CN116152361A - 用于估算色度的方法、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于估算色度的方法、电子设备及计算机可读存储介质，其中该方法包括：获取待测试目标的RGB图像，其中所述RGB图像中包含有多个标定位置；关于每个所述标定位置的矫正RGB亮度值和目标映射矩阵，其中，关于每个所述标定位置的目标映射矩阵为同一映射矩阵；以及基于目标映射矩阵和每个所述标定位置的矫正RGB亮度值，估算每个所述标定位置的XYZ色度值。通过本发明的方案，确定分布在GRB图像中多个标定位置的矫正RGB亮度值，以使图像色彩参数保持一致，再结合目标映射矩阵对每个标定位置的矫正RGB亮度值进行转换，即可得到标定位置的XYZ色度值，以有效提高色度值估算精度。

Description

用于估算色度的方法、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及光学检测技术领域。更具体地，本发明涉及一种用于估算色度的方法、和执行前述方法的电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述可包括可以探究的概念，但不一定是之前已经想到或者已经探究的概念。因此，除非在此指出，否则在本部分中描述的内容对于本申请的说明书和权利要求书而言不是现有技术，并且并不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

现代工业生产中，RGB颜色传感器在自动控制、自动量测和缺陷检测中都有广泛的应用。其中，在屏幕显示、印刷品等领域中，对产品的颜色品质控制要求越来越高，由此对产品XYZ色度值的量测有较高需求。

现有技术中，RGB颜色传感器相比分光光度计，在估算XYZ色度的任务中，具有更便利的操作性和更低的硬件成本。然而，在利用RGB颜色传感器估算XYZ色度过程中，受限于RGB颜色传感器的阴影偏差和色彩偏差等影响，会导致最终的色度估算精度降低。对此，目前还没有有效的解决方案。

发明内容

为了至少解决上述背景技术部分所描述的技术问题，本发明提出了一种用于估算色度的方案。利用本发明的方案，能够有效提高色度估算精度。

鉴于此，本发明在如下的多个方面提供解决方案。

本发明的第一方面提供了一种用于估算色度的方法，所述方法包括：获取待测试目标的RGB图像，其中所述RGB图像中包含有多个标定位置；关于每个所述标定位置的矫正RGB亮度值和目标映射矩阵，其中，关于每个所述标定位置的目标映射矩阵为同一映射矩阵；以及基于目标映射矩阵和每个所述标定位置的矫正RGB亮度值，估算每个所述标定位置的XYZ色度值。

在一个实施例中，确定关于每个所述标定位置的矫正RGB亮度值包括：获取每个所述标定位置的初始RGB亮度值；在估算所述目标映射矩阵过程中，估算每个所述标定位置对应的目标颜色矫正系数；以及根据每个所述标定位置的初始RGB亮度值和对应的目标颜色矫正系数，确定每个所述标定位置的矫正RGB亮度值。

在一个实施例中，确定关于每个所述标定位置的目标映射矩阵包括：获取标定目标在不同颜色画面下的多个所述标定位置的标定RGB亮度值和标定XYZ色度值；以及基于多个所述标定位置的标定RGB亮度值和标定XYZ色度值，估算所述目标映射矩阵。

在一个实施例中，基于多个所述标定位置的标定RGB亮度值和标定XYZ色度值估算所述目标映射矩阵包括迭代地执行以下操作：基于所有所述标定位置的当前更新的标定RGB亮度值和对应的标定XYZ色度值，估算使RGB空间转换至XYZ空间的映射矩阵；以及基于当前更新的映射矩阵估算每个所述标定位置的颜色矫正系数，且根据所述颜色矫正系数对应更新每个所述标定位置的标定RGB亮度值，直至所述映射矩阵收敛。

