（测试计量技术及仪器专业论文）基于三维查找表的数字图像颜色校正.pdf

摘要 摘要 颜色是图像的重要信息。由于机器视觉缺乏自适应性和智能性，不具有颜色 恒常性的特点，图像采集、传输和显示系统的变化将引起图像颜色数据的变化。 为了实现数字图像颜色的正确感知，必须在机器成像环节后加入智能图像颜色校 正环节，将图像颜色转换为某参考条件下的颜色。随着数字化需求的发展和图像 处理技术广泛应用，图像的颜色校正越来越显示其重要性，在印刷、印染、电视、 工业控制、计算机辅助设计、图像监控等众多领域，成为影响系统性能的最重要 因素之一。 目前的图像颜色校正技术难以实现较高的精度，不能满足图像分析和识别系 统的需求，因此，需要进一步研究高精度的颜色校正方法。本论文以数码相机为 数字图像输入设备，优化数字图像颜色校正过程，探索如何在有限的训练样本的 条件下建立高精度的查找表。 论文对颜色校正中的两个重要问题提高查找表的精度和选择分布合理 的样本进行了研究，主要工作分为两部分： 1 在训练样本有限的条件下，研究提高查找表精度的方法： 提出分级建立查找表的具体实现方法，通过增加虚拟样本点，以初级查找表 的栅格点为训练样本，采用插值的方法对查找表的栅格逐级细分建立高级查找 表，进一步提高查找表的精度。 对如何构建映射函数进行了深入地探讨，将最大熵估计方法和自适应方法相 结合，使其能够根据输入点邻域内训练样本的分布选择参与权值计算的点数。另 外，在局部线性回归的基础上，提出了自适应局部非线性回归颜色校正方法及相 应的模型，建立一个精度较高的查找表。 2 在训练样本数目的允许范围内，研究训练样本的选取问题。本文在基于 标志色块数字图像颜色预校正的基础上，根据图像色域特点，采用叠代自组织聚 类的方法，并结合中国颜色体系，自适应地选取训练样本色块，使训练样本更具 有针对性。与通用的商业测色样本相比较，该训练样本能够突出待校正图像本身 的色域特点，可取得较高的校正精度。 论文设计了大量的实验，分析了实验结果，并给出客观评价和主观评价，为 以后的研究奠定了基础。这些研究工作，促进了数字图像颜色校正技术的发展， 有理论意义和实际应用价值。 关键词：颜色校正；查找表；自适应训练样本选取；最大熵估计；局部回归 a b s t r a c t a b s tr a e t c o l o ri si m p o r t a n ti n f o r m a t i o no fi m a g e s m a c h i n ev i s i o nl a c k so fa d a p t a b i l i t y , i n t e l l i g e n c ea n dc o l o rc o n s t a n c y , s oc o l o rd a t ac h a n g eo nd i f f e r e n td e v i c e s i ti s n e c e s s a r yt or e p r o d u c et r u ec o l o rb ya d d i n gc o l o rc o r r e c t i o ns e g m e n ta f t e rm a c h i n e v i s i o n w i t ht h ed e v e l o p m e n to fd i g i t i z a t i o na n dt h ea p p l i c a t i o no fi m a g ep r o c e s s i n g ， c o l o rc o r r e c t i o np l a y sm o r ea n dm o r ei m p o r t a n tr o l e ，i th a sb e e no n eo ft h em o s t i m p o r t a n tf a c t o r sw h i c h i n f l u e n c e st h ep e r f o r m a n c eo fs y s t e m ，s u c ha sp r i n t i n ga n d d y e i n g ，t e l e v i s i o n ，i n d u s t r yc o n t r o l l i n g ，c o m p u t e ra i d e dd e s i g n ，i m a g es u r v e i l l a n c e a n ds oo n i np r a c t i c a la p p l i c a t i o n ，t h ep r e s e n tc o l o rc o r r e c t i o nt e c h n o l o g yi sd i f f i c u l tt o a c h i e v eh i 曲p r e c i s i o n ，e s p e c i a l l yf o ri m a g ea n a l y s i sa n dr e c o g n i t i o ns y s t e mi nw h i c h c o l o ri n f o r m a t i o ni sv e r yv i t a l