理模块和图像色彩还原模块，其中，预标定处理模块用于在各标准色温环境下分别采集24色卡的Raw数据，计算各个色温环境下的白平衡增益值，通过对比色卡标准数据与采集数据，得到对应色温环境下色彩校正矩阵，并建立色温-色彩矩阵元素拟合函数用于后续色彩矩阵估计；图像色彩还原模块用于原始数据输入，进行子块划分、局部色温计算、色温插值计算、色彩矩阵计算、各像素点色彩矩阵校正还原，最终校正后数据输出。
2.如权利要求1所述的基于像素的色彩还原装置，其特征在于，所述预标定处理模块还包括标定数据获取模块、增益-色温模块以及色温-色彩矩阵模块，其中，标定数据获取模块在各标准色温环境下，分别采集24色卡的Raw数据，增益-色温模块用于计算各个色温环境下的白平衡增益值，色温-色彩矩阵模块通过对比色卡标准数据与采集数据，得到对应色温环境下色彩校正矩阵，并建立色温-色彩矩阵元素拟合函数用于后续色彩矩阵估计。
3.如权利要求1所述的基于像素的色彩还原装置，其特征在于，所述图像色彩还原模块还包括原始数据输入模块、子块划分模块、局部色温计算模块、色温插值模块、色彩矩阵计算模块、校正还原模块以及数据输出模块，其中，原始数据输入模块输入未经色彩还原的RGB格式图像数据；
子块划分模块连接原始数据输入模块，将原始图像数据划分为K*L大小的子块，用于局部色温估计；
局部色温计算模块首先获取子块的白平衡增益分量，然后利用标定好的增益-色温曲线得到估计的局部色温值；
色温插值模块接收子块色温矩阵，并通过插值算法得到图像每个像素点的色温估计值，用于基于像素点的色彩矩阵估计；
色彩矩阵计算模块遍历插值模块输出的每个像素点的色温数据，分别通过9个色温-色彩矩阵元素函数，拟合得到该像素点的色彩矩阵；
校正还原模块基于像素点进行色彩还原，以该点色彩矩阵乘以该点R、G、B分量列向量，得到该点校正后的R、G、B列向量；
数据输出模块用于传输色彩还原后的图像数据。
4.一种基于像素的色彩还原方法，其特征在于，还包括以下步骤：
S1:输入RGB待色彩还原图像；
S2:预标定处理：在各标准色温环境下分别采集24色卡的Raw数据，计算各个色温环境下的白平衡增益值，通过对比色卡标准数据与采集数据，得到对应色温环境下色彩校正矩阵，并建立色温-色彩矩阵元素拟合函数用于后续色彩矩阵估计；
S3:图像色彩还原：原始数据输入，进行子块划分、局部色温计算、色温插值计算、色彩矩阵计算、各像素点色彩矩阵校正还原，最终校正后数据输出。
5.如权利要4所述的基于像素的色彩还原方法，其特征在于，所述的S3步骤色温插值算法包括双线性插值算法或兰索斯插值算法。
6.如权利要4所述的基于像素的色彩还原方法，其特征在于，所述图像色彩还原还包括以下步骤：
a)待色彩还原的RGB格式图像数据输入；
b)将待色彩还原的RGB格式图像数据划分为K*L大小的子块，用于局部色温估计；
c)首先获取子块的白平衡增益分量，然后利用标定好的增益-色温曲线得到估计的局部色温值；
d)对子块色温计算输出结果进行插值算法得到图像每个像素点的色温估计值，用于基于像素点的色彩矩阵估计；
e)d步骤输出的每个像素点的色温数据，分别通过9个色温-色彩矩阵元素函数，拟合得到该像素点的色彩矩阵；
f)基于像素点进行色彩还原，以该点色彩矩阵乘以该点R、G、B分量列向量，得到该点校正后的R、G、B列向量；
h)色彩还原后的图像数据输出给后续模块处理。
7.如权利要6所述的基于像素的色彩还原方法，其特征在于，所述的b步骤的K，L为可调节参数，用于图像分块处理。
8.如权利要7所述的基于像素的色彩还原方法，其特征在于，所述的K＝64，L＝64。
9.如权利要6所述的基于像素的色彩还原方法，其特征在于，所述的f步骤计算公式如下：
其中，下标ori表示采集的原始数据，new表示色彩还原处理后数据，R、G、B表示各颜色通道分量，a-i为色彩矩阵的9个分量。
10.如权利要6所述的基于像素的色彩还原方法，其特征在于，所述的c步骤提到子块白平衡增益分量计算过程还包括白点检测、白点标记、增益计算、色温估计和最终输出；其中，白点检测，以R、G、B分量接近程度为标准进行检测，首先计算子块各像素点R/G和B/G值，然后将上述比值与1求差，最后判断其绝对值是否小于阈值T，若小于阈值则认为该点为白点，否则非白点；白点标记，将上述白点标记为1，非白点标记为0，输出与子块大小一致0或1标记矩阵；增益计算，用标记矩阵获取子块的白点数据，分别求取R、G、B三通道的均值Ravg、Gavg和Bavg，并用绿色通道均值除以红、蓝均值，得到该子块的红、蓝增益值，默认绿通道增益为1；色温估计，将子块R分量增益值作为自变量，带入增益-色温曲线函数，得到该子块中心色温估计值；最终输出将各子块色温以矩阵形式排列输出，送入色温插值模块。
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