CN109934786A - 一种图像的颜色校正方法、系统及终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了图像的颜色校正方法、系统及终端设备，方法包括：获取源图像和待校正图像，从源图像中查找与待校正图像中的各个待校正像素点相匹配的源像素点；从待校正像素点中选取第一像素点，并用第一像素点匹配的源像素点覆盖第一像素点，第一像素点为满足第一预设条件的待校正像素点，第二像素点为不满足第一预设条件的待校正像素点；从第一像素点中选取目标像素点，并基于目标像素点获得满足第三预设条件的第二像素点的估计值，并用估计值覆盖满足第三预设条件的第二像素点，目标像素点为满足第二预设条件的第一像素点。对第二像素点的校正，采用自适应选取具有高置信度的邻域像素点作为训练样本，使图像颜色校正更准确。

Description

一种图像的颜色校正方法、系统及终端设备

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种图像的颜色校正方法、系统及终端设备。

背景技术

随着虚拟现实技术的不断发展，立体视觉技术已经广泛应用于文化、影视拍摄、游戏、远程控制、虚拟手术和自动导航等多个领域。但是，在立体图像的采集过程中，由于各种影响因素会造成空间中同一被拍摄物体在左、右视角下的图像呈现出不同的颜色分布，导致左、右视角图像的颜色分量全局或者局部不一致，从而严重降低立体图像间颜色分布的连续性和相关性，直接导致后续所得深度图的准确性。

目前，对图像颜色处理方法在处理图像时会出现局部处理不够精细、边缘失真等现象，造成图像颜色校正不准确。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种图像的颜色校正方法、系统及终端设备，以解决图像颜色校正不准确的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种图像的颜色校正方法，包括：

获取源图像和待校正图像，从所述源图像中查找与所述待校正图像中的各个待校正像素点相匹配的源像素点；

从所述待校正像素点中选取第一像素点，并用所述第一像素点匹配的源像素点覆盖所述第一像素点，所述第一像素点为满足第一预设条件的待校正像素点，所述第二像素点为不满足第一预设条件的待校正像素点；

从所述第一像素点中选取目标像素点，并基于所述目标像素点获得满足第三预设条件的第二像素点的估计值，并用所述估计值覆盖满足第三预设条件的第二像素点，所述目标像素点为满足第二预设条件的第一像素点。

本发明实施例的第二方面提供了一种图像的颜色校正系统，包括：

图像获取模块，用于获取源图像和待校正图像，从所述源图像中查找与所述待校正图像中的各个待校正像素点相匹配的源像素点；

第一颜色校正模块，用于从所述待校正像素点中选取第一像素点，并用所述第一像素点匹配的源像素点覆盖所述第一像素点，所述第一像素点为满足第一预设条件的待校正像素点，所述第二像素点为不满足第一预设条件的待校正像素点；

第二颜色校正模块，用于从所述第一像素点中选取目标像素点，并基于所述目标像素点获得满足第三预设条件的第二像素点的估计值，并用所述估计值覆盖满足第三预设条件的第二像素点，所述目标像素点为满足第二预设条件的第一像素点。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述图像的颜色校正方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述图像的颜色校正方法的步骤。

本发明通过用所述第一像素点匹配的源像素点覆盖第一像素点，从第一像素点中选取目标像素点，并基于目标像素点获得满足第三预设条件的第二像素点的估计值，并用估计值覆盖满足第三预设条件的第二像素点，对第二像素点的校正，采用自适应选取具有高置信度的邻域像素点作为训练样本，解决了图像颜色分布不一致等问题，使图像颜色校正更准确。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的一个实施例提供的图像的颜色校正方法的流程示意图；

图2是本发明的一个实施例提供的图像的颜色校正系统的结构示意图；

图3是本发明的一个实施例提供的终端设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及其他任何变形，是指“包括但不限于”，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。此外，术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例1：

图1示出了本发明一实施例所提供的图像的颜色校正方法的实现流程图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：

如图1所示，本发明实施例所提供的一种图像的颜色校正方法，包括：

S101，获取源图像和待校正图像，从所述源图像中查找与所述待校正图像中的各个待校正像素点相匹配的源像素点。

S102，从所述待校正像素点中选取第一像素点，并用所述第一像素点匹配的源像素点覆盖所述第一像素点，所述第一像素点为满足第一预设条件的待校正像素点，所述第二像素点为不满足第一预设条件的待校正像素点。

