数字图像颜色校正方法及实现装置

摘要

本发明涉及一种数字图像颜色校正方法及实现装置，属于数字图像处理技术领域。该方法首先将数字图像转换为亮度空间图像和色度空间图像；并将色度空间图像划分为多个色彩区域；而后根据所述的色度空间图像划分确定各个所述的色彩区域的映射方法；再利用所确定的映射方法对各对应色彩区域的像素进行转化，最终生成校正数字图像。本发明的方法及装置能够克服线性校正方法只能校准若干颜色区域的问题，同时解决非线性颜色校正方法中运算复杂度高及可能改变输入图像亮度的问题，提供一种在不改变输入图像亮度的前提下，对图像的颜色进行校正，且校正效果较好，复杂度低，实现方式简便，实现成本低廉，应用范围也较为广泛的校正方法及装置。

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，特别涉及数字图像校正技术领域，具体是指一种数 字图像颜色校正方法及实现装置。

背景技术

数字图像是光线经过被摄物体的反射后再经过由镜头、传感器、图像信号处理器组成的 基本成像系统的采样量化处理后所产生。如果不考虑采样与量化，这个过程可以用以下公式 简化：

其中x，y，z为被摄物体在空间坐标，λ为可见光波长，e为入射光强度，s为被摄物体 反射函数，ρ为成像系统传输函数，k为RGB三色。x*,y*为被摄物体空间坐标在成像面上 的投影。可以看出，若不经过颜色校正，同样的被摄物体，随着入射光波长成分的变化，最 终采集到的数字图像颜色会随之变化。进一步地分析，同一个图像信号处理器搭配不同的镜 头和传感器时，即使在相同的光照条件下拍摄同样的被摄物体也会导致最终采集到的数字图 像颜色出现差异。颜色校正的目的是，无论光照和成像系统如何变化，最终经过颜色校正后 的图像在同一个显示终端或媒介上所表现出的颜色尽可能一致，同时与参考值的差异尽可能 小。

现有技术中的颜色校正算法按照其校正方式大体可以分为两类：线性校正和非线性校正。 举例来说，不同色温光照条件其对应的不同波长的可见光的组成有所不同，色温较低时，波 长较长的红光占光线的主要成分；色温较高时，波长较短的蓝光占光线的主要成分。在不同 色温光照条件下使用同样的成像系统拍摄同一个被摄物体时，颜色的线性校正是指通过一个 线性变化来补偿上述公式中对不同波长变化导致的最终输出的变化。类似地，拍摄同一个被 摄物体时，上述公式中除坐标外其他因素对最终输出照成的影响也是通过一个线性变化来补 偿。而所谓非线性校正则是通过非线性变化来补偿如前所述的各种因素对最终输出照成的影 响。

颜色的线性校正的代表方法如文献《Color Reproduction for Digital Imaging Systems》所述 的色彩校正矩阵（Color Correction Matrix，CCM），这类方法的优点是实现简单，运算复杂度 极低；缺点是校正效果不够理想，尤其针对线性度较差的传感器时，局部偏色问题较为严重。

颜色的非线性校正的代表方法如文献《Real-time color gamut mapping method for digital  TV display quality enhancement》所述的RGB域的3D-LUT(3D-LOOKUP TABLE，三维查找表)， 该类方法可以直观的想象为在RGB空间上划分出若干小的立方体（也可以是其它形状），每 一个小立方体的顶点由相邻的观测值组成，用Cub_org表示；而Cub_org立方体的所有顶点参考 值可以撑起另一个立方体，用Cub_tag表示。3DLUT颜色校正的目的是找到一个映射函数，对 每一个立方体满足Cub_tag＝f(Cub_org)。3DLUT的有点在于，其是在RGB域上校正，校正效果 明显，而且理论上可以省略白平衡、CCM甚至RGB Gamma等模块。缺点是硬件实现代价较 大，而且要获得比较好的效果需要将查找表区域分的比较细，离线计算出不同色温下的查找 表也比较庞大，相应的控制起来也格外复杂。即使有些改进算法，如文献《Real-time color gamut  mapping method for digital TV display quality enhancement》所述的3DLUT在1DLUT上的实 现，以及如文献《基于四输入一维查找表的四面体插值方法》所述的将立方体简化为四面体， 但是整体实现代价依然较大。

