CN117082222B - 一种用于转播车的图像视频优化调色方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像处理技术领域，提出了一种用于转播车的图像视频优化调色方法，截取转播车上录制视频的帧图像；根据当前帧图像与前时刻帧图像的颜色变化得到各像素点的色彩活跃指数；根据各像素点的色彩活跃指数及亮度变化得到各像素点的色彩活跃调节因子，根据各像素点邻域内像素点色彩活跃调节因子的变化趋势得到各像素点的色彩稳定因子，进而获取各像素点的色彩稳定因数，利用色彩稳定因数得到当前帧图像的最适密度半径，结合最适密度半径与聚类算法，从而实现对图像视频的优化调色。本发明旨在提高图像视频色彩的自然性与真实度，实现图像视频的色彩调整。

Description

一种用于转播车的图像视频优化调色方法

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种用于转播车的图像视频优化调色方法。

背景技术

人类视觉对颜色的感知具有颜色恒常性的特点，即在不同光照条件下，人眼能够保持相对稳定的颜色感知。然而，摄像机、光照条件或环境因素可能导致拍摄的视频颜色与人眼识别的颜色出现差异，这会影响观众对视频的感知和理解。通过调色可以营造出冷静、温暖、紧张、悲伤等不同的氛围。对图像视频进行优化调色可以校正颜色偏差，营造不同的氛围，提升视频质量。使得人们在观看视频时，可以让观众更容易接收视频中的信息，提升其观影体验。

对于当前的主要调色技术，仍然还是基于RGB颜色空间进行调色的，但由于转播车是进行视频传输的，视频传输是通过YUV颜色空间进行的，对RGB通道调色的技术应用到YUV色彩空间，调色效果不理想。在此提出一种应用YUV颜色空间的调色方法。让视频拥有更高颜色信息，提高视频质量。

综上所述，本发明提出一种用于转播车的图像视频优化调色方法，通过获取转播车视频的各帧图像，将各帧图像转换到YUV颜色空间下分别对各像素点的U值及V值进行优化，使得优化后的各像素点具有更真实的颜色表示，提高了转播车图像视频的观赏性以及颜色的逼真度。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种用于转播车的图像视频优化调色方法，以解决现有的问题。

本发明的一种用于转播车的图像视频优化调色方法采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种用于转播车的图像视频优化调色方法，该方法包括以下步骤：

采集转播车上录制视频的各帧图像；

获取各帧图像的蓝色投影分量图、红色投影分量图；

根据当前帧图像与前时刻帧图像各像素点蓝色投影分量的差异得到当前帧图像各像素点的均值绝对偏差；根据当前帧图像各像素点的均值绝对偏差及蓝色投影分量的变化趋势得到各像素点的色彩活跃指数；根据各像素点的色彩活跃指数及亮度分量变化得到各像素点的色彩活跃调节因子；对当前帧图像各像素点划定邻域窗口；根据邻域窗口内各像素点的色彩活跃调节因子的分布得到当各像素点的色彩稳定因子；根据各像素点的色彩稳定因子得到各像素点的色彩稳定因数；根据各像素点的色彩稳定因数的差异得到当前帧蓝色投影分量图的最适密度半径；根据蓝色投影分量图的最适密度半径结合聚类算法获取蓝色投影分量图的聚类结果；

根据当前帧蓝色投影分量图的聚类结果得到当前帧的蓝色投影分量优化图；获取当前帧图像的红色投影分量优化图，结合蓝色、红色投影分量优化图完成图像视频的优化调色。

优选的，所述获取各帧图像的蓝色投影分量图、红色投影分量图，包括：

将获取的各帧图像进行YUV色彩空间转换，分别提取各帧图像的U通道值、V通道值作为各帧图像的蓝色投影分量图、红色投影分量图。

优选的，所述根据当前帧图像与前时刻帧图像各像素点蓝色投影分量的差异得到当前帧图像各像素点的均值绝对偏差，包括：

计算所有帧蓝色投影分量图在对应像素点位置蓝色投影分量的均值，计算各帧蓝色投影分量图各像素点的蓝色投影分量与对应像素点位置的蓝色投影分量均值的差值绝对值，将所有帧对应像素点位置的所述差值绝对值的标准差作为当前帧图像对应像素点位置的均值绝对偏差。

