CN114845094B - 色彩校正方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种色彩校正方法、装置、相机模组、工业相机和计算机可读存储介质。所述方法包括：根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据，并利用白平衡增益数据，得到待调试设备的相关色温值；获取相关色温标定数据和色彩校正标定数据，并对相关色温值、相关色温标定数据和色彩校正标定数据进行处理，得到色彩校正参数；基于白平衡增益数据和色彩校正参数，对待调试设备所采集图像的颜色信息进行校正。采用本方法能够有效降低校正误差。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种色彩校正方法及装置。
背景技术
工业相机又称为工业摄像机，相对于传统民用相机（摄像机）而言，它具有较高的图像稳定性、传输能力和抗干扰能力等。工业相机一般安装在流水线上代替人眼测量，进而根据识别结果来控制相关生产现场的设备动作。在一些对颜色要求较高的工厂作业中，对工业相机的颜色还原准确度提出了较高的要求。在相机模组中，ISP（Image SignalProcessing，图像信号处理）是主要用来对前端图像传感器输出信号处理的单元，以匹配不同厂商的图像传感器，其中，颜色校正是图像信号处理流程中的关键组成之一，可以将与设备相关的颜色信号转换为与设备无关的参考响应值。相机标定通常在相机出厂前完成，可以在一些典型光源环境下拍摄具有标准印刷色值的色卡，对其每个色块在该光源下的RGB响应和其在标准参考光源下的设备无关响应值（例如CIELAB值）计算转换参数，并记录在ISP中，从而完成颜色标定。
然而，目前对工业相机色彩校正的方法存在较大的校正误差。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效降低校正误差的色彩校正方法、装置、相机模组、工业相机和计算机可读存储介质。
第一方面，本申请提供了一种色彩校正方法。所述方法包括：
根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据，并利用所述白平衡增益数据，得到所述待调试设备的相关色温值；
获取相关色温标定数据和色彩校正标定数据，并对所述相关色温值、所述相关色温标定数据和所述色彩校正标定数据进行处理，得到色彩校正参数；
基于所述白平衡增益数据和所述色彩校正参数，对所述待调试设备所采集图像的颜色信息进行校正。
在其中一个实施例中，所述基准图像包括经所述待调试设备采集得到的白色图像；所述根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据的步骤包括：
获取所述待调试设备所采集的色卡图像的白色块RGB值；
采用所述白色块RGB值和所述基准图像中心区域的RGB值对所述白色图像进行标定，得到所述白色图像的增益数据；
基于所述基准图像中心区域的RGB值和所述白色图像的增益数据，确定所述白平衡增益数据。
在其中一个实施例中，所述利用所述白平衡增益数据，得到所述待调试设备的相关色温值的步骤包括：
对所述白平衡增益数据取倒数处理，得到对应白点的RGB值；
将所述白点的RGB值转换为XYZ色域值；
将所述白点的XYZ色域值转换为xyY色域值，并处理所述白点的xyY色域值，确定所述相关色温值。
在其中一个实施例中，所述对所述相关色温值、所述相关色温标定数据和所述色彩校正标定数据进行处理，得到色彩校正参数的步骤包括：
基于所述相关色温值，对所述相关色温标定数据遍历得到相关色温邻近值；
根据所述相关色温邻近值和所述色彩校正标定数据，确定对应的色彩校正邻近值；
对所述相关色温值、所述相关色温邻近值和所述色彩校正邻近值进行处理，得到所述色彩校正参数。
在其中一个实施例中，所述获取相关色温标定数据的步骤包括：
获取所述待调试设备在各色温条件下采集的色卡图像，获取各所述色卡图像的白色块RGB值；
分别将各所述白色块RGB值一一转换为各XYZ色域值，以及分别将各所述白色块XYZ色域值一一转换为各xyY色域值；
分别处理各所述白色块xyY色域值，得到所述相关色温标定数据。
在其中一个实施例中，所述获取色彩校正标定数据的步骤包括：
获取所述待调试设备在各色温条件下采集的色卡图像，获取各所述色卡图像的色块颜色信息；所述色块颜色信息包括各色块的RGB值；