发明内容

本发明的目的是克服了上述现有技术中的缺点，提供一种在不改变输入图像亮度的前提 下，对图像的颜色进行校正，且校正效果较好，实现成本低廉，应用方式简便，应用范围较 为广泛的数字图像颜色校正方法及实现装置。

为了实现上述的目的，本发明的数字图像颜色校正方法包括以下步骤：

（1）将所述的数字图像转换为亮度空间图像和色度空间图像；

（2）将所述的色度空间图像划分为多个色彩区域；

（3）根据所述的色度空间图像划分确定各个所述的色彩区域的映射方法；

（4）对所述的色度空间图像中的每个像素利用对应色彩区域的映射方法进行转化，生成 校正数字图像。

该数字图像颜色校正方法中，所述的步骤（4）具体包括以下步骤：

（41）获取所述的色度空间图像中的一个像素；

（42）判断所述像素所在的色彩区域；

（43）获取该色彩区域对应的映射方法；

（44）根据获取的映射方法对所述的像素进行映射，获得一个目标像素；

（45）判断是否完成色度空间图像中所有像素的映射，若是，则进入步骤（46），若否， 则返回步骤（41）；

（46）将所有的目标像素组成目标色度空间图像；

（47）将所述的目标色度空间图像和所述的亮度空间图像组合形成校正数字图像。

该数字图像颜色校正方法中，所述的将所述的色度空间图像划分为多个色彩区域，具体 为：将所述的色度空间图像基于色调、坐标或角度划分为多个色彩区域。

该数字图像颜色校正方法中，所述的基于坐标划分为通过查找表方法将所述的色度空间 图像划分为多个色彩区域。

该数字图像颜色校正方法中，所述的根据所述的色度空间图像划分确定各个所述的色彩 区域的映射方法，具体为：通过查找表方法划分的多个色彩区域采用映射方法为内插校正方 法。

该数字图像颜色校正方法中，将三角形abo的色彩区域中的像素映射到三角形ABO中的 目标像素的映射方法，具体为：利用下式进行像素映射：

$\mathrm{Map}\_M=\left(\begin{array}{c}{a}_1{b}_1{\mathrm{Offset}}_1\\ a_2{b}_2{\mathrm{Offset}}_2\end{array}\right),$

其中a₁、a₂、b₁、b₂为乘性因子，Offset₁与Offset₂为加性偏移量。

该数字图像颜色校正方法中，所述的将所述的目标色度空间图像和所述的亮度空间图像 组合形成校正数字图像，具体为：根据下式形成校正数字图像：

$\left(\begin{array}{c}{X}^{\prime }\\ Y^{\prime }\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}{a}_1& b_1\\ a_2& b_2\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}X\\ Y\end{array}\right)+\left(\begin{array}{c}{\mathrm{Offset}}_1\\ {\mathrm{Offset}}_2\end{array}\right)$

其中，X，Y为校正前像素的色度值，X′与Y′为校正后像素的色度值。

本发明还提供一种所述方法的数字图像颜色校正装置，该装置包括：原始图像输入单元、 色彩空间转换单元、色彩空间区域划分存储单元、色彩空间区域判断单元、色彩空间区域映 射存储单元、校正单元和校正图像输出单元。其中：

原始图像输入单元用于获取待处理的数字图像；

色彩空间转换单元连接于所述的原始图像输入单元，用于将所述的数字图像转换为亮度 空间图像和色度空间图像；

色彩空间区域划分存储单元用于存储与划分色彩空间区域相关的特征值；

色彩空间区域判断单元分别连接所述的色彩空间转换单元和色彩空间区域划分存储单 元，用于计算待处理像素的色彩空间区域判断特征值，并通过所述的特征值判断当前待处理 像素所在的色彩空间区域；

色彩空间区域映射存储单元连接于所述的色彩空间区域判断单元，用于存储离线计算的 不同色彩空间区域的校正信息；

校正单元分别连接所述的色彩空间转换单元和所述的色彩空间区域映射存储单元，用于 根据所述的色彩空间区域映射存储单元中查找到的校正信息计算校正后的目标色度空间图 像；