优选的，所述根据当前帧图像各像素点的均值绝对偏差及蓝色投影分量的变化趋势得到各像素点的色彩活跃指数，表达式为：

式中，表示当前帧蓝色投影分量图中第个像素点的色彩活跃指数，表示采集 的图像帧数，表示第帧图像中第个像素点的蓝色投影分量，表示所有帧图像第个 像素点蓝色投影分量的均值，表示当前帧图像第个像素点蓝色投影分量的均值绝对 偏差。

优选的，所述根据各像素点的色彩活跃指数及亮度分量变化得到各像素点的色彩活跃调节因子，表达式为：

式中，表示当前帧蓝色投影分量图中第个像素点的色彩活跃调节因子，表 示采集的图像帧数，表示第帧图像中第个像素点的亮度分量，表示第帧图 像中第个像素点的亮度分量，表示与的斯皮尔曼相关系数。

优选的，所述根据邻域窗口内各像素点的色彩活跃调节因子的分布得到各像素点的色彩稳定因子，表达式为：

式中，表示当前帧图像第个像素点的色彩稳定因子，表示像素点的邻域窗口 中所包含的像素点个数，表示当前帧蓝色投影分量图中第个像素点的色彩活跃调节 因子，表示像素点的邻域窗口内第个像素点的色彩活跃调节因子，表示像素点的 邻域窗口内所有像素点色彩活跃调节因子的均值。

优选的，所述根据各像素点的色彩稳定因子得到各像素点的色彩稳定因数，具体包括：

将各像素点的色彩稳定因子作为以自然常数为底数的指数函数的指数，将所述指数函数的计算结果作为当前帧图像各像素点的色彩稳定因数。

优选的，所述根据各像素点的色彩稳定因数的差异得到当前帧蓝色投影分量图的最适密度半径，包括：

计算当前帧图像相邻像素点色彩稳定因数的差值，将各所述差值的最大值记为最大差值，将各所述差值的最小值记为最小差值，计算最大差值与最小差值的乘积；

将所有所述差值按照从大到小进行排序，将第75%个差值作为上四分位数，将第25%个差值作为下四分位数，计算上四分位数与下四分位数的差值绝对值，将所述乘积与差值绝对值的比值作为当前帧蓝色投影分量图的最适密度半径。

优选的，所述根据蓝色投影分量图的最适密度半径结合聚类算法获取蓝色投影分量图的聚类结果，包括：

将蓝色投影分量图的最适密度半径作为截断距离，利用密度峰值聚类算法对当前帧图像蓝色投影分量图各像素点的色彩稳定因数进行聚类获取蓝色投影分量图的各聚类簇。

优选的，所述根据当前帧蓝色投影分量图的聚类结果得到当前帧的蓝色投影分量优化图，包括：

计算各聚类簇中所包含像素点色彩稳定因数的均值，将最大均值与当前帧蓝色投影分量图中各像素点的蓝色投影分量作乘积，将所述乘积作为当前帧图像蓝色投影分量图中各像素点优化后的蓝色投影分量，得到当前帧的蓝色投影分量优化图。

本发明至少具有如下有益效果：

本发明主要通过转播车视频中各帧图像的前后颜色差异，以及像素点邻域内颜色的均匀性得到当前帧图像的最适密度半径，将最适密度半径结合聚类算法实现转播车的图像视频优化调色，提高了转播车图像视频的颜色真实性。本发明利用当前帧图像各像素点的色彩稳定因数进行聚类得到各聚类结果，完成各像素点的优化调色，提高了优化调色的可靠性；