t h e r e f o r e ，t h ef u r t h e rr e s e a r c ho fc o l o rc o r r e c t i o ni s r e q u i r e dt oa c h i e v eh i g h e rp r e c i s i o nc o l o rc o r r e c t i o n t h et h e s i sr e s e a r c h e sc o l o r c o r r e c t i o nm o d e lo fe f f i c i e n c ya n dp r e c i s i o n ，a n di t sc o r ea l g o r i t h mi sl o o k - u pt a b l e ( l u t ) t h i sd i s s e r t a t i o nf o c u s e so nt w oi m p o r t a n tp r o b l e m si nc o l o rc o r r e c t i o n d i s c u s s e da b o v e o n ei st h ep r e c i s i o no fc o l o rc o r r e c t i o nm o d e l ；t h eo t h e ri sh o wt o s e l e c te n o u g hs a m p l e s 、析n 1r e a s o n a b l ed i s t r i b u t i o n t h em a i nr e s e a r c hw o r kc a nb e s t a t e da st w op a r t sa sf o l l o w s ： i m e t h o d sa r ep r o p o s e dt oi m p r o v et h ep r e c i s i o no fl u tu n d e rt h ec o n d i t i o no f s m a l ls a m p l i n g ： u n d e rt h ec o n d i t i o no fs m a l ls a m p l i n g ，i ti sd i f f i c u l t yf o rd i r e c ti n t e r p o l a t i o n l u tt oa c h i e v eh i g h e rp r e c i s i o n t h em u l t i - l e v e ll u tm e t h o di sp r o p o s e d ，w h i c h s u b d i v i d e sc u b e so fl u tt or e a l i z eh i g h e rp r e c i s i o n h o wt os e l e c tl u t m a p p i n gf u n c t i o ni sd i s c u s s e di nt h et h e s i s f i r s t l y , t h e s e l f - a d a p t a t i o nm e t h o di si n t r o d u c e di n t om a x i m u me n t r o p ye s t i m a t e ，w h i c hs e l e c t s t h en u m b e ro fs a m p l e si nv i e wo fc o n c r e t ec o n d i t i o no fs a m p l e si nt h en e i g h b o r h o o d o ft h ei n p u t s e c o n d l y , a c c o r d i n gt op h o t o e l e c t r i cc o n v e r s i o np r o p e r t i e s ，s e l f - a d a p t i v e l o c a ln o n l i n e a rr e g r e s s i o nc o l o rc o r r e c t i o ni sp r o p o s e db a s e do ns e l f - a d a p t i v el o c a l n o n l i n e a rr e g r e s s i o n i t sn o n l i n e a rm a p p i n gf u n c t i o nw e l lf i t st h ec o m p l e x m a p p i n g r e l a t i o no fc o l o rs p a c e s 2 i nv i e wo ft h ee x i s t e dl i m i t so fs a m p l es e l e c t i o n ，s e l f - a d a p t i v ec o l o rs a m p l e s e l e c t i o