采用初始色彩校正值分别处理各所述色块的RGB值，相应得到各所述色块的RGB标定值；
分别将各所述色块的RGB标定值一一转换为各Lab色域值；
基于各所述色块的Lab色域目标值，处理各所述Lab色域值，相应得到各所述色块的色彩偏差值；
采用最优化模型，对各所述色彩偏差值进行优化，得到所述色彩校正标定数据。
第二方面，本申请还提供了一种色彩校正装置。所述装置包括：
色温获取模块，用于根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据，并利用所述白平衡增益数据，得到所述待调试设备的相关色温值；
参数获取模块，用于获取相关色温标定数据和色彩校正标定数据，并对所述相关色温值、所述相关色温标定数据和所述色彩校正标定数据进行处理，得到色彩校正参数；
色彩校正模块，用于基于所述白平衡增益数据和所述色彩校正参数，对所述待调试设备所采集图像的颜色信息进行校正。
第三方面，本申请还提供了一种相机模组。所述相机模组包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据，并利用所述白平衡增益数据，得到所述待调试设备的相关色温值；
获取相关色温标定数据和色彩校正标定数据，并对所述相关色温值、所述相关色温标定数据和所述色彩校正标定数据进行处理，得到色彩校正参数；
基于所述白平衡增益数据和所述色彩校正参数，对所述待调试设备所采集图像的颜色信息进行校正。
第四方面，本申请还提供了一种工业相机。所述工业相机包括图像传感器，以及连接所述图像传感器的相机模组。
第五方面，本申请还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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据，并利用所述白平衡增益数据，得到所述待调试设备的相关色温值；
获取相关色温标定数据和色彩校正标定数据，并对所述相关色温值、所述相关色温标定数据和所述色彩校正标定数据进行处理，得到色彩校正参数；
基于所述白平衡增益数据和所述色彩校正参数，对所述待调试设备所采集图像的颜色信息进行校正。
上述色彩校正方法、装置、相机模组、工业相机和计算机可读存储介质，通过根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据，进而利用该白平衡增益数据得到相关色温值，以及通过对相关色温值、获取的相关色温标定数据和色彩校正标定数据进行处理得到色彩校正参数，从而采用白平衡增益数据和色彩校正参数对待调试设备所采集图像的颜色信息进行校正，本申请能够有效降低现有色彩校正方法的校正误差，且使待调试设备在不同光源色温条件下都能稳定准确地还原所摄物体的颜色。
附图说明
图1为一个实施例中色彩校正方法的流程示意图；
图2为一个实施例中色彩校正装置的结构示意图。
具体实施方式
为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的实施例。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使本申请的公开内容更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。
白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念，可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题，白平衡是消除色偏的过程，通过将相反的颜色分量添加到图像中，以使图像色温恢复到中性。
目前数码单反相机在预出厂前进行颜色校准，通常选择具有一定色温差的两个光源进行标准环境下的参数计算，并根据厂商的一些需求进行参数调整，而后将参数储存在相机模组中ISP单元中，从而完成颜色标定，在使用时通过该两端色温参数进行颜色矫正。
目前工业相机在出厂前的颜色校准过程中，存在如下技术问题：
①工业相机的颜色恢复：
工业相机可输出raw（图像文件）数据，然而不同厂商进行的处理不同，得到的颜色大多为与设备相关的颜色空间值，但同一物体在不同光源条件下成像得到的RGB值可能不同，因此使得颜色表示出现歧义。
②标定时选取的不同光源的数量：
