TW201802766A - 多光源色彩平衡演算法 - Google Patents

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Abstract

本發明係一種多光源色彩平衡演算法，其包含有：輸入原始影像；執行一光源估測演算；執行一光源分群演算；及執行影像補償運算，以輸出色彩平衡後的一修正影像；其中執行該光源估測演算係估算該複數像素對應的初估色溫，執行該光源分群演算係設定一光源分群數，並將複數像素的初估色溫依該光源分群數進行分群及計算決定色溫，再以查表法取得其分別對應的複數組色彩平衡修正值；藉此可分別估計各像素對應的色溫，並針對各像素分別進行修正，達到對多光源環境下拍攝的影像進行色彩平衡修正之目的。

Description

多光源色彩平衡演算法
本發明係關於一種色彩平衡方法，尤指一種多光源色彩平衡演算法。
色彩平衡 (color balance) 便是為了補償光照影響而被發展出來之一類影像處理演算法則。通常未經過色彩平衡之影像會呈現整體色彩偏向某種顏色，即所謂該影像有色偏 (color cast)。而色彩平衡演算法可透過調整影像的紅、綠、藍三個基本顏色層的值以使得有色偏之影像中的各種顏色回復正常，即所謂去除色偏。一般演算法基本上包含兩大步驟：(1) 估測擷取影像之光照條件、(2) 調整影像，以下進一步說明。
一般的數位相機中，通常內建有色彩平衡的演算方法，其主要彩色平衡的演算法係由使用者選定估測光源之色溫，再以選定之色溫所對應的一組色彩平衡修正值對影像進行色彩平衡處理，亦有提供使用者將相機對準環境光源下參考顏色之參考物體 (例如白色色卡)，再依據擷取之顏色值估算一組色彩平衡修正值，並再以該組色彩平衡修正值進行色彩平衡處理，一般而言，係將某一色溫作為標準（例如D65標準光源），將該標準光源的R65 \G65 \B65 值，除上各種參考色溫的Rw \Gw \Bw 值，得到各種色溫下的色彩平衡修正值，並建為一對照表，使用者設定參考色溫後，即可以查表方式取得對應該參考色溫的色彩平衡修正值，將各像素的R、G、B值乘上該色彩平衡修正值即可。
上述色彩平衡的處理方式皆係以單一光源作為評估基礎，計算出單一組色彩平衡修正值後，將影像中的所有像素依照同一色彩平衡修正值做色彩平衡修正，然而，現實的攝影環境多半為多光源環境，因此，現有技術在推估整體影像的色溫後，通常只能取平均值或峰值作為代表整張影像的色溫，進而計算該組色彩平衡修正值，而將影像中所有像素以相同色彩平衡修正值做色彩平衡修正者，將會使整個影像中某些色群的像素往暖色系或冷色系偏移，色彩平衡的效果並不佳，而目前為解決多光源之問題，目前多半僅能藉由人工修圖方式處理，程序複雜且相當耗時。
有鑒於現有色彩平衡無法處理多光源環境而必須仰賴人工處理之技術缺陷，本發明係提出一種多光源色彩平衡演算法，可將影像中各像素依色溫分群，並依照分群結果以不同色彩平衡修正值進行色彩平衡處理，以取代人工處理。
為達上述目的，係令該多光源色彩平衡演算法包含以下步驟：
輸入原始影像，係以一顏色空間輸入一原始影像，且該原始影像包含複數像素；
執行一光源估測演算，以計算該複數像素之初估色溫；
執行一光源分群演算，係設定一光源分群數，並依據該複數像素之初估色溫及該光源分群數進行分群並計算分別對應的複數決定色溫，再依據該複數決定色溫，以查表法估算該原始影像中複數像素所分別對應的複數組色彩平衡修正值；
執行影像補償運算，係將該複數像素分別乘上對應的色彩平衡修正值，以輸出色彩平衡後的一修正影像。
上述多光源色彩平衡演算法係以光源估測演算計算每個像素的初估色溫，再以光源分群演算分群計算每個像素的決定色溫，其中，光源分群數即環境光源數，經過該光源分群演算可有效將像素的初估色溫依環境光源分群，此後再以查表法得到色彩平衡修正值對各像素逐一進行修正，即可避免修正後的像素產生過暖或過冷的色偏現象，達到多光源影像色彩平衡的目的。
