CN113992902B - 一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法及装置 - Google Patents

一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN113992902B
CN113992902B CN202111265251.9A CN202111265251A CN113992902B CN 113992902 B CN113992902 B CN 113992902B CN 202111265251 A CN202111265251 A CN 202111265251A CN 113992902 B CN113992902 B CN 113992902B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
color
color intensity
value
projection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111265251.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113992902A (zh
Inventor
侯培国
高艳菲
宋涛
祁继辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yanshan University
Original Assignee
Yanshan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yanshan University filed Critical Yanshan University
Priority to CN202111265251.9A priority Critical patent/CN113992902B/zh
Publication of CN113992902A publication Critical patent/CN113992902A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113992902B publication Critical patent/CN113992902B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/12—Picture reproducers
    • H04N9/31—Projection devices for colour picture display, e.g. using electronic spatial light modulators [ESLM]
    • H04N9/3179—Video signal processing therefor
    • H04N9/3182—Colour adjustment, e.g. white balance, shading or gamut

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Controls And Circuits For Display Device (AREA)
  • Video Image Reproduction Devices For Color Tv Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法及装置，属于虚拟现实投影图像处理领域，包括：提取原图像像素点的RGB颜色强度并从中选取至少27个像素点；采集投影图像像素点颜色强度值并获得颜色转换模型；预校正原图像；判断预校正原图像后的投影图像颜色强度值与原图像像素点的RGB颜色强度值之间偏差值是否超过阈值，如果超过阈值则校正颜色强度；装置有提取模块、图像采集处理模块、预校正模块、判断模块和校正模块；不仅考虑到R、G、B三通道之间的相互影响，还克服了当前研究领域只有一维颜色传递函数描述RGB三维颜色空间的问题。

