CN115965541A - 颜色校正方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种颜色校正方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到各色块对应的白平衡色块值；根据各色块中的目标色块与非目标色块分别对应的白平衡色块值，确定目标色块与非目标色块之间的颜色距离，得到距离矩阵；根据距离矩阵确定权重矩阵；基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合；基于加权拟合结果生成目标色块对应的目标颜色校正矩阵；目标颜色校正矩阵用于对采集的目标图像进行颜色校正处理。采用本方法能够提高颜色校正的准确度。

Description

颜色校正方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本申请涉及图像技术领域，特别是涉及一种颜色校正方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着图像技术的发展，出现了颜色校正技术。在对颜色进行校正时，选择具有一定色温差的两个标准光源，根据不同标准光源环境下拍摄到的色卡图像的真实值与色卡的标准值，得到不同标准光源对应的颜色校正矩阵。在不同的环境光源下采集图像时，对不同标准光源对应的颜色校正矩阵进行插值处理，得到环境光源下对应的颜色校正矩阵，以通过环境光源下对应的颜色校正矩阵对采集到的图像进行颜色校正处理。

然而，传统的颜色校正方法对每个颜色的校正还原程度不同，导致校正后的颜色存在不同程度的误差，从而使得颜色校正的准确度低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高校正准确度的颜色校正方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

第一方面，本申请提供了一种颜色校正方法。该方法包括：

对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到各色块对应的白平衡色块值；

根据各色块中的目标色块与非目标色块分别对应的白平衡色块值，确定目标色块与非目标色块之间的颜色距离，得到距离矩阵；

根据距离矩阵确定权重矩阵；

基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合；标准色块值是色卡中各色块的标准印刷值；

基于加权拟合结果生成目标色块对应的目标颜色校正矩阵；目标颜色校正矩阵用于对采集的目标图像进行颜色校正处理。

在其中一个实施例中，对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到各色块对应的白平衡色块值，包括：

从色卡图像的色块中，选取用于进行白平衡调整的指定色块；

根据指定色块在色卡图像中的色块值，确定色卡图像对应的白平衡参数；

根据色卡图像对应的白平衡参数，对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整。

在其中一个实施例中，基于加权拟合结果生成目标色块对应的目标颜色校正矩阵；目标颜色校正矩阵用于对拍摄的目标图像进行颜色校正处理，包括：

基于加权拟合结果生成目标色块对应的候选颜色校正矩阵；

基于候选颜色校正矩阵对色块图像中各色块的白平衡色块值进行校正，并将校正后的白平衡色块值作为新的白平衡色块值，返回执行基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合的步骤以迭代处理；候选颜色校正矩阵与基于候选颜色校正矩阵进行校正后的白平衡色块值相对应；

从迭代处理得到的多个候选颜色校正矩阵中，选取与标准色块值的拟合程度最高的白平衡色块值所对应的候选颜色校正矩阵；

根据选取的候选颜色校正矩阵，确定目标色块对应的目标颜色校正矩阵。

在其中一个实施例中，基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合，包括：

计算同一色块的白平衡色块值和标准色块值之间的色差，得到色块对应的色差值；

根据权重矩阵计算各色块对应的色差值的加权平均值；

基于加权拟合结果生成目标色块对应的候选颜色校正矩阵，包括：

根据加权平均值确定对应的候选颜色校正矩阵；

从迭代处理得到的多个候选颜色校正矩阵中，选取与标准色块值的拟合程度最高的白平衡色块值所对应的候选颜色校正矩阵包括：

从迭代处理得到的多个候选颜色校正矩阵中，选取与最小加权平均值对应的候选颜色校正矩阵。

在其中一个实施例中，目标色块为多个；该方法还包括：

针对目标图像中的每个像素点，分别计算像素点与多个目标色块中的每个目标色块的距离；

将距离像素点最近的目标色块对应的目标颜色校正矩阵，作为像素点的颜色校正矩阵；

通过像素点的颜色校正矩阵对像素点进行颜色校正。

在其中一个实施例中，色卡图像为多个；多个色卡图像是在不同标准光源下针对色卡拍摄得到的图像；不同标准光源下采集的色卡图像中的同一目标色块对应不同的目标颜色校正矩阵；目标图像是在环境光源下采集的；该方法还包括：