S103，从所述第一像素点中选取目标像素点，并基于所述目标像素点获得满足第三预设条件的第二像素点的估计值，并用所述估计值覆盖满足第三预设条件的第二像素点，所述目标像素点为满足第二预设条件的第一像素点。

在本实施例中，图像可以是立体图像、平面图像、视频图像等。

在本实施例中，源图像和待校正图像是通过不同角度对同一场景进行拍摄得到的。

在本发明的实施例中，在S101中获取源图像和待校正图像之后，从所述源图像中查找与所述待校正图像中的各个待校正像素点相匹配的源像素点之前，还包括：

对源图像和待校正图像进行预处理，预处理为分别对源图像和待校正图像进行中值滤波，以去除噪声。

在本发明的实施例中，从所述源图像中查找与所述待校正图像中的各个待校正像素点相匹配的源像素点，包括：

利用直方图估计法分别得到所述源图像各个颜色通道的源图像直方图。

将待校正像素点的各个颜色通道分别与源图像各个颜色通道的源图像直方图进行匹配，查找出与待校正像素点相匹配的源像素点。

在本实施例中，利用直方图估计法还可以得到源图像和待校正图像在不同灰度级上的整体分布情况，还可以得到待校正图像各个颜色通道的源图像直方图。

在本发明的实施例中，第一预设条件包括：

p＝[r g b]^T；

p_t＝[T_r(r) T_g(g) T_b(b)]^T；

dis(p，p_t)＝||p-p_t||₂；

其中，p为待校正像素点；r、g、b分别为待校正像素点的三个颜色通道；p_t为与待校正像素点匹配的源像素点；T_r(r)、T_g(g)、T_b(b)分别为r、g、b经过函数变换后的三个颜色通道；dis(p，p_t)为待校正像素点和源像素点在RGB颜色空间中的颜色差异的颜色的欧式距离；T为第一阈值；S_-为第一像素点的集合；S₊为第二像素点的集合。

在本实施例中，T为第一阈值，也就是颜色变化范围阈值。

在本实施例中，S_-中的待校正像素点与匹配的源像素点之间的颜色变化在阈值范围之内，所以颜色变换可信，所以可以将S_-中的待校正像素点与之匹配的源像素点作为校正结果。

S₊中的待校正像素点匹配的源像素点之间的颜色变化不在阈值范围之内，所以颜色变换不可信，所以第二像素点需要进一步处理。

作为举例，设源图像为S1，待校正图像为S，S包括待校正像素点p1、p2、p3、p4、p5。S中的待校正像素点在S1中匹配的为：p1为p_t1，p2为p_t2，p3为p_t3，p4为p_t4，p5为p_t5。设第一阈值T为6。

1＝||p1-p_t1||₂；4＝||p2-p_t2||₂；6＝||p3-p_t3||₂；8＝||p4-p_t4||₂；9＝||p5-p_t5||₂；则：

S_-＝{p1、p2、p3}；S₊＝{p4、p5}；

用p_t1覆盖p1，p_t2覆盖p2，p_t3覆盖p3。

p1、p2、p3为第一像素点，p4、p5为第二像素点。

在本发明的实施例中，第二预设条件为在RGB颜色空间中与每个第二像素点的距离最近的N个第一像素点。

在本实施例中，从S_-中取出N＝2个与点p4在RGB颜色空间中距离最近的不同点归入集合C_N＝{p1、p2}，从S_-中取出N＝2个与点p5在RGB颜色空间中距离最近的不同点归入集合C_N1＝{p1、p3}。p1、p2为p4的目标像素点；p1、p3为p5的目标像素点。

在本发明的实施例中，第三预设条件为：

dis(p₊，p_+e)＝||p₊-p_+e||₂≤T1；

其中，dis(p₊，p_+e)为满足第三预设条件的第二像素点和其估计值在RGB颜色空间中的的欧式距离；T1为第二阈值；p₊为满足第三预设条件的第二像素点；p_+e为满足第三预设条件的第二像素点的估计值。

在本发明的实施例中，基于所述目标像素点获得满足第三预设条件的第二像素点的估计值，包括：

其中，为经过校正值覆盖处理后的目标点；为目标点，(1≤n≤N)；a、b分别为待求参数；为目标函数；为a的最优值；为b的最优值；p₊为满足第三预设条件的第二像素点；p_+e为满足第三预设条件的第二像素点的估计值。

作为举例，则p4的估计值为p_+ep4＝p4+2；p5的估计值为p_+ep5＝p5+2。用p_+ep4覆盖p4，用p_+ep5覆盖p5。

其中，p为没有与之相匹配的点，不做处理。

在本发明的实施例中，在S103之后，还包括：

对不满足第三预设条件的第二像素点进行中值滤波处理获得初始校正图像；

对初始校正图像进行双边滤波，获得目标校正图像。

在本实施例中，双边滤波可以解决边缘失真的问题。

实施例2：

如图2所示，本发明的一个实施例提供的图像的颜色校正系统100，用于执行图1所对应的实施例中的方法步骤，其包括：

图像获取模块110，用于获取源图像和待校正图像，从所述源图像中查找与所述待校正图像中的各个待校正像素点相匹配的源像素点；

第一颜色校正模块120，用于从所述待校正像素点中选取第一像素点，并用所述第一像素点匹配的源像素点覆盖所述第一像素点，所述第一像素点为满足第一预设条件的待校正像素点，所述第二像素点为不满足第一预设条件的待校正像素点；

第二颜色校正模块130，用于从所述第一像素点中选取目标像素点，并基于所述目标像素点获得满足第三预设条件的第二像素点的估计值，并用所述估计值覆盖满足第三预设条件的第二像素点，所述目标像素点为满足第二预设条件的第一像素点。

在本发明的实施例中，图像获取模块中从所述源图像中查找与所述待校正图像中的各个待校正像素点相匹配的源像素点，包括：

利用直方图估计法分别得到所述源图像各个颜色通道的源图像直方图；

将待校正像素点的各个颜色通道分别与源图像各个颜色通道的源图像直方图进行匹配，查找出与待校正像素点相匹配的源像素点。

在本发明的实施例中，所述第一预设条件包括：

p＝[r g b]^T；

p_t＝[T_r(r) T_g(g) T_b(b)]^T；

dis(p，p_t)＝||p-p_t||₂；

其中，p为待校正像素点；r、g、b分别为待校正像素点的三个颜色通道；p_t为源像素点；T_r(r)、T_g(g)、T_b(b)分别为r、g、b经过函数变换后的三个颜色通道；dis(p，p_t)为待校正像素点和源像素点在RGB颜色空间中的颜色差异的颜色的欧式距离；T为第一阈值；S_-为第一像素点的集合；S₊为第二像素点的集合。

在本发明的实施例中，第二预设条件为在RGB颜色空间中与每个第二像素点的距离最近的N个第一像素点。

在本发明的实施例中，第二颜色校正模块中基于所述目标像素点获得满足第三预设条件的第二像素点的估计值，包括：

其中，为经过校正值覆盖处理后的目标点；为目标点，(1≤n≤N)；a、b分别为待求参数；为目标函数；为a的最优值；为b的最优值；p₊为满足第三预设条件的第二像素点；p_+e为满足第三预设条件的第二像素点的估计值。

在本发明的实施例中，第三预设条件为：

dis(p₊，p_+e)＝||p₊-p_+e||₂≤T1；

其中，dis(p₊，p_+e)为满足第三预设条件的第二像素点和其估计值在RGB颜色空间中的的欧式距离；T1为第二阈值；p₊为满足第三预设条件的第二像素点；p_+e为满足第三预设条件的第二像素点的估计值。

在本发明的实施例中，与第二颜色校正模块相连的还包括：

第一处理模块，用于对不满足第三预设条件的第二像素点进行中值滤波处理获得初始校正图像。

第二处理模块，用于对初始校正图像进行双边滤波，获得目标校正图像。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即所述图像的颜色校正系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述图像的颜色校正系统中模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例1中的对应过程，在此不再赘述。

实施例3：

图3是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图3所示，该实施例的终端设备3包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现如实施例1中所述的各实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S103。或者，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现如实施例2中所述的各系统实施例中的各模块/单元的功能，例如图2所示模块110至130的功能。

所述终端设备3是指具有数据处理能力的终端，包括但不限于计算机、工作站、服务器，甚至是一些性能优异的智能手机、掌上电脑、平板电脑、个人数字助理(PDA)、智能电视(Smart TV)等。终端设备上一般都安装有操作系统，包括但不限于：Windows操作系统、LINUX操作系统、安卓(Android)操作系统、Symbian操作系统、Windows mobile操作系统、以及iOS操作系统等等。以上详细罗列了终端设备3的具体实例，本领域技术人员可以意识到，终端设备并不限于上述罗列实例。

