專利名稱：色彩校正中對稱顏色矩陣的實現(xiàn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及，圖像復(fù)原技術(shù)中用于攝像裝置的色彩校正方法，該方法中包含有顏色矩陣(color matrix)。
背景技術(shù)：
圖像復(fù)原是圖像處理的一個重要部分，它的主要目的是改善給定的圖像質(zhì)量，當給定了一副退化的或者受到噪聲污染了的圖像后，利用退化現(xiàn)象的某種先驗知識來重建或恢復(fù)原有圖像是圖像復(fù)原處理的主要過程。在現(xiàn)有技術(shù)中，用攝像器材拍攝下來的影象的色彩往往不正，即，從光學傳感器中出來的圖像顏色有相當?shù)纳枰ㄟ^一定的方法來校正。通常用的校正辦法是拍攝一張如附圖1所示的顏色校驗片(color checker)--標準色板的圖片，計算出所拍攝圖像中每一塊色塊的平均值，與標準色板中相應(yīng)色塊的標準值做比較，計算出顏色矩陣(color matrix)；然后在每一幀的圖像輸出前做如下式的計算，即可達到色彩校正的目的。
RGB=color matrix*rgb]]>其中，R、G、B為標準色板中的標準值，r、g、b為拍攝下來圖像對應(yīng)的值。
從這里可知，顏色矩陣(color matrix)的良好實現(xiàn)是顏色校正中的關(guān)鍵，現(xiàn)有方法一般是用最小二乘法直接計算出顏色矩陣，如下求colormatrix|a11a12a13||a21a22a23||a31a32a33|]]>使得下式中三個值最小(R-a11*r-a12*g-a13*b)^2，(G-a21*r-a22*g-a23*b)^2，(B-a31*r-a32*g-a33*b)^2。
但使用這種方法計算出的顏色矩陣進行顏色校正的效果并不好，在有的時候還可能會加重圖像的噪聲的現(xiàn)象，而且在有的情況下，顏色矩陣還被要求是對稱的矩陣，因此我們需要一種更好的實現(xiàn)顏色矩陣的方法。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種用于攝像裝置的色彩校正中對稱顏色矩陣的實現(xiàn)方法，使得顏色校正更理想和趨于準確。
為達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案具體是這樣實現(xiàn)的一種適合對稱顏色矩陣的實現(xiàn)方法，用在通過下式來實現(xiàn)的色彩校正中RGB=color matrix*rgb]]>其中，RGB為標準色板中的標準值，rgb為所拍攝圖像對應(yīng)的值；顏色矩陣(color matrix)如下式所表示|a1a2a3||a2a4a5|]]>
|a3a5a6|]]>其特點在于，包括使得(R-a1*r-a2*g-a3*b)^2，(G-a2*r-a4*g-a5*b)^2，(B-a3*r-a5*g-a6*b)^2三個值最小的步驟，還包括步驟一、使得a1+a2+a3＝1，a2+a4+a5＝1，a3+a5+a6＝1的手段；步驟二、使得a1，a4，a6盡量接近1的手段；以及步驟三、使得a2，a3，a5盡量的接近0的手段。
進一步地，色板中每一塊的權(quán)重可被設(shè)置；進一步地，使得(R-a1*r-a2*g-a3*b)^2，(G-a2*r-a4*g-a5*b)^2，(B-a3*r-a5*g-a6*b)^2三個值最小的步驟，是通過分別對a1，a4，a6求導(dǎo)并信令導(dǎo)數(shù)等于0來實現(xiàn)；進一步地，使得(R-a1*r-a2*g-a3*b)^2，(G-a2*r-a4*g-a5*b)^2，(B-a3*r-a5*g-a6*b)^2三個值最小的步驟，是通過分別對a1，a4，a6求導(dǎo)并令導(dǎo)數(shù)等于預(yù)先給的固定值來實現(xiàn)；進一步地，所述固定值的取值范圍為[-180000，180000]；進一步地，步驟二是通過去掉不滿足下列條件的顏色矩陣值來實現(xiàn)的0.5＜＝a1＜＝1.5，0.5＜＝a4＜＝1.5，0.5＜＝a6＜＝1.5；進一步地，步驟三是通過去掉不滿足下列條件的顏色矩陣值來實現(xiàn)的-0.5＜＝a2＜＝0.5，-0.5＜＝a5＜＝0.5。
對比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明為了去取現(xiàn)有技術(shù)中顏色校正的缺點，在現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上增加了對顏色矩陣的值進行約束的步驟，使得校正效果更加理想，并且可以應(yīng)用于顏色矩陣為對稱矩陣的情況。
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下參照附圖并舉實施例，對本發(fā)明進一步詳細說明。


圖1為顏色校驗片(color checker)示意圖。
具體實施例方式
按照發(fā)明內(nèi)容所述本專利的實現(xiàn)思想，下面通過具體的實施例來描述實現(xiàn)的過程和示范。在不同的光線下分別拍攝一張如下圖所示的color checker的圖片，計算出每一塊色塊的平均值，與標準值做比較，計算出color matrix。
RGB=color matrix*rgb]]>設(shè)RGB為標準的色塊值，rgb為拍攝下來的值。