分别确定环境光源和各个标准光源的色温，得到多个标准光源色温和环境光源色温；

根据多个标准光源色温和环境光源色温确定插值权重；

根据插值权重对目标色块在不同标准光源下对应的目标颜色校正矩阵进行加权计算，得到目标色块对应的综合颜色校正矩阵。

在其中一个实施例中，该方法还包括：

确定多个色卡图像分别对应的白平衡参数；

根据插值权重对各白平衡参数进行加权计算，得到目标白平衡参数；

基于综合颜色校正矩阵和目标白平衡参数，对目标图像进行颜色校正处理。

第二方面，本申请还提供了一种颜色校正装置。所述装置包括：

白平衡调整模块，用于对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到所述各色块对应的白平衡色块值；

确定模块，用于根据所述各色块中的目标色块与非目标色块分别对应的白平衡色块值，确定所述目标色块与非目标色块之间的颜色距离，得到距离矩阵；根据所述距离矩阵确定权重矩阵；

加权拟合模块，用于基于所述权重矩阵对所述各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合；所述标准色块值是色卡中各色块的标准印刷值；基于加权拟合结果生成所述目标色块对应的目标颜色校正矩阵；所述目标颜色校正矩阵用于对采集的目标图像进行颜色校正处理。

第三方面，本申请还提供了一种电子设备。所述电子设备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上述的方法的步骤。

第四方面，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上述的方法的步骤。

上述颜色校正方法、装置、电子设备和存储介质，通过对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到各色块对应的白平衡色块值；根据各色块中的目标色块与非目标色块分别对应的白平衡色块值，确定目标色块与非目标色块之间的颜色距离，得到距离矩阵；根据距离矩阵确定权重矩阵；基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合；标准色块值是色卡中各色块的标准印刷值；基于加权拟合结果生成目标色块对应的目标颜色校正矩阵；目标颜色校正矩阵用于对采集的目标图像进行颜色校正处理。在拟合颜色校正矩阵时，以非目标色块与目标色块的颜色距离作为加权拟合的权重，使确定的目标颜色校正矩阵带有距离优化偏向，因而利用目标颜色校正矩阵对图像进行颜色校正时，可以提高颜色校正的准确度。

附图说明

图1为一个实施例中颜色校正方法的应用环境图；

图2为一个实施例中颜色校正方法的流程示意图；

图3为一个实施例中加权拟合过程的流程示意图；

图4为一个实施例中颜色校正装置的结构框图；

图5为一个实施例中加权拟合模块的结构框图；

图6为一个实施例中电子设备的内部结构图；

图7为另一个实施例中电子设备的内部结构图。

具体实施方式

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。

本申请实施例提供的颜色校正方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，图像采集设备101在标准光源104下对色卡103进行采集得到色卡图像，图像采集设备101将采集得到的色卡图像发送给电子设备102，电子设备102基于接收到的色卡图像中各色块的实际色块值和色卡103中各色块的标准色块值确定颜色校正矩阵，图像采集设备101基于颜色校正矩阵对采集得到的图像进行颜色校正处理。

具体地，电子设备102对色卡103的色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到各色块对应的白平衡色块值；电子设备102根据各色块中的目标色块与非目标色块分别对应的白平衡色块值，确定目标色块与非目标色块之间的颜色距离，得到距离矩阵。电子设备102根据距离矩阵确定权重矩阵。电子设备102基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合。电子设备102基于加权拟合结果生成目标色块对应的目标颜色校正矩阵；目标颜色校正矩阵用于对图像采集设备101采集的目标图像进行颜色校正处理。

需要说明的是，电子设备102可以独立存在于图像采集设备101外部，也可以集成在图像采集设备101中。下述方法实施例中的色卡以24色卡为例，进行本方法实施例的说明。应当理解，以24色卡为例仅仅只是用以解释本申请，并不用于限定本申请，根据需要还可以使用48色卡等等各种色卡，本实施例在此不作限定。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种颜色校正方法，以该方法应用于图1中的电子设备102为例进行说明，包括以下步骤：

步骤201、对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到各色块对应的白平衡色块值。

其中，色块值是各色块的红绿蓝通道值。实际色块值是拍摄得到的色卡图像中的各色块的红绿蓝通道值。也就是说，实际色块值用以表征色卡图像中色块的颜色。例如，当色卡图像中某个色块的红绿蓝通道值分别为255，255，255时，就可知道这个色块的颜色是白色。

白平衡色块值是对实际色块值进行白平衡调整后得到的色块值。可以理解，对实际色块值进行白平衡调整，可以还原色卡图像的真实色彩。

具体地，在标准光源下，图像采集设备采集色卡的图像，并将采集到的色卡图像发送给电子设备。电子设备根据色卡图像中指定色块的色块值，确定白平衡参数，并分别将色卡图像中所有色块的红绿蓝通道值跟白平衡参数相乘，得到白平衡调整后的色块值，即白平衡色块值。