校正图像输出单元则连接于所述的校正单元，用于将所述目标色度空间图像和所述的亮 度空间图像组合形成校正数字图像后输出。

该数字图像颜色校正装置中，所述的与划分色彩空间区域相关的特征值为色调、角度或 坐标信息。

该数字图像颜色校正装置中，所述的不同色彩空间区域的校正信息为与所述的色调、角 度或坐标信息分别对应的映射方法信息。

采用了该发明的数字图像颜色校正方法及实现装置，其首先将数字图像转换为亮度空间 图像和色度空间图像；并将色度空间图像划分为多个色彩区域；而后根据所述的色度空间图 像划分确定各个所述的色彩区域的映射方法；再利用所确定的映射方法对各对应色彩区域的 像素进行转化，最终生成校正数字图像。本发明的方法及装置能够克服现有技术中线性颜色 校正方法只能校准若干颜色区域的问题，同时可以解决非线性颜色校正方法中运算复杂度高 以及可能改变输入图像亮度的问题，从而提供一种在不改变输入图像亮度的前提下，对图像 的颜色进行校正，且校正效果较好，复杂度低，实现方式简便的校正方法及装置，且本发明 的数字图像颜色校正方法及实现装置的实现成本低廉，应用范围也较为广泛。

附图说明

图1为本发明的数字图像颜色校正方法的步骤流程图。

图2为本发明的数字图像颜色校正装置的结构示意图。

图3为色彩的观测值与参考值围成的多边形对比图。

图4为本发明的数字图像颜色校正方法在实际应用中采用的一种高动态压缩方法的流程 示意图。

图5为本发明的数字图像颜色校正方法在实际应用中色彩空间中色度分量划分的一个具 体实施例示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的技术页面，特举以下实施例详细说明。

请参阅图1所示，为本发明的数字图像颜色校正方法的步骤流程图。

在一种实施方式中，该方法包括以下步骤：

（1）将所述的数字图像转换为亮度空间图像和色度空间图像；

（2）将所述的色度空间图像划分为多个色彩区域；

（3）根据所述的色度空间图像划分确定各个所述的色彩区域的映射方法；

（4）对所述的色度空间图像中的每个像素利用对应色彩区域的映射方法进行转化，生成 校正数字图像。

其中，所述的步骤（4）具体包括以下步骤：

（41）获取所述的色度空间图像中的一个像素；

（42）判断所述像素所在的色彩区域；

（43）获取该色彩区域对应的映射方法；

（44）根据获取的映射方法对所述的像素进行映射，获得一个目标像素；

（45）判断是否完成色度空间图像中所有像素的映射，若是，则进入步骤（46），若否， 则返回步骤（41）；

（46）将所有的目标像素组成目标色度空间图像；

（47）将所述的目标色度空间图像和所述的亮度空间图像组合形成校正数字图像。

用以实现该实施方式所述的方法的数字图像颜色校正装置，如图2所示，包括：原始图 像输入单元300、色彩空间转换单元301、色彩空间区域划分存储单元302、色彩空间区域判 断单元303、色彩空间区域映射存储单元304、校正单元305和校正图像输出单元306。其中：

原始图像输入单元300用于获取待处理的数字图像；

色彩空间转换单元301连接于所述的原始图像输入单元300，用于将所述的数字图像转 换为亮度空间图像和色度空间图像；

色彩空间区域划分存储单元302用于存储与划分色彩空间区域相关的特征值；

色彩空间区域判断单元303分别连接所述的色彩空间转换单元301和色彩空间区域划分 存储单元302，用于计算待处理像素的色彩空间区域判断特征值，并通过所述的特征值判断 当前待处理像素所在的色彩空间区域；

色彩空间区域映射存储单元304连接于所述的色彩空间区域判断单元303，用于存储离 线计算的不同色彩空间区域的校正信息；

校正单元305分别连接所述的色彩空间转换单元301和所述的色彩空间区域映射存储单 元304，用于根据所述的色彩空间区域映射存储单元304中查找到的校正信息计算校正后的 目标色度空间图像；

校正图像输出单元306连接于所述的校正单元305，用于将所述目标色度空间图像和所 述的亮度空间图像组合形成校正数字图像后输出。

在一种较优选的实施方式中，所述的与划分色彩空间区域相关的特征值为色调、角度或 坐标信息。所述的不同色彩空间区域的校正信息为与所述的色调、角度或坐标信息分别对应 的映射方法信息。