求colormatrix:|a1a2a3||a2a4a5||a3a5a6|]]>使得下式中三個值最小(R-a1*r-a2*g-a3*b)^2，(G-a2*r-a4*g-a5*b)^2，(B-a3*r-a5*g-a6*b)^2 ---1并且為了達到好的實際效果，對color matrix中的值的范圍做了約束。
要求條件1、a1+a2+a3＝1，a2+a4+a5＝1，a3+a5+a6＝1條件2、a1，a4，a6盡量的接近1；
條件3、a2，a3，a5盡量的接近0；條件4、要可設(shè)置色板中每一塊的權(quán)重，此處用Lambda[24]表示；條件5、color matrix為對稱矩陣。
要求上式的最小值，即分別對a1，a4，a6求導(dǎo)，令導(dǎo)數(shù)等于0，即為最小值。
求導(dǎo)得r*R-a1*r*r-a2*r*g-a3*r*b＝0g*G-a2*g*r-a4*g*g-a5*g*b＝0b*B-a3*b*r-a5*b*g-a6*b*b＝0 ---2此為一個色塊的情況，如圖1所示，我們拍攝的共有24塊，再加上權(quán)重的影響，對整個圖而言，我們需要計算的等式為∑(Lambda[i]*(ri*Ri))-a1*∑(Lambda[i]*(ri*ri))-a2*∑(Lambda[i]*(ri*gi))-a3*∑(Lambda[i]*(ri*bi))＝0∑(Lambda[i]*(gi*Gi))-a2*∑(Lambda[i]*(gi*ri))-a4*∑(Lambda[i]*(gi*gi))-a5*∑(Lambda[i]*(gi*bi))＝0∑(Lambda[i]*(bi*Bi))-a3*∑(Lambda[i]*(bi*ri))-a5*∑(Lambda[i]*(bi*gi))-a6*∑(Lambda[i]*(bi*bi))＝0 ---3其中i＝1，...24。
由于導(dǎo)數(shù)的意義在于曲線在這一點的斜率，為了能同時滿足所要求的前3個條件，所以1式的值并不一定是最小，可以有一定的誤差，因為使1式最小的color matrix不一定滿足這3個條件，即2式的值不一定是0，設(shè)為e。
所以3式可以寫為∑(Lambda[i]*(ri*Ri))-a1*∑(Lambda[i]*(ri*ri))-a2*∑(Lambda[i]*(ri*gi))-a3*∑(Lambda[i]*(ri*bi))＝e∑(Lambda[i]*(gi*Gi))-a2*∑(Lambda[i]*(gi*ri))-a4*∑(Lambda[i]*(gi*gi))-a5*∑(Lambda[i]*(gi*bi))＝e∑(Lambda[i]*(bi*Bi))-a3*∑(Lambda[i]*(bi*ri))-a5*∑(Lambda[i]*(bi*gi))-a6*∑(Lambda[i]*(bi*bi))＝e ---4其中i＝1，...24。
再把條件1代入4式，得a2＝(∑(Lambda[i]*(ri*(ri-Ri)))-a3*∑(Lambda[i]*(ri*(ri-bi)))-e)/∑(Lambda[i]*(ri*(ri-gi))) ---5a5＝(∑(Lambda[i]*(gi*(gi-Gi)))-a2*∑(Lambda[i]*(gi*(gi-ri)))-e)/∑(Lambda[i]*(gi*(gi-bi))) ---6a2＝(∑(Lambda[i]*(gi*(gi-Gi)))-a5*∑(Lambda[i]*(gi*(gi-bi)))-e)/∑(Lambda[i]*(gi*(gi-ri))) ---7a5＝(∑(Lambda[i]*(bi*(bi-Bi)))-a3*∑(Lambda[i]*(bi*(bi-ri)))-e)/∑(Lambda[i]*(bi*(bi-gi))) ---8分別令e＝-180000至180000，間隔10000，共37個值。
a3＝-0.5至0.5，間隔0.01，共101個值。
代入5式和8式，求出a2，a5。
若求出的a2不符合條件3，而a5符合條件3，則用7式再求一遍a2；若求出的a5不符合條件3，而a2符合條件3，則用6式再求一遍a5；再根據(jù)條件1計算出a1，a4，a6；至此，共得到37*101＝3737組color matrix。
再去掉其中不滿足條件2和條件3的color matrix，即去掉不滿足條件0.5＜＝a1＜＝1.5，0.5＜＝a4＜＝1.5，0.5＜＝a6＜＝1.5，-0.5＜＝a ＜＝0.5，-0.5＜＝a5＜＝0.5，的color matrix。
把剩下的N(N＜＝3737)組color matrixA，先取每一組的第一行A[1]，做如下計算diff1＝Expected-R′-A[1]*Acquired′； ---9其中Acquired=|r1,g1,b1||r2,g2,b2||...,...,...,||r24,g24,b24|]]>Expected_R=|R1||R2||...||R24|]]>得出N組diff1，其中diff1為1行24列的矩陣。
把diff1中的每一個數(shù)乘上對應(yīng)的權(quán)重后，取平方做和，如下diff_sum1＝0for(k＝0；k＜24；k++){d＝diff1[k[*Lambda[k]；diff_sum1+＝d*d；}對這N組diff1分別進行如上計算，就得出N個diff_sum1.其中diff_sum1是一個實數(shù)。
再取每一組的第二行A[2]，做如下計算diff2＝Expected_G′-A[2]*Acquired′； ---10其中Acquired=|r1,g1,b1||r2,g2,b2||...,...,...,||r24,g24,b24|]]>Expected_G=|G1||G2||...||G24|]]>得出N組diff2，其中diff2為1行24列的矩陣。