需要说明的是，色卡图像是图像采集设备对色卡进行采集得到的图像，因此色卡图像中的色块和色卡中的色块的种类、数量以及色块间的相对位置关系是相同的。

在一些实施例中，将色卡图像中每个色块中心区域的各像素点的红绿蓝通道值的平均值，作为各色块的实际色块值。

步骤202、根据各色块中的目标色块与非目标色块分别对应的白平衡色块值，确定目标色块与非目标色块之间的颜色距离，得到距离矩阵。

其中，目标色块是从色卡图像中选定的用于确定颜色校正矩阵的色块，即，通过目标色块确定的颜色校正矩阵，用来校正与目标色块接近的色块的颜色。可以理解，一种色块代表一种颜色。

非目标色块是色卡图像中除目标色块的其余色块。即，非目标色块仅仅用以表征色卡图像中的除目标色块的其余色块。

颜色距离指的是两个颜色之间的差距，距离越大，两个颜色相差越大，即，两个颜色相似度越低；反之，距离越小，两个颜色越相近，即，两个颜色相似度越高。也就是说，两个颜色的相似度跟颜色距离呈正相关。

颜色距离矩阵是目标色块与各非目标色块之间的颜色距离组成的矩阵。也就是说，颜色距离矩阵反映了各非目标色块与目标色块的相似度分布情况。

具体地，电子设备可以分别将目标色块的色块值和非目标色块的色块值跟白平衡参数相乘，得到目标色块对应的白平衡色块值，以及非目标色块对应的白平衡色块值。电子设备可以将目标色块对应的白平衡色块值，以及非目标色块对应的白平衡色块值，转换为特定颜色空间的特定颜色参数。电子设备可以根据目标色块对应的特定颜色参数，以及非目标色块对应的特定颜色参数，计算确定目标色块与非目标色块之间的颜色距离，得到距离矩阵。

在一些实施例中，特定颜色空间为CIE xyY颜色空间，对应的特定颜色参数为xy(色度)和Y(亮度)。分别将目标色块对应的白平衡色块值和非目标色块对应的白平衡色块值，转换为在CIE xyY颜色空间中对应的xy值和Y值。计算目标色块的xy值与非目标色块的xy值的欧式距离，作为目标色块和非目标色块的颜色距离。

在一些实施例中，目标色块为24色卡中的第13号色块，将各非目标色块的xy值与13号色块的xy值的欧式距离作为13号色块对应的距离矩阵distance¹³。采用的欧式距离公式如下：

其中，是第i号非目标色块与13号色块的欧式距离，i的取值范围是[1,24],ccmean_xy13是第13号色块的xy值，ccmean_xyi是第i号非目标色块的xy值。

步骤203、根据距离矩阵确定权重矩阵。

其中，权重矩阵中包括多个权重。多个权重，是多个非目标色块分别对应的权重。非目标色块对应的权重，用于表征加权拟合确定目标颜色校正矩阵的过程中，该非目标色块对目标颜色校正矩阵的影响程度。可以理解，权重矩阵中的权重的大小与距离矩阵中的颜色距离的大小负相关，即，非目标色块与目标色块的颜色距离越小，该非目标色块对应的权重越大，因而，对目标颜色校正矩阵的影响程度越高。反之，非目标色块与目标色块的颜色距离越大，该非目标色块对应的权重越小，因而，对目标颜色校正矩阵的影响程度越小。

也就是说，目标颜色校正矩阵对与目标色块之间的颜色距离越小的非目标色块的颜色校正准确度更高。

具体地，电子设备根据距离矩阵中目标色块与各非目标色块之间的颜色距离，确定权重矩阵。

在一些实施例中，13号色块为目标色块，使用如下公式计算13号色块与各非目标色块的权重，得到权重矩阵。

其中，ccmweight¹³是13号色块的权重矩阵，i的取值范围是[1,24]。

步骤204、基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合；标准色块值是色卡中各色块的标准印刷值。

其中，标准色块值是色卡中各色块的红绿蓝通道的标准印刷值。也就是说，标准色块值是可以根据理论计算出的。

具体地，电子设备根据各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值之间的色差值，以及权重矩阵计算各色块对应的色差值的加权平均值。使用最优化算法，根据加权平均值进行加权拟合，得到颜色校正矩阵。

步骤205、基于加权拟合结果生成目标色块对应的目标颜色校正矩阵；目标颜色校正矩阵用于对采集的目标图像进行颜色校正处理。

其中，目标颜色校正矩阵是目标色块对应的颜色校正矩阵。也就是说，目标颜色校正矩阵对与目标色块之间的颜色距离越小的非目标色块的颜色校正准确度更高。

目标图像是需要进行颜色校正的图像。即，目标图像需要通过目标颜色校正矩阵进行颜色校正。

具体地，电子设备根据加权拟合得到的颜色校正矩阵，对各色块的白平衡色块值进行颜色校正，并再次执行步骤204，以得到新的颜色校正矩阵。根据颜色校正后的白平衡色块值与标准色块值的拟合程度确定目标颜色校正矩阵。

