CN114885143A - 一种色彩校正矩阵的调整方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

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CN114885143A CN202210303562.8A CN202210303562A CN114885143A CN 114885143 A CN114885143 A CN 114885143A CN 202210303562 A CN202210303562 A CN 202210303562A CN 114885143 A CN114885143 A CN 114885143A
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潘武
况璐
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Abstract

本发明提供一种色彩校正矩阵的调整方法、装置、终端及存储介质，色彩校正矩阵的调整方法包括：利用目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息，拟合出将原始RGB数据信息进行色彩校正处理得到预处理RGB数据信息所用的等效伽马校正曲线；根据等效伽马校正曲线和宽动态模式下的预设宽动态伽马校正曲线，确定宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线；利用宽动态伽马校正曲线对原始RGB数据信息进行转换，得到对应的宽动态RGB数据信息，以及利用获取的预设线性伽马校正曲线对原始RGB数据信息进行转换，得到对应的线性RGB数据信息；基于宽动态RGB数据信息、线性RGB数据信息和线性色彩校正矩阵，确定宽动态色彩校正矩阵，缩小与人眼得到的图像的颜色差异。

Description

一种色彩校正矩阵的调整方法、装置、终端及存储介质
技术领域
本发明涉及视频监控技术领域，特别是涉及一种色彩校正矩阵的调整方法、装置、终端及计算机可读存储介质。
背景技术
随着视频监控技术的发展，越来越重视图像质量提升，颜色作为图像质量最重要的组成部分，其风格特征呈现出的观感通常会成为用户评价视频图像质量的重要指标。目前在视频颜色的处理上，最常用的方式是色彩校正矩阵(Color Correction Matrix，CCM)，CCM是一种用于纠正传感器与人眼对光谱响应的差异的色彩校正方式，能够让视频图像的画面更贴近人眼所见的物理世界。
现有的CCM，一般都是事先在高、中、低三个色温下，各自标定一组目标CCM在设备中实时使用，设备经过算法估计当前监控画面的色温值，然后去插值查找到对应的CCM在设备中使用。在实际使用中，事先量化标定CCM的动作，是为了实现被调试设备与目标设备的颜色风格统一。在调试过程中，往往是在线性下进行CCM标定，标定的结果直接复用到宽动态下。但是，在传统宽动态模式下使用线性模式下标定的CCM处理图像数据还是存在得到的图像与人眼得到的图像存在颜色差异。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种色彩校正矩阵的调整方法、装置、终端及计算机可读存储介质，解决现有技术中宽动态范围模式下采集的图像与人眼得到的图像存在颜色差异的问题。
为解决上述技术问题，本发明采用的第一个技术方案是：提供一种色彩校正矩阵的调整方法，色彩校正矩阵的调整方法包括：利用目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息，拟合出将原始RGB数据信息进行色彩校正处理得到预处理RGB数据信息所用的等效伽马校正曲线；根据等效伽马校正曲线和宽动态模式下的预设宽动态伽马校正曲线，确定宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线；利用宽动态伽马校正曲线对原始RGB数据信息进行转换，得到对应的宽动态RGB数据信息，以及利用获取的预设线性伽马校正曲线对原始RGB数据信息进行转换，得到对应的线性RGB数据信息；基于宽动态RGB数据信息、线性RGB数据信息和线性色彩校正矩阵，确定宽动态色彩校正矩阵。
