(寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,浙江 寧波 315211)
基于圖像偏色檢測(cè)的自動(dòng)白平衡算法研究*
巢 琳,楊 鳴
(寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,浙江 寧波 315211)
為了克服傳統(tǒng)方法在圖像偏色檢測(cè)中的局限性,采用了一種基于等效圓的偏色檢測(cè)和偏色劃分方法。提出了一種結(jié)合灰度世界和完美反射的白平衡算法,根據(jù)偏色等級(jí)決定的尺度因子對(duì)圖像進(jìn)行白平衡校正,采用Imatest軟件評(píng)測(cè)校正后圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于圖像偏色檢測(cè)的自動(dòng)白平衡算法有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的不足,取得了較好的處理效果。
偏色檢測(cè) 偏色劃分 自動(dòng)白平衡算法 尺度因子 Imatest評(píng)測(cè)
當(dāng)光源的色溫[1]發(fā)生改變時(shí),人眼視覺(jué)系統(tǒng)能夠自動(dòng)調(diào)整光敏感度,使人眼對(duì)物體顏色的感知近似保持不變,這種現(xiàn)象稱(chēng)為色彩恒常性[2]。然而數(shù)碼相機(jī)等攝像設(shè)備不具備色彩恒常性功能,因此設(shè)備采集的圖像顏色與物體表面的真實(shí)顏色之間存在偏差,即偏色。為了對(duì)物體進(jìn)行色彩的還原,需要利用自動(dòng)白平衡技術(shù)[3]進(jìn)行顏色的校正。
2.1 顏色空間的選擇
在衡量2種顏色之間的偏差程度時(shí),RGB顏色空間所計(jì)算出的2種顏 色之間的距離無(wú)法正確表征人們實(shí)際所感知到的這2種顏色之間的真實(shí)差異。本文采用的是1976年國(guó)際照明委員會(huì)制定的CIELAB顏色空間,其接近人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)色彩的感知特性,具有設(shè)備無(wú)關(guān)性,在輸出顯示中色彩不失真。在Lab顏色空間中,L表示像素亮度,色度分量a為從綠到紅,分量b為從藍(lán)到黃。從RGB空間到Lab空間的轉(zhuǎn)換要經(jīng)由中間參考空間XYZ空間的過(guò)渡[4]。
2.2 基于等效圓的偏色檢測(cè)方法
根據(jù)文獻(xiàn)[5],引入等效圓的概念。采用偏色因子K來(lái)衡量圖像的偏色程度,定義為圖像平均色度D和色度中心距C的比值,計(jì)算方法如下:
其中,M、N分別為圖像的寬和高,以像素為單位,P(a)、P(b)分別為a、b位置對(duì)應(yīng)的直方圖。在ab色度平面上,等效圓的中心坐標(biāo)為(da,db),半徑為C,等效圓的中心到原點(diǎn)的距離為D。記偏色因子閾值為Kfold,若K>Kfold,則認(rèn)為圖像存在偏色,否則認(rèn)為無(wú)色偏,一般取Kfold為1。
當(dāng)存在偏色時(shí),通過(guò)等效圓在ab色度平面上的具體位置來(lái)判斷圖像偏色。偏色等級(jí)分為偏紅、偏藍(lán)、偏綠和偏黃。da≥0,-da≤db≤k1·da,為偏紅色;da<0,da≤db≤k2·da,為偏綠色;db<0,|da|<|db|為偏藍(lán)色;其他情況為偏黃色。偏色劃分示意圖如圖1所示,通過(guò)對(duì)多幅圖像的測(cè)評(píng)分析,取k1為2,k2為-2。
圖1 不同偏色在ab色度平面顯示等效圓
3.1 典型的白平衡算法
(1)灰度世界法[6]。該算法假設(shè)場(chǎng)景中所有物體表面的平均反射是無(wú)色差的(灰色的),那么圖像的R、G、B通道統(tǒng)計(jì)平均值相等,表現(xiàn)為一灰度值。根據(jù)該灰度值來(lái)確定各個(gè)通道的增益,進(jìn)而對(duì)圖像進(jìn)行調(diào)整。
(2)完美反射法[7]。該算法假設(shè)圖像中最亮點(diǎn)就是白點(diǎn),即最亮點(diǎn)的R、G、B值均為255。通過(guò)將圖片各通道的值歸一化到最大值來(lái)完成白平衡校正過(guò)程。
上述2種顏色校正方法原理比較簡(jiǎn)單,方便硬件實(shí)現(xiàn)。但是當(dāng)其假設(shè)的前提條件不成立時(shí),比如圖像中存在大面積色塊等明顯的偏色,或者當(dāng)圖像中最亮的點(diǎn)也偏離白色很多的時(shí)候,上述算法的處理結(jié)果就會(huì)出現(xiàn)明顯的偏差,不能達(dá)到白平衡調(diào)整的效果。