相机出厂前在标准光源环境下进行标定时，通常会选择一些较为典型的光源，但是选择的不同光源的数量较难确定，不同的光源具有不同的相关色温，当标定时使用的光源数量较少时，相机在使用中的颜色校正结果可能会出现不连续，从而导致较大的校正误差。
③校正时对光源的估计：
在根据标定参数进行校正时，根据标准白卡进行光源估计可以减少现场光源对颜色的影响，但估计的准确性很容易受到场景内容影响，且标准白的实物制作成本较高，较难适用于大规模生产的产线。
④校正时对参数的选取：
校正中需要根据光源估计值来选取对应的标定参数以用于校正，光源估计值的误差过大，或者选取参数的方法不合适，均可能导致严重的颜色校正误差。
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种色彩校正方法，本实施例以该方法应用于相机模组进行举例说明，本实施例中，该方法包括以下步骤：
步骤S110，根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据，并利用白平衡增益数据，得到待调试设备的相关色温值。
其中，在一些示例中，待调试设备可以是工业相机，基准图像为工业相机所采集，在一个具体示例中，基准图像中心区域的横向像素大小为基准图像横向像素大小的四分之一、基准图像中心区域的纵向像素大小为基准图像纵向像素大小的四分之一；进一步地，基准图像中心区域的RGB值为该中心区域内所有像素点相应RGB值的平均值；进一步地，根据该中心区域内所有像素点相应RGB值的平均值，可以得到工业相机的白平衡增益数据，并进一步采用该白平衡增益数据，就可以得到工业相机的相关色温值。
在其中一个实施例中，基准图像包括经待调试设备采集得到的白色图像；根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据的步骤包括：
获取待调试设备所采集的色卡图像的白色块RGB值；
采用白色块RGB值和基准图像中心区域的RGB值对白色图像进行标定，得到白色图像的增益数据；
基于基准图像中心区域的RGB值和白色图像的增益数据，确定白平衡增益数据。
其中，以待调试设备为工业相机为例，在一些示例中，白色图像可以为工业相机通过采集白纸而得到的，色卡可以为24色色卡；具体来说，将白纸和24色色卡分别放入灯箱，使用工业相机分别采图以得到白色图像和色卡图像；进一步地，计算得到白色图像中心区域的RGB值，以及色卡图像中白色块（24色色卡中第19块）对应的白色块RGB值；
在一些示例中，以RGB cc 表示白色块RGB值、
表示基准图像中心区域的RGB值、
表示白色图像的增益数据为例，则可以通过下式（1）计算得到白色图像的增益数据：
进一步地，以
表示工业相机的白平衡增益数据为例，则其可以通过下式（2）计算得到：
上述通过标定白色图像和色卡白色色块的关系，能够有效降低在白平衡增益数据计算中由于白色图像不是标准白带来的误差。
在其中一个实施例中，利用白平衡增益数据，得到待调试设备的相关色温值的步骤包括：
对白平衡增益数据取倒数处理，得到对应白点的RGB值；
将白点的RGB值转换为XYZ色域值；
将白点的XYZ色域值转换为xyY色域值，并处理白点的xyY色域值，确定相关色温值。
具体地，以待调试设备为工业相机为例，根据上述计算得到的白平衡增益数据，将其红（R）、绿（G）、蓝（B）三个通道对应的白平衡增益值分别取倒数，得到对应白点的RGB值为（
），进一步地，则可以将白点从RGB颜色空间转到XYZ颜色空间，得到XYZ色域值，如下式（3）所示：
其中，
为BT.709RGB颜色空间转XYZ颜色空间的矩阵参数。
进一步地，将白点从XYZ颜色空间转到xyY颜色空间，得到xyY色域值，具体来说，xyY颜色空间中x通道的色域值通过下式（4）计算得到：
xyY颜色空间中y通道的色域值通过下式（5）计算得到：
xyY颜色空间中Y通道的色域值与XYZ颜色空间中Y通道的色域值相同；
进一步地，以CCT wp 表示相关色温值，根据白点的xyY色域值，则可以通过下式（6）计算得到工业相机的相关色温值：
其中，
。
步骤S120，获取相关色温标定数据和色彩校正标定数据，并对相关色温值、相关色温标定数据和色彩校正标定数据进行处理，得到色彩校正参数。
具体地，对上述计算得到的相关色温值，以及获取到的相关色温标定数据和色彩校正标定数据进行处理，可以得到色彩校正参数。
在其中一个实施例中，获取相关色温标定数据的步骤包括：