其中，利用目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息，拟合出将原始RGB数据信息进行色彩校正处理得到预处理RGB数据信息所用的等效伽马校正曲线，包括：获取目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息；其中，原始RGB数据信息经过色彩校正得到预处理RGB数据信息；对原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息分别进行色彩空间转换，得到原始RGB数据信息对应的第一色彩空间和预处理RGB数据信息对应的第二色彩空间；对第一色彩空间和第二色彩空间分别进行亮度分离，得到第一色彩空间对应的第一亮度信息和第二色彩空间对应的第二亮度信息；基于第一亮度信息和第二亮度信息，拟合得到等效伽马校正曲线。
其中，对原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息分别进行色彩空间转换，包括：对原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息分别进行LAB色彩空间转换。
其中，基于第一亮度信息和第二亮度信息，拟合得到等效伽马校正曲线，包括：采用最小二乘法基于第一亮度信息和第二亮度信息确定拟合曲线的系数数组；基于系数数组确定等效伽马校正曲线。
其中，根据等效伽马校正曲线和宽动态模式下的预设宽动态伽马校正曲线，确定宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线，包括：基于如下公式确定宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线；
comp_gamma(i)＝wdr_isp_gamma(equ_gamma(i))
公式中：comp_gamma为宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线；wdr_isp_gamma为宽动态模式下的预设宽动态伽马校正曲线；equ_gamma为等效伽马校正曲线。
其中，基于宽动态RGB数据信息、线性RGB数据信息和线性色彩校正矩阵，确定宽动态色彩校正矩阵，包括：基于如下公式确定宽动态色彩校正矩阵；
Figure BDA0003563850720000031
公式中：CCM为宽动态色彩校正矩阵；CCM1为线性色彩校正矩阵；sourceRGB为线性RGB数据信息；targetRGB为宽动态RGB数据信息；[]’表示矩阵运算中的转置。
其中，基于宽动态RGB数据信息、线性RGB数据信息和线性色彩校正矩阵，确定宽动态色彩校正矩阵，之后还包括：对宽动态色彩校正矩阵进行归一化处理。
为解决上述技术问题，本发明采用的第二个技术方案是：提供一种色彩校正矩阵的调整装置，色彩校正矩阵的调整装置包括：拟合模块，用于利用目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息，拟合出将原始RGB数据信息进行色彩校正处理得到预处理RGB数据信息所用的等效伽马校正曲线；补偿模块，用于根据等效伽马校正曲线和宽动态模式下的预设宽动态伽马校正曲线，确定宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线；转换模块，用于利用宽动态伽马校正曲线对原始RGB数据信息进行转换，得到对应的宽动态RGB数据信息，以及利用获取的预设线性伽马校正曲线对原始RGB数据信息进行转换，得到对应的线性RGB数据信息；调整模块，用于基于宽动态RGB数据信息、线性RGB数据信息和线性色彩校正矩阵，确定宽动态色彩校正矩阵。
为解决上述技术问题，本发明采用的第三个技术方案是：提供一种终端，该终端包括存储器、处理器以及存储于存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行程序数据以实现上述色彩校正矩阵的调整装置方法中的步骤。
为解决上述技术问题，本发明采用的第四个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述色彩校正矩阵的调整装置方法中的步骤。