Description

一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法及装置
技术领域
本发明属于虚拟现实投影图像处理领域，尤其涉及一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法及装置。
背景技术
随着计算机图像捕捉、处理、显示技术不断的进步，空间增强现实被广泛关注。空间增强现实技术是将现实世界和计算机虚拟世界联系起来。现在市面上有VR技术，但是需要用户佩戴使用，大大降低了体验效果，多通道投影拼接技术把图像投影到周围的屏幕上，用户可以不佩戴任何外部设备，就可以很好的沉浸在投影图像里面。但是，在实际应用中，由于投影幕颜色不均匀或者投影仪彼此型号不同等一系列因素，投影幕上的投影画面难免会发生颜色扭曲，以致于投影画面彼此存在色差。
如今存在很多投影图像颜色校正方法，采用辐射模型和B样条模型比较多，但是，辐射模型和B样条模型都不是在三维空间进行校正。辐射模型没有考虑到RGB各通道之间的相互影响，B样条模型虽然考虑到RGB各通道之间的相互影响，但是因为控制点之间并不是相互影响，要校正到理性结果就需要太多控制点，计算复杂而且无法精确校正图像颜色，太理想化。
发明内容
本发明为了解决上述缺陷，提出一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法及装置，该方法既解决投影幕颜色不均匀或者投影仪彼此型号不同等一系列因素，投影幕上的投影画面难免会发生颜色扭曲，以致于投影画面彼此存在色差的问题。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法，该方法包括：
提取原图像像素点的RGB颜色强度并从中选取至少27个像素点，其中，根据要投影图像的分辨率，均匀提取至少27个点，此点的集合为一个校正集；
采集投影图像像素点颜色强度值并获得颜色转换模型，其中，投影图像像素点与提取原图像像素点中选取至少27个像素点的位置坐标对应，此点的集合为另一个校正集，通过贝塞尔体求得图像空间与投影图像空间的颜色强度转换关系，并获得颜色转换模型；所述采集投影图像像素点颜色强度值并获得颜色转换模型还包括：如下公式：
PO＝B(PI)
其中，PO为原图像颜色强度值，B()为贝塞尔体的响应函数，PI为照片内投影画面的强度值，具体公式为：
Figure GDA0003727872080000021
其中，u,v,w为像素点的R、G、B颜色强度值，u,v,w∈[0,1]，BM i(u)、
Figure GDA0003727872080000022
为基函数；pijk为贝塞尔体的控制点；有(N+1)*(M+1)*(H+1)个控制点，N、M、H取2，所以有至少27个控制点，至少27个未知数至少要有至少27组数据才可以计算出控制点；
在待投影图像上有规律地提取至少27个像素点的R、G、B值，作为样本值PO；然后将图像通过投影仪投影到投影屏幕上，再采集投影画面，再提取原来那至少27个像素点的R、G、B值，作为样本值PI，将R、G、B值变换至u,v,w取值空间内，如下公式所示：
uE＝RE/255；
vS＝GS/255；
wQ＝BQ/255
其中，E、S、Q∈{0，1，2，3...26}，代表至少27组数据，因为u,v,w取值是0到1，所以需要把RGB值进行转换，这至少27组数据代入贝塞尔体公式，如下公式所示：
Cijkpijk＝PO
其中Cijk是基函数
Figure GDA0003727872080000031
的矩阵，代表照片内投影画面RGB之间关系，pijk为控制点的RGB值，PO为原图像的RGB值矩阵，PO取值范围是[0,1]，i，j，k取值范围为{0，1，2……26}。
预校正原图像，其中，颜色转换模型对原图像进行颜色预扭曲，消除外界环境以及投影系统对投影画面整体颜色的影响，完成颜色强度预校正；
判断预校正原图像后的投影图像与原图像像素点的RGB颜色强度值之间偏差值是否超过阈值，如果超过阈值则校正颜色强度。
本方法的进一步改进在于：所述校正颜色强度为辐射校正颜色强度，如下所示：
C＝A(VP+F)
其中，F为环境光矩阵，V为颜色混合矩阵，A为投影面的光谱反射矩阵，C为相机获取的颜色矩阵，P为投影图像的颜色矩阵。
本方法的进一步改进在于：预校正原图像还包括：如下公式：
PH＝B(PO)
其中，PH为PO经贝塞尔体响应变换后的值。
一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正装置，应用于影图像颜色校正系统，包括：
提取模块，用于提取原图像像素点的RGB颜色强度并从中选取至少27个像素点，其中，根据要投影图像的分辨率，均匀提取至少27个点，此点的集合为一个校正集；
图像采集处理模块，采集投影图像像素点颜色强度值并获得颜色转换模型，其中，投影图像像素点与提取原图像像素点中选取至少27个像素点的位置坐标对应，此点的集合为另一个校正集，通过贝塞尔体求得图像空间与投影图像空间的颜色强度转换关系，并获得颜色转换模型；所述采集投影图像像素点颜色强度值并获得颜色转换模型还包括：如下公式：
PO＝B(PI)
其中，PO为原图像颜色强度值，B()为贝塞尔体的响应函数，PI为照片内投影画面的强度值，具体公式为：
Figure GDA0003727872080000041
其中，u,v,w为像素点的R、G、B颜色强度值，u,v,w∈[0,1]，BM i(u)、
Figure GDA0003727872080000042
为基函数；pijk为贝塞尔体的控制点；有(N+1)*(M+1)*(H+1)个控制点，N、M、H取2，所以有至少27个控制点，至少27个未知数至少要有至少27组数据才可以计算出控制点；
在待投影图像上有规律地提取至少27个像素点的R、G、B值，作为样本值PO；然后将图像通过投影仪投影到投影屏幕上，再采集投影画面，再提取原来那至少27个像素点的R、G、B值，作为样本值PI，将R、G、B值变换至u,v,w取值空间内，如下公式所示：
uE＝RE/255；
vS＝GS/255；
wQ＝BQ/255
其中，E、S、Q∈{0，1，2，3…26}，代表至少27组数据，因为u,v,w取值是0到1，所以需要把RGB值进行转换，这至少27组数据代入贝塞尔体公式，如下公式所示：
Cijkpijk＝PO
其中Cijk是基函数
Figure GDA0003727872080000051