把diff2中的每一個數(shù)乘上對應(yīng)的權(quán)重后，取平方做和，如下diff_sum2＝0；for(k＝0；k＜24；k++)
{d＝diff2[k]*Lambda[k]；diff_sum2+＝d*d；}對這N組diff2分別進行如上計算，就得出N個diff_sum2.其中diff_sum2是一個實數(shù)。
再取每一組的第三行A[3]，做如下計算diff3＝Expected_B′-A[3]*Acquired′； ---11其中Acquired=|r1,g1,b1||r2,g2,b2||...,...,...,||r24,g24,b24|]]>Expected_B=|B1||B2||...||B24|]]>得出N組diff3，其中diff3為1行24列的矩陣。
再把diff3中的每一個數(shù)乘上對應(yīng)的權(quán)重后，取平方做和，如下diff_sum3＝0；for(k＝0；k＜24；k++){d＝diff3[k]*Lambda[k]；diff_sum3+＝d*d；}對這N組diff3分別進行如上計算，就得出N個diff_sum3.其中diff_sum3是一個實數(shù)。
最后，把這N個diff_sum1，diff_sum2，diff_sum3分別相加，即diff_sum
＝diff_sum[1]＝...＝diff_sum[N]＝0；for(k＝0；k＜N；k++){
diff_sum[k]＝diff_sum[k]+diff_sum1[k]+diff_sum2[k]+diff_sum3[k]；}就得出N個diff_sum.其中diff_sum是一個實數(shù)。
找出這N個diff_sum的最小值，設(shè)第M個diff_sum為這N個diff_sum的最小值，則第M組的color matrixA即為我們要求的colormatrix。
至此，我們計算出了一個完整的矩陣，即為我們需要的colormatrix。
本發(fā)明所述方法可被用于諸如攝像頭、數(shù)碼相機、可拍照的手機等數(shù)字攝像裝置或系統(tǒng)中，應(yīng)當指出，以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以作出若干改進和變化，這些改進和變化也應(yīng)視為本發(fā)明的保護范圍。
權(quán)利要求
1.一種適合對稱顏色矩陣的實現(xiàn)方法，用在通過下式來實現(xiàn)的色彩校正中R rG＝color matrix * gB b其中，RGB為標準色板中的標準值，rgb為所拍攝圖像對應(yīng)的值；顏色矩陣(color matrix)如下式所表示|a1 a2 a3||a2 a4 a5||a3 a5 a6|其特點在于，包括使得(R-a1*r-a2*g-a3*b)^2，(G-a2*r-a4*g-a5*b)^2，(B-a3*r-a5*g-a6*b)^2三個值最小的步驟，還包括步驟一、使得a1+a2+a3＝1，a2+a4+a5＝1，a3+a5+a6＝1的手段；步驟二、使得a1，a4，a6盡量接近1的手段；以及步驟三、使得a2，a3，a5盡量的接近0的手段。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，色板中每一塊的權(quán)重可被設(shè)置。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，使得所述三個值最小的步驟，是通過分別對a1，a4，a6求導(dǎo)并令導(dǎo)數(shù)等于0來實現(xiàn)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，使得所述三個值最小的步驟，是通過分別對a1，a4，a6求導(dǎo)并令導(dǎo)數(shù)等于預(yù)先給的固定值來實現(xiàn)的。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述固定值的取值范圍為[-180000，180000]
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟二是通過去掉不滿足下列條件的顏色矩陣值來實現(xiàn)的0.5＜＝a1＜＝1.5，0.5＜＝a4＜＝1.5，0.5＜＝a6＜＝1.5。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟三是通過去掉不滿足下列條件的顏色矩陣值來實現(xiàn)的-0.5＜＝a2＜＝0.5，-0.5＜＝a5＜＝0.5。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種用于色彩校正中的對稱顏色矩陣的實現(xiàn)方法，本發(fā)明為了去取現(xiàn)有技術(shù)中顏色校正的缺點，在現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上增加了對顏色矩陣的值進行約束的步驟，使得校正效果更加理想，達到好的實際效果。
文檔編號H04N1/60GK1758705SQ20051011578
公開日2006年4月12日 申請日期2005年11月11日 優(yōu)先權(quán)日2005年11月11日
發(fā)明者盧虹, 王浩 申請人:北京中星微電子有限公司