nm e t h o di sp r o p o s e db a s e do nt h ec o l o rp r e - c o r r e c t i o nw i mm a r k e rc o l o r b l o c k i nt h em e t h o d ，s a m p l e sa r ea u t o m a t i c a l l ys e l e c t e db yi t e r a t i v es e l f - o r g a n i z i n g d a t aa n a l y s i st e c h n o l o g ya l g o r i t h m ( i s o d a t a ) c o m p a r e dw i mt h eg e n e r a ls a m p l e s ( c o l o r c h e c k e r 2 4 ) ，t h e s es a m p l e sa r em o r er e p r e s e n t a t i v eo f t h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h e i m a g ec o l o rg a m u t i i i 北京t 业大学t 学硕+ 学位论文 i nt h et h e s i s ，as e r i e so f e x p e r i m e n t sa r ed e s i g n e da n dc a r r i e do u t b a s e do nt h e a n a l y s i so ft h e s ee x p e r i m e n t sr e s u l t s ，t h es u b j e c t i v ee v a l u a t i o na n do b j e c t i v e e v a l u a t i o na r eg i v e ns oa st ol a yaf o u n d a t i o nf o rf u r t h e rr e s e a r c h t h er e s e a r c hw o r kh a sp r o m o t e dt h et e c h n o l o g yo fc o l o rc o r r e c t i o n i ti so f g r e a t t h e o r e t i c a ls i g n i f i c a n c ea n d p r a c t i c a lv a l u et ot h ed e v e l o p m e n to fi m a g ep r o c e s s i n g k e y w o r d s ：c o l o rc o r r e c t i o n ；l o o k u pt a b l e ；s e l f - a d a p t i v es a m p l es e l e c t i o n ；m a x i m u m e n t r o p ye s t i m a t e ；l o c a lr e g r e s s i o n i v 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名：写撒穹日期：弋皋易却 关于论文使用授权的说明 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部 分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：马嘲 新躲吼砩懒 第1 章绪论 第1 章绪论 1 1 数字图像颜色校正的背景 1 1 1 数字图像颜色校正的研究背景 人类的颜色感觉过程，是光经过物体反射或透射后刺激人眼，在角膜、晶状 体等的作用下，成像在视网膜上，视细胞接受光刺激转化为神经冲动，经视神经 进入脑内的视觉中枢进行处理，产生物体光亮度和颜色的感觉。人的颜色感觉除 了取决于物体辐射对人眼产生的物理刺激外，还取决于人眼的视觉特性，涉及视 觉生理和视觉心理等问题，是非常复杂的过程。它具有自动的适应能力，可以在 不同的光照下，感受物体的真实颜色，称为人眼的颜色恒常性。 机器的颜色感知过程和人眼相似，光照、物体反射( 透射) 特性和机器成像 系统的光谱特性是图像颜色形成的三个主要因素。物体辐射经光学系统成像在图 像传感器上，图像传感器对光强度感应，得到相应的红、绿、蓝三通道的颜色值。 但是，与人眼的色觉特性不同，机器视觉缺乏自动适应性，光照的变化将影响物 体所成图像的颜色数据。此外，图像采集系统的变化( 如光学器件的光谱吸收特 性、光电转换器件的光谱转换能力等的变化) ，也将引起图像颜色数据的变化。 因此，机器成像颜色数据完全依赖于成像过程中光照和成像系统的性能，不具有 颜色恒常性和智能性。 机器成像中这种颜色恒常性和智能性的缺乏，将影响机器成像和视觉系统在 各个领域的应用。为了实现我们想要的图像颜色表现和正确的感知，必须在机器 成像环节后加入智能图像颜色校正，将图像转换为某参考条件下的图像颜色。 