空間域色域映射算法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種空間域色域映射算法，其特征在于，包括以下步驟：建立源圖像和目標(biāo)設(shè)備與CIE?LCH顏色空間的映射關(guān)系；在CIE?LCH顏色空間將源圖像映射到目標(biāo)設(shè)備色域，得到初步色域映射圖像；將源圖像和初步色域映射圖像進行分塊處理；采用人眼對比度敏感函數(shù)分別對分塊處理后的源圖像和初步色域映射圖像進行空間濾波，將源濾波圖像的明度值和飽和度值分別減去初步色域映射濾波圖像的明度值和飽和度值，得到誤差圖像；將初步色域映射圖像的明度值和飽和度值分別與誤差圖像的明度值和飽和度值相加，從而得到修正圖像；分別建立修正圖像和目標(biāo)設(shè)備與CIE?LCH顏色空間的映射關(guān)系；以及將修正圖像映射到目標(biāo)設(shè)備色域，得到最終色域映射圖像。
【專利說明】空間域色域映射算法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于人眼補償機制的空間域色域映射算 法。

【背景技術(shù)】
[0002] 在跨媒體顏色復(fù)制過程中，色域映射一直都是國際上顏色科學(xué)與圖像復(fù)制領(lǐng)域的 研究重點。色域是指一個技術(shù)系統(tǒng)所能表現(xiàn)的顏色范圍，一般分為設(shè)備色域和圖像色域兩 種。通常在色彩再現(xiàn)過程中，可能出現(xiàn)色域不兼容的問題。例如，可以在液晶顯示器上顯示 的顏色，可能在印刷機或投影儀上無法表現(xiàn)，這樣必然導(dǎo)致顏色信息的丟失。
[0003] 為了確保在不同色域的目標(biāo)設(shè)備上最佳地再現(xiàn)圖像，研究人員提出了一系列 的色域映射算法。現(xiàn)有的色域映射算法主要分為兩種，第一種是點對點色域映射算法 (Point-wise gamut mapping algorithms),第二種是空間域色域映身寸算法（Spatial gamut mapping algorithms)〇
[0004] 點對點色域映射算法主要分為設(shè)備到設(shè)備色域映射算法（Device-to-device gamut mapping algorithms)和圖像到設(shè)備色域映射算法（Image-to-device gamut mapping algorithms)。然而這些算法都沒有考慮臨近像素顏色信息的視覺影響，導(dǎo)致映射 圖像的視覺效果不佳。
[0005] 空間域色域映射算法主要分為基于視網(wǎng)膜模型（Retinex-based)的色域映射算 法、基于視覺感知最?。↖mage-difference minimization)的色域映射算法和基于頻率機 制（Frequency-based)的色域映射算法。前兩種色域映射算法考慮到了人眼視覺機制，使 得復(fù)制圖像在視覺上忠實于原稿，但是需要大量的計算量，無法滿足現(xiàn)實的商業(yè)應(yīng)用。而基 于頻率機制的色域映射算法將圖像的細節(jié)部分補償?shù)接成渲蟮膱D像中，方法簡單，易于 實現(xiàn)，具有很高的商業(yè)價值。但是這種算法僅僅是數(shù)學(xué)意義上的圖像細節(jié)補償，沒有考慮到 實際的人眼視覺系統(tǒng)。
[0006] 目前，還沒有一種考慮人眼視覺系統(tǒng)而計算量較小的色域映射算法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明是針對上述問題進行的，目的在于提供一種基于人眼視覺補償機制、節(jié)省 計算量和計算時間的空間域色域映射算法。
[0008] 本發(fā)明為解決上述問題，采用了以下的技術(shù)方案：