在一个实施例中，根据以下公式估算使RGB空间转换至XYZ空间的映射矩阵：

其中，/>

表示标定RGB亮度值，/>

表示估算的XYZ色度值，/>

示标定XYZ色度值，/>

表示A的具体格式， n表示各类颜色RGB图序列号，p表示标定位置序列号，A表示映射矩阵，且当

收敛至最小值时得到所述目标映射矩阵。

在一个实施例中，根据以下公式估算每个所述标定位置的颜色矫正系数：

其中，/>

表示标定RGB亮度值，

表示更新的标定RGB亮度值，/>

表示颜色矫正系数，p表示标定位置序列号，A表示映射矩阵，且当/>

收敛至最小值时得到所述目标颜色矫正系数。

在一个实施例中，获取标定目标在不同颜色画面下的多个所述标定位置的标定RGB亮度值包括：获取所述标定目标在不同颜色画面下的RGB图像及其曝光时间，其中，每个RGB图像中均包含所述标定位置；以及根据不同颜色画面下的RGB图像及其曝光时间，计算多个所述标定位置的标定RGB亮度值。

在一个实施例中，其中所述标定目标分别被点亮红色、蓝色、绿色、白色以及灰色画面，获取所述标定目标在不同颜色画面下的RGB图像及其曝光时间包括：获取所述标定目标分别在红色、蓝色、绿色、白色以及灰色画面下的RGB图像及其曝光时间。

本发明的第二方面提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，其存储有用于估算色度的计算机指令，当所述计算机指令由所述处理器运行时，使得所述设备执行根据前文第一方面或以及下文多个实施例中所述的方法。

本发明的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，包括用于估算色度的程序指令，当所述程序指令由处理器执行时，使得实现根据前文第一方面以及下文多个实施例中的方法。

利用本发明所提供的方案，通过确定分布在GRB图像中多个标定位置的矫正RGB亮度值，可以使图像色彩参数保持一致，再结合目标映射矩阵对每个标定位置的矫正RGB亮度值进行转换，即可得到标定位置的XYZ色度值，以有效提高色度值估算精度。另外，在一些实施例中，可以通过全局拟合方式来估算最佳RGB转换XYZ的目标映射矩阵，以及通过局部拟合方式来估算每个标定位置最佳的颜色矫正系数。由此，可以将各个标定位置的颜色矫正系数的估算结合到RGB换算XYZ的映射矩阵的拟合过程中，无需再额外地对颜色传感器进行阴影偏差矫正和色彩偏差矫正，有效提高XYZ色度估算的效率以及精度。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：

图1是示出根据本发明一个实施例的用于估算色度的方法的流程图；

图2是示出根据本发明另一个实施例的用于估算色度的方法的流程图；

图3是示出根据本发明再一个实施例的用于估算色度的方法的流程图；以及

图4是示出根据本发明实施例的电子设备的结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。

应当理解，本发明的权利要求、说明书及附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。本发明的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施方式的目的，而并不意在限定本发明。如在本发明说明书和权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本发明说明书和权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当... 时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

在本申请中，RGB色彩空间以R(Red，红)、G(Green，绿)、B(Blue，蓝)三种基本色为基础，其中RGB代表红、绿、蓝三个通道的颜色。通常情况下，RGB各有256级亮度，用数字表示为从0、1、2...直到255。而XYZ色彩空间则是采用数学方式来定义的色彩空间，X、Y、Z分别是该色彩空间中的刺激值。

RGB传感器，又称色彩传感器又叫颜色识别传感器或颜色传感器，它是将物体颜色同前面已经示教过的参考颜色进行比较来检测颜色的传感器，当两个颜色在一定的误差范围内相吻合时，输出检测结果。

发明人发现目前基于RGB颜色传感器得到的XYZ色度的估算结果精度偏低。具体地，现有的XYZ色度估算方法，会默认RGB颜色传感器的输出结果中各个位置的色彩参数是一致的，只需利用统一的RGB到XYZ转换矩阵就可以进行整个画面的XYZ色度估计。然而在实际应用中，受阴影偏差和色彩偏差等因素的影响，RGB颜色传感器输出结果中的色彩参数无法达成一致，此时利用一转换矩阵进行色度估算，会致使色度估算结精度降低。