获取待调试设备在各色温条件下采集的色卡图像，获取各色卡图像的白色块RGB值；
分别将各白色块RGB值一一转换为各XYZ色域值，以及分别将各白色块XYZ色域值一一转换为各xyY色域值；
分别处理各白色块xyY色域值，得到相关色温标定数据。
具体来说，以待调试设备为工业相机、色卡为24色色卡为例，将24色色卡放入灯箱，同时工业相机也放入灯箱内，正对色卡，保证24色色卡占据相机画面75%左右，调节不同的色温条件并分别拍摄色卡，因此可以获取到工业相机在各色温条件下的色卡图像，进一步地，可以得到各色卡图像的白色块RGB值，以其中一色温条件下采集的色卡图像的白色块RGB值为例，可以通过下式（7）将白色块RGB值转为XYZ颜色空间的XYZ色域值：
进一步地，可以将白色块对应的XYZ色域值转换为xyY色域值，其中x通道的色域值通过下式（8）计算得到：
y通道的色域值通过下式（9）计算得到：
同样地，白色块xyY颜色空间中Y通道的色域值与XYZ颜色空间中Y通道的色域值相同；
参照公式（7）-（9），可以一一计算得到其余色温条件下色卡图像中白色块对应的xyY色域值。
进一步地，分别对上述各白色块在xyY颜色空间下的xyY色域值进行处理，得到相关色温标定数据，该相关色温标定数据包括各色温条件对应的相关色温标定值，以CCT1表示其中一色温条件下的相关色温标定值为例，则通过下式（10）计算得到：
其中，
。
同理，根据式（10）可以计算得到其余色温条件下的相关色温标定值，因此，各色温条件下对应的相关色温标定值可以记为[CCT1，CCT2，…，CCTm]，m表示色温条件的设置个数，在一个具体示例中，可以使用10个不同色温的光源进行相关色温标定。
在其中一个实施例中，获取色彩校正标定数据的步骤包括：
获取待调试设备在各色温条件下采集的色卡图像，获取各色卡图像的色块颜色信息；色块颜色信息包括各色块的RGB值；
采用初始色彩校正值分别处理各色块的RGB值，相应得到各色块的RGB标定值；
分别将各色块的RGB标定值一一转换为各Lab色域值；
基于各色块的Lab色域目标值，处理各Lab色域值，相应得到各色块的色彩偏差值；
采用最优化模型，对各色彩偏差值进行优化，得到色彩校正标定数据。
具体地，以待调试设备为工业相机、色卡为24色色卡为例，将24色色卡放入灯箱，同时工业相机也放入灯箱内，正对色卡，保证24色色卡占据相机画面75%左右，调节不同的色温条件并分别拍摄色卡，因此可以获取到工业相机在各色温条件下的色卡图像，进一步地，以其中一色温条件下采集的色卡图像为例，可以获取得到该色卡图像中所有色块的颜色信息，并进一步得到该色卡图像中24块色块分别对应的RGB值。
CCM（Color Correction Matrix，色彩校正矩阵）通常表示为
，在一些示例中，以
表示初始色彩校正矩阵为例，则初始色彩校正值对应的初始色彩校正矩阵表示为下式（11）：
采用上述初始色彩校正值分别处理各色块的RGB值，相应得到各色块的RGB标定值，以
表示其中一色块的RGB值、
表示其中一色块对应的RGB标定值为例，则可以通过下式（12）计算得到该色块的RGB标定值：
同理，可以计算得到其余色块对应的RGB标定值。
进一步地，分别将各色块的RGB标定值一一转换为各Lab色域值，具体来说，先将各色块的RGB标定值一一转换为XYZ颜色空间下的XYZ色域值，以
表示其中一色块对应的XYZ色域值为例，则其可以通过公式（13）计算得到：
同理，可以计算得到其余色块对应的XYZ色域值。
进一步地，再将各XYZ色域值一一转为各Lab色域值，以
表示其中一色块对应的Lab色域值为例，则
、
、
通过下式（14）计算得到：
其中，
；f函数通过下式（15）计算得到：
其中，
。
同理，可以计算得到其余色块对应的Lab色域值。
进一步地，基于各色块的Lab色域目标值，处理各Lab色域值，相应得到各色块的色彩偏差值，其中，每个色块的Lab色域目标值也就是Lab色域下的理论值，以
表示其中一色块对应的Lab色域目标值、
表示其中一色块对应的色彩偏差值为例，则可以通过下式（16）计算得到该色块的色彩偏差值：
同理，可以计算得到其余色块的色彩偏差值；其中，在一个具体示例中，各色块的Lab色域目标值如下表所示：
 |
 |
 |
|
| 色块1 | 37.986 | 13.555 | 14.059 |
| 色块2 | 65.711 | 18.13 | 17.81 |