[0009] 本發(fā)明提供一種空間域色域映射算法，其特征在于，包括以下步驟：
[0010] 分別對源圖像和目標(biāo)設(shè)備進行色域邊界提取，并分別建立源圖像和目標(biāo)設(shè)備與 CIE LCH顏色空間的映射關(guān)系；
[0011] 在CIE LCH顏色空間將源圖像映射到目標(biāo)設(shè)備色域，得到初步色域映射圖像；
[0012] 將源圖像和初步色域映射圖像分別進行分塊處理；
[0013] 采用CIE LCH顏色空間下的人眼對比度敏感函數(shù)作為空間濾波器，分別對分塊處 理后的源圖像和初步色域映射圖像進行空間濾波，得到源濾波圖像和初步色域映射濾波圖 像，將源濾波圖像的明度值和飽和度值分別減去初步色域映射濾波圖像的明度值和飽和度 值，得到誤差圖像；
[0014] 將初步色域映射圖像的明度值與誤差圖像的明度值相加，得到修正圖像的明度 值，將初步色域映射圖像的飽和度值與誤差圖像的飽和度值相加，得到修正圖像的飽和度 值，根據(jù)修正圖像的明度值和修正圖像的飽和度值對初步色域映射圖像進行修正，從而得 到修正圖像；
[0015] 分別對修正圖像和目標(biāo)設(shè)備進行色域邊界提取，建立修正圖像和目標(biāo)設(shè)備與CIE LCH顏色空間的映射關(guān)系；以及
[0016] 在CIE LCH顏色空間將修正圖像映射到目標(biāo)設(shè)備色域，得到最終色域映射圖像，
[0017] 其中，人眼對比度敏感函數(shù)為：
[0018] CS = k! X [exp (a · f) -exp (b · f) ] +k2 [l~exp (c · f)],
[0019] 式中CS是人眼對比度敏感度，f是空間頻率，V k2、a、b和c是模型系數(shù)。
[0020] 發(fā)明的作用與效果
[0021] 根據(jù)本發(fā)明所提供的空間域色域映射算法，因為先將源圖像映射到目標(biāo)設(shè)備色域 得到初步色域映射圖像，再利用人眼對比度敏感函數(shù)進行空間濾波后的源濾波圖像和初步 色域映射濾波圖像計算誤差圖像，然后將初步色域映射圖像與誤差圖像相加得到的修正圖 像映射到目標(biāo)設(shè)備色域，因此最終獲得的色域映射圖像考慮了人眼視覺系統(tǒng)的特點，充分 保留了源圖像的細節(jié)信息，而且該算法的計算量小，節(jié)省計算時間，方便用戶使用。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0022] 圖1是本發(fā)明的空間域色域算法的流程圖；
[0023] 圖2是實施例中多錨點色域映射算法的原理示意圖；
[0024] 圖3是明度通道的人眼對比度敏感函數(shù)圖；以及
[0025] 圖4是飽和度通道的人眼對比度敏感函數(shù)圖。

【具體實施方式】
[0026] 以下結(jié)合附圖，對本發(fā)明提供的空間域色域映射算法作詳細闡述。
[0027] 〈實施例〉
[0028] 圖1是本發(fā)明的空間域色域映射算法的流程圖。
[0029] 如圖1所示，本發(fā)明所提供的空間域色域映射算法包括以下步驟：
[0030] 步驟S-01，分別對源圖像和目標(biāo)設(shè)備進行色域邊界提取，并分別建立源圖像和目 標(biāo)設(shè)備與CIE LCH顏色空間的映射關(guān)系。
[0031] 步驟S-02,在CIE LCH顏色空間進行圖像到目標(biāo)設(shè)備的色域映射，得到初步色域 映射圖像。在本實施例中，采用多錨點的色域映射算法。
[0032] 圖2是實施例中多錨點色域映射算法的原理示意圖。
[0033] 如圖2所示，源圖像色域大于目標(biāo)設(shè)備色域，多錨點的色域映射算法將源圖像色 域按比例壓縮到目標(biāo)設(shè)備色域。并且，該方法將目標(biāo)設(shè)備色域分成三個區(qū)域，在每個區(qū)域采 用不同的映射軌跡，分別將相應(yīng)區(qū)域內(nèi)的源圖像色域映射到目標(biāo)設(shè)備色域。