上述多光源色彩平衡演算法可進一步執行一過飽和點處理，包含:
設定一過飽和條件；
標記初估色溫符合該過飽和條件的像素為一過飽和點；
執行一擴張處理，以重設該過飽和點的初估色溫。
上述多光源色彩平衡演算法，執行擴張處理包含：
設定一擴張矩陣；
以被標記的該過飽和點為中心，依據該擴張矩陣延伸一搜尋範圍；
搜尋該搜尋範圍中一最高色溫；
設定過飽和點的初估色溫值為該最高色溫。
上述多光源色彩平衡演算法中，執行該光源分群演算之步驟包含:
設定該光源分群數及一空間函數；
估算中心值及歸屬函數，依據該光源分群數計算對應該光源分群數的複數中心值，以及依據該中心值、該光源分群數及該複數像素的初估色溫計算複數歸屬函數；
執行迴旋積分處理，係依據該光源分群數，將該複數歸屬函數與該空間函數進行迴旋積分運算；
計算各像素的決定色溫，係將歸屬函數與空間函數迴旋積分的結果與中心值相乘，並依據光源分群數進行加總，取得個像素對應的決定色溫；
計算色彩平衡修正值，係依據各像素的決定色溫對照一上查表，取得該複數組色彩平衡修正值。
上述該顏色空間為RGB顏色空間或YCbCr顏色空間。
上述該光源估測演算可為一Type-1 模糊推論演算系統，或可為一Type-2 TSK 模糊推論演算系統。
上述Type-1 模糊推論演算系統包含一輸入層、一模糊化層、一規則層及一輸出層，其中：由該輸入層分別輸入該原始影像之顏色空間，並將該像素傳送至該模糊化層；該模糊化層對輸入之該原始影像之像素進行一模糊化運算，以計算出該中心值及歸屬函數；該規則層對該模糊化層的結果進行一AND運算；及該輸出層進行一解模糊運算，輸出該複數像素應分別對應的該複數初估色溫。
上述Type-2 TSK 模糊推論演算系統包含一輸入層、一模糊化層、一規則層、一TSK函數層、一KM函數層及一輸出層，其中：由該輸入層分別輸入該原始影像之顏色空間，並將該像素傳送至該模糊化層及該TSK函數層；該模糊化層對輸入之該原始影像之像素進行一模糊化運算，以計算出該中心值及歸屬函數，Type-2 TSK的歸屬函數及中心值有二個，故本層輸出可分別以上下界輸出二個中心值及歸屬函數；該規則層對該模糊化層的結果進行一AND運算，本實施例中，與模糊化層相同，同樣為上下界輸出；該TSK函數層係將顏色空間轉為單輸出；該KM計算層係將TSK函數層之輸出由小至大排序後，再與第三層之上下界輸出進行KM演算法之計算；該輸出層係進行一解模糊運算，輸出該複數像素應分別對應的該複數初估色溫。
本發明為一種多光源色彩平衡演算法，主要係將一原始影像以一種顏色空間的格式逐一輸入其像素至色彩平衡演算法中，由色彩平衡演算法中所包含的光源分群演算估算出分別對應複數像素的色溫
Figure TW201802766AD00001
。如以6500K色溫作為標準，則將該標準光源的R65 \G65 \B65 值，除上色溫
Figure TW201802766AD00002
的R\G\B值，得到對應色溫共n個色彩平衡修正值
Figure TW201802766AD00003
，將原始影像各像素的RI 、GI 、BI 值乘上該色彩平衡修正值即可得到輸出影像，如式1所示。 【式1】
Figure TW201802766AD00004
請配合參閱圖1，本發明多光源色彩平衡演算法主要包含以下步驟：
輸入原始影像，係以一顏色空間輸入一原始影像，且該原始影像包含複數像素；
執行一光源估測演算，以計算該複數像素之初估色溫，請進一步配合參閱圖2A，係以一5*5像素的色溫為例，此步驟即初步估算每個像素對應的初估色溫，但實作結果顯示，此步驟估算出的初估色溫並沒有數個明顯的峰值，亦即複數像素的初估色溫仍是雜亂地分布，因此需進一步進行下一步驟；