本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，提供的一种色彩校正矩阵的调整方法、装置、终端及计算机可读存储介质，色彩校正矩阵的调整方法基于目标图像原始的RGB数据信息和对原始RGB数据信息进行预处理后的预处理RGB数据信息拟合预处理过程所用的等效伽马校正曲线，再根据等效伽马校正曲线和宽动态模式下的预设校正曲线计算得到宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线，根据宽动态模式下的伽马校正曲线处理原始RGB数据信息得到的宽动态RGB数据信息、线性模式下的预设线性伽马校正曲线处理原始RGB数据信息得到的线性RGB数据信息以及线性模式下色彩校正矩阵和宽动态模式下宽动态色彩校正矩阵之间的对应关系，确定宽动态模式下的宽动态色彩校正矩阵，进而实现在宽动态模式下采用宽动态色彩校正矩阵对获取的原始RGB数据信息进行处理，缩小与人眼得到的图像的颜色差异。
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的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为现有技术中的一种传感器的RGB光谱响应曲线；
图2为现有技术中的一种人眼的RGB光谱响应曲线；
图3是本发明提供的色彩校正矩阵的调整方法的流程示意图；
图4是图3提供的色彩校正矩阵的调整方法中步骤S1一具体实施例的流程示意图；
图5是图4提供的色彩校正矩阵的调整方法中步骤S14一具体实施例的流程示意图；
图6是现有主流的ISP处理流程节点的节点框图；
图7是本发明提供的色彩校正矩阵的调整装置的结构框图；
图8是本发明提供的终端一实施方式的示意框图；
图9是本发明提供的计算机可读存储介质一实施方式的示意框图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说明。
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、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。
为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明所提供的一种色彩校正矩阵的调整方法做进一步详细描述。
摄像机目前常用的工作模式有三种，具体包括：线性模式、数字宽动态模式和真实宽动态模式。
线性模式是指摄像机中的传感器正常曝光工作。
数字宽动态模式是指摄像机工作在线性模式下，但是为了提高动态范围，而叠加使用ISP(Internet Service Provider，互联网服务提供商)模块中能够提升动态范围的相关算法模块。
真实宽动态模式是指摄像机中的传感器同一时刻输出两帧及以上的数据，以常见的两帧数据为例，一般一帧为1ms以上的曝光时间为长帧；一帧为1ms以下的曝光时间为短帧。长帧能够使场景中暗部细节呈现，短帧能够使场景中亮部细节呈现。在真实宽动态中，最后都会将长短帧融合之后输出。
本申请中的将数字宽动态模式和真实宽动态模式统称为宽动态模式。
目前在视频颜色的处理上，最常用的方式是CCM，CCM是一种用于纠正传感器与人眼对光谱响应的差异的色彩校正方式，能够让视频图像的画面更贴近人眼所见的物理世界。如图1为现有技术中的一种传感器的RGB光谱响应曲线，如图2为现有技术中的一种人眼的RGB光谱响应曲线。其中，传感器和人眼的RGB光谱响应曲线是不一致的，并且视频图像经过白平衡处理之后，会存在色偏，因此需要进行色彩矩阵的校正即CCM校正。色彩矩阵的校正公式如公式1所示，其中CCM是一个3×3的矩阵，CCM与色彩调整前图像的RGB通道统计值相乘，得到色彩调整后图像的R′G′B′通道值。
Figure BDA0003563850720000061
量化标定CCM的过程中，需要用到的元素有伽马曲线。线下模式下使用的伽马曲线与真实宽动态模式下的伽马曲线不是同一条，而伽马曲线是直接影响CCM的标定结果的因素之一。现有技术中，宽动态模式下一般使用的是线性模式下伽马曲线。在传统宽动态模式下使用线性模式下标定的CCM处理图像数据得到的图像与人眼得到的图像存在颜色差异的现象。基于本申请提供的色彩校正矩阵的调整方法可以标定宽动态范围模式下的CCM，进而缩小传感器与人眼分别获取图像的颜色差异。
请参阅图3，图3是本发明提供的色彩校正矩阵的调整方法的流程示意图。本实施例中提供一种色彩校正矩阵的调整方法，该方法适用于宽动态模式下的获取图像。其中，宽动态模式包括数字宽动态和真实宽动态。该色彩校正矩阵的调整方法包括如下步骤。
S1：利用目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息，拟合出将原始RGB数据信息进行色彩校正处理得到预处理RGB数据信息所用的等效伽马校正曲线。