3.2 基于圖像偏色檢測(cè)的自動(dòng)白平衡算法
(1)白點(diǎn)檢測(cè)[8]
在RGB顏色空間中,獲取圖像的原始數(shù)據(jù)(Rorg,Gorg,Borg),分別對(duì)R、G、B這3個(gè)通道進(jìn)行直方圖均衡化。然后將圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換至YCrCb顏色空間[9],獲得圖像的直方圖均衡化數(shù)據(jù)(YHist,CrHist,CbHist)。從中找出滿(mǎn)足式(4)的所有白像素點(diǎn):
在滿(mǎn)足式(4)的像素點(diǎn)中,以具有最大的YHist值和最接近于零的CrHist、CbHist值找出亮度最高像素點(diǎn)。同時(shí)計(jì)算滿(mǎn)足式(4)所有像素點(diǎn)的平均值。從圖像的直方圖均衡化數(shù)據(jù)中找出滿(mǎn)足式(5)的所有像素點(diǎn):
其中,YL和YH分別為選自和間的最小值和最大值,CrL、CrH、CbL和CbH同理。從該圖像原始數(shù)據(jù)中選取滿(mǎn)足式(5)的對(duì)應(yīng)位置的像素點(diǎn)作為參考白像素,計(jì)算參考白像素的平均值(Rw,Gw,Bw)。
(2)增益計(jì)算
計(jì)算第一尺度因子(Rscale,Gscale,Bscale),具體如式(6)所示:
Yw為參考白點(diǎn)的亮度平均值。
計(jì)算第二尺度因子(RGWA,GGWA,BGWA),具體如式(7)所示:
其中,Gray=(Raver+Gaver+Baver)/3,而(Raver,Gaver,Baver)是圖像RGB顏色空間中的原始數(shù)據(jù)(Rorg,Gorg,Borg)的平均值。
當(dāng)圖像偏紅時(shí),以(RGWA,Gscale,Bscale)為尺度因子進(jìn)行增益計(jì)算。當(dāng)圖像偏藍(lán)時(shí),以(Rscale,Gscale,BGWA)為尺度因子進(jìn)行增益計(jì)算。當(dāng)圖像偏綠時(shí),以(Rscale,GGWA,Bscale)為尺度因子進(jìn)行增益計(jì)算。當(dāng)圖像偏黃時(shí),以(RGWA,GGWA,Bscale)為尺度因子進(jìn)行計(jì)算。
(3)偏色校正
對(duì)圖像進(jìn)行偏色判斷,若認(rèn)為無(wú)色偏則不對(duì)圖像做任何處理;若判斷存在色偏,根據(jù)偏色等級(jí)得到對(duì)應(yīng)的尺度因子,應(yīng)用Von Kries[10]轉(zhuǎn)化對(duì)圖像的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。
4.1 白平衡卡偏色檢驗(yàn)和白平衡處理分析
測(cè)試圖像是在色溫為2700K的光源下實(shí)拍的標(biāo)準(zhǔn)白平衡卡,它能提供任意光線下絕對(duì)準(zhǔn)確的白色還原。如圖2(a)所示,算法求得其等效圓圓心為(5.246,23.018),偏色因子K=8.95,滿(mǎn)足偏黃色條件,所以圖像整體嚴(yán)重偏黃,與主觀評(píng)測(cè)一致。
分別用灰度世界法、完美反射法和本文提出的方法進(jìn)行白平衡處理,結(jié)果如圖2所示。采用專(zhuān)業(yè)測(cè)評(píng)軟件Imatest測(cè)試白平衡卡,在CIELAB顏色空間中,考察白平衡誤差△C,計(jì)算式ΔC=((Δa*)2+(Δb*)2+(Δb*)2)1/2,測(cè)試結(jié)果列入表1中。
由圖2、表1可以看出,灰度世界方法、完美反射法的處理結(jié)果并不理想。相比之下,本文所提方法的處理結(jié)果顏色誤差小,同時(shí)沒(méi)有基于任何假設(shè),具有普遍適用性。
圖2 標(biāo)準(zhǔn)白平衡卡白平衡處理結(jié)果
表1 白平衡處理后圖像顏色誤差
4.2 ColorChecker標(biāo)準(zhǔn)色卡白平衡處理和色彩分析
在色溫為2700K的光源下拍攝24色標(biāo)準(zhǔn)色卡,其符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 3556-1983,得到存在偏色的原始圖像,分別用灰度世界法、完美反射法和本文提出的方法進(jìn)行白平衡處理,結(jié)果如圖3所示:
圖3 ColorChecker標(biāo)準(zhǔn)色卡白平衡處理結(jié)果