在医学图像领域，通过各种内窥镜或显微镜等手段，可以获得胃、肠、膀胱、 宫腔等各种体腔、管道，甚至胰腺、眼部等一些细微器官、组织的彩色图像。医 生通过这些图像进行病理判断，并可通过远程医疗系统实现异地会诊。很爹清况 下，图像颜色信息是医生判断的重要依据，颜色的偏差会导致不良的诊断。因此， 进行颜色校正，去除仪器照明光源和图像输入、输出设备的差异对图像颜色的影 响，获得真实反映观察对象颜色的图像数据具有重要意义【删。 在全景图像的拼接形成中，由于图像各部分采集方位不同，往往是在不同的 光照条件、相机属性下得到，存在颜色差异。为了拼接成一幅颜色表现统一的全 景图像，必须进行颜色校正，使得各部分图像调整为标准条件下的颜色状态。类 似的情况还在多视点视频系统中，同一物体在不同视点得到的视频颜色表现不 同，同样需要对不同视点视频图像进行颜色校正【3 4 1 。 在壁画等文物的虚拟重建系统中，根据从参考图像( 如资料照片) 选择的局 北京工业大学工学硕士学位论文 部，系统在数据库中自动搜寻与其最为接近的碎片。显然，颜色和纹理特征是进 行判断的关键。但由于资料照片和实际的碎片的拍摄条件会有所不同，两者的颜 色存在差异，需要首先进行颜色校正，使两图像的对应颜色一致【5 j 。 在计算机辅助设计中，对于一个场景图像，希望得到不同光照效果的转换图 像。例如，将晴天中午拍摄的图像转换为下午夕阳照摄下的效果。此时，可以根 据转换前后的光照变化，对图像进行颜色校正来实现设计的要求1 6 j 。 在图像分析与识别系统中，特征提取、模式识别都是建立在图像像素颜色数 据基础上，如果所分析图像的成像条件与训练数据的条件不同，将直接影响分析 结果的准确性。为了使分析算法具有较高的性能，必须对图像的颜色数据进行必 要的校正，使之转化为规范条件下的数据【7 j 。 随着数字化需求的发展和图像处理技术广泛应用，图像的颜色校正越来越显 示其重要性，在印刷、印染、电视、工业控制、计算机辅助设计、图像监控等众 多领域，成为影响系统性能的最重要因素之一。 1 1 2 数字图像颜色校正的研究意义 数字图像颜色校正的研究具有重要的理论意义和应用价值。 第一，本课题是颜色科学与成像光学、传感器、计算机图像学紧密结合的跨 学科研究。物体辐射经光学系统成像在图像传感器上；图像传感器对光强度感应， 得到相应的红、绿、蓝三通道的颜色值；将模拟的光信号转换为数字信号；数字 信号处理系统对采集到的数字信号进行必要的图像重建，并将数据压缩，存储到 相机的存储器中，形成数字图像。因此，颜色科学与成像光学、传感器、计算机 图像学的结合，将给传统的颜色科学发展带来了新的挑战和机遇，同时也必将促 进颜色信息的资源共享和计算机图像学的进一步发展。 第二，本课题是颜色管理系统关键技术的研究。数字图像设备的颜色特征化、 色域映射和色貌模型是颜色管理系统的三个重要组成部分，其中颜色校正是整个 系统的基础。如果没有精确的颜色校正模型，设备的颜色特征化，色域映射和色 貌变换就如同空中楼阁，颜色管理系统也无从谈起。 第三，本课题与计算机科学紧密联系，在众多计算机彩色图像分析系统中， 如内窥镜医学图像系统、纺织品图像分析系统、水果图像分捡系统、烟草图像分 类系统等，图像的颜色信息往往是图像分析的重要依据。因此，进行颜色校正， 去除仪器照明光源和图像输入、输出设备的差异对图像颜色的影响，获得真实反 映观察对象颜色的图像数据具有重要意义。 第四，本课题是与工业生产紧密结合的研究。传统的颜色工业如印染、印刷 等都需要获得可控、一致的颜色，现代的广告、建筑、服饰和影视设计等各个行 第1 苹绪论 l 一 二一一 一 一 i i i i ii 1 1 一 i ! 曼曼曼! ! ! ! 曼曼! 曼 业都需要能够准确地控制和交流颜色信息。所以，数字图像的颜色校正模型和有 效的颜色管理系统将为这些工业应用提供全新的解决方案，可以节约大量的人力 和物力，显著提高产品质量和生产效率。 最后，本课题与日常生活需求密切相关。随着多媒体技术的发展和人们生活 水平的提高，各种数字图像设备已经成为人们日常生活中的一部分，人们希望通 过数码相机或扫描仪采集的图像，在显示器屏幕上显示和彩色打印机上打印，不 同数码相机采集的图像都能够达到一致的色彩。研究简单易用的彩色图像颜色校 正方法和技术，使用户不必知道深奥的颜色科学理论和复杂的颜色空间变换，就 可以实现对所有彩色图像设备的颜色的一致性控制，具有巨大的实用价值和广阔 的应用前景。 1 2 数字图像颜色校正的国内外研究现状 1 2 1 相关国际机构 颜色科学、颜色与图像技术方面的研究是国际上备受关注的一个领域，相关 的专业研究机构、专业协会、标准化组织和学术交流活动非常多，取得了许多重 要的研究成果。下面首先介绍几个比较有影响的相关国际组织和研究院所。 一、国际组织 国际照明委员会( c m ，i n t e r n a t i o n a lc o m m i s s i o no ni l l u m i n a t i o n ) 成立于19 13 年，是与国际电工委员会( i e c ) 和国际标准化组织( i s o ) 齐名的国际专业化机构。 c i e 推荐的“c i e l 9 3 1 标准色度观察者 和“c i e l 9 6 4 补充标准色度观察者 是 进行颜色测量和色度计算的最基本参数。