进一步，本发明对YUV颜色空间下各像素点的U值与V值分别分析，得到各帧图像的蓝色投影分量图与红色投影分量图，进而获取各投影分量图下的最适密度半径，依据各投影分量图分别对当前帧图像进行聚类，依据聚类结果调整各像素点的U值与V值，实现转播车图像视频的优化调色，解决了由于外界因素影响导致转播车视频色彩准确性、色彩对比度等指标降低的问题。本发明具有色彩优化更真实、逼真、准确的有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，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附图。

图1为本发明一个实施例提供的一种用于转播车的图像视频优化调色方法的步骤流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种用于转播车的图像视频优化调色方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

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发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种用于转播车的图像视频优化调色方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种用于转播车的图像视频优化调色方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001，通过获取转播车上录制的视频，并进行预处理。

具体的，首先本实施例将通过下载转播车上录制的视频，作为后续视频优化调节的数据来源；

然后，对获取的视频逐帧读取，得到多幅帧图像，对各幅帧图像使用中值滤波去噪算法进行去噪，去除噪声干扰，由于中值滤波去噪算法为现有公知技术，在此不做详细陈述。

至此，即可根据本实施例上述方法获取去噪后的帧图像，作为后续图像视频优化调节的数据基础。

步骤S002，根据YUV颜色空间下各帧图像的颜色差异计算当前帧图像各像素点的色彩稳定因数，根据色彩稳定因数的分布得到当前帧图像的最适密度半径，结合聚类算法得到各聚类结果。

具体的，本实施例将根据YUV颜色空间的各帧图像进行图像视频的优化调色。根据各帧图像在对应像素点位置蓝色投影分量或红色投影分量的差异得到当前帧图像各像素点的色彩活跃指数，反映出像素点的颜色变化情况；根据颜色的明亮度以及各像素点的色彩活跃指数；计算各像素点的色彩活跃调节因子；然后通过像素点周围邻域内各像素点的色彩活跃因子的变化趋势得到各像素点的色彩稳定因数；体现出像素点的色彩稳定情况；通过色彩稳定因数得到当前帧图像的最适密度半径结合密度峰值聚类算法进行聚类。当前帧图像的最适密度半径的构建过程具体为：

首先，对于物体的颜色不会随着光照的强度发生变化，将这种现象定义为颜色一 致性，现在通常转播车的帧频是30fps。取当前帧图像的前帧图像，共同组成一组包含帧图像的帧图像组，其中各帧图像的都具有相同的分辨率。

将各帧RGB图像进行YUV色彩空间转换，提取各帧图像中各像素点的U通道值得到 各帧图像的蓝色投影分量图，提取各帧图像中各像素点的V通道值得到各帧图像的红色投 影分量图，具体YUV色彩空间转换为现有公知技术，本实施例在此不再赘述。针对当前帧图 像的各像素点，分析当前帧图像各像素点与前帧图像中对应位置各像素点的蓝色投 影分量或红色投影分量，针对YUV颜色空间的视频图像，即对前帧图像中各像素点的 蓝色投影分量U值与红色投影量V值进行分析。本实施例中，实施者可根据实际情况 自行设定，本实施例对此不做限制。

本实施例以各帧图像的蓝色投影分量图为例，计算当前帧图像与前帧图像 中对应位置像素点蓝色投影分量的均值，记为，然后计算各帧图像中对应位置像素点蓝 色投影分量与蓝色投影分量均值的差值绝对值，最后计算所述差值绝对值的标准差得到当 前帧图像各像素点蓝色投影分量的均值绝对偏差。

根据上述指标计算得到当前帧图像各像素点的色彩活跃指数，所述色彩活跃指 数具体表达式为：

式中，表示当前帧蓝色投影分量图中第个像素点的色彩活跃指数，表示采集 的图像帧数，表示第帧图像中第个像素点的蓝色投影分量，表示所有帧图像第个 像素点蓝色投影分量的均值，表示当前帧图像第个像素点蓝色投影分量的均值绝对 偏差。