執行一光源分群演算，係設定一光源分群數，並依據該複數像素之初估色溫及該光源分群數進行分群並計算對應的複數決定色溫，再依據該複數決定色溫，以查表法估算該原始影像中複數像素所分別對應的複數組色彩平衡修正值，其詳細步驟請容後說明；
執行影像補償運算，係將該複數像素分別乘上對應的色彩平衡修正值，以輸出色彩平衡後的一修正影像。
上述多光源色彩平衡演算法色彩平衡方法可進一步執行一過飽和點處理，係設定一過飽和條件，並於執行光源估測演算而取得每個像素對應的初估色溫後執行:
標記初估色溫符合該過飽和條件的像素為過飽和點，誠如圖2A所示，係設定6300為過飽和點，對應初估色溫6385的像素將被標註為過飽和點；
執行一擴張處理，以重設過飽和點的初估色溫，詳細步驟容後說明。
於本實施例中，該過飽和條件可設定為：RGB空間中，R值大於225且G值大於225且B值大於225，或者RGB空間中R值小於40且G值小於40且B值小於40。
上述多光源色彩平衡演算法中，執行該擴張處理，係設定一擴張矩陣，以下配合圖2A、2B說明之，本實施例係設定擴張矩陣唯一5*5矩陣，並於標記過飽和點後執行以下步驟：
以被標記的過飽和點為中心，依據該擴張矩陣延伸一搜尋範圍，即設定該5*5矩陣為搜尋範圍；
搜尋該搜尋範圍中一最高色溫，於圖2A實施例中，即找到4385為最高色溫；
設定過飽和點的初估色溫值為該最高色溫，如圖2B表示，即將過飽和點的初估色溫設定為4385。
上述多光源色彩平衡演算法中，執行光源分群演算之步驟包含:
設定一光源分群數C及一空間函數hij ，其中光源分群數C即代表環境光源的數量，空間函數為一矩陣，其中Nij 為以第ij像素為中心之5*5範圍之矩陣，k為範圍內除中心點外之歸屬函數，如以下式2所示； 【式2】
Figure TW201802766AD00005
估算中心值vi 及歸屬函數uij ，依據該光源分群數C以模糊分群法，進行光源分群，其主要係計算對應該光源分群數的複數中心值vi ，以及依據該中心值、該光源分群數及該複數像素的初估色溫計算出的複數歸屬函數uij ，其分別如下式3及式4表示；n為輸入影像之像素總數 【式3】
Figure TW201802766AD00006
【式4】
Figure TW201802766AD00007
執行迴旋積分處理，係依據該光源分群數，將該複數歸屬函數與該空間函數hij 進行迴旋積分運算，複數歸屬函數經迴旋積分處理後表示如以下式5； 【式5】
Figure TW201802766AD00008
計算各像素的決定色溫Le ，係將歸屬函數uij 與空間函數hij 迴旋積分的結果與中心值vi 相乘，並依據光源分群數進行加總，取得個像素對應的決定色溫Le ，決定色溫Le 如以下式6表示； 【式6】
Figure TW201802766AD00009
計算色彩平衡修正值，係依據各像素的決定色溫對照一上查表，取得該複數組色彩平衡修正值。
上述該光源估測演算可為一Type-1 模糊推論演算系統，或可為一Type-2 TSK 模糊推論演算系統。
請進一步配合參閱圖3，上述Type-1 模糊推論演算系統包含一輸入層、一模糊化層、一規則層及一輸出層，其中：由該輸入層分別輸入該原始影像之顏色空間，並將該像素傳送至該模糊化層；該模糊化層對輸入之該原始影像之像素進行一模糊化運算，以計算出該中心值及歸屬函數；該規則層對該模糊化層的結果進行一AND運算；及該輸出層進行一解模糊運算，輸出該複數像素應分別對應的該複數初估色溫。
圖3中標示之參數說明如下：Ri 、Gi 、Bi 為輸入像素的R、G、B值，β為規則數，
Figure TW201802766AD00010
為欲處理之影像之複數初估色溫。
