[发明专利]色偏图像的校正方法有效
申请号: | 201410063159.8 | 申请日: | 2014-02-25 |
公开(公告)号: | CN103854261B | 公开(公告)日: | 2017-01-04 |
发明(设计)人: | 赵萍;王文举;陈伟 | 申请(专利权)人: | 上海理工大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00 |
代理公司: | 上海德昭知识产权代理有限公司31204 | 代理人: | 郁旦蓉 |
地址: | 200093 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 校正 方法 | ||
1.色偏图像的校正方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:根据三色模型对所述色偏图像进行软分类,获得偏红、偏绿和偏蓝三类图像,分别计算得到每一类图像的比例系数ρk,k∈{1,2,3};
步骤二:根据每一类图像的ρk和图像影响因子β,分别对每一类图像进行高光提取,得到每一类图像的多个高光区域;
步骤三:分别对每一类图像的多个高光区域依次进行色度聚类和空间聚类,得到每一类图像的多个参考光源;
步骤四:根据每一类图像中的所有所述参考光源与该类图像的所有像素之间的色度距离和空间距离,计算得到该类图像的校正系数,并依据该类的所述校正系数,对该类图像中的每一个像素进行校正,得到该类图像的校正图像;
步骤五:将步骤四所得到的三类校正图像进行加权整合,得到所述色偏图像的校正图像。
2.根据权利要求1所述的色偏图像的校正方法,其特征在于:
其中,所述步骤一中采用广义高斯混合模型计算所述比例系数ρk。
3.根据权利要求1所述的色偏图像的校正方法,其特征在于:
其中,所述偏红、偏绿和偏蓝三类图像分别对应R、G、B三个通道,
所述步骤二中的图像影响因子β为4%~16%之间的任意数值,
所述高光提取的方法为:
1)根据公式:分别计算得到三类图像的高光提取阈值dk,式中,max(ρ)为最大的比例系数ρk;
2)根据所述高光提取阈值dk以及所述通道的通道值,分别提取三类图像的多个高光像素;
3)根据每一类图像的全部所述高光像素,分别创建该类的新建图像;
4)分别对每一类新建图像进行二值化,分别得到相对应的该类图像的二值化图像;
5)清除每一类图像的所述二值化图像中的孤立像素和只有一个方向连通的像素,分别得到每一类图像的多个所述高光区域。
4.根据权利要求3所述的色偏图像的校正方法,其特征在于:
其中,所述图像影响因子β为8%。
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