[发明专利]基于源图像色域的色域匹配方法

说明书

技术领域

本发明总体说来涉及色域匹配技术领域，更具体地讲，涉及一种基于源图像色域的色域匹配方法。

背景技术

现有的色域匹配方法(gamut mapping)，大多是基于R/G/B(即，