的矩阵，代表照片内投影画面RGB之间关系，pijk为控制点的RGB值，PO为原图像的RGB值矩阵，PO取值范围是[0,1]，i，j，k取值范围为{0，1，2……26}。
预校正模块，用于预校正原图像，其中，颜色转换模型对原图像进行贝塞尔体预校正，消除外界环境以及投影系统对投影画面整体颜色的影响，完成颜色强度预校正；
判断模块，用于判断预校正后投影图像与原图像像素点的RGB颜色强度值之间偏差值是否超过阈值，如果超过阈值则将判断结果发给校正模块执行；以及
校正模块，用于校正颜色强度。
本装置的进一步改进在于：校正模块为辐射校正模块，用于校正颜色强度。
由于采用了上述技术方案，本发明取得的技术进步是：
实验结果表明，颜色校正补偿后的双通道投影显示图像无明显颜色差异，投影图像之间衔接处颜色内容完全匹配，证明了该颜色校正补偿方法在双通道投影拼接的可行性。该方法不仅考虑到R、G、B三通道之间的相互影响，还克服了当前研究领域只有一维颜色传递函数描述RGB三维颜色空间的问题。贝塞尔体是一个三维函数，可以精准描述三维空间，使颜色强度校正结果更准确。贝塞尔体的控制点之间是相互影响的，因此更能适用于实际生产的需要。
附图说明
图1是本发明的流程图；
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细说明：
本实施例在Windows操作系统上利用OpenCV对投影图像进行颜色校正；
本发明提出了一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法，如图1所示，包括一下步骤：
步骤S1：提取原图像像素点的RGB颜色强度并从中选取至少27个像素点；
其中，根据要投影图像的分辨率，均匀提取至少27个点，此点的集合为一个校正集。
步骤S2：采集投影图像像素点颜色强度值并获得颜色转换模型；
其中，投影图像像素点与提取原图像像素点中选取至少27个像素点的位置坐标对应，此点的集合为另一个校正集，通过贝塞尔体求得图像空间与投影图像空间的颜色强度转换关系，并获得颜色转换模型。
步骤S3：预校正原图像；
其中，颜色转换模型对原图像进行颜色预扭曲，消除外界环境以及投影系统对投影画面整体颜色的影响，完成颜色强度预校正。
步骤S4：判断预校正原图像后的投影图像与原图像像素点的RGB颜色强度值之间偏差值是否超过阈值，如果超过阈值则校正颜色强度。
本申请不仅考虑到R、G、B三通道之间的相互影响，还克服了当前研究领域只有一维颜色传递函数描述RGB三维颜色空间的问题。贝塞尔体是一个三维函数，可以精准描述三维空间，使颜色强度校正结果更准确。贝塞尔体的控制点之间是相互影响的，因此更能适用于实际生产的需要。
进一步地，步骤S4中校正颜色强度为辐射校正颜色强度，如下所示：
C＝A(VP+F)
其中，F为环境光矩阵，V为颜色混合矩阵，A为投影面的光谱反射矩阵，C为相机获取的颜色矩阵，P为投影图像的颜色矩阵。
投影一张全黑的图象，投影画面仍然有光亮输出，采集并提取颜色强度值，作为环境光矩阵F。投影原图像，提取投影前后的颜色强度值，通过辐射模型计算出光谱反射矩阵A，进一步对局部区域的颜色强度进行校正。
进一步地，步骤S2包括：如下公式：
PO＝B(PI)
其中，PO为原图像颜色强度值，B()为贝塞尔体的响应函数，PI为照片内投影画面的强度值。
具体公式为：
Figure GDA0003727872080000071
其中，u,v,w为像素点的R、G、B颜色强度值，u,v,w∈[0,1]，BM i(u)、
Figure GDA0003727872080000072
为基函数；pijk为贝塞尔体的控制点；有(N+1)*(M+1)*(H+1)个控制点，考虑到计算复杂度，N、M、H取2，所以有至少27个控制点。至少27个未知数至少要有27组数据才可以计算出控制点。
在待投影图像上有规律地提取至少27个像素点的R、G、B值，作为样本值PO；然后将图像通过投影仪投影到投影屏幕上，再采集投影画面，再提取原来那至少27个像素点的R、G、B值，作为样本值PI。将R、G、B值变换至u,v,w取值空间内，如下公式所示：
uE＝RE/255；
vS＝GS/255；
wQ＝BQ/255
其中，E、S、Q∈{0，1，2，3...26}，代表至少27组数据，因为u,v,w取值是0到1，所以需要把RGB值进行转换。这至少27组数据代入贝塞尔体公式，如下公式所示：
Cijkpijk＝Po
其中Cijk是基函数
Figure GDA0003727872080000081
的矩阵，代表照片内投影画面RGB之间关系，pijk为控制点的RGB值，PO为原图像的RGB值矩阵(取值范围是[0,1])，i，j，k取值范围为{0，1，2……26}。
进一步地，步骤S3包括：如下公式：
PH＝B(PO)
其中，PH为PO经贝塞尔体响应变换后的值。
基于上述的一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法的装置，包括：
提取模块，用于提取原图像像素点的RGB颜色强度并从中选取至少27个像素点；
其中，根据要投影图像的分辨率，均匀提取至少27个点，此点的集合为一个校正集。
图像采集处理模块，用于采集投影图像像素点颜色强度值并获得颜色转换模型；
其中，投影图像像素点与提取原图像像素点中选取至少27个像素点的位置坐标对应，此点的集合为另一个校正集，通过贝塞尔体求得图像空间与投影图像空间的颜色强度转换关系，并获得颜色转换模型。
预校正模块，用于预校正原图像；
其中，颜色转换模型对原图像进行颜色预扭曲，消除外界环境以及投影系统对投影画面整体颜色的影响，完成颜色强度预校正。
判断模块，用于判断预校正后投影图像与原图像像素点的RGB颜色强度值之间偏差值是否超过阈值，如果超过阈值则将判断结果发给校正模块执行；以及
校正模块，用于校正颜色强度。
进一步地，校正模块可以为辐射校正模块，用于校正颜色强度。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法，其特征在于，该方法包括：
提取原图像像素点的RGB颜色强度并从中选取至少27个像素点，其中，根据要投影图像的分辨率，均匀提取至少27个点，此点的集合为一个校正集；
采集投影图像像素点颜色强度值并获得颜色转换模型，其中，投影图像像素点与提取原图像像素点中选取至少27个像素点的位置坐标对应，此点的集合为另一个校正集，通过贝塞尔体求得图像空间与投影图像空间的颜色强度转换关系，并获得颜色转换模型；所述采集投影图像像素点颜色强度值并获得颜色转换模型还包括：如下公式：