請進一步配合參閱圖4，上述Type-2 TSK 模糊推論演算系統包含一輸入層、一模糊化層、一規則層、一TSK函數層、一KM函數層及一輸出層，其中：由該輸入層分別輸入該原始影像之顏色空間，並將該像素傳送至該模糊化層及該TSK函數層；該模糊化層對輸入之該原始影像之像素進行一模糊化運算，以計算出該中心值及歸屬函數，Type-2 TSK的歸屬函數及中心值有二個，故本層輸出可分別以上下界輸出二個中心值及歸屬函數；該規則層對該模糊化層的結果進行一AND運算，本實施例中，與模糊化層相同，同樣為上下界輸出；該TSK函數層係將顏色空間轉為單輸出；該KM計算層係將TSK函數層之輸出由小至大排序後，再與第三層之上下界輸出進行KM演算法之計算；該輸出層係進行一解模糊運算，輸出該複數像素應分別對應的該複數初估色溫。
圖4中標示之參數說明如下：R(m,n) 、G(m,n) 、B(m,n) 為座標(m,n)像素的R、G、B值，q(i) 為輸出，上標指出位於第i層之輸出，T(m,n) 為座標(m,n)像素的初估色溫。
再請進一步配合參閱圖5，經由實作，將拍攝物體至於色溫6500K及3000K混合光源的環境之下拍攝取得原始影像，經由上述多光源色彩平衡演算法處理過程中，光源分群數C設定為2，經過該光源分群演算進行分群及估算後，其所輸出的該複數決定色溫值統計如圖4所示，其明顯集中於2個峰值，與實際拍攝環境光源接近，得以證實，藉由上述光源分群演算，得以準確地推估出實際拍攝影像的多種環境光源，且環境光源之數量可供使用者自行設定，不以2個為限。
依本發明多光源色彩平衡演算法進行影像修正時，使用者可先設定光源分群數為環境光源數，如本實施例即設定2個環境光源為光源分群數，經上述第一及光源分群演算法估算出複數像素對應的決定色溫即可如圖5所示，再利用查表法，便可得到分別對應複數像素的複數色彩平衡修正值，最後，將複數像素乘上對應的色彩平衡修正值即可得到色彩平衡後的影像，如此，可避免修正後的像素產生過暖或過冷的色偏現象，達到多光源影像色彩平衡的目的。
綜上所述，本發明多光源色彩平衡演算法具有以下優點：
使用者可設定環境光源數，以此來估算像素的色溫，並依據像素的色溫個別進行色彩平衡，達到多光源影像色彩平衡的目的。
可應用於各種數位影像擷取工具(如數位相機、攝影機……等)，亦可用於離線作業(後製影像)，取代人工修圖。
利用空間函數可進一步提升色溫分群的精確度。
無。
圖1：為本發明之流程示意圖。 圖2A：為本發明初步估算色溫之示意圖。 圖2B：為圖2A經過飽和點處理之示意圖。 圖3：為光源估測演算架構之一較佳實施例的示意圖。 圖4：為光源估測演算架構之另一較佳實施例的示意圖。 圖5：為光源分群演算後決定色溫的分佈示意圖。

Claims (10)

  1. 一種多光源色彩平衡演算法包含以下步驟： 輸入原始影像，係以一顏色空間輸入一原始影像，且該原始影像包含複數像素； 執行一光源估測演算，以計算該複數像素之初估色溫； 執行一光源分群演算，係設定一光源分群數，並依據該複數像素之初估色溫及該光源分群數進行分群並計算分別對應的複數決定色溫，再依據該複數決定色溫，以查表法估算該原始影像中複數像素所分別對應的複數組色彩平衡修正值； 執行影像補償運算，係將該複數像素分別乘上對應的色彩平衡修正值，以輸出色彩平衡後的一修正影像。
  2. 如請求項1所述的多光源色彩平衡演算法，進一步包含有： 設定一過飽和條件； 標記初估色溫符合該過飽和條件的像素為一過飽和點； 執行一擴張處理，以重設該過飽和點的初估色溫。
  3. 如請求項2所述的多光源色彩平衡演算法，其中執行該擴張處理之步驟包含： 設定一擴張矩陣； 以被標記的該過飽和點為中心，依據該擴張矩陣延伸一搜尋範圍； 搜尋該搜尋範圍中一最高色溫； 設定過飽和點的初估色溫為該最高色溫。
