[发明专利]一种应用于智能终端的图像色偏检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，尤其涉及一种应用于智能终端的图像 色偏检测方法及系统。

背景技术

颜色作为图像所包含的最重要的信息之一是直接衡量设备成像质量的重要 特征。影响图像颜色质量的关键因素是数字成像设备内部图像传感器中所存储 的信号量，其内容不仅仅取决于被采集物体的表面颜色,还将受到当时的外界光 照情况。因此当成像设备如数码相机、扫描仪在工作时，由于其内部感光元器 件受到诸多因素的影响导致最终获得彩色数字图像的色彩与真实场景物体表面 的真实色彩之间存在一定程度的误差，即所谓的色偏。

在无参考图像质量评价领域，色偏是一个重要的衡量指标。目前的传统算 法对色偏的检测是依据颜色恒常性实现的。经典的算法有max_RGB算法、Grey  World算法、Retinex算法等。这些算法存在准确性较低、算法复杂、时间复杂 度高的缺点！不适合对实时性要求较高、且计算资源有限的智能终端场合。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种应用于智能终端的图像色偏检测方法及 系统，旨在解决目前没有一种较准确地对图像进行色偏检测方法的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种应用于智能终端的图像色偏检测方法， 该应用于智能终端的图像色偏检测方法包括：

第一步，在Lab空间，计算图像在ab二维颜色坐标下的直方图和等价圆的 参数；

第二步，分别求解源图像与转换后图像信息的NNO区域及对应的等价圆 参数；量化阈值，对比参数，判断图像色偏情况，进行色偏图像分类，或者非 色偏图像再检测；

第三步，经多次检测，将图像分为色偏图像，本质色偏图像，真实色偏图 像，无色偏图像，无法检测图像。

进一步，在第一步计算图像在ab二维颜色坐标下的直方图和等价圆的参数 之前需要通过拍照智能终端获取一副RGB图像Img_sur作为待检测图像；将 源图像Img_sur由RGB空间转换到Lab色度空间，得到转换后图像Img_Lab 及其在L、a、b分量上的图像数据。

进一步，色偏图像分类包括以下步骤：计算亮度分量直方图；根据像素出 现的次数和区间占比初次判断色偏类型；通过NNO区域与源图像二维直方图 等价圆参数最终确定图像色偏类型：本质色偏，真实色偏。

进一步，色偏图像分类的具体方法包括：

步骤一，通过式(1)，定量分析Img_Lab图像在ab二维颜色坐标下的直方 图分布特征，并依式(2)、(3)计算等价圆E_q的圆心C、半径σ、u、D、D_σ参数；

uk=∫kkF(a,b)dk,σk2=∫k(uk-k)2F(a,b)dk,k=a,b---(1)]]>