为此，发明人经研究发现，可以利用经矫正得到的图像中各个标定位置的矫正RGB亮度值以及最佳的目标映射矩阵实现对XYZ色度值的精确估算。

下面结合附图来详细描述本发明的具体实施方式。

图1是示出根据本发明一个实施例的用于估算色度的方法100的流程图。如图1所示，在步骤S101处，可以获取待测试目标的RGB图像。其中，该待测试目标可以包括屏幕产品、印刷品或者其他有色度值测试需求的产品。前述的RGB图像可以通过颜色传感器等RGB图像采集设备来采集。在一些实施例中，可以通过前述的RGB传感器来采集该待测试目标的RGB图像。需要说明的是，这里对RGB图像的获取方式的细节性描述仅是示例性说明，本发明的方案并不受此限制。此外，在采集到的RGB图像中可以包含有多个标定位置。这些标定位置可以是预先标定好的、且均匀分布在图像中，具体可以根据应用需求来调整标定位置的具体数量。

接着，在步骤S102处，可以确定关于每个所述标定位置的矫正RGB亮度值和目标映射矩阵。红绿蓝这三种基色以不同比例的混合几乎可以得出自然界所有的颜色，而RGB亮度值可以表示某种颜色中红绿蓝三种基色的比例成分，考虑到前述RGB图像可能存在色彩参数不一致的情况（例如RGB图像出现中间亮而四周暗或者中间发白而四周发绿等），可以通过RGB亮度值的调整来保持色彩参数的一致性。这里具体通过矫正均匀分布在图像中的标定位置处的RGB亮度值，以最大程度上实现图像色彩参数一致。前述的目标映射矩阵可以实现RGB色彩空间到XYZ色彩空间的转换。在一些实施例中，可以通过全局拟合方式来确定该目标映射矩阵，并在拟合该目标映射矩阵过程中矫正每个标定位置的RGB亮度值。

然后，在步骤S103处，可以基于前述的目标映射矩阵和每个标定位置的矫正RGB亮度值，估算每个标定位置的XYZ色度值。由此，通过分布在GRB图像中多个标定位置的矫正RGB亮度值，可以使图像色彩参数保持一致，再结合目标映射矩阵对每个标定位置的矫正RGB亮度值进行转换，即可得到标定位置的XYZ色度值，以有效提高色度值估算精度。

进一步地，在一些实施例中，在确定关于每个所述标定位置的矫正RGB亮度值过程中，会涉及确定每个标定位置对应的目标颜色矫正系数。而该目标颜色矫正系数和目标映射矩阵可以需预先确定，当然也可以根据测试需求来实时估算获取。在一些实施例中，可以在标定阶段来预先估算每个标定位置处的目标颜色矫正系数，且将对每个标定位置处的目标颜色矫正系数的估算融合在对目标映射矩阵的估算过程中。这一操作完全不同于现有技术。如前文所述，现有技术在进行色度值估算时，要么直接默认RGB图像中各个位置的色彩参数一致，要么需要额外增加对颜色传感器的阴影和色彩矫正操作（例如，利用平行光辅助颜色传感器采集图像、利用采集到的图像进行繁杂的矫正处理等）。而本发明的方案则创造性地将对每个标定位置处的目标颜色矫正系数的估算融合在对目标映射矩阵的估算过程中，无需额外增加繁琐的矫正操作，即可在估算目标映射矩阵的同时，实现RGB图像色彩的矫正。由此，有效提高了XYZ色度估算的效率以及精度。

图2是示出根据本发明另一个实施例的用于估算色度的方法200的流程图。需要说明的是，方法200可以理解为是方法100的进一步补充和拓展。因此，前文结合图1的相关细节性描述同样也适用于图2。

如图2所示，在步骤S201处，可以获取关于待测试目标的包含有多个标定位置的RGB图像。如前文所述，可以利用如RGB颜色传感器等图像采集设备来采集待测试目标的RGB图像，然后获取该RGB颜色传感器采集到的RGB图像。其中，该RGB图像中的多个标定位置可以根据应用需求预先设置。在一些实施例中，这些标定位置会均匀分布在RGB图像中。需要说明的是，这里对RGB图像的相关细节性描述仅是示例性说明，本发明的方案不局限于此。