由于亮度的变化会影响色彩的感知，同一种颜色在不同亮度下，摄像机识别出来是具有颜色的深浅度是不同的，人眼识别颜色具有恒常性，即在不同亮度下，颜色不会发生改变。由于视频传输是使用YUV空间的，在YUV空间中Y分量值的对于U、V颜色的呈现具有较大的影响。

根据当前帧图像像素点与前帧图像对应位置像素点的亮度差异以及分布情 况，可以得到当前帧图像各像素点的色彩活跃调节因子，所述色彩活跃调节因子具体表达 式为：

式中，表示当前帧蓝色投影分量图中第个像素点的色彩活跃调节因子，表 示采集的图像帧数，表示第帧图像中第个像素点的亮度分量，表示第帧图 像中第个像素点的亮度分量，表示与的斯皮尔曼相关系数，其中斯皮尔曼相关 系数计算为现有公知技术，在此不再赘述。

色彩的明暗程度对彩色的影响非常大，当明暗程度变化越快对人眼识别色彩的影 响也就越大，因此相邻两帧图像像素点之间的亮度差值增大，使得像素点的 色彩活跃调节因子也增大。

针对图像中像素点的局部邻域内，邻域内像素点的色彩活跃调节因子应该是在一个极小的范围内波动，但可能由于环境等因素造成像素点的色彩活跃调节因子与周围邻域的像素点的色彩活跃因子有较大的差异，代表这个像素点的色彩活跃性比较大，与真实色彩相差较大。

因此针对当前帧图像中各像素点作为中心点，取一个的邻域窗口，本实施 例中，实施者可自行设定，通过对中心点与邻域内其他像素点的色彩活跃调节因子进 行分析计算，得到各像素点的色彩稳定因子，所述色彩稳定因子具体表达式为：

式中，表示当前帧图像第个像素点的色彩稳定因子，表示像素点的邻域窗口 中所包含的像素点个数，表示当前帧蓝色投影分量图中第个像素点的色彩活跃调节 因子，表示像素点的邻域窗口内第个像素点的色彩活跃调节因子，表示像素点的 邻域窗口内所有像素点色彩活跃调节因子的均值。

需要说明的是当像素点的色彩活跃调节因子与像素点的邻域内色彩活跃调节因 子的均值相等时，色彩稳定因子的值定义为1。

根据各像素点的色彩稳定因子得到各像素点的色彩稳定因数，色彩稳定因数具体表达式为：

式中，表示当前帧图像像素点的色彩稳定因数，表示四舍五入取整 函数，为自然常数，表示当前帧图像像素点的色彩稳定因子。

当像素点的颜色值与真实的颜色值相差较大或是像素点的颜色值与周围邻域内其他像素点的颜色值相差较大时，则像素点与周围邻域内其他像素点的色彩活跃调节因子的差异便会越大，使得像素点的色彩稳定因子越大，进而使得像素点的色彩稳定因数越大。

对于当前帧图像得到的各像素点的色彩稳定因数，将各像素点的色彩稳定因数由 大到小依次排列，计算排列后相邻像素点的色彩稳定因数的差值，记为，其中表示所 述差值的数量，将所有差值中最大的差值记为，最小的差值记为。

根据相邻像素点色彩稳定因数的差值的最值分布求出当前帧图像基于蓝色投影分量的最适密度半径，所述最适密度半径具体表达式为：

式中，表示当前帧图像基于蓝色投影分量的最适密度半径，表示色彩稳定因 数差值的上四分位数，表示下四分位数。

具体指将色彩稳定因数的差值从大到小排列，第25%位的差值是下四分位数，第75%位的差值是上四分位数。若当第25%位或是第75%位位于两差值之间，则取两差值之间最大的差值作为下四分位数或上四分位数。

至此求得了当前帧图像基于蓝色投影分量的最适密度半径，按照上述相同步骤 同理可得当前帧图像基于红色投影分量V的最适密度半径。

基于蓝色投影分量图，将最适密度半径作为密度峰值聚类算法中的截断距离，对 各像素点的色彩稳定因数利用密度峰值聚类算法对当前帧图像各像素点进行聚类，得到各 个聚类簇，记为。