请参阅图4，图4是图3提供的色彩校正矩阵的调整方法中步骤S1一具体实施例的流程示意图。
具体地，基于目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息，确定预处理过程中使用的等效伽马校正曲线的具体步骤如下所示。
S11：获取目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息。
具体地，通过图像采集设备对目标区域进行图像采集，获取目标图像的原始RGB数据信息。其中。RGB数据信息包括RGB三通道的数值表。图像采集设备基于负载的预处理模块，对原始RGB数据信息进行处理，以缩小通过图像采集设备采集的图像的颜色与目标的真实颜色之间的差异。具体地，原始RGB数据信息经过色彩校正处理得到预处理RGB数据信息。
在一具体实施例中，图像采集设备包括动态范围模块，动态范围模块是为了实现动态范围的拉伸，将当前画面中的低暗提亮、高亮压暗。原始RGB数据信息是未经动态范围模块得到的RGB数据信息；预处理RGB数据信息是经动态范围模块得到的RGB数据信息。
S12：对原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息分别进行色彩空间转换，得到原始RGB数据信息对应的第一色彩空间和预处理RGB数据信息对应的第二色彩空间。
具体地，由于图像采集设备是基于RGB颜色模式来创建目标区域的颜色的，但是人的视觉实际上是对亮度比色彩要敏感的。因此，为了使图像采集设备采集的图像与人眼看到的图像之间的颜色差异缩小，需要将原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息分别进行色彩空间转换。可以将RGB数据信息转换为LAB色彩空间、HSB色彩空间、YUV色彩空间或CMYK色彩空间等。
在一实施例中，为了使图像采集设备采集的图像更接近人眼看到的图像的色彩，对原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息分别进行LAB色彩空间转换，进而得到原始RGB数据信息对应的第一色彩空间和预处理RGB数据信息对应的第二色彩空间。
在一具体实施例中，先将RGB三通道的色彩空间转换为XYZ空间，之后再将XYZ空间的数值转换为LAB空间。
具体地，基于公式2将RGB三通道的色彩空间转换为XYZ空间的数据信息。
X＝var_R*0.4124+var_G*0.3576+var_B*0.1805
Y＝var_R*0.2126+var_G*0.7152+var_B*0.0722
Z＝var_R*0.0193+var_G*0.1192+var_B*0.9505 (公式2)
之后再基于公式3将XYZ空间的数据信息转换为LAB色彩空间的数据信息。其中，Xn、Yn、Zn依次设定为95.047、100、108.883，也可以根据实际情况自行设定。
Figure BDA0003563850720000081
Figure BDA0003563850720000082
Figure BDA0003563850720000083
S13：对第一色彩空间和第二色彩空间分别进行亮度分离，得到第一色彩空间对应的第一亮度信息和第二色彩空间对应的第二亮度信息。
具体地，上述步骤S12中原始RGB数据信息得到对应的第一色彩空间包括亮度分量(L分量)、红色到绿色的色彩分量(a分量)和红色到蓝色的色彩分量(b分量)。由于人眼对于目标图像中的亮度信息比较敏感，为了缩小图像采集设备采集的图像与人眼观察到的图像色彩差异，提取原始RGB数据信息对应的第一色彩空间中的亮度分量，作为第一亮度信息，提取预处理RGB数据信息对应的第二色彩空间中的亮度分量，作为第二亮度信息。其中，第一亮度信息和第二亮度信息分别都是一维数据。其中，第一亮度信息是未经过处理的亮度信息，第二亮度信息是经过动态范围模块处理的亮度信息。
S14：基于第一亮度信息和第二亮度信息，拟合得到等效伽马校正曲线。
请参阅图5，图5是图4提供的色彩校正矩阵的调整方法中步骤S14一具体实施例的流程示意图。
具体地，基于人眼比较敏感的亮度信息拟合得到预处理过程中使用的等效伽马较正曲线的具体步骤如下。
S141：采用最小二乘法基于第一亮度信息和第二亮度信息确定拟合曲线的系数数组。