采用Imatest比較理想值(方塊)和實(shí)際測(cè)量值(圓圈)之間的偏差,結(jié)果如圖4所示。在CIELAB顏色空間中,考察經(jīng)過(guò)飽和度校準(zhǔn)的△C*ab、△E*ab,結(jié)果列入表2。ΔE除計(jì)算顏色誤差ΔC外,還包含明度差,計(jì)算式ΔE=((ΔL*)2+(Δa*)2+(Δb*)2)1/2。
圖4 白平衡處理后圖像顏色誤差比較
表2 白平衡處理后圖像顏色誤差
由圖4、表2可以看出,原始偏色圖像顏色誤差較大,經(jīng)灰度世界法和完美反射法處理后的圖像有所改進(jìn),而本文所提方法將顏色誤差大幅降低,圖像還原準(zhǔn)確度高。
從大量圖像的試驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,本文提出的方法能準(zhǔn)確地反映圖像的色偏程度和白平衡校正。同時(shí)將Imatest軟件應(yīng)用到白平衡檢測(cè)中,使結(jié)果分析更為系統(tǒng)客觀。依據(jù)該方法,筆者已經(jīng)在PC系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了圖像檢測(cè)和白平衡校正系統(tǒng)。將該方法加以延伸,應(yīng)用于視頻圖像的實(shí)時(shí)檢測(cè)和處理中將是下一步努力的方向。
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巢琳:碩士就讀于寧波大學(xué),研究方向?yàn)閿?shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)。
楊鳴:碩士畢業(yè)于西北工業(yè)大學(xué),現(xiàn)任寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院研究員,主要研究方向?yàn)楣鈾C(jī)電一體化設(shè)備制造技術(shù)、顯微鏡數(shù)字成像及圖像處理。
Automatic White Balance Algorithm Based on Image Color Cast Detection
CHAO Lin, YANG Ming
(Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Ningbo University, Ningbo 315211, China)
In order to overcome the limitations of traditional methods in image color cast detection, a method based on equivalent circle to detect and classify color cast was applied. A new automatic white balance algorithm which is combined gray world and the perfect refl ection was presented. Image white balance correction is implemented according to the scale factor, which is determined by different color cast. Meanwhile, Imatest software is used to assess the corrected images. Experimental results show that the proposed algorithm effectively compensates the fl aws of traditional methods and has better effect.
color cast detection color cast classification automatic white balance algorithm scale factor Imatest assessment
10.3969/j.issn.1006-1010.2015.08.017
TP391
A
1006-1010(2015)08-0080-04
巢琳,楊鳴. 基于圖像偏色檢測(cè)的自動(dòng)白平衡算法研究[J]. 移動(dòng)通信, 2015,39(8): 80-83.
浙江省教育廳科研項(xiàng)目(Y201121170);寧波市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2012A610042)
2014-11-24
責(zé)任編輯:劉妙 liumiao@mbcom.cn