c i e 规定的一系列标准光源、标准照明 和观察条件等构成了现代色度学的基础。c i e 于1 9 9 9 年新成立的第八分部即图 像技术分部，专注于各种成像设备、图像存储和成像媒介的图像交流、处理和再 现中的光学、视觉和测量等问题，为相关研究提供技术指导和评价标准。 国际颜色学会( a i c ，i n t e r n a t i o n a lc o l o ra s s o c i a t i o n ) 于1 9 6 7 年成立，是国际颜 色科学领域的纯学术性组织，其成员包括中国、美国、日本、英国、德国、法国、 瑞典等各个国家。 国际颜色协会( i c c ，i n t e m a t i o n a lc o l o rc o n s o r t i u m ) 最初是由8 家著名的公司 于1 9 9 3 年成立的行业协会，其目的是建立、促进和推动开放的、生产商无关的、 跨平台的颜色管理系统架构和模块的标准化。通过合作，建立和发展了i c c 特 征文件规范。至今，i c c 规范己经被许多国际和地方标准所引用，己经成为了国 际标准。在世界范围内已有超过7 0 个公司和机构成为i c c 的成员。 国际电工委员会( i e c ，i n t e r n a t i o n a le l e c t r o t e c h n i c a lc o m m i s s i o n ) 带i j 定的 i e c 6 1 9 6 6 多媒体系统和设备的颜色测量和颜色管理标准包括c r t 、l c d 、 3 北京工业大学工学硕士学位论文 p d p 、数码相机、扫描仪和打印机等各种数字图像设备的颜色测量标准以及s r g b 颜色空间的定义，是被广泛采用的国际标准之一。 二、国际著名实验室和研究机构 美国罗彻斯特理工学院( r i t , r o c h e s t e ri n s t i t u t eo f t e c h n o l o g y ) 的孟塞尔颜色 实验室( m c s l ，m u n s e l lc o l o rs c i e n c el a b o r a t o r y ) 是于19 8 3 年由孟塞尔基金捐赠 建立的，该实验室致力于颜色科学理论和应用的研究。国际上许多著名的公司如 微软、苹果、i b m 、惠普、柯达、富士等都与该实验室有密切的合作。孟塞尔实 验室的相关研究在国际上处于领先水平，在国际期刊上发表的大量研究成果被各 国研究者所参考和引用，其中重要的研究成果涉及多光谱图像的获取和再现、图 像色貌模型( i c a m ，i m a g ec o l o ra p p e a r a n c em o d e l ) 等方面。 英国利兹大学( u n i v e r s i t yo f l e e d s ) 的颜色与影像研究团队在c i e d e 2 0 0 0 色 差公式、c i e c a m 0 2 色貌模型的提出、检验和标准化方面都有卓越贡献。在颜 色与图像技术的工业应用方面，由该研究组开发的c o l o u r t a l kc o m m u n i c a t i o n s y s t e m ，d i g i e y es y s t e m 和u l t r a c o l o u rd e s i g ns y s t e m 等极大地促进了颜色的交 流、评价和设计。 日本千叶大学( c h i b au n i v e r s i t y ) 的信息图像工程学系在颜色视觉、跨媒介颜 色复现、喜好皮肤颜色、c c d 的空间特性和颜色再现、生物医学成像、图像的 光谱反射率估计、输入输出图像设备的特征化等领域取得了公认的成果。 1 2 2 国内外研究现状分析 近年来，数字图像颜色校正问题在其各应用领域受到了广泛关注，取得了一 系列的研究成果。这些研究可以分为三类：1 、基于图像颜色分布特性的校正方 法；2 、基于颜色空间映射的校正方法；3 、基于光谱反射率复原的校正方法。 基于图像颜色分布特性的校正方法，根据图像颜色分布的一般规律进行颜色 校正。包括g r e yw o r l d 方法、w h i t ep a t c h 方法、r e t i n e x 方法等。g r e yw o r l d 方 法假定规范图像中所有颜色的平均值为灰色，即平均颜色的红、绿、蓝三通道数 值相等，实际图像颜色平均值与灰色的差异即为光照颜色，以此为前提进行图像 颜色校正。w h i t ep a t c h 方法认为每一幅图像中都存在红、绿、蓝三通道均具有 最大反射系数的像素点，据此进行图像颜色均衡，实现颜色校正。r e t i n e x 方法 基于e d w i nl a n d 提出的人类色彩视觉模型，首先依据像素的红、绿、蓝分量将 输入的彩色图像被分解成为三幅图像，代表场景中不同波长( 长波、中波和短波) 的反射光的强度；分别计算长波、中波和短波波段内像素间的相对明暗关系，进 而确定每个像素的色彩。最后，将r e t i n e x 色度空间内的色彩线性映射到r g b 空间，获得经过颜色增强的图像，达到颜色校正目的。 