需要说明的是，确定的目标颜色校正矩阵可以存储在图像采集设备中。图像采集设备后续采集图像时，使用目标颜色校正矩阵对采集到的图像进行颜色校正处理。

上述颜色校正方法中，通过对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到各色块对应的白平衡色块值；根据各色块中的目标色块与非目标色块分别对应的白平衡色块值，确定目标色块与非目标色块之间的颜色距离，得到距离矩阵；根据距离矩阵确定权重矩阵；基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合；标准色块值是色卡中各色块的标准印刷值；基于加权拟合结果生成目标色块对应的目标颜色校正矩阵；目标颜色校正矩阵用于对采集的目标图像进行颜色校正处理。在拟合颜色校正矩阵时，以非目标色块与目标色块的颜色距离作为加权拟合的权重，使确定的目标颜色校正矩阵带有距离优化偏向，因而利用目标颜色校正矩阵对图像进行颜色校正时，可以提高颜色校正的准确度和精度。

在一个实施例中，对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到各色块对应的白平衡色块值，包括：从色卡图像的色块中，选取用于进行白平衡调整的指定色块；根据指定色块在色卡图像中的色块值，确定色卡图像对应的白平衡参数；根据色卡图像对应的白平衡参数，对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整。

其中，指定色块是色卡图像中指定的色块。指定色块用于对色卡图像做白平衡调整。

具体地，电子设备从色卡图像的色块中选取指定色块，并确定指定色块在色卡图像中的色块值(即红绿蓝通道值)，以绿通道值为基准，确定红通道值与绿通道值的比例关系，以及蓝通道值与绿通道值的比例关系。根据红通道值与绿通道值的比例关系，以及蓝通道值与绿通道值的比例关系确定色卡图像对应的白平衡参数。将色卡图像中各色块的实际色块值与白平衡参数相乘，得到白平衡调整后的各色块的色块值，即白平衡色块值。

在一些实施例中，采用如下公式，确定色卡图像对应的白平衡参数。

其中，R_gain是指定色块的红通道值，G_gain是指定色块的绿通道值，B_gain是指定色块的蓝通道值，R、G和B分别为指定色块的红通道值、绿通道值和蓝通道值。

在一些实施例中，选取24色卡中的22号色块作为指定色块。例如，22号色块的红绿蓝通道值分别为45，90，180，则白平衡参数＝[2,1,0.5]。

上述实施例中，通过从色卡图像的色块中选取指定色块做白平衡处理，简单方便。

在一个实施例中，基于加权拟合结果生成目标色块对应的目标颜色校正矩阵；目标颜色校正矩阵用于对拍摄的目标图像进行颜色校正处理，包括：基于加权拟合结果生成目标色块对应的候选颜色校正矩阵；基于候选颜色校正矩阵对色块图像中各色块的白平衡色块值进行校正，并将校正后的白平衡色块值作为新的白平衡色块值，返回执行基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合的步骤以迭代处理；候选颜色校正矩阵与基于候选颜色校正矩阵进行校正后的白平衡色块值相对应；从迭代处理得到的多个候选颜色校正矩阵中，选取与标准色块值的拟合程度最高的白平衡色块值所对应的候选颜色校正矩阵；根据选取的候选颜色校正矩阵，确定目标色块对应的目标颜色校正矩阵。

其中，候选颜色校正矩阵是基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合的过程中生成的颜色校正矩阵。也就是说，每进行一次加权拟合都会生成一个颜色校正矩阵，即候选颜色校正矩阵。可以理解，为找到与标准色块值的拟合程度最高的白平衡色块值所对应的候选颜色校正矩阵，会进行多次加权拟合，因而有多个候选颜色校正矩阵。

具体地，电子设备基于候选颜色校正矩阵对色块图像中各色块的白平衡色块值进行校正，并将校正后的白平衡色块值作为新的白平衡色块值，即，将色块图像中各色块的白平衡色块值与候选颜色校正矩阵相乘，得到各色块校正后的白平衡色块值。再将各色块校正后的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合以迭代处理，得到多个候选颜色校正矩阵。从迭代处理得到的多个候选颜色校正矩阵中，选取与标准色块值的拟合程度最高，即总体色差最小的白平衡色块值所对应的候选颜色校正矩阵，作为目标色块对应的目标颜色校正矩阵，并停止迭代处理。

在一些实施例中，当用候选颜色校正矩阵校正的色块图像中各色块的白平衡色块值与标准色块值的色差值的加权平均值达到色差值阈值时，即总体色差最小时，停止迭代处理，并将白平衡色块值所对应的候选颜色校正矩阵，作为目标色块对应的目标颜色校正矩阵。