基于红色投影分量图，同理将最适密度半径作为密度峰值聚类算法中的截断距 离，对各像素点的色彩稳定因数利用密度峰值聚类算法再次对当前帧图像各像素点进行聚 类，得到各个新的聚类簇，记为。密度峰值聚类算法为现有公知技术，故在此不再赘述。

步骤S003，基于当前帧图像的聚类结果实现对图像视频进行优化调色。

针对YUV色彩空间下当前帧图像的各像素点，对各像素点的U值和V值进行优化，首 先对于各像素点的U值，根据S002步骤中得到的蓝色投影分量图的各个聚类簇，计算各个 聚类簇中包含像素点的色彩稳定因数的均值，取各聚类簇中最大的色彩稳定因数均值，记 为，将当前帧图像各像素点的U值与值相乘，得到优化后的U值。

同理，对于S002步骤中得到的红色投影分量图的各个聚类簇，计算各个聚类簇 中包含像素点的色彩稳定因数的均值，取各聚类簇中最大的色彩稳定因数均值，记为， 将当前帧图像各像素点的V值与值相乘，得到优化后的V值。

至此，对当前帧图像各个像素点的U值和V值完成优化调色，得到优化调色后的图像视频，使得优化调色后的图像视频具有更真实、更逼真的颜色表示，具有更直观的视觉感受。

综上所述，本发明实施例解决了由于外界因素影响导致转播车视频色彩准确性、色彩对比度等指标降低的问题，结合各帧图像对应位置像素点的颜色差异及亮度变化对各像素点进行优化调色，提高了转播车图像视频色彩的逼真度，实现转播车的图像视频优化调色。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于转播车的图像视频优化调色方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集转播车上录制视频的各帧图像；

获取各帧图像的蓝色投影分量图、红色投影分量图；

在蓝色投影分量图中，根据当前帧图像与前时刻帧图像各像素点蓝色投影分量的差异得到当前帧图像各像素点的均值绝对偏差；根据当前帧图像各像素点的均值绝对偏差及蓝色投影分量的变化趋势得到各像素点的色彩活跃指数；根据各像素点的色彩活跃指数及亮度分量变化得到各像素点的色彩活跃调节因子；对当前帧图像各像素点划定邻域窗口；根据邻域窗口内各像素点的色彩活跃调节因子的分布得到各像素点的色彩稳定因子；根据各像素点的色彩稳定因子得到各像素点的色彩稳定因数；根据各像素点的色彩稳定因数的差异得到当前帧蓝色投影分量图的最适密度半径；根据蓝色投影分量图的最适密度半径结合聚类算法获取蓝色投影分量图的聚类结果；

根据当前帧蓝色投影分量图的聚类结果得到当前帧的蓝色投影分量优化图；根据获取蓝色投影分量优化图的方法对红色投影分量图获取当前帧图像的红色投影分量优化图，结合蓝色、红色投影分量优化图完成图像视频的优化调色。

2.根据权利要求1所述的一种用于转播车的图像视频优化调色方法，其特征在于，所述获取各帧图像的蓝色投影分量图、红色投影分量图，包括：

将获取的各帧图像进行YUV色彩空间转换，分别提取各帧图像的U通道值、V通道值作为各帧图像的蓝色投影分量图、红色投影分量图。

3.根据权利要求1所述的一种用于转播车的图像视频优化调色方法，其特征在于，所述根据当前帧图像与前时刻帧图像各像素点蓝色投影分量的差异得到当前帧图像各像素点的均值绝对偏差，包括：

计算所有帧蓝色投影分量图在对应像素点位置蓝色投影分量的均值，计算各帧蓝色投影分量图各像素点的蓝色投影分量与对应像素点位置的蓝色投影分量均值的差值绝对值，将所有帧对应像素点位置的所述差值绝对值的标准差作为当前帧图像对应像素点位置的均值绝对偏差。