l if e n g 在文献 3 】中根据二维直方图分布计算颜色偏色指数，对于偏色图像 4 第1 苹绪论 进行g r e yw o r l d 方法参数计算，实现颜色校正。r a i l l o s ，h 等在文献 4 】中首先判 断图像是否需要颜色校正，并结合g r e yw o r l d 方法、w h i t ep a t c h 方法给出最佳 校正步骤。m e c o c c i 等在文献 5 】中将r e t i n e x 算法与常用的g r e yw o r l d 变换相结 合，提出了一种新的颜色校正方法。砒z z i 等文献【6 ，7 】中在r e t i n e x 理论基础上提 出了基于布朗路径的r e t i n e x 非监督颜色校正算法，并结合g r e yw o r l d 方法、 w h i t ep a t c h 方法提出了一种自动颜色均衡算法。f e n gs h a o 等在文献 1 】中提出一 种内容自适应的色彩校正算法，通过全局校正和优先区域校正获得校正矩阵，达 到较好的校正效果。m a r c e l ob e r t a l m i o 等在文献 2 中提出一种在变分框架下的基 于感官的色彩校正技术，通过数值逼近降低了运算量，使得对比度的调整合数据 连结的局部控制更加灵活。 基于颜色空间映射的校正方法，是运用校正前后两个颜色空间的样本点颜色 值，估计从待校正颜色空间到目标颜色空间的映射关系，并将该映射关系作用到 待校正图像中，将图像转换为参考条件下的图像颜色。其中映射关系的确定可以 采用神经网络方法、回归模型方法、查找表插值方法等。 w a t a n a b e 在文献 8 】中采用神经网络方法和遗传算法相结合，提出了较高精 度的颜色校正方法。陶霖密，徐光佑在文献 1 l 】中采用线性回归模型对全景图像 中的各部分进行颜色校正。n a y a k 在文献 9 】中提出了一种简单的三维线性变换模 型，补偿由光照变化引起的图像颜色变化。k l i n k e rl 在文献 1 2 】中采用线性回归 和线性插值两种方法，建立不同光照之间的查找表，得到不同光照效果的转换图 像。丁二锐，曾平等在文献 2 2 中采用k p c a ( 核主元分析) 和a n i f ( 自适应 神经模糊推理系统) 的方法，将数据通过核函数映射到高维空间，再通过k p c a 提取诸成分，最后由a n f i s 学习以达到色彩校正的目的： 基于光谱反射率复原方法首先测量或估计光照光谱以及成像系统光谱响应， 根据图像像素的颜色值估计对应的物体光谱反射率，从而得到标准光照环境下的 颜色校正值。在该方法中，光照光谱成分、成像系统的光谱响应以及光谱反射率 计算的主要依据是有限维模型，即有限带宽的光谱曲线可以由较少数量的光谱基 函数的线性组合来近似。 r a y m o n d 在文献 1 4 】中采用最小二乘法求解光谱响应函数，然后通过插值法 确定建模样本以外的颜色值；v o r a 等人在文献 1 5 】中用单色光照射相机获得光谱 数据，从而找到合适的匹配函数或者建立颜色的查找表，这种方法简单、精确， 但是设备昂贵：w y s z e c k i 在文献u 6 】中利用光谱数据求解光谱响应函数，得至0 的 响应精度不高，对噪声敏感，并且有大量负值；s h a r m a 和t r u s s e l l 在文献 1 7 中 通过增加约束，限制最大允许误差r m s ，对二阶导数进行离散逼近，限制响应 函数为正等方法算出了最终的约束集，提高了模型的精度和目标函数的平滑度； b a m a r d 在文献【1 8 ，1 9 中以s h a r m a 和t r u s s e l l 的方法为出发点，用最小的相对 州s 误差取代绝对r m s 误差，并在目标函数中加入规范化参数约束平滑性，加 北京工! 也大学工学硕士学位论文 上正值约束，使得约束条件可以用带有线性限制的最小二乘法确定，此外还让超 出一定区域的敏感性函数值为0 ，确保光谱响应函数的单峰性；然后用这些约束， 同时匹配响应函数和相机的线性化函数，求出了较高精度的线性化函数； c h r i s t i a nd a u l d e 等在文献 1 3 1 中为相机的每个颜色通道建立了g a m m a 校正模型， 通过期望输出和实际输出均已知的颜色，采用最小二乘法获得相机各通道的参 数，然后进行颜色校正。 近年来，北京工业大学信号与信息处理研究室在对中医舌图像自动分析算法 研究的过程中，针对其颜色校正问题进行了研究。先后提出了基于神经网络模型 和基于多项式回归的颜色校正方法；提出了基于支持向量机、偏最小二乘回归等 技术的颜色校正方法；提出了基于i c c 特征描述文件的颜色复原方法。 1 2 3 目前颜色校正方法的局限性 数字图像颜色校正已经取得了一系列的成果，但研究工作还需要进一步完善 和发展。 首先，基于图像颜色分布特性的校正方法的局限性表现在这种方法是根据图 像颜色分布的一般规律而进行的颜色校正。但是在实际应用中，大部分图像来都 不能很好的满足这些规律。因此一般用于图像颜色的均衡和增强，在一定程度上 改善图像颜色的显现效果。 