  4. 如請求項1至3中任一項所述的多光源色彩平衡演算法，執行該光源分群演算之步驟包含: 設定該光源分群數及一空間函數； 估算中心值及歸屬函數，依據該光源分群數計算對應該光源分群數的複數中心值，以及依據該中心值、該光源分群數及該複數像素的初估色溫計算複數歸屬函數； 執行迴旋積分處理，係依據該光源分群數，將該複數歸屬函數與該空間函數進行迴旋積分運算； 計算各像素的決定色溫，係將歸屬函數與空間函數迴旋積分的結果與中心值相乘，並依據光源分群數進行加總，取得個像素對應的決定色溫； 計算色彩平衡修正值，係依據各像素的決定色溫值對照一上查表，取得該複數組色彩平衡修正值。
  5. 如請求項1至3中任一項所述的多光源色彩平衡演算法，該顏色空間為RGB顏色空間或YCbCr顏色空間。
  6. 如請求項4所述的多光源色彩平衡演算法，該顏色空間為RGB顏色空間或YCbCr顏色空間。
  7. 如請求項1至3中任一項所述的多光源色彩平衡演算法，該光源估測演算為一Type-1 模糊推論演算系統，其包含一輸入層、模糊化層、規則層及一輸出層，其中：由該輸入層分別輸入該原始影像之顏色空間，並將該像素傳送至該模糊化層；該模糊化層對輸入之該原始影像之像素進行一模糊化運算，以計算出該中心值及歸屬函數；該規則層對該模糊化層的結果進行一AND運算；及該輸出層進行一解模糊運算，輸出該複數像素應分別對應的該複數初估色溫。
  8. 如請求項6所述的多光源色彩平衡演算法，該光源估測演算為一Type-1 模糊推論演算系統，其包含一輸入層、模糊化層、規則層及一輸出層，其中：由該輸入層分別輸入該原始影像之顏色空間，並將該像素傳送至該模糊化層；該模糊化層對輸入之該原始影像之像素進行一模糊化運算，以計算出該中心值及歸屬函數；該規則層對該模糊化層的結果進行一AND運算；及該輸出層進行一解模糊運算，輸出該複數像素應分別對應的該複數初估色溫。
  9. 如請求項1至3中任一項所述的多光源色彩平衡演算法，該光源估測演算為一Type-2 TSK 模糊推論演算系統，其包含包含一輸入層、一模糊化層、一規則層、一TSK函數層、一KM函數層及一輸出層，其中：由該輸入層分別輸入該原始影像之顏色空間，並將該像素傳送至該模糊化層及該TSK函數層；該模糊化層對輸入之該原始影像之像素進行一模糊化運算，以計算出該中心值及歸屬函數，Type-2 TSK的歸屬函數及中心值有二個，故本層輸出可分別以上下界輸出二個中心值及歸屬函數；該規則層對該模糊化層的結果進行一AND運算，本實施例中，與模糊化層相同，同樣為上下界輸出；該TSK函數層係將顏色空間轉為單輸出；該KM計算層係將TSK函數層之輸出由小至大排序後，再與第三層之上下界輸出進行KM演算法之計算；該輸出層係進行一解模糊運算，輸出該複數像素應分別對應的該複數初估色溫。
  10. 如請求項6所述的多光源色彩平衡演算法，該光源估測演算為一Type-2 TSK 模糊推論演算系統，其包含包含一輸入層、一模糊化層、一規則層、一TSK函數層、一KM函數層及一輸出層，其中：由該輸入層分別輸入該原始影像之顏色空間，並將該像素傳送至該模糊化層及該TSK函數層；該模糊化層對輸入之該原始影像之像素進行一模糊化運算，以計算出該中心值及歸屬函數，Type-2 TSK的歸屬函數及中心值有二個，故本層輸出可分別以上下界輸出二個中心值及歸屬函數；該規則層對該模糊化層的結果進行一AND運算，本實施例中，與模糊化層相同，同樣為上下界輸出；該TSK函數層係將顏色空間轉為單輸出；該KM計算層係將TSK函數層之輸出由小至大排序後，再與第三層之上下界輸出進行KM演算法之計算；該輸出層係進行一解模糊運算，輸出該複數像素應分別對應的該複數初估色溫。
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