接着，在步骤S202处，可以获取前述的每个标定位置的初始RGB亮度值。一些实施例中，在获取待测试目标的RGB图像的同时，可以记录对应的曝光时间。利用RGB图像和曝光时间可以估算出每个标定位置的初始RGB亮度值。例如，可以估算红、绿、蓝三个通道颜色的色值与曝光时间之间的比值得到该初始RGB亮度值。可以理解的是，这里仅示例性地说明了初始RGB亮度值的计算过程，其他能够估算RGB亮度值的方法同样也适用于本发明。

接着，在步骤S203处，可以在估算目标映射矩阵过程中，估算每个标定位置对应的目标颜色矫正系数。其中，该目标映射矩阵可以理解为是实现RGB颜色空间转换至XYZ颜色空间的最佳映射矩阵。

在一些实施例中，可以预先在标定阶段完成目标映射矩阵的估算。具体地，可以获取标定目标在不同颜色画面下的多个标定位置的标定RGB亮度值和标定XYZ色度值。其中，标定目标可以采用待测试目标的同类产品，例如标定目标可以包括屏幕产品、印刷品或者其他有色度值测试需求的产品。这里的不同颜色可以包括3种（例如红、蓝、绿）及以上不同种颜色。在一些实施例中，标定目标可以分别点亮红、蓝、绿、白以及灰等五种颜色画面，然后分别采集这五种颜色画面对应的RGB图像及其曝光时间。针对每种颜色画面，可以根据该颜色画面下的RGB图像及其曝光时间来估算RGB图像中各个标定位置的标定RGB亮度值，以及可以获取标准XYZ色度计采集到的每种颜色画面下各个标定位置的标定XYZ色度值。需要说明的是，上述标定目标在不同颜色画面下的标定位置具体可以根据需求进行标定，例如可以根据画面的具体形状来确定标定位置的数量以及分布情况。需要说明的是，这里仅是示例性地描述标定RGB亮度值和标定XYZ色度值的获取过程，本发明的方案并不受此限制。

在获取到标定RGB亮度值和标定XYZ色度值之后，可以基于多个标定位置的标定RGB亮度值和标定XYZ色度值来估算目标映射矩阵。在一些实施例中，可以采用全局拟合方式来估算目标映射矩阵。具体地，可以迭代的执行：基于所有标定位置的当前更新的标定RGB亮度值和对应的标定XYZ色度值，估算使RGB空间转换至XYZ空间的映射矩阵；以及基于当前更新的映射矩阵估算每个标定位置的颜色矫正系数，且根据颜色矫正系数对应更新每个所述标定位置的标定RGB亮度值，直至映射矩阵收敛。在一些实施例中，上述迭代过程中所涉及的映射矩阵具体可以通过公式（1）来估算：

在公式（1）中，/>

表示标定RGB亮度值，/>

示估算的XYZ色度值，/>

表示标定的XYZ色度值，

表示A的具体格式， n表示各类颜色RGB图序列号，p表示标定位置序列号，A表示映射矩阵，且当/>

收敛至最小值时得到前述的目标映射矩阵。

根据公式（1）可知，

具体是根据映射矩阵A和标定RGB亮度值估算得到的。其中，该映射矩阵A具体格式为/>

，该/>

矩阵为一个3×3的矩阵，通过该矩阵可以把标定的RGB亮度值转换到XYZ的估计色度值。

另外，本实施例可以采用最大期望算法（Expectation-Maximum，简称EM算法）进行拟合参数的优化迭代。前述

中的下标“E”表示为EM算法中的E，也即Expectation。

而上述迭代过程中所涉及的颜色矫正系数具体可以通过公式（2）来估算：

，

公式（2）中，

表示标定RGB亮度值，/>

表示更新的标定RGB亮度值，/>

表示颜色矫正系数，p表示标定位置序列号，A表示映射矩阵，且当/>

收敛至最小值时得到前述的目标颜色矫正系数。

在完成目标映射矩阵和目标颜色矫正系数的估算之后，在步骤S204处，可以根据每个标定位置的初始RGB亮度值和对应的目标颜色矫正系数，确定每个标定位置的矫正RGB亮度值。利用每个标定位置处的目标颜色矫正系统对相应位置处的初始RGB亮度值进行矫正，使得图像中各个位置处的色彩参数能够保持一致。