| 色块3 | 49.927 | -4.88 | -21.925 |
| 色块4 | 43.139 | -13.095 | 21.905 |
| 色块5 | 55.112 | 8.844 | -25.399 |
| 色块6 | 70.719 | -33.397 | -0.199 |
| 色块7 | 62.661 | 36.067 | 57.096 |
| 色块8 | 40.02 | 10.41 | -45.964 |
| 色块9 | 51.124 | 48.239 | 16.248 |
| 色块10 | 30.325 | 22.976 | -21.587 |
| 色块11 | 72.532 | -23.709 | 57.255 |
| 色块12 | 71.941 | 19.363 | 67.857 |
| 色块13 | 28.778 | 14.179 | -50.297 |
| 色块14 | 55.261 | -38.342 | 31.37 |
| 色块15 | 42.101 | 53.378 | 28.19 |
| 色块16 | 81.733 | 4.039 | 79.819 |
| 色块17 | 51.935 | 49.986 | -14.574 |
| 色块18 | 51.038 | -28.631 | -28.638 |
| 色块19 | 96.539 | -0.425 | 1.186 |
| 色块20 | 81.257 | -0.638 | -0.335 |
| 色块21 | 66.766 | -0.734 | -0.504 |
| 色块22 | 50.867 | -0.153 | -0.27 |
| 色块23 | 35.656 | -0.421 | -1.231 |
| 色块24 | 20.461 | -0.079 | -0.973 |
同理，根据上述计算方法可以得到其余色温条件下色卡图像中各色块对应的色彩偏差值；
进一步地，采用最优化模型，根据如下公式（17）对各色彩偏差值进行数值优化，直至收敛得到色彩校正标定数据，该色彩校正标定数据包括各色温条件下对应的色彩校正标定矩阵：
其中，n表示色卡图像中的色块个数，以色卡为24色色卡为例，则计算时n取24；
因此，可以将各色温条件下对应的色彩校正标定矩阵记为[CCM1，CCM2，…，CCMm]，m表示色温条件的设置个数，在一些示例中，色温条件的设置个数根据实验条件所具备的标准光源的最低色温和最高色温之间的差值除以1000k来确定，在此基础上，色温条件的设置个数越多越好。在一个具体示例中，可以使用10个不同色温的光源进行色彩校正矩阵标定，这可以大大减少实际使用中插值预测带来的误差。
在其中一个实施例中，其特征在于，对相关色温值、相关色温标定数据和色彩校正标定数据进行处理，得到色彩校正参数的步骤包括：
基于相关色温值，对相关色温标定数据遍历得到相关色温邻近值；
根据相关色温邻近值和色彩校正标定数据，确定对应的色彩校正邻近值；
对相关色温值、相关色温邻近值和色彩校正邻近值进行处理，得到色彩校正参数。
具体地，基于上述得到的相关色温值
，对相关色温标定数据遍历得到相关色温邻近值，具体来说，首先在标定的[CCT1，CCT2，…，CCTm]中找出小于相关色温值
的相关色温标定值，然后将其中最接近该相关色温值
的那一个相关色温标定值记为CCTleft，相应地，找出大于相关色温值
的相关色温标定值，然后将其中最接近该相关色温值
的那一个相关色温标定值记为CCTright，CCTleft和CCTright即为相关色温邻近值；
进一步地，根据该CCTleft和CCTright，在色彩校正标定数据即[CCM1，CCM2，…，CCMm]中找到对应的色彩校正邻近值，具体来说，相关色温标定数据[CCT1，CCT2，…，CCTm]中每一个相关色温标定值与色彩校正标定数据[CCM1，CCM2，…，CCMm]中每一个色彩校正标定矩阵按角标一一对应，因此，根据上述得到的CCTleft，可以将色彩校正标定数据[CCM1，CCM2，…，CCMm]中对应的那一个色彩校正标定矩阵记为CCMleft，相应地，根据上述得到的CCTright，可以将色彩校正标定数据[CCM1，CCM2，…，CCMm]中对应的那一个色彩校正标定矩阵记为CCMright，CCMleft和CCMright即为色彩校正邻近值；
进一步地，对相关色温值、相关色温邻近值和色彩校正邻近值进行处理，得到色彩校正参数，以