具体地，采用最小二乘法拟合，使第一亮度信息更接近第二亮度信息。在一实施例中，在第一亮度信息和第二亮度信息中选取多个同一像素对应的亮度信息，在matlab上调用plotfit函数进行拟合，得到拟合算子γ。其中，拟合算子γ是一维数组，所代表的的含义是n次方程中每个系数。比如，拟合使用的是4次方程，则γ是一组5个数据的数组，γ＝[a，b，c，d，e]。如果拟合使用的是5次方程，则γ是一组6个数据的数组，γ＝[a，b，c，d，e，f]。
S142：基于系数数组确定等效伽马校正曲线。
具体地，将获取的γ＝[a，b，c，d，e]带入到4次方程中，得到等效伽马曲线为y＝a*x^4+b*x^3+c*x^2+d*x+e。其中，x和y的取值范围为[0，255]。
在本实施例中，通过提出等效伽马校正曲线，用于替代不同平台间宽动态模式下调整动态范围而实现的画面动态范围表达。
S2：根据等效伽马校正曲线和宽动态模式下的预设宽动态伽马校正曲线，确定宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线。
请参阅图6，图6是现有主流的ISP处理流程节点的节点框图。现有主流的ISP处理流程中，都会有三个流程节点，包括动态范围模块、CCM和ISP Gamma(ISP伽马校正曲线)。图像采集设备工作在纯线性模式下的时候，一般都会把动态范围模块的参数给关闭，只保留CCM和ISP Gamma两个模块。而图像采集设备工作在宽动态模式下的时候，动态范围模块的参数就会使能，后面同样有CCM和ISP Gamma两个模块。也就是说，在宽动态模式下，除了使用伽马曲线之外，为了实现真实宽动态下动态范围的提升，还会使用ISP自带的动态范围调整模块进行动态范围的调整，实现画面的高亮抑制和低暗提亮的效果。
具体地，基于公式4确定宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线；
comp_gamma(i)＝wdr_isp_gamma(equ_gamma(i)) (公式4)
公式4中：comp_gamma为宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线；wdr_isp_gamma为宽动态模式下的预设宽动态伽马校正曲线；equ_gamma为等效伽马校正曲线。
其中，gamma是一个二维的数组，代表的是数据输入输出的一种映射关系，i代表输入。
S3：利用宽动态伽马校正曲线对原始RGB数据信息进行转换，得到对应的宽动态RGB数据信息，以及利用获取的预设线性伽马校正曲线对原始RGB数据信息进行转换，得到对应的线性RGB数据信息。
具体地，宽动态伽马校正曲线和预设线性伽马校正曲线实际上分别对应各自的二维查找表，横向坐标为输入值，纵向坐标是输出值。将原始RGB数据信息作为输入值，在宽动态伽马校正曲线对应的二维查找表中查找并输出原始RGB数据信息对应的宽动态RGB数据信息。将原始RGB数据信息作为输入，在预设线性伽马校正曲线对应的二维查找表中查找并输出原始RGB数据信息对应的线性RGB数据信息。
在一具体实施例中，宽动态RGB数据信息和线性RGB数据信息都是一个由多个三维数组组成的矩阵，两者的矩阵维度是一样的，图像采集设备对应的场景有多少各分块，那就有多少组数据。
S4：基于宽动态RGB数据信息、线性RGB数据信息和线性色彩校正矩阵，确定宽动态色彩校正矩阵。
具体地，通过公式5基于宽动态RGB数据信息、线性RGB数据信息和线性色彩校正矩阵，确定宽动态色彩校正矩阵；
Figure BDA0003563850720000101
公式5中：CCM为宽动态色彩校正矩阵；CCM1为线性色彩校正矩阵；sourceRGB为线性RGB数据信息；targetRGB为宽动态RGB数据信息；[]’表示矩阵运算中的转置。
在一实施例中，对宽动态色彩校正矩阵进行归一化处理，得到最终的宽动态色彩校正矩阵。具体地，计算得到的宽动态色彩校正矩阵是一个3*3的矩阵结果，例如，
Figure BDA0003563850720000111
为了保证矩阵的规范性，可以约束c02＝1-c00-c01，c12＝1-c10-c11，c22＝1-c20-c21。也可以通过其他方式实现对宽动态色彩校正矩阵进行归一化处理。