最后，在步骤S205处，可以基于前述的目标映射矩阵和每个标定位置的矫正RGB亮度值，估算每个标定位置的XYZ色度值。由此，通过将对每个标定位置处的目标颜色矫正系数的估算融合在对目标映射矩阵的估算过程中，无需额外增加繁琐的矫正操作，有效提高了XYZ色度估算的效率以及精度。

图3是示出根据本发明再一个实施例的用于估算色度的方法300的流程图。需要说明的是，图3中的方法300可以理解为是方法100或方法200的一种具体实现。因此，前文结合图1和图2中的相关细节性描述同样也适用于下文。另外，在本实施例中，方法300主要涉及标定阶段和实际测量阶段。其中，标定阶段（步骤S301~S306）主要涉及利用标定目标进行目标映射矩阵的估算和在该目标映射矩阵估算过程中融合各个标定位置处的目标矫正系数的估算。而实际测量阶段（步骤S307~S310）则借助标定阶段估算的目标映射矩阵和目标矫正系数完成关于待测试目标的标定位置的XYZ色度值的估算。

如图3所示，在步骤S301处，可以获取颜色传感器采集到的标定目标的RGB图像。具体地，可以利用RGB颜色传感器采集标定目标（例如标定用屏幕产品）的RGB图像，并同时记录曝光时间。在一些实施例中，屏幕产品分别点亮多种不同画面（例如红、蓝、绿、白、灰等画面），然后利用RGB颜色传感器采集这些画面的RGB图像以及曝光时间T。需要说明的是，这里仅是示例性地描述了标定目标的RGB图像的获取过程，本发明的方案并不受此限制。

接着，在步骤S302处，可以基于标定目标相关的RGB图像和曝光时间估算标定位置的RGB亮度值。例如，当采集到标定目标在不同颜色画面下的RGB图像和曝光时间T时，针对每种颜色的画面，可以根据公式

计算各个标定位置的RGB亮度值。可以理解的是，各个标定位置的数量和分布具体可以根据画面的形状和大小等进行调整。

在步骤S303处，可以获取标准色度计所采集的标定目标的标定位置XYZ色度值。具体地，可以利用标准XYZ色度计采集上述屏幕产品在不同颜色画面下标定位置的XYZ色度值。

在得到标定目标的标定位置的RGB亮度值和XYZ色度值之后，在步骤S304处，可以估算全局RGB转换XYZ的映射矩阵A。在步骤S305处，可以估算局部每个标定位置的颜色矫正系数k和b，以及在步骤S306处，可以利用颜色矫正系数，更新每个标定位置的RGB亮度值。循环执行步骤S304、S305以及S306，直至映射矩阵A收敛。

在一些实施例中，具体可以通过最大期望算法（即EM算法）进行拟合参数优化迭代地以循环执行上述步骤S304、S305以及S306：

1）全局拟合：基于所有标定位置的当前更新RGB值和对应的标定XYZ色度值，估算最佳RGB转换XYZ的映射矩阵A，其中映射矩阵A根据以下公式估算：

；

2）局部自适应：基于当前的映射矩阵，估算每个标定位置最佳的颜色矫正系数（包括倍率系数k和偏移值b）。根据颜色矫正系数以及公式

，更新每个标定位置的RGB值。

循环执行上述步骤，直至

收敛至最小。至此，标定阶段完成，在标定阶段得到的最佳映射矩阵A（也即目标映射矩阵）和倍率系数k以及偏移量b等目标颜色矫正系数可以应用到实际测量阶段中。

具体地，在步骤S307处，在实际测量阶段，可以获取颜色传感器采集到的测试目标的RGB图像。具体地，可以利用RGB颜色传感器来采集测试目标的RGB图像，以及记录曝光时间。