表示色彩校正参数为例，则其通过下式（18）计算得到：
其中，
。
步骤S130，基于白平衡增益数据和色彩校正参数，对待调试设备所采集图像的颜色信息进行校正。
具体来说，以
表示待调试设备所采集图像校正前的颜色信息、
表示该图像校正后的颜色信息为例，则该图像校正后的颜色信息通过下式（19）计算得到：
上述色彩校正方法，提出了一套完整的针对工业相机的颜色标定与校正技术方案，可在相机制造出厂前在标准环境下进行颜色的比色标定，并在相机投入生产使用时进行低开销的光源预测，使得在此解决方案下的相机在不同光源色温条件下都能稳定准确地还原所摄物体的颜色。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的色彩校正方法的色彩校正装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个色彩校正装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于色彩校正方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种色彩校正装置，包括：色温获取模块210、参数获取模块220和色彩校正模块230，其中：
色温获取模块210，用于根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据，并利用白平衡增益数据，得到待调试设备的相关色温值；
参数获取模块220，用于获取相关色温标定数据和色彩校正标定数据，并对相关色温值、相关色温标定数据和色彩校正标定数据进行处理，得到色彩校正参数；
色彩校正模块230，用于基于白平衡增益数据和色彩校正参数，对待调试设备所采集图像的颜色信息进行校正。
在其中一个实施例中，基准图像包括经待调试设备采集得到的白色图像；色温获取模块210还用于：
获取待调试设备所采集的色卡图像的白色块RGB值；
采用白色块RGB值和基准图像中心区域的RGB值对白色图像进行标定，得到白色图像的增益数据；
基于基准图像中心区域的RGB值和白色图像的增益数据，确定白平衡增益数据。
在其中一个实施例中，色温获取模块210还用于：
对白平衡增益数据取倒数处理，得到对应白点的RGB值；
将白点的RGB值转换为XYZ色域值；
将白点的XYZ色域值转换为xyY色域值，并处理白点的xyY色域值，确定相关色温值。
在其中一个实施例中，参数获取模块220还用于：
基于相关色温值，对相关色温标定数据遍历得到相关色温邻近值；
根据相关色温邻近值和色彩校正标定数据，确定对应的色彩校正邻近值；
对相关色温值、相关色温邻近值和色彩校正邻近值进行处理，得到色彩校正参数。
在其中一个实施例中，参数获取模块220还用于：
获取待调试设备在各色温条件下采集的色卡图像，获取各色卡图像的白色块RGB值；
分别将各白色块RGB值一一转换为各XYZ色域值，以及分别将各白色块XYZ色域值一一转换为各xyY色域值；
分别处理各白色块xyY色域值，得到相关色温标定数据。
在其中一个实施例中，参数获取模块220还用于：
获取待调试设备在各色温条件下采集的色卡图像，获取各色卡图像的色块颜色信息；色块颜色信息包括各色块的RGB值；
采用初始色彩校正值分别处理各色块的RGB值，相应得到各色块的RGB标定值；
分别将各色块的RGB标定值一一转换为各Lab色域值；
基于各色块的Lab色域目标值，处理各Lab色域值，相应得到各色块的色彩偏差值；
采用最优化模型，对各色彩偏差值进行优化，得到色彩校正标定数据。
上述色彩校正装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，还提供了一种相机模组，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，还提供了一种工业相机。所述工业相机包括图像传感器，以及连接所述图像传感器的相机模组；所述相机模组包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种色彩校正方法，其特征在于，所述方法包括：
根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据，并利用所述白平衡增益数据，得到所述待调试设备的相关色温值；