其次，基于光照光谱估计的颜色校正只能通过近似拟合的手段，根据像素的 颜色值来反算具有高维特点的光谱反射率，很难达到较高的复原精度，从而影响 了颜色的校正效果。 最后，基于颜色空间映射的方法精度比较高，通用性较好，但是受到模型和 训练样本选择的限制，一般只有在训练样本足够且分布合理的条件下，才能得到 较好的颜色校正效果。基于颜色空间映射的校正方法的常用方法有神经网络，多 项式回归和查找表插值。本课题就选用了经典的查找表算法进行颜色校正，并且 在此基础上研究如何提高查找表精度和选择颜色样本等问题。 1 3 论文的研究目标 本论文以数码相机为数字图像输入设备，通过对基于三维查找表的颜色校正 问题的深入研究，优化数字图像颜色校正过程，探索如何在有限的训练样本的条 件下建立高精度的查找表。本文从两方面进行改进： 一、在样本固定的条件下，探讨提高查找表精度的方法：首先，查找表法包 括分割、重构、建表、查找、插值等步骤。每个步骤所采用的方法都能够直接影 响查找表法的精度。在有限样本的条件下，研究如何在查找表的构建方法上提高 精度，具有实际的应用价值。其次，映射函数的选择对查找表至关重要。如果源 第1 苹绪论 颜色空间和目标颜色空间的转换特性已知，就可以根据转换特性选择合适的映射 函数，然而这些信息常常是不可获得的。构建查找表所选择的映射函数可能带来 很大范围内的误差。因此，要建立一个高精度的查找表，就要根据颜色空间转换 关系构建合适的映射函数。 二、在训练样本数目的允许范围内，研究训练样本的选取问题：只有在训练 样本数量足够，且分布合理的条件下，才能建立精度较高的查找表。样本数量太 少，使得查找表的精度下降，并且很容易产生颜色分块等现象；样本分布不合理 则会直接影响查找表的精度分布。因此，在训练样本有限的情况下，要想获得较 高的颜色校正精度，训练样本的分布必须具有代表性。论文的另外一个目标就是 如何选择具有代表性的训练样本。 1 4 论文的章节安排 本论文的章节安排如下： 第1 章绪论：主要阐述了数字图像颜色校正的背景和意义。介绍了目前的 研究现状，针对研究中所存在的问题，提出了本论文的研究目标和内容安排。 第2 章颜色校正的基本理论：介绍了颜色视觉的基础理论、色序系统、颜 色空间、颜色空间的转换以及颜色重现的效果评价，为以后的颜色重现方法奠定 了理论基础。 第3 章影响数字图像颜色的因素：讨论了光照环境、图像获取设备以及被 拍摄物体对数字图像颜色数据的影响，并给出合理的建议。 第4 章基于查找表的颜色校正理论：介绍了基于查找表的颜色校正原理。 查找表插值原理是本章的核心。在查找表插值原理中首先分析查找表插值的研究 现状，阐述了查找表的基本理论，为基于三维查找表的数字图像校正方法和自适 应颜色校正训练样本选取提供了理论基础。 第5 章基于三维查找表的数字图像颜色校正：针对样本有限条件下查找表 精度不高的问题，提出分级建立查找表的方法，通过不断的细化栅格，达到虚拟 扩充样本点的目的，迸一步提高查找表的精度。针对如何选择映射函数的问题， 实现了利用最大熵和局部线性回归的方法分级建立查找表，并且在此基础上，提 出采用非线性回归方法来拟合复杂的色度空间的映射问题。 第6 章颜色校正训练样本色块的选取：深入研究训练样本色块的选取问题。 采用白板预校正和迭代自组织聚类，根据图像的内容，自适应的选取样本色块， 使得样本色块分布更合理，为以后的研究做准备。 7 第2 章颜色校正的基本理论 2 1 引言 第2 章颜色校正的基本理论 随着科学进步和生产的发展，颜色科学在化工、印染、颜料、涂料、建材、 照明工程、彩色印刷、彩色电视、电影、交通信号、医学、科学计量、军事伪装 等方面均有广泛的应用。许多支持色彩的设备，如显示器、打印机、扫描仪和数 码相机等，及其相关技术迅速发展，涌现了大量关于颜色信息数字化及传递失真 的问题，有关颜色校正的研究是当前颜色科学和图像科学领域的热门课题。 为了正确地理解彩色数字图像颜色校正，有必要介绍颜色视觉的理论、颜色 空间以及颜色校正的评价等相关知识。 2 2 颜色视党 人类生活的空间是一个充满信息的空间，人类通过视觉器官感知外界物体的 形状、大小、距离、颜色等特性。外界光经过物体的反射或透射后刺激人眼，产 生物体亮度和颜色的感觉信息，并将此信息传至大脑中枢进行处理，形成色觉， 就可以辨识物体的明度、色度、饱和度。色觉是个很复杂的过程，涉及到光学、 视觉生理、视觉心理等。 颜色视觉是色度学的重要内容。色度学最早开创于牛顿( n e w t o n ) ，他提出 了“颜色环”的概念，建立了颜色图的思想，提出了颜色混合中用重心原理确定 混合色的方法，如把光谱上的七色光在牛顿色盘上旋转，可以在人眼引起白色的 感觉；用红、绿、蓝三种色光( 不是这三种颜色的颜料) 作适当混合，可以引起 光谱上所有任意颜色的感觉。1 9 世纪，格拉斯曼( g r a s s m a n n ) 、麦克斯韦 ( m a x w e l l ) 、赫姆霍尔兹( h e l m h o l t z ) 、贾德( j u d d ) 、迈克亚当( m a c a d a m ) 等 奠定了现代色度学的基础。 2 2 1 颜色视觉现象 人眼视网膜中存在两种感光细胞，锥体细胞和杆体细胞。锥体细胞能分辨颜 色；杆体细胞对微光起作用，但不能分辨颜色。