则相应的，所述的步骤（2）将所述的色度空间图像划分为多个色彩区域，具体为：将所 述的色度空间图像基于色调、坐标或角度划分为多个色彩区域。其中，基于坐标划分为通过 查找表方法将所述的色度空间图像划分为多个色彩区域。而所述的步骤（3）根据所述的色度 空间图像划分确定各个所述的色彩区域的映射方法，则具体为：通过查找表方法划分的多个 色彩区域采用与坐标划分对应的内插校正方法作为映射方法。

在一种更优选的实施方式中，若所述的色彩区域为三角形区域，则步骤（44）即为将三 角形abo的色彩区域中的像素映射到三角形ABO中的目标像素的映射方法，其具体为：

利用下式进行像素映射：

$\mathrm{Map}\_M=\left(\begin{array}{c}{a}_1{b}_1{\mathrm{Offset}}_1\\ a_2{b}_2{\mathrm{Offset}}_2\end{array}\right),$

其中a₁、a₂、b₁、b₂为乘性因子，Offset₁与Offset₂为加性偏移量。

而所述的步骤（47）将所述的目标色度空间图像和所述的亮度空间图像组合形成校正数 字图像，则具体为：根据下式形成校正数字图像：

$\left(\begin{array}{c}{X}^{\prime }\\ Y^{\prime }\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}{a}_1& b_1\\ a_2& b_2\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}X\\ Y\end{array}\right)+\left(\begin{array}{c}{\mathrm{Offset}}_1\\ {\mathrm{Offset}}_2\end{array}\right)$

其中，X，Y为校正前像素的色度值，X′与Y′为校正后像素的色度值。

在实际应用中，本发明的数字图像颜色校正方法通过将输入图像转换为亮度和色度独立 的色彩空间（如HSV、YCrCb等），本发明中所述色度为泛指某色彩空间中除亮度分量之外 的其它两个颜色相关分量组成的空间如HSV中的HS，YCrCb中的中的CrCb等。在不改变 亮度的前提下，将色度分量划分为若干区域，不同的区域独立进行颜色校正。本方法能够解 决线性颜色校正方法中只能校准若干颜色区域的问题，同时可以解决非线性颜色校正方法中 运算复杂度高以及可能改变输入图像亮度的问题，该运算复杂度极低，便于实现。

颜色校正算法中，常用的方法有两类，前一类可以看成一个全局的校正，如输入图像转 换为特定的色彩空间后对其整体或者特定区域做一个调整，如矩阵变换或者极坐标上的旋转 与缩放；后一种属于局部的校正，通过判断颜色所在区域来查找预置的LUT确定该区域的颜 色校正输出。这两类方法中，前一种方法的缺点是只能对整体或局部某个特定区域的颜色校 正有效，而当各颜色区域相对其对应的校正目标值的偏离程度不一致时则无法取得较好的校 正效果。后一种方法的缺点是实现代价相对较高，而且可能改变图像亮度。

由于人眼对亮度的变化比较敏感，为了避免颜色校正前后的亮度变化引起人眼主观感受 上的突兀，颜色校正可以在与亮度无关的色度域上进行校正，同时为了确保校正效果，可以 使用非线性校正。由于亮度不参与校正，这样非线性校正就从常见的RGB域或其他色域的三 维校正降至色度域上的二维校正。

色度域上颜色校正方法的主要步骤是：首先将输入图像转换至亮度和色度独立的色彩空 间（如HSV、YCrCb等）。然后在二维的色彩空间上选择足够多的校正点，每一个校正点都 对应着一个校正前的观测值和校正目标值。这些观测值和校正目标值可以撑起两个独立的封 闭多边形。因此颜色校正的问题可以转换为一个封闭的多边形向另一个封闭的多边形校正的 问题。

如图3所示，虚线代表观测值围成的任意多边形Polygon_org，o代表观测值的白点，实线 代表参考值围成的任意多边形Polygon_tag，O代表参考值的白点。2D上的颜色校正需要找到 一种映射f，满足Polygon_tag＝f（Polygon_org）。