本实施例提供的色彩校正矩阵的调整方法基于目标图像原始的RGB数据信息和对原始RGB数据信息进行预处理后的预处理RGB数据信息拟合预处理过程所用的等效伽马校正曲线，再根据等效伽马校正曲线和宽动态模式下的预设校正曲线计算得到宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线，根据宽动态模式下的伽马校正曲线处理原始RGB数据信息得到的宽动态RGB数据信息、线性模式下的预设线性伽马校正曲线处理原始RGB数据信息得到的线性RGB数据信息以及线性模式下色彩校正矩阵和宽动态模式下宽动态色彩校正矩阵之间的对应关系，确定宽动态模式下的宽动态色彩校正矩阵，进而实现在宽动态模式下采用宽动态色彩校正矩阵对获取的原始RGB数据信息进行处理，缩小与人眼得到的图像的颜色差异。
参阅图7，图7是本发明提供的色彩校正矩阵的调整装置的结构框图。本实施例提供一种色彩校正矩阵的调整装置60，色彩校正矩阵的调整装置60包括拟合模块61、补偿模块62、转换模块63和调整模块64。
拟合模块61用于利用目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息，拟合出将原始RGB数据信息进行色彩校正处理得到预处理RGB数据信息所用的等效伽马校正曲线；
补偿模块62用于根据等效伽马校正曲线和宽动态模式下的预设宽动态伽马校正曲线，确定宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线；
转换模块63用于利用宽动态伽马校正曲线对原始RGB数据信息进行转换，得到对应的宽动态RGB数据信息，以及利用获取的预设线性伽马校正曲线对原始RGB数据信息进行转换，得到对应的线性RGB数据信息；
调整模块64用于基于宽动态RGB数据信息、线性RGB数据信息和线性色彩校正矩阵，确定宽动态色彩校正矩阵。
本实施例提供的色彩校正矩阵的调整装置中，拟合模块基于目标图像原始的RGB数据信息和对原始RGB数据信息进行预处理后的预处理RGB数据信息拟合预处理过程所用的等效伽马校正曲线，补偿模块根据等效伽马校正曲线和宽动态模式下的预设校正曲线计算得到宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线，调整模块根据宽动态模式下的伽马校正曲线处理原始RGB数据信息得到的宽动态RGB数据信息、线性模式下的预设线性伽马校正曲线处理原始RGB数据信息得到的线性RGB数据信息以及线性模式下色彩校正矩阵和宽动态模式下宽动态色彩校正矩阵之间的对应关系，确定宽动态模式下的宽动态色彩校正矩阵，进而实现在宽动态模式下采用宽动态色彩校正矩阵对获取的原始RGB数据信息进行处理，缩小与人眼得到的图像的颜色差异。
参阅图8，图8是本发明提供的终端一实施方式的示意框图。该实施方式中的终端70包括：处理器71、存储器72以及存储在存储器72中并可在处理器71上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器71执行时实现上述色彩校正矩阵的调整方法中，为避免重复，此处不一一赘述。
参阅图9，图9是本发明提供的计算机可读存储介质一实施方式的示意框图。
本申请的实施方式中还提供一种计算机可读存储介质90，计算机可读存储介质90存储有计算机程序901，计算机程序901中包括程序指令，处理器执行程序指令，实现本申请实施方式提供的色彩校正矩阵的调整方法。
其中，计算机可读存储介质90可以是前述实施方式的计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘或内存。计算机可读存储介质90也可以是计算机设备的外部存储设备，例如计算机设备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。
以上仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种色彩校正矩阵的调整方法，其特征在于，所述调整方法包括：
利用目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息，拟合出将所述原始RGB数据信息进行色彩校正处理得到所述预处理RGB数据信息所用的等效伽马校正曲线；
根据所述等效伽马校正曲线和宽动态模式下的预设宽动态伽马校正曲线，确定宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线；
利用所述宽动态伽马校正曲线对所述原始RGB数据信息进行转换，得到对应的宽动态RGB数据信息，以及利用获取的预设线性伽马校正曲线对所述原始RGB数据信息进行转换，得到对应的线性RGB数据信息；