PO＝B(PI)
其中，PO为原图像颜色强度值，B()为贝塞尔体的响应函数，PI为照片内投影画面的强度值，具体公式为：
Figure FDA0003738947790000011
其中，u,v,w为像素点的R、G、B颜色强度值，u,v,w∈[0,1]，
Figure FDA0003738947790000012
为基函数；pijk为贝塞尔体的控制点；有(N+1)*(M+1)*(H+1)个控制点，N、M、H取2，所以有至少27个控制点，至少27个未知数至少要有至少27组数据才可以计算出控制点；
在待投影图像上有规律地提取至少27个像素点的R、G、B值，作为样本值PO；然后将图像通过投影仪投影到投影屏幕上，再采集投影画面，再提取原来那至少27个像素点的R、G、B值，作为样本值PI，将R、G、B值变换至u,v,w取值空间内，如下公式所示：
uE＝RE/255；
vS＝GS/255；
wQ＝BQ/255
其中，E、S、Q∈{0，1，2，3…26}，代表至少27组数据，因为u,v,w取值是0到1，所以需要把RGB值进行转换，这至少27组数据代入贝塞尔体公式，如下公式所示：
Cijkpijk＝Po
其中Cijk是基函数
Figure FDA0003738947790000021
的矩阵，代表照片内投影画面RGB之间关系，pijk为控制点的RGB值，PO为原图像的RGB值矩阵，PO取值范围是[0,1]，i，j，k取值范围为{0，1，2……26}；
预校正原图像，其中，颜色转换模型对原图像进行颜色预扭曲，消除外界环境以及投影系统对投影画面整体颜色的影响，完成颜色强度预校正；
判断预校正原图像后的投影图像与原图像像素点的RGB颜色强度值之间偏差值是否超过阈值，如果超过阈值则校正颜色强度。
2.根据权利要求1所述的一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法，其特征在于，所述校正颜色强度为辐射校正颜色强度，如下所示：
C＝A(VP+F)
其中，F为环境光矩阵，V为颜色混合矩阵，A为投影面的光谱反射矩阵，C为相机获取的颜色矩阵，P为投影图像的颜色矩阵。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法，其特征在于，所述预校正原图像还包括：如下公式：
PH＝B(PO)
其中，PH为PO经贝塞尔体响应变换后的值。
4.一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正装置，其特征在于，包括：
提取模块，用于提取原图像像素点的RGB颜色强度并从中选取至少27个像素点，其中，根据要投影图像的分辨率，均匀提取至少27个点，此点的集合为一个校正集；
图像采集处理模块，采集投影图像像素点颜色强度值并获得颜色转换模型，其中，投影图像像素点与提取原图像像素点中选取至少27个像素点的位置坐标对应，此点的集合为另一个校正集，通过贝塞尔体求得图像空间与投影图像空间的颜色强度转换关系，并获得颜色转换模型；所述采集投影图像像素点颜色强度值并获得颜色转换模型还包括：如下公式：
PO＝B(PI)
其中，PO为原图像颜色强度值，B()为贝塞尔体的响应函数，PI为照片内投影画面的强度值，具体公式为：
Figure FDA0003738947790000031
其中，u,v,w为像素点的R、G、B颜色强度值，u,v,w∈[0,1]，BM i(u)、
Figure FDA0003738947790000032
为基函数；pijk为贝塞尔体的控制点；有(N+1)*(M+1)*(H+1)个控制点，N、M、H取2，所以有至少27个控制点，至少27个未知数至少要有至少27组数据才可以计算出控制点；
在待投影图像上有规律地提取至少27个像素点的R、G、B值，作为样本值PO；然后将图像通过投影仪投影到投影屏幕上，再采集投影画面，再提取原来那至少27个像素点的R、G、B值，作为样本值PI，将R、G、B值变换至u,v,w取值空间内，如下公式所示：
uE＝RE/255；
vS＝GS/255；
wQ＝BQ/255
其中，E、S、Q∈{0，1，2，3…26}，代表至少27组数据，因为u,v,w取值是0到1，所以需要把RGB值进行转换，这至少27组数据代入贝塞尔体公式，如下公式所示：
Cijkpijk＝Po
其中Cijk是基函数
Figure FDA0003738947790000041
的矩阵，代表照片内投影画面RGB之间关系，pijk为控制点的RGB值，PO为原图像的RGB值矩阵，PO取值范围是[0,1]，i，j，k取值范围为{0，1，2……26}；
预校正模块，用于预校正原图像，其中，颜色转换模型对原图像进行颜色预扭曲，消除外界环境以及投影系统对投影画面整体颜色的影响，完成颜色强度预校正；
判断模块，用于判断预校正后投影图像与原图像像素点的RGB颜色强度值之间偏差值是否超过阈值，如果超过阈值则将判断结果发给校正模块执行；以及
校正模块，用于校正颜色强度。
5.根据权利要求4所述的一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正装置，其特征在于，所述校正模块为辐射校正模块，用于校正颜色强度。
CN202111265251.9A 2021-10-28 2021-10-28 一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法及装置 Active CN113992902B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111265251.9A CN113992902B (zh) 2021-10-28 2021-10-28 一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111265251.9A CN113992902B (zh) 2021-10-28 2021-10-28 一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113992902A CN113992902A (zh) 2022-01-28
CN113992902B true CN113992902B (zh) 2022-10-28