所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端设备3的示例，并不构成对终端设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备3还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器31可以是所述终端设备3的内部存储单元，例如终端设备3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述终端设备3的外部存储设备，例如所述终端设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述终端设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述终端设备3所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

实施例4：

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如实施例1中所述的各实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S103。或者，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例2中所述的各系统实施例中的各模块/单元的功能，例如图2所示的模块110至130的功能。

所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，实施例1至4可以任意组合，组合后形成的新的实施例也在本申请的保护范围之内。某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种图像的颜色校正方法，其特征在于，包括：

获取源图像和待校正图像，从所述源图像中查找与所述待校正图像中的各个待校正像素点相匹配的源像素点；

从所述待校正像素点中选取第一像素点，并用所述第一像素点匹配的源像素点覆盖所述第一像素点，所述第一像素点为满足第一预设条件的待校正像素点，所述第二像素点为不满足第一预设条件的待校正像素点；

从所述第一像素点中选取目标像素点，并基于所述目标像素点获得满足第三预设条件的第二像素点的估计值，并用所述估计值覆盖满足第三预设条件的第二像素点，所述目标像素点为满足第二预设条件的第一像素点。

2.如权利要求1所述的图像的颜色校正方法，其特征在于，所述从所述源图像中查找与所述待校正图像中的各个待校正像素点相匹配的源像素点，包括：

利用直方图估计法分别得到所述源图像各个颜色通道的源图像直方图；

将待校正像素点的各个颜色通道分别与源图像各个颜色通道的源图像直方图进行匹配，查找出与待校正像素点相匹配的源像素点。

3.如权利要求1所述的图像的颜色校正方法，其特征在于，所述第一预设条件包括：

p＝[r g b]^T；

p_t＝[T_r(r) T_g(g) T_b(b)]^T；

dis(p,p_t)＝‖p-p_t‖₂；

其中，p为待校正像素点；r、g、b分别为待校正像素点的三个颜色通道；p_t为源像素点；T_r(r)、T_g(g)、T_b(b)分别为r、g、b经过函数变换后的三个颜色通道；dis(p,p_t)为待校正像素点和源像素点在RGB颜色空间中的颜色差异的颜色的欧式距离；T为第一阈值；S_{_}为第一像素点的集合；S₊为第二像素点的集合。

4.如权利要求1所述的图像的颜色校正方法，其特征在于，所述第二预设条件为在RGB颜色空间中与每个第二像素点的距离最近的N个第一像素点。

5.如权利要求1所述的图像的颜色校正方法，其特征在于，所述基于所述目标像素点获得满足第三预设条件的第二像素点的估计值，包括：

其中，为经过校正值覆盖处理后的目标点；为目标点，(1≤n≤N)；a、b分别为待求参数；为目标函数；为a的最优值；为b的最优值；p₊为满足第三预设条件的第二像素点；p_+e为满足第三预设条件的第二像素点的估计值。

6.如权利要求1所述的图像的颜色校正方法，其特征在于，所述第三预设条件为：

dis(p₊,p_+e)＝‖p₊-p_+e‖₂≤T1；

其中，dis(p₊,p_+e)为满足第三预设条件的第二像素点和其估计值在RGB颜色空间中的的欧式距离；T1为第二阈值；p₊为满足第三预设条件的第二像素点；p_+e为满足第三预设条件的第二像素点的估计值。

7.如权利要求1-6任一所述的图像的颜色校正方法，其特征在于，在所述用所述估计值覆盖满足第三预设条件的第二像素点之后，还包括：

对不满足第三预设条件的第二像素点进行中值滤波处理获得初始校正图像；

对初始校正图像进行双边滤波，获得目标校正图像。

8.一种图像的颜色校正系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取源图像和待校正图像，从所述源图像中查找与所述待校正图像中的各个待校正像素点相匹配的源像素点；

第一颜色校正模块，用于从所述待校正像素点中选取第一像素点，并用所述第一像素点匹配的源像素点覆盖所述第一像素点，所述第一像素点为满足第一预设条件的待校正像素点，所述第二像素点为不满足第一预设条件的待校正像素点；

第二颜色校正模块，用于从所述第一像素点中选取目标像素点，并基于所述目标像素点获得满足第三预设条件的第二像素点的估计值，并用所述估计值覆盖满足第三预设条件的第二像素点，所述目标像素点为满足第二预设条件的第一像素点。

9.一种终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述图像的颜色校正方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述图像的颜色校正方法的步骤。