获取所述待调试设备在各色温条件下采集的色卡图像，获取各所述色卡图像的色块颜色信息；所述色块颜色信息包括各色块的RGB值；
采用初始色彩校正值分别处理各所述色块的RGB值，相应得到各所述色块的RGB标定值；
分别将各所述色块的RGB标定值一一转换为各Lab色域值；
基于各所述色块的Lab色域目标值，处理各所述Lab色域值，相应得到各所述色块的色彩偏差值；
采用最优化模型，对各所述色彩偏差值进行优化，得到色彩校正标定数据；
获取相关色温标定数据，并对所述相关色温值、所述相关色温标定数据和所述色彩校正标定数据进行处理，得到色彩校正参数；
基于所述白平衡增益数据和所述色彩校正参数，对所述待调试设备所采集图像的颜色信息进行校正。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基准图像包括经所述待调试设备采集得到的白色图像；所述根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据的步骤包括：
获取所述待调试设备所采集的色卡图像的白色块RGB值；
采用所述白色块RGB值和所述基准图像中心区域的RGB值对所述白色图像进行标定，得到所述白色图像的增益数据；
基于所述基准图像中心区域的RGB值和所述白色图像的增益数据，确定所述白平衡增益数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述白平衡增益数据，得到所述待调试设备的相关色温值的步骤包括：
对所述白平衡增益数据取倒数处理，得到对应白点的RGB值；
将所述白点的RGB值转换为XYZ色域值；
将所述白点的XYZ色域值转换为xyY色域值，并处理所述白点的xyY色域值，确定所述相关色温值。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述相关色温值、所述相关色温标定数据和所述色彩校正标定数据进行处理，得到色彩校正参数的步骤包括：
基于所述相关色温值，对所述相关色温标定数据遍历得到相关色温邻近值；
根据所述相关色温邻近值和所述色彩校正标定数据，确定对应的色彩校正邻近值；
对所述相关色温值、所述相关色温邻近值和所述色彩校正邻近值进行处理，得到所述色彩校正参数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取相关色温标定数据的步骤包括：
获取所述待调试设备在各色温条件下采集的色卡图像，获取各所述色卡图像的白色块RGB值；
分别将各所述白色块RGB值一一转换为各XYZ色域值，以及分别将各所述白色块XYZ色域值一一转换为各xyY色域值；
分别处理各所述白色块xyY色域值，得到所述相关色温标定数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述色温条件的数量根据实验条件所具备的标准光源的最低色温和最高色温而确定。
7.一种色彩校正装置，其特征在于，所述装置包括：
色温获取模块，用于根据基准图像中心区域的RGB值，得到待调试设备的白平衡增益数据，并利用所述白平衡增益数据，得到所述待调试设备的相关色温值；
参数获取模块，用于获取所述待调试设备在各色温条件下采集的色卡图像，获取各所述色卡图像的色块颜色信息；所述色块颜色信息包括各色块的RGB值；采用初始色彩校正值分别处理各所述色块的RGB值，相应得到各所述色块的RGB标定值；分别将各所述色块的RGB标定值一一转换为各Lab色域值；基于各所述色块的Lab色域目标值，处理各所述Lab色域值，相应得到各所述色块的色彩偏差值；采用最优化模型，对各所述色彩偏差值进行优化，得到色彩校正标定数据；还用于获取相关色温标定数据，并对所述相关色温值、所述相关色温标定数据和所述色彩校正标定数据进行处理，得到色彩校正参数；
色彩校正模块，用于基于所述白平衡增益数据和所述色彩校正参数，对所述待调试设备所采集图像的颜色信息进行校正。
8.一种相机模组，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种工业相机，其特征在于，包括图像传感器，以及连接所述图像传感器的权利要求8所述的相机模组。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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