视网膜上只存在杆体细胞或锥体 细胞很少的动物，如狗、猫、鼠、猫头鹰、猪等都没有色觉，白天活动的鸟、爬 行动物、多刺鱼类、昆虫都有色觉。由于锥体细胞主要分布在视网膜中央，杆体 细胞多分布在边缘部位，因此，有正常色觉的人，在视网膜中央部位能分辨各种 颜色，但向边缘部位过渡时，由于锥体细胞减少，辨别颜色的能力便逐渐减弱。 人的视网膜能够感受颜色的区域因颜色而不同，白色最宽，然后依次是蓝色和黄 9 北京工业大学工学硕士学位论文 色、红色和绿色最窄。因此，与中央区相邻的外周部位先失去红、绿色的感觉， 在视网膜更外周部位，对黄、蓝色的感觉也消失，只有明暗的感觉。 在光亮条件下，颜色视觉正常的人能看见可见光谱的各种颜色，从长波段到 短波段依次产生的色觉为红( 7 0 0 n m ) 、橙( 6 2 0 n m ) 、黄( 5 8 0 n m ) 、绿( 5 1 0 n m ) 、 青( 4 8 0 n m ) 、蓝( 4 7 0 n m ) 、紫( 4 2 0 n t o ) 。人眼对光谱各波长的辨别能力是很不 一样的，对光谱某些部位( 如4 8 0 n m 和5 6 5 n m ) 特别敏感；在这两个部位上波长变 化不到l n m 人眼便可看出颜色的差别，而比较不敏感的部位是在5 4 0 n m 附近及 光谱的两端。 2 2 2 颜色视觉理论 现代颜色视觉理论主要有两大类【2 m 6 j ：一是杨赫姆霍尔( y o u n g h e l m l o l t z ) 的三色学说( t r i c h r o m a t i ct h e o r y ) ，二是赫林( h r e l i n g ) 的“对立”颜色学说 ( o p p o n e n tc o l o r st h e o r y ) 。前者从颜色混合的物理规律出发，后者从视觉现象 出发，两者都能解释大量现象，但是各有欠缺之处。现代彩色视觉理论产生一种 颜色视觉的“阶段 学说( z o n et h e o r i e so fc o l o rv i s i o n ) 将这两个似乎是完全 对立的古老的颜色学说统一在一起。 一、扬赫姆霍尔兹的三色学说 1 8 0 7 年，扬和赫姆霍尔兹根据红、绿、蓝三原色可以混合出各种不同的颜 色，假设人眼视网膜上有三种神经纤维，每种神经纤维的兴奋会引起一种原色的 感觉。近年来的研究证明，人眼视网膜确实有不同视色素的锥体细胞，三种视色 素的光谱吸收峰值分别为4 4 0 4 5 0 n m 、5 3 0 5 4 0 n m 、5 6 0 5 7 0 n m ，表明人眼中存在 三种分别感受红、绿和蓝光的视色素。扬赫姆霍尔兹三色学说的最大优势在于 能很好地解释颜色的混合现象，三种神经纤维的兴奋曲线预示了色度学中光谱三 刺激值的思想，是色度学计算的基础。但是它不能解释颜色如何在神经通路中的 传递和编码问题，如色盲现象。 二、赫林的对立颜色学说 赫林的对立颜色学说也叫做四色学说。1 8 7 8 年，赫林观察到颜色现象总是 以红绿、黄蓝、黑白成对关系发生的，从而假设视网膜中有三对视素：白黑视素、 红绿视素、黄蓝视素。这三对视素的代谢作用包括合成和分解两种对立过程。光 刺激能使白黑视素分解，引起神经冲动产生白色感觉；无光刺激能使白黑视素重 新合成，引起黑色感觉。对红绿视素，红光使其分解产生红色的感觉，绿光使其 合成产生绿色的感觉。对黄蓝视素，黄光使其分解产生黄色感觉，蓝光使其合成 产生蓝色感觉。这种学说较好地解释了色盲现象，说明了颜色在神经通路中以成 对编码形式进行传递。它的最大困难是对三原色能产生光谱颜色这一现象没有给 予说明，而这一物理现象正是近代色度学的基础，一直有效地指导着颜色技术的 第2 章颜色校正的基本理论 实践。 三、现代的“阶段”学说 三色学说和四色学说一直处于对立状态，事实上，每一学说仅说明了色觉机 制的一部分，必须通过二者的相互补充才能对颜色视觉获得全面的认识。 现代的“阶段”学说把颜色视觉过程分为几个阶段【2 6 】：第一阶段是在视网膜 上的三种独立的锥体细胞选择性地吸收不同波长光谱的辐射，同时每一种又能单 独产生白和黑的反应，在强光作用下产生白的反应，无光刺激作用时是黑的反应。 第二阶段，在神经兴奋由锥体细胞向视觉中枢传导的过程中，三种反应经过信息 加工，形成三种对立性的神经反应，即白黑、红绿、黄蓝。该学说将两个古老的 学说统一起来，能够较全面地解释视觉机制。 2 2 3 颜色恒常性 颜色视觉除了受被观察物体在视网膜上成像的区域大小影响外，还受到被观 察物体周围环境的影响。一种颜色与另一种颜色同时呈现时，由于相互诱导的作 用，种会加强另一种的差别。先看到的色彩对后看到的色彩的影响，大面积的 色彩对同时呈现的小面积的色彩的影响叫做色适应。人的视觉系统总体上呈现出 相当大的适应性。 人类视觉另一个奇妙的方面是在不同的照明条件下，人们一般可以正确地反 映实物本身所固有的颜色，即当光源发生变化导致反射光的光谱成分发生变化 时，相对而言，人的颜色知觉并没有随之产生相应幅度的变化，这种现象称作颜 色恒常性【2 4 】。有些研究人员利用物体表面的颜色决定于它的物理属性，而该属性 在照明条件变化时不发生变化来解释颜色恒常性。有些研究人员用记忆色来说明 恒常性，颜色的恒常性与物体的物理属性以及记忆色有一定的关系，