在一些实施例中，当两次迭代处理得到的候选颜色校正矩阵校正的色块图像中各色块的白平衡色块值，与标准色块值的色差值的加权平均值之间的差值小于预设差值时，即总体色差最小时，停止迭代处理，并将最后一次迭代处理得到的候选颜色校正矩阵作为目标颜色校正矩阵。

在一些实施例中，当迭代处理次数超过设定的最大次数就停止训练，从迭代处理得到的多个候选颜色校正矩阵中，选取与标准色块值的总体色差最小的白平衡色块值所对应的候选颜色校正矩阵，作为目标色块对应的目标颜色校正矩阵。

在一些实施例中，如图3所示，提供了一种加权拟合过程的流程示意图。以下针对图3做详细的说明。

S1、将色卡图像中各色块的实际值进行白平衡调整。

S2、分别将各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值转换为L*a*b颜色空间对应的颜色参数值；其中，L代表亮度，a代表从绿色到红色的分量，b代表从蓝色到黄色的分量。

S3、基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合。

S4、当最优化算法稳定时，得到目标颜色校正矩阵。

S5、当最优化算法不稳定时，得到候选颜色矩阵。

上述实施例中，根据权重矩阵多次进行加权拟合，得到多个候选颜色校正矩阵，从多个候选颜色校正矩阵中选取目标颜色校正矩阵，因而利用目标颜色校正矩阵对图像进行颜色校正时，可以提高颜色校正的准确度。

在一个实施例中，基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合，包括：计算同一色块的白平衡色块值和标准色块值之间的色差，得到色块对应的色差值；根据权重矩阵计算各色块对应的色差值的加权平均值；基于加权拟合结果生成目标色块对应的候选颜色校正矩阵，包括：根据加权平均值确定对应的候选颜色校正矩阵；从迭代处理得到的多个候选颜色校正矩阵中，选取与标准色块值的拟合程度最高的白平衡色块值所对应的候选颜色校正矩阵包括：从迭代处理得到的多个候选颜色校正矩阵中，选取与最小加权平均值对应的候选颜色校正矩阵。

具体地，电子设备计算同一色块的白平衡色块值和标准色块值之间的色差。电子设备基于权重矩阵对各色块的色差值做加权平均求和，得到加权平均值，即，进行加权平均求和时，与目标色块的颜色距离越小的非目标色块，在加权平均值中占的权重越大。反之，进行加权平均求和时，与目标色块的颜色距离越大的非目标色块，在加权平均值中占的权重越小。电子设备根据加权平均值迭代处理得到多个候选颜色校正矩阵，当用候选颜色校正矩阵校正的色块图像中各色块的白平衡色块值与标准色块值的色差值的加权平均值达到最小时，选取最小加权平均值对应的候选颜色校正矩阵。

上述实施例中，选取各色块的色差加权平均值最小的颜色校正矩阵作为目标色块对应的候选颜色校正矩阵，既简单又准确。

在一个实施例中，目标色块为多个；该方法还包括：针对目标图像中的每个像素点，分别计算像素点与多个目标色块中的每个目标色块的距离；将距离像素点最近的目标色块对应的目标颜色校正矩阵，作为像素点的颜色校正矩阵；通过像素点的颜色校正矩阵对像素点进行颜色校正。

具体地，当目标色块为多个的时候，多个目标色块对应的目标颜色校正矩阵也为多个，即一个目标色块对应一个目标颜色校正矩阵。电子设备在对目标图像进行颜色校正时，确定目标图像中各像素点与每个目标色块的颜色距离；将与像素点的颜色距离最小的目标色块(即与像素点的颜色最相似的目标色块)对应的目标颜色校正矩阵，作为像素点的颜色校正矩阵。电子设备通过像素点的颜色校正矩阵对像素点进行颜色校正，也就是说，对目标图像进行颜色校正。

可以理解，目标图像中有多个不同颜色的像素点，对多个像素点采用同一个颜色校正矩阵进行颜色校正时，对每个像素点的颜色的校正还原程度不同，校正后的像素点的颜色与真实颜色存在一定的差距。因此，选取与像素点的颜色距离最小的目标色块对应的目标颜色校正矩阵，对像素点进行校正，使得像素点颜色的还原精确度更高。

上述实施例中，通过选取与像素点的颜色最相似的目标色块对应的目标颜色校正矩阵进行校正，使得像素点颜色的还原精度更高。

在一个实施例中，色卡图像为多个；多个色卡图像是在不同标准光源下针对色卡拍摄得到的图像；不同标准光源下采集的色卡图像中的同一目标色块对应不同的目标颜色校正矩阵；目标图像是在环境光源下采集的；该方法还包括：分别确定环境光源和各个标准光源的色温，得到多个标准光源色温和环境光源色温；根据多个标准光源色温和环境光源色温确定插值权重；根据插值权重对目标色块在不同标准光源下对应的目标颜色校正矩阵进行加权计算，得到目标色块对应的综合颜色校正矩阵。

具体地，电子设备确定不同标准光源下的同一目标色块对应不同的目标颜色校正矩阵，以及确定不同标准光源下的色温和环境光源下的色温。电子设备根据多个标准光源色温、环境光源色温和插值权重公式，确定插值权重。当在环境光源下采集目标图像时，根据插值权重对目标色块在不同标准光源下对应的目标颜色校正矩阵进行加权计算，得到目标色块对应的综合颜色校正矩阵。在一些实施例中，先确定光源下指定色块的色块值，再根据指定色块的色块值确定白平衡参数，将白平衡参数转为色温。

在一些实施例中，在实验室标准光源环境下，选择具有一定色温差的两种光源作为标准光源，例如A光(2800K)和D65光(6500K)，选定24色卡中的22号色块作为指定色块。根据22号色块的色块值和如下公式计算色温，得到A光的色温CCT_2800k和D65光的色温CCT_6500k。

CCT＝-449n3+3525n2-6823.3*n+5520.33

其中，cct是色温，x和y是指定色块的色块值在CIE xyY颜色空间中的xy(色度)。

在一些实施例中，当在环境光源下采集目标图像时，使用如下插值权重公式计算插值权重α。

其中，CCT_env是环境光源下的色温。

在一些实施例中，目标色块为24色卡中的第13号(红)色块、14号(绿)色块和15号(蓝)色块。当在环境光源下采集目标图像时，采用如下插值公式对目标色块在不同标准光源下对应的目标颜色校正矩阵进行加权计算，得到目标色块对应的综合颜色校正矩阵。需要说明的是，不同标准光源下同一目标色块对应不同的目标颜色校正矩阵，即当标准光源为3种时，同一目标色块对应3种不同的目标颜色校正矩阵。

CCM_13-env＝α*CCM_13-2800k+(1-α)*CCM_13-6500k

CCM_14-env＝α*CCM_14-2800k+(1-α)*CCM_14-6500k

CCM_15-env＝α*CCM_15-2800k+(1-α)*CCM_15-6500k

其中，CCM_13-env是13号色块在环境光源下对应的颜色校正矩阵；

CCM_13-2800k是13号色块在标准光源A光(2800K)下对应的颜色校正矩阵；

CCM_13-6500k是13号色块在标准光源D65光(6500K)下对应的颜色校正矩阵；

CCM_14-env是14号色块在环境光源下对应的颜色校正矩阵；

CCM_14-2800k是14号色块在标准光源A光(2800K)下对应的颜色校正矩阵；

CCM_14-6500k是14号色块在标准光源D65光(6500K)下对应的颜色校正矩阵；

CCM_15-env是15号色块在环境光源下对应的颜色校正矩阵；

CCM_15-2800k是15号色块在标准光源A光(2800K)下对应的颜色校正矩阵；

CCM_15-6500k是15号色块在标准光源D65光(6500K)下对应的颜色校正矩阵。

上述实施例中，当在环境光源下对采集到的目标图像进行颜色校正时，通过对不同标准光源下的目标色块的不同颜色校正矩阵做加权处理，得到综合颜色校正矩阵，利用综合颜色校正矩阵对目标图像进行颜色校正，使校正后的目标图像的颜色更接近目标图像的真实颜色。

在一个实施例中，该方法还包括：确定多个色卡图像分别对应的白平衡参数；根据插值权重对各白平衡参数进行加权计算，得到目标白平衡参数；基于综合颜色校正矩阵和目标白平衡参数，对目标图像进行颜色校正处理。

其中，目标白平衡参数是在环境光源下对应的白平衡参数。可以理解，白平衡影响色彩还原。因此在对目标图像进行颜色校正时，需要确定环境光源下的白平衡参数。

具体地，确定不同标准光源下的白平衡参数和环境光源下的白平衡参数，根据插值权重对不同标准光源下的白平衡参数和环境光源下的白平衡参数进行加权计算，得到目标白平衡参数。再基于综合颜色校正矩阵和目标白平衡参数，对目标图像进行颜色校正处理，也就是说目标图像中的各像素点依次与目标白平衡参数和综合颜色校正矩阵相乘，得到颜色校正处理后的目标图像。