接着，在步骤S308处，可以基于测试目标相关的RGB图像和曝光时间估算标定位置的初始RGB亮度值。这里的对于标定位置的RGB亮度值的计算可以参考前文标定阶段中的RGB亮度值的计算过程，此处不再进行一一赘述。可以理解的是，测试目标的RGB图像中的标定位置可以采用标定阶段所设置的标定位置。

接着，在步骤S309处，可以更新每个标定位置的矫正RGB亮度值。具体地，可以获取标定阶段中每个标定位置处的目标颜色矫正系数（倍率系数k以及偏移量b等），然后利用这些目标颜色矫正系数更新对应位置处的初始RGB亮度值，以得到每个标定位置的矫正RGB亮度值。

最后，在步骤S310处，可以估算每个标定位置的XYZ色度值。具体地，可以利用上述每个标定位置的矫正RGB亮度值和标定阶段所估算的目标映射矩阵，估算每个标定位置的XYZ色度值。

由此，可以通过RGB颜色传感器来采集用于标定产品的RGB图像，以及利用标准XYZ色度计采集产品标定位置的XYZ色度值，然后通过全局拟合和局部自适应方法估算各个标定位置的RGB亮度转换到XYZ色度的映射矩阵和局部颜色矫正系数。在实际测量阶段，可以采集用于测试产品的RGB图片并用映射矩阵和各个标定位置的颜色矫正系数估算测试目标的XYZ色度值。这一过程中，可以将RGB图像中各标定位置矫正系数的估算结合到RGB换算XYZ矩阵的拟合过程中，由此通过局部自适应拟合方法可以避免额外对颜色传感器的阴影偏差和色彩偏差矫正步骤。另外还利用EM算法迭代优化，以得到最优的RGB转换XYZ的映射矩阵和各标定位置的颜色矫正系数，不仅提高标定效率，并提高估算XYZ色度值的准确性。

图4示意性地示出了根据本发明实施例的电子设备400的示意框图。如图4所示，电子设备400可以包括处理器401和存储器402。其中存储器402存储有用于估算色度的计算机指令，当所述计算机指令由处理器401运行时，使得电子设备400执行根据前文结合图1~图3所描述的方法。例如，在一些实施例中，电子设备400可以执行对待测试目标和标定目标的RGB图像的获取、目标映射矩阵和目标颜色矫正系数的估算、矫正RGB亮度值的估算以及标定位置的XYZ色度值的估算等。基于此，通过电子设备400可以通过分布在GRB图像中多个标定位置的矫正RGB亮度值，可以使图像色彩参数保持一致，再结合目标映射矩阵对每个标定位置的矫正RGB亮度值进行转换，即可得到标定位置的XYZ色度值，以有效提高色度值估算精度。

进一步地，本发明的方案还涉及一种用于估算色度的系统，该系统可以包括RGB图像采集器、XYZ色度采集器以及上述电子设备400。其中，RGB图像采集器配置为采集标定目标在不同颜色画面下的RGB图像及其曝光时间，以及待测试目标的RGB图像及其曝光时间。电子设备还配置为与上述RGB图像采集器和XYZ色度采集器通信连接，以接收RGB图像采集器和XYZ色度采集器采集到的信息，并根据RGB图像采集器和XYZ色度采集器采集到的信息在标定阶段估算目标映射矩阵和估算目标颜色矫正系数，以及在实际测量阶段利用目标颜色矫正系数更新相应位置处的RGB亮度，并基于目标映射矩阵和更新后的矫正RGB亮度值来估算各个标定位置的XYZ色度值。在一些实施例中，前述的RGB图像采集器可以采用RGB颜色传感器，当然还可以采用其他能够支持RGB图像采集的器件。前述的XYZ色度采集器可以采用标准XYZ色度计，或者其他能够精确测量XYZ色度数据值的器件。需要说明的是，该用于估算色度的系统可以采用分体式设计，当然也可以将各个器件的功能进行整合以集成化一体设计。