Family

ID=79743658

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111265251.9A Active CN113992902B (zh) 2021-10-28 2021-10-28 一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113992902B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102469239A (zh) * 2010-11-17 2012-05-23 北大方正集团有限公司 颜色校正方法和装置
CN104869375A (zh) * 2015-05-18 2015-08-26 中国科学院自动化研究所 一种图像边缘融合中的三维平滑曲面颜色校正系统及方法
CN111586385A (zh) * 2020-05-29 2020-08-25 燕山大学 一种基于b样条曲线的投影图像颜色校正方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9052584B2 (en) * 2009-04-28 2015-06-09 The Regents Of The University Of California Color seamlessness across tiled multi-projector displays

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102469239A (zh) * 2010-11-17 2012-05-23 北大方正集团有限公司 颜色校正方法和装置
CN104869375A (zh) * 2015-05-18 2015-08-26 中国科学院自动化研究所 一种图像边缘融合中的三维平滑曲面颜色校正系统及方法
CN111586385A (zh) * 2020-05-29 2020-08-25 燕山大学 一种基于b样条曲线的投影图像颜色校正方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113992902A (zh) 2022-01-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN100527165C (zh) 一种以动态投影为背景的实时目标识别方法
CN102438153B (zh) 多摄像机图像校正方法和设备
JP5353393B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法等
US6618076B1 (en) Method and apparatus for calibrating projector-camera system
CN111080724A (zh) 一种红外和可见光的融合方法
WO2022100242A1 (zh) 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN101324749B (zh) 在纹理平面上进行投影显示的方法
JP6513234B2 (ja) Ｌｅｄディスプレイに用いられる画像処理方法及び装置
CN103200409B (zh) 多投影仪显示系统的颜色校正方法
CN107358577B (zh) 一种立方体全景图的快速拼接方法
CN104732539A (zh) 一种投影仪标定方法
CN110838086B (zh) 一种基于相关性模板匹配的室外图像拼接方法
CN109166076B (zh) 多相机拼接的亮度调整方法、装置及便携式终端
CN111586385B (zh) 一种基于b样条曲线的投影图像颜色校正方法
CN112312106B (zh) 一种基于色彩空间转换的投影图像颜色校正方法
CN108090877A (zh) 一种基于图像序列的rgb-d相机深度图像修复方法
CN111586384A (zh) 一种基于贝塞尔曲面的投影图像几何校正方法
CN110942475B (zh) 紫外与可见光图像融合系统及快速图像配准方法
CN108109118B (zh) 一种无控制点的航拍图像几何校正方法
CN107977998B (zh) 一种基于多视角采样的光场校正拼接装置及方法
CN108198222B (zh) 一种广角镜头标定及图像矫正方法
CN113992902B (zh) 一种基于贝塞尔体的投影图像颜色校正方法及装置
CN101729739A (zh) 一种图像纠偏处理方法
CN110300291B (zh) 确定色彩值的装置和方法、数字相机、应用和计算机设备
TWI497448B (zh) 影像強化方法及其系統

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant