标准差加权的色偏数字图像校正方法与流程

本发明涉及一种校正存在色偏问题的数字图像的方法。

背景技术：

随着信息化时代的不断发展，数字图像作为人类获取、表达和传递信息的重要手段，已经广泛应用于各行各业。但是图像传感器采集的数字图像极易受到光照、感光元件等因素的影响而出现色偏问题。通常，色偏数字图像表现为图像r、g、b三通道中一个或几个通道的像素平均值明显偏高，严重影响数字图像的视觉效果。因此，色偏数字图像校正成为数字图像处理领域亟待解决的问题之一。

针对色偏数字图像校正问题，国内外学者提出了一系列较为有效的方法，如完美反射算法和灰度世界算法。

完美反射算法认为白色是反射率最高的颜色，因此该算法定义数字图像中最亮点为参考白点，然后进行自动白平衡调整，从而实现色偏校正。但完美反射算法存在校正后图像整体偏亮的问题。

灰度世界算法是基于灰度世界假设，认为一幅彩色图像的r、g、b三通道像素平均值趋于相等。灰度世界利用各通道像素平均值计算通道校正系数，从而实现颜色校正。但灰度世界算法不适用于大面积单一颜色的图像。

综上所述，现在色偏数字图像校正方法均存在一定问题，急需一种更加有效的色偏数字图像校正方法。

技术实现要素：

本发明提出了一种标准差加权的色偏数字图像校正方法，其目的是：(1)解决现有方法不适用于大面积单一颜色图像的问题；(2)解决校正后图像整体偏亮的问题。

本发明技术方案如下：

一种标准差加权的色偏数字图像校正方法，步骤为：

(1)根据色偏数字图像红、绿、蓝三个通道的像素平均值计算红、绿、蓝三个通道的校正系数kr、kg、kb；

(2)对色偏图像进行超像素分割，得到若干超像素块，根据各超像素块的红、绿、蓝三个通道的像素平均值和标准差、以及超像素块间的颜色一致性计算三个通道各自的校正系数权值wr、wg、wb；

(3)根据三个通道的校正系数kr、kg、kb和校正系数权值wr、wg、wb计算出三个通道各自的加权校正系数kr、kg、kb；

(4)利用加权校正系数校正色偏图像，得到校正后图像。

作为本方法的进一步改进：步骤(1)中计算红、绿、蓝三个通道的像素平均值的方法为：

式中，r(i,j)、g(i,j)、b(i,j)分别表示色偏图像中红、绿、蓝三个通道在图像位置(i,j)的像素值，m和n分别表示色偏图像的行数和列数。

作为本方法的进一步改进：步骤(1)中计算红、绿、蓝三个通道的校正系数kr、kg、kb的方法为：

作为本方法的进一步改进：步骤(2)中，色偏图像经过超像素分割后得到n个超像素块：sp1,…,spi,…,spn，i为超像素块的编号；

则计算各超像素块的红、绿、蓝三个通道的像素平均值的方法为：

式中，分别表示超像素块spi的红、绿、蓝三个通道的像素平均值，ni为超像素块spi中所包含的像素数，分别为超像素块spi中所包含的第k个像素的红、绿、蓝三个通道的像素值。

作为本方法的进一步改进：步骤(2)中计算各超像素块的红、绿、蓝三个通道的标准差的方法为：

其中，分别表示超像素块spi的红、绿、蓝三个通道的标准差。

作为本方法的进一步改进：步骤(2)中，色偏图像经过超像素分割后得到若干个超像素块；各超像素块与其它超像素块之间的颜色一致性用0-1变量sgn表示，其赋值原则为：将具有直接或间接的相邻关系且颜色符合一致性判断标准的超像素块各自归为一组，每一组选择其中一个超像素块将其sgn赋值为1，其它超像素块的sgn值均为0。

作为本方法的进一步改进：步骤(2)中，色偏图像经过超像素分割后得到n个超像素块：sp1,…,spi,…,spn，i为超像素块的编号；根据超像素块之间的相邻关系，得到各超像素块所对应的连接集合：am1,…,ami,…,amn，其中，ami表示与超像素块spi所对应的连接集合，该连接集合记录了与超像素块spi相邻的超像素块的编号；超像素块spi对应的sgn记为

计算的方法为：

为所有赋初始值1；然后从sp1开始遍历所有超像素块，对于当前的超像素块spi：取其对应的连接集合ami所指向的所有相邻的超像素块spj、按j从小到大的顺序进行遍历，j∈ami，对于当前的j，如果j≥i 1且则判断是否同时满足以下三个条件：

满足则

作为本方法的进一步改进：所述校正系数权值wr、wg、wb的计算方式为：

先计算：

式中，n为超像素块的个数，i为超像素块的编号，为0-1变量，用于表示超像素块spi与其它超像素块之间的颜色一致性，为1表示不具有颜色一致性，否则为具有颜色一致性；分别表示超像素块spi的红、绿、蓝三个通道的标准差；

然后计算校正系数权值：

作为本方法的进一步改进：步骤(3)中计算三个通道各自的加权校正系数kr、kg、kb的方法为：

作为本方法的进一步改进：步骤(4)中利用加权校正系数校正色偏图像的方法为：

r'(i,j)＝r(i,j)×kr

g'(i,j)＝g(i,j)×kg

b'(i,j)＝b(i,j)×kb

式中，r'(i,j)、g'(i,j)、b'(i,j)分别表示校正后图像的红、绿、蓝三个通道在图像位置(i,j)的像素值，r(i,j)、g(i,j)、b(i,j)分别表示色偏图像中红、绿、蓝三个通道在图像位置(i,j)的像素值。

相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：(1)在计算校正系数权值时，先进行超像素分割，从而将颜色相近、纹理相近且属于同一物体的图像像素划分到同一图像块中，在此基础上计算的标准差更能反映像素块的三个通道的像素值的波动情况；(2)利用颜色一致性选择出具有颜色代表性的超像素块，并以这些超像素块的标准差对校正系数进行加权，从而降低了大面积单一颜色对校正系数的影响，使得本方法在应对大面积单一颜色色偏数字图像依然有较好的色偏校正效果；(3)颜色一致性的判断计算过程中，考虑到了所有相邻的超像素块，相关性的考虑更加完备，同时还进一步在遍历过程中引入的值以及相邻超像素块编号的判断，从而避免了相邻超像素块之间的重复计算，也省去了对计算结果无影响的计算过程，提高了计算效率：(4)本方法中加权校正系数kr、kg、kb均不大于1，可确保对色偏数字图像的r、g、b三个通道只进行削弱，而不进行加强，从而避免了校正后图像整体偏亮的问题。

附图说明

图1为本发明方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的技术方案：

如图1，一种标准差加权的色偏数字图像校正方法，通过计算机装置实现以下步骤：

(1)根据色偏数字图像红、绿、蓝三个通道的像素平均值计算红、绿、蓝三个通道的校正系数kr、kg、kb。

具体方法为：

式中，r(i,j)、g(i,j)、b(i,j)分别表示色偏图像中红、绿、蓝三个通道在图像位置(i,j)的像素值，m和n分别表示色偏图像的行数和列数。

校正系数kr、kg、kb的方法为：

(2)对色偏图像进行超像素分割，得到若干超像素块，根据各超像素块的红、绿、蓝三个通道的像素平均值和标准差、以及超像素块间的颜色一致性计算三个通道各自的校正系数权值wr、wg、wb。

具体步骤为：

(2.1)将色偏图像经过超像素分割后得到n个超像素块：sp1,…,spi,…,spn，i为超像素块的编号。超像素分割的方法可参考radhakrishnaachanta在论文《slicsuperpixelscomparedtostate-of-the-artsuperpixelmethods》中提出的方法。

(2.2)计算各超像素块的红、绿、蓝三个通道的像素平均值：

式中，分别表示超像素块spi的红、绿、蓝三个通道的像素平均值，ni为超像素块spi中所包含的像素数，分别为超像素块spi中所包含的第k个像素的红、绿、蓝三个通道的像素值。

(2.3)计算各超像素块的红、绿、蓝三个通道的标准差的方法为：

其中，分别表示超像素块spi的红、绿、蓝三个通道的标准差。

(2.4)计算超像素块间的颜色一致性，具体步骤为：

将超像素块spi与其它超像素块之间的颜色一致性用0-1变量sgn表示，其赋值原则为：将具有直接或间接的相邻关系且颜色符合一致性判断标准的超像素块各自归为一组，无法归组的自成一组，每一组选择其中一个超像素块将其sgn赋值为1，其它超像素块的sgn值为0。

颜色一致性的具体判断方式为：

根据超像素块之间的相邻关系，得到各超像素块所对应的连接集合：am1,…,ami,…,amn，其中，ami表示与超像素块spi所对应的连接集合，该连接集合记录了与超像素块spi相邻的超像素块的编号。

通过遍历方式计算(即超像素块spi对应的sgn)：先为所有赋初始值1；然后从sp1开始遍历所有超像素块：对于当前的超像素块spi：取其对应的连接集合ami所指向的所有相邻的超像素块spj、按j从小到大的顺序进行遍历，j∈ami，对于当前的j，如果j≥i 1且则判断是否同时满足以下三个条件(即颜色的一致性判断标准)：

满足则否则保持为1。

式中，abs(*)表示对*取绝对值；thres为阈值，优选为20；分别表示超像素块spi的红、绿、蓝三个通道的像素平均值，分别表示超像素块spj的红、绿、蓝三个通道的像素平均值。

(2.5)计算三个通道各自的校正系数权值wr、wg、wb：

先计算：

式中，n为超像素块的个数，i为超像素块的编号，为0-1变量，分别表示超像素块spi的红、绿、蓝三个通道的标准差；

然后计算校正系数权值：

(3)根据三个通道的校正系数kr、kg、kb和校正系数权值wr、wg、wb计算出三个通道各自的加权校正系数kr、kg、kb：

(4)利用加权校正系数校正色偏图像，得到校正后图像：

r'(i,j)＝r(i,j)×kr

g'(i,j)＝g(i,j)×kg

b'(i,j)＝b(i,j)×kb

式中，r'(i,j)、g'(i,j)、b'(i,j)分别表示校正后图像的红、绿、蓝三个通道在图像位置(i,j)的像素值，r(i,j)、g(i,j)、b(i,j)分别表示色偏图像中红、绿、蓝三个通道在图像位置(i,j)的像素值。

本实施例可对数码相机、手机摄像头等数字成像设备获取的色偏数字图像进行准确色偏校正，获得更加符合人眼视觉感受的数字图像，具有广阔的应用价值和市场前景。