从上面关于本发明模块化设计的描述可以看出，本发明的系统可以根据应用场景或需求进行灵活地布置而不限于附图所示出的架构。进一步，还应当理解，本发明示例的执行操作的任何模块、单元、组件、服务器、计算机或设备可以包括或以其他方式访问计算机可读介质，诸如存储介质、计算机存储介质或数据存储设备（可移除的）和/或不可移动的）例如磁盘、光盘或磁带。计算机存储介质可以包括以用于存储信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质，例如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据。基于此，本发明也公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有用于估算色度的计算机可读指令，该计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，实现在前结合附图所描述的方法和操作。

虽然本说明书已经示出和描述了本发明的多个实施方式，但对于本领域技术人员显而易见的是，这样的实施方式是仅以示例的方式提供的。本领域技术人员在不偏离本发明思想和精神的情况下想到许多更改、改变和替代的方式。应当理解在实践本发明的过程中，可以采用本文所描述的本发明实施方式的各种替代方案。所附权利要求书旨在限定本发明的保护范围，并因此覆盖这些权利要求范围内的模块组成、等同或替代方案。

Claims (10)

1.一种用于估算色度的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待测试目标的RGB图像，其中所述RGB图像中包含有多个标定位置；

确定关于每个所述标定位置的矫正RGB亮度值和目标映射矩阵，其中，关于每个所述标定位置的目标映射矩阵为同一映射矩阵；以及

基于所述目标映射矩阵和每个所述标定位置的矫正RGB亮度值，估算每个所述标定位置的XYZ色度值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定关于每个所述标定位置的矫正RGB亮度值包括：

获取每个所述标定位置的初始RGB亮度值；

在估算所述目标映射矩阵过程中，估算每个所述标定位置对应的目标颜色矫正系数；以及

根据每个所述标定位置的初始RGB亮度值和对应的目标颜色矫正系数，确定每个所述标定位置的矫正RGB亮度值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定关于每个所述标定位置的目标映射矩阵包括：

获取标定目标在不同颜色画面下的多个所述标定位置的标定RGB亮度值和标定XYZ色度值；以及

基于多个所述标定位置的标定RGB亮度值和标定XYZ色度值，估算所述目标映射矩阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于多个所述标定位置的标定RGB亮度值和标定XYZ色度值估算所述目标映射矩阵包括迭代地执行以下操作:

基于所有所述标定位置的当前更新的标定RGB亮度值和对应的标定XYZ色度值，估算使RGB空间转换至XYZ空间的映射矩阵；以及

基于当前更新的映射矩阵估算每个所述标定位置的颜色矫正系数，且根据所述颜色矫正系数对应更新每个所述标定位置的标定RGB亮度值，直至所述映射矩阵收敛。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据以下公式估算使RGB空间转换至XYZ空间的映射矩阵：

其中，/>

表示标定RGB亮度值，/>

表示估算的XYZ色度值，/>

表示标定XYZ色度值，/>

表示A的具体格式， n表示各类颜色RGB图序列号，p表示标定位置序列号，A表示映射矩阵，且当

收敛至最小值时得到所述目标映射矩阵。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据以下公式估算每个所述标定位置的颜色矫正系数：

其中，/>

表示标定RGB亮度值，/>

表示更新的标定RGB亮度值，/>

表示颜色矫正系数，p表示标定位置序列号，A表示映射矩阵，且当/>

收敛至最小值时得到所述目标颜色矫正系数。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取标定目标在不同颜色画面下的多个所述标定位置的标定RGB亮度值包括：

获取所述标定目标在不同颜色画面下的RGB图像及其曝光时间，其中，每个RGB图像中均包含所述标定位置；以及

根据不同颜色画面下的RGB图像及其曝光时间，计算多个所述标定位置的标定RGB亮度值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，其中所述标定目标分别被点亮红色、蓝色、绿色、白色以及灰色画面，获取所述标定目标在不同颜色画面下的RGB图像及其曝光时间包括：

获取所述标定目标分别在红色、蓝色、绿色、白色以及灰色画面下的RGB图像及其曝光时间。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，其存储有用于估算色度的计算机指令，当所述计算机指令由所述处理器运行时，使得所述电子设备执行根据权利要求1-8的任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括用于估算色度的程序指令，当所述程序指令由处理器执行时，使得实现根据权利要求1-8的任意一项所述的方法。

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