可以理解，环境光源下的色温由指定色块的色块值确定。对于如何根据指定色块的色块值确定白平衡参数请见上述实施例，本实施例在此不再赘述。

在一些实施例中，目标色块为24色卡中的第13号(红)色块、14号(绿)色块和15号(蓝)色块。采用如下插值公式对各白平衡参数进行加权计算，得到目标白平衡参数。

ccmean_13-env＝α*ccmean_13-2800k+(1-α)*ccmean_13-6500k

ccmean_14-env＝α*ccmean_14-2800k+(1-α)*ccmean_14-6500k

ccmean_15-env＝α*ccmean_15-2800k+(1-α)*ccmean_15-6500k

其中，ccmean_13-env是13号色块在环境光源下对应的白平衡参数；

ccmean_13-2800k是13号色块在标准光源A光(2800K)下对应的白平衡参数；

ccmean_13-6500k是13号色块在标准光源D65光(6500K)下对应的白平衡参数；

ccmean_14-env是14号色块在环境光源下对应的白平衡参数；

ccmean_14-2800k是14号色块在标准光源A光(2800K)下对应的白平衡参数；

ccmean_14-6500k是14号色块在标准光源D65光(6500K)下对应的白平衡参数；

ccmean_15-env是15号色块在环境光源下对应的白平衡参数；

ccmean_15-2800k是15号色块在标准光源A光(2800K)下对应的白平衡参数；

ccmean_15-6500k是15号色块在标准光源D65光(6500K)下对应的白平衡参数。

上述实施例中，当在环境光源下对采集到的目标图像进行颜色校正时，通过对不同标准光源下的白平衡参数做加权处理，得到目标白平衡参数，利用综合颜色校正矩阵和目标白平衡参数对目标图像进行颜色校正，使校正后的颜色的精确度和还原度更高。

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颜色校正方法的颜色校正装置。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或多个颜色校正装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于颜色校正方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种颜色校正装置，包括：白平衡调整模块401、确定模块402和加权拟合模块403，其中：

白平衡调整模块401，用于对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到所述各色块对应的白平衡色块值。

确定模块402，用于根据所述各色块中的目标色块与非目标色块分别对应的白平衡色块值，确定所述目标色块与非目标色块之间的颜色距离，得到距离矩阵；根据所述距离矩阵确定权重矩阵。

加权拟合模块403，用于基于所述权重矩阵对所述各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合；所述标准色块值是色卡中各色块的标准印刷值；基于加权拟合结果生成所述目标色块对应的目标颜色校正矩阵；所述目标颜色校正矩阵用于对采集的目标图像进行颜色校正处理。

在一个实施例中，白平衡调整模块401用于从色卡图像的色块中，选取用于进行白平衡调整的指定色块；根据指定色块在色卡图像中的色块值，确定色卡图像对应的白平衡参数；根据色卡图像对应的白平衡参数，对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整。

在一个实施例中，加权拟合模块403用于基于加权拟合结果生成目标色块对应的候选颜色校正矩阵；基于候选颜色校正矩阵对色块图像中各色块的白平衡色块值进行校正，并将校正后的白平衡色块值作为新的白平衡色块值，返回执行基于权重矩阵对各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合的步骤以迭代处理；候选颜色校正矩阵与基于候选颜色校正矩阵进行校正后的白平衡色块值相对应；从迭代处理得到的多个候选颜色校正矩阵中，选取与标准色块值的拟合程度最高的白平衡色块值所对应的候选颜色校正矩阵；根据选取的候选颜色校正矩阵，确定目标色块对应的目标颜色校正矩阵。

在一个实施例中，加权拟合模块403包括：

计算单元403a，用于计算同一色块的白平衡色块值和标准色块值之间的色差，得到色块对应的色差值；根据权重矩阵计算各色块对应的色差值的加权平均值。

确定单元403b，用于根据加权平均值确定对应的候选颜色校正矩阵。

选择单元403c，用于从迭代处理得到的多个候选颜色校正矩阵中，选取与最小加权平均值对应的候选颜色校正矩阵。

在一个实施例中，加权拟合模块403用于针对目标图像中的每个像素点，分别计算像素点与多个目标色块中的每个目标色块的距离；将距离像素点最近的目标色块对应的目标颜色校正矩阵，作为像素点的颜色校正矩阵；

通过像素点的颜色校正矩阵对像素点进行颜色校正。

在一个实施例中，加权拟合模块403用于分别确定环境光源和各个标准光源的色温，得到多个标准光源色温和环境光源色温；根据多个标准光源色温和环境光源色温确定插值权重；根据插值权重对目标色块在不同标准光源下对应的目标颜色校正矩阵进行加权计算，得到目标色块对应的综合颜色校正矩阵。

在一个实施例中，加权拟合模块403用于确定多个色卡图像分别对应的白平衡参数；根据插值权重对各白平衡参数进行加权计算，得到目标白平衡参数；基于综合颜色校正矩阵和目标白平衡参数，对目标图像进行颜色校正处理。

上述颜色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电子设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于电子设备中的存储器中，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，提供了一种电子设备，该电子设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该电子设备的数据库用于存储颜色校正数据。该电子设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种颜色校正方法。