4.根据权利要求1所述的一种用于转播车的图像视频优化调色方法，其特征在于，所述根据当前帧图像各像素点的均值绝对偏差及蓝色投影分量的变化趋势得到各像素点的色彩活跃指数，表达式为：，

式中，表示当前帧蓝色投影分量图中第/>个像素点的色彩活跃指数，/>表示采集的图像帧数，/>表示第/>帧图像中第/>个像素点的蓝色投影分量，/>表示所有帧图像第/>个像素点蓝色投影分量的均值，/>表示当前帧图像第/>个像素点蓝色投影分量的均值绝对偏差。

5.根据权利要求1所述的一种用于转播车的图像视频优化调色方法，其特征在于，所述根据各像素点的色彩活跃指数及亮度分量变化得到各像素点的色彩活跃调节因子，表达式为：，

式中，表示当前帧蓝色投影分量图中第/>个像素点的色彩活跃调节因子，/>表示采集的图像帧数，/>表示第/>帧图像中第/>个像素点的亮度分量，/>表示第/>帧图像中第/>个像素点的亮度分量，/>表示/>与/>的斯皮尔曼相关系数。

6.根据权利要求1所述的一种用于转播车的图像视频优化调色方法，其特征在于，所述根据邻域窗口内各像素点的色彩活跃调节因子的分布得到各像素点的色彩稳定因子，表达式为：，

式中，表示当前帧图像第/>个像素点的色彩稳定因子，/>表示像素点/>的邻域窗口中所包含的像素点个数，/>表示当前帧蓝色投影分量图中第/>个像素点的色彩活跃调节因子，表示像素点/>的邻域窗口内第/>个像素点的色彩活跃调节因子，/>表示像素点/>的邻域窗口内所有像素点色彩活跃调节因子的均值。

7.根据权利要求1所述的一种用于转播车的图像视频优化调色方法，其特征在于，所述根据各像素点的色彩稳定因子得到各像素点的色彩稳定因数，包括：

将各像素点的色彩稳定因子作为以自然常数为底数的指数函数的指数，将所述指数函数的计算结果作为当前帧图像各像素点的色彩稳定因数。

8.根据权利要求1所述的一种用于转播车的图像视频优化调色方法，其特征在于，所述根据各像素点的色彩稳定因数的差异得到当前帧蓝色投影分量图的最适密度半径，包括：

计算当前帧图像相邻像素点色彩稳定因数的差值，将各所述差值的最大值记为最大差值，将各所述差值的最小值记为最小差值，计算最大差值与最小差值的乘积；

将所有所述差值按照从大到小进行排序，将所述排序中第75%位的差值作为上四分位数，将所述排序中第25%位的差值作为下四分位数，计算上四分位数与下四分位数的差值绝对值，将所述乘积与差值绝对值的比值作为当前帧蓝色投影分量图的最适密度半径。

9.根据权利要求1所述的一种用于转播车的图像视频优化调色方法，其特征在于，所述根据蓝色投影分量图的最适密度半径结合聚类算法获取蓝色投影分量图的聚类结果，包括：

将蓝色投影分量图的最适密度半径作为截断距离，利用密度峰值聚类算法对当前帧图像蓝色投影分量图各像素点的色彩稳定因数进行聚类获取蓝色投影分量图的各聚类簇。

10.根据权利要求1所述的一种用于转播车的图像视频优化调色方法，其特征在于，所述根据当前帧蓝色投影分量图的聚类结果得到当前帧的蓝色投影分量优化图，包括的具体方法为：

计算各聚类簇中所包含像素点色彩稳定因数的均值，将最大均值与当前帧蓝色投影分量图中各像素点的蓝色投影分量作乘积，将所述乘积作为当前帧图像蓝色投影分量图中各像素点优化后的蓝色投影分量，得到当前帧的蓝色投影分量优化图。