[0034] 步驟S-03,對源圖像和初步色域映射圖像分別進行分塊處理。在觀察圖像視場 角范圍內(nèi)，視距為w，視角為Θ，圖像分辨率為 Rl，則所觀察的圖像區(qū)域?qū)挘ǜ撸┒葹閐 = 2wXtan(0/2)英寸，其對應(yīng)的像素行/列數(shù)為1 = dXR:，根據(jù)1的大小對圖像進行分塊 處理。
[0035] 步驟S-04,采用CIE LCH顏色空間下的人眼對比度敏感函數(shù)（CSF)作為空間濾波 器，對分塊后的源圖像和初步色域映射圖像進行空間濾波。人眼對比度敏感函數(shù)如下：
[0036] CS = k! X [exp (a · f) -exp (b · f) ] +k2 [l~exp (c · f)],
[0037] 式中CS是人眼對比度敏感度，f是空間頻率，V k2、a、b和c是模型系數(shù)。
[0038] 圖3是明度通道的人眼對比度敏感函數(shù)圖。
[0039] 如圖3所示，明度通道的CSF對應(yīng)的模型系數(shù)為= 145. 0，k2 = -9. 0，a = -0. 11， b = -L 30, c = -〇· 08。
[0040] 圖4是飽和度通道的人眼對比度敏感函數(shù)圖。
[0041] 如圖4所示，在不同的色相角下，飽和度通道的CSF的模型系數(shù)各不相同，不同色 相角下的模型系數(shù)如表1所示。
[0042] 表1不同色相角下的CSF模型系數(shù)
[0043]

【權(quán)利要求】
1. 一種空間域色域映射算法，其特征在于，包括以下步驟： 分別對源圖像和目標(biāo)設(shè)備進行色域邊界提取，并分別建立所述源圖像和所述目標(biāo)設(shè)備 與CIE LCH顏色空間的映射關(guān)系； 在CIE LCH顏色空間將所述源圖像映射到所述目標(biāo)設(shè)備色域，得到初步色域映射圖 像； 將所述源圖像和所述初步色域映射圖像分別進行分塊處理； 采用CIE LCH顏色空間下的人眼對比度敏感函數(shù)作為空間濾波器，分別對分塊處理后 的所述源圖像和所述初步色域映射圖像進行空間濾波，得到源濾波圖像和初步色域映射濾 波圖像，將所述源濾波圖像的明度值和飽和度值分別減去所述初步色域映射濾波圖像的明 度值和飽和度值，得到誤差圖像； 將所述初步色域映射圖像的明度值與所述誤差圖像的明度值相加，得到修正圖像的明 度值，將所述初步色域映射圖像的飽和度值與所述誤差圖像的飽和度值相加，得到修正圖 像的飽和度值，根據(jù)所述修正圖像的明度值和所述修正圖像的飽和度值對所述初步色域映 射圖像進行修正，從而得到修正圖像； 分別對所述修正圖像和所述目標(biāo)設(shè)備進行色域邊界提取，建立所述修正圖像和所述目 標(biāo)設(shè)備與CIE LCH顏色空間的映射關(guān)系；以及 在CIE LCH顏色空間將所述修正圖像映射到目標(biāo)設(shè)備色域，得到最終色域映射圖像， 其中，所述人眼對比度敏感函數(shù)為： CS = kxX [exp (a · f)-exp(b · f) ]+k2 [l~exp (c · f)], 式中CS是人眼對比度敏感度，f是空間頻率，V k2、a、b和c是模型系數(shù)。
【文檔編號】G06T5/50GK104103043SQ201410317826
【公開日】2014年10月15日 申請日期:2014年7月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月4日
【發(fā)明者】吳光遠, 劉真, 于海琦, 顧軼凡, 田全慧, 金楊, 張建青 申請人:上海理工大學(xué)