在一个实施例中，提供了一种电子设备，该电子设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和通信接口。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该电子设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种颜色校正方法。

本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种电子设备，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，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)

1.一种颜色校正方法，其特征在于，所述方法包括：

对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到所述各色块对应的白平衡色块值；

根据所述各色块中的目标色块与非目标色块分别对应的白平衡色块值，确定所述目标色块与非目标色块之间的颜色距离，得到距离矩阵；

根据所述距离矩阵确定权重矩阵；

基于所述权重矩阵对所述各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合；所述标准色块值是色卡中各色块的标准印刷值；

基于加权拟合结果生成所述目标色块对应的目标颜色校正矩阵；所述目标颜色校正矩阵用于对采集的目标图像进行颜色校正处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到所述各色块对应的白平衡色块值，包括：

从所述色卡图像的色块中，选取用于进行白平衡调整的指定色块；

根据所述指定色块在所述色卡图像中的色块值，确定所述色卡图像对应的白平衡参数；

根据所述色卡图像对应的白平衡参数，对所述色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于加权拟合结果生成所述目标色块对应的目标颜色校正矩阵；所述目标颜色校正矩阵用于对拍摄的目标图像进行颜色校正处理，包括：

基于加权拟合结果生成所述目标色块对应的候选颜色校正矩阵；

基于所述候选颜色校正矩阵对所述色块图像中各色块的白平衡色块值进行校正，并将校正后的白平衡色块值作为新的白平衡色块值，返回执行所述基于所述权重矩阵对所述各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合的步骤以迭代处理；所述候选颜色校正矩阵与基于所述候选颜色校正矩阵进行校正后的白平衡色块值相对应；

从迭代处理得到的多个所述候选颜色校正矩阵中，选取与标准色块值的拟合程度最高的白平衡色块值所对应的候选颜色校正矩阵；

根据选取的候选颜色校正矩阵，确定所述目标色块对应的目标颜色校正矩阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述权重矩阵对所述各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合，包括：

计算同一色块的白平衡色块值和标准色块值之间的色差，得到所述色块对应的色差值；

根据所述权重矩阵计算各色块对应的色差值的加权平均值；

所述基于加权拟合结果生成所述目标色块对应的候选颜色校正矩阵，包括：

根据所述加权平均值确定对应的候选颜色校正矩阵；

所述从迭代处理得到的多个所述候选颜色校正矩阵中，选取与标准色块值的拟合程度最高的白平衡色块值所对应的候选颜色校正矩阵包括：

从迭代处理得到的多个所述候选颜色校正矩阵中，选取与最小加权平均值对应的候选颜色校正矩阵。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标色块为多个；所述方法还包括：

针对所述目标图像中的每个像素点，分别计算所述像素点与多个所述目标色块中的每个目标色块的距离；

将距离所述像素点最近的目标色块对应的目标颜色校正矩阵，作为所述像素点的颜色校正矩阵；

通过所述像素点的颜色校正矩阵对所述像素点进行颜色校正。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述色卡图像为多个；多个色卡图像是在不同标准光源下针对色卡拍摄得到的图像；不同标准光源下采集的色卡图像中的同一目标色块对应不同的目标颜色校正矩阵；所述目标图像是在环境光源下采集的；所述方法还包括：

分别确定所述环境光源和各个所述标准光源的色温，得到多个标准光源色温和环境光源色温；

根据所述多个标准光源色温和所述环境光源色温确定插值权重；

根据所述插值权重对所述目标色块在不同标准光源下对应的目标颜色校正矩阵进行加权计算，得到所述目标色块对应的综合颜色校正矩阵。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述多个色卡图像分别对应的白平衡参数；

根据所述插值权重对各所述白平衡参数进行加权计算，得到目标白平衡参数；

基于所述综合颜色校正矩阵和所述目标白平衡参数，对所述目标图像进行颜色校正处理。

8.一种颜色校正装置，其特征在于，所述装置包括：

白平衡调整模块，用于对色卡图像中各色块的实际色块值进行白平衡调整，得到所述各色块对应的白平衡色块值；

确定模块，用于根据所述各色块中的目标色块与非目标色块分别对应的白平衡色块值，确定所述目标色块与非目标色块之间的颜色距离，得到距离矩阵；根据所述距离矩阵确定权重矩阵；

加权拟合模块，用于基于所述权重矩阵对所述各色块的白平衡色块值和各色块的标准色块值进行加权拟合；所述标准色块值是色卡中各色块的标准印刷值；基于加权拟合结果生成所述目标色块对应的目标颜色校正矩阵；所述目标颜色校正矩阵用于对采集的目标图像进行颜色校正处理。

9.一种电子设备，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7中任一项所述的方法的步骤。

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7中任一项所述的方法的步骤。

Images