基于所述宽动态RGB数据信息、所述线性RGB数据信息和线性色彩校正矩阵，确定宽动态色彩校正矩阵。
2.根据权利要求1所述的调整方法，其特征在于，
所述利用目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息，拟合出将所述原始RGB数据信息进行色彩校正处理得到所述预处理RGB数据信息所用的等效伽马校正曲线，包括：
获取目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息；其中，所述原始RGB数据信息经过色彩校正得到所述预处理RGB数据信息；
对所述原始RGB数据信息和所述预处理RGB数据信息分别进行色彩空间转换，得到所述原始RGB数据信息对应的第一色彩空间和所述预处理RGB数据信息对应的第二色彩空间；
对所述第一色彩空间和所述第二色彩空间分别进行亮度分离，得到所述第一色彩空间对应的第一亮度信息和所述第二色彩空间对应的第二亮度信息；
基于所述第一亮度信息和所述第二亮度信息，拟合得到所述等效伽马校正曲线。
3.根据权利要求2所述的调整方法，其特征在于，
所述对所述原始RGB数据信息和所述预处理RGB数据信息分别进行色彩空间转换，包括：
对所述原始RGB数据信息和所述预处理RGB数据信息分别进行LAB色彩空间转换。
4.根据权利要求2所述的调整方法，其特征在于，
所述基于所述第一亮度信息和所述第二亮度信息，拟合得到所述等效伽马校正曲线，包括：
采用最小二乘法基于所述第一亮度信息和所述第二亮度信息确定拟合曲线的系数数组；
基于所述系数数组确定所述等效伽马校正曲线。
5.根据权利要求1所述的调整方法，其特征在于，
所述根据所述等效伽马校正曲线和宽动态模式下的预设宽动态伽马校正曲线，确定宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线，包括：
基于如下公式确定宽动态模式下的所述宽动态伽马校正曲线；
comp_gamma(i)＝wdr_isp_gamma(equ_gamma(i))
公式中：comp_gamma为宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线；wdr_isp_gamma为宽动态模式下的预设宽动态伽马校正曲线；equ_gamma为等效伽马校正曲线。
6.根据权利要求1所述的调整方法，其特征在于，
所述基于所述宽动态RGB数据信息、所述线性RGB数据信息和线性色彩校正矩阵，确定宽动态色彩校正矩阵，包括：
基于如下公式确定宽动态色彩校正矩阵；
Figure FDA0003563850710000021
公式中：CCM为宽动态色彩校正矩阵；CCM1为线性色彩校正矩阵；sourceRGB为线性RGB数据信息；targetRGB为宽动态RGB数据信息；[]’表示矩阵运算中的转置。
7.根据权利要求1所述的调整方法，其特征在于，
所述基于所述宽动态RGB数据信息、所述线性RGB数据信息和线性色彩校正矩阵，确定宽动态色彩校正矩阵，之后还包括：
对所述宽动态色彩校正矩阵进行归一化处理。
8.一种色彩校正矩阵的调整装置，其特征在于，所述调整装置包括：
拟合模块，用于利用目标图像的原始RGB数据信息和预处理RGB数据信息，拟合出将所述原始RGB数据信息进行色彩校正处理得到所述预处理RGB数据信息所用的等效伽马校正曲线；
补偿模块，用于根据所述等效伽马校正曲线和宽动态模式下的预设宽动态伽马校正曲线，确定宽动态模式下的宽动态伽马校正曲线；
转换模块，用于利用所述宽动态伽马校正曲线对所述原始RGB数据信息进行转换，得到对应的宽动态RGB数据信息，以及利用获取的预设线性伽马校正曲线对所述原始RGB数据信息进行转换，得到对应的线性RGB数据信息；
调整模块，用于基于所述宽动态RGB数据信息、所述线性RGB数据信息和线性色彩校正矩阵，确定宽动态色彩校正矩阵。
9.一种终端，其特征在于，所述终端包括存储器、处理器以及存储于所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器用于执行程序数据以实现如权利要求1～7任一项所述的色彩校正矩阵的调整方法中的步骤。
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如权利要求1～7任一项所述的色彩校正矩阵的调整方法中的步骤。
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