直接找到满足上述公式的两个任意多边形之间的映射f难度较大。为了实现的方便需要 对二维的色彩空间进行区域划分，将任意多边形划分为多个小区域，将任意多边形之间的映 射切分为多个小区域之间的映射。预先选定的相邻校正点的观测值围成校正前的小区域 area_org，而这些预先选定的相邻校正点的参考值围成校正的目标小区域area_tag。区域划分的原 则与方法有很多，如通过色调划分，或者直接通过坐标划分等。无论何种方法都可应用于本 发明的校正方法中。

完成对色彩空间的区域划分之后，需要同时提供每个小区域之间的映射方法。小区域映 射的原则与方法有很多，如矩阵变换、LUT等。具体的区域映射原则与方法依赖于区域划分 的原则与方法。无论最终采用何种方法，都不对本专利构成限制。

最后，需要对输入图像的每个像素判断其对应的色彩空间区域。然后对于不同的区域应 用对应的映射方法，最终完成每个像素的颜色校正。至此，本发明的颜色校正方法结束。

具体而言，若本发明的数字图像颜色校正方法采用一种高动态压缩方法，其流程如图4 所示，具体包括如下步骤：

A、对输入图像进行色彩空间转换，分离出亮度和色度分量。

B、获取当前色彩空间的色度区域划分。如图5所示，为色彩空间中色度分量划分的一 个具体实施例。从图5中可以看出，所示色彩空间的色度分量按照角度来划分出若干小区域， 每一个区域都是由相邻两个顶点和中心围成的三角形。需要注意的是，基于角度的区域划分 以及映射仅是本发明可以采用的一种划分及映射方法，具体应用中可以采用任何对于色度分 量区域进行划分以及最终计算映射的方法。

C、从原始图像中获取一个待处理的像素，作为当前像素。

D、判断当前像素的色度分量落在了步骤B中划分出的哪个区域。该步骤的实现方法可 以有很多，在本实施例中可以通过计算输入像素两个色度分量的角度来判断当前像素所在的 区域。如果色度区域的划分是查找表的形式（LUT），则可以通过坐标来判断当前像素所在的 区域。

E、获取当前像素所在区域的映射。在本实施例中的映射为观测值围成的三角形到对应的 目标值围成的三角形的映射。如图5所示，将三角形a-b-o映射到三角形A-B-O。其映射可用 如下公式表示：

$\mathrm{Map}\_M=\left(\begin{array}{c}{a}_1{b}_1{\mathrm{Offset}}_1\\ a_2{b}_2{\mathrm{Offset}}_2\end{array}\right),$

需要注意的是，以上所述映射只是本专利的一个具体实施例，由于色彩空间的不同以及 色度分量区域划分的不同，其映射形式可能有所变化。

F、根据步骤E中获取到的映射，按照下式计算校正后的输出像素。

$\left(\begin{array}{c}{X}^{\prime }\\ Y^{\prime }\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}{a}_1& b_1\\ a_2& b_2\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}X\\ Y\end{array}\right)+\left(\begin{array}{c}{\mathrm{Offset}}_1\\ {\mathrm{Offset}}_2\end{array}\right).$

其中，X，Y为校正前像素的色度值，X′与Y′为校正后像素的色度值。可以看出，校正 并不涉及到输入图像的亮度分量，因此可以确保校正前后图像亮度保持不变。由于色彩空间 的不同以及色度分量区域划分的方式不同，其校正方法可能有所变化，如果色度区域的划分 是查找表的形式（LUT），其对应的校正方法可以是按照内插点映射前后所占面积比例不变的 假设进行内插校正的方法。

采用了该发明的数字图像颜色校正方法及实现装置，其首先将数字图像转换为亮度空间 图像和色度空间图像；并将色度空间图像划分为多个色彩区域；而后根据所述的色度空间图 像划分确定各个所述的色彩区域的映射方法；再利用所确定的映射方法对各对应色彩区域的 像素进行转化，最终生成校正数字图像。本发明的方法及装置能够克服现有技术中线性颜色 校正方法只能校准若干颜色区域的问题，同时可以解决非线性颜色校正方法中运算复杂度高 以及可能改变输入图像亮度的问题，从而提供一种在不改变输入图像亮度的前提下，对图像 的颜色进行校正，且校正效果较好，复杂度低，实现方式简便的校正方法及装置，且本发明 的数字图像颜色校正方法及实现装置的实现成本低廉，应用范围也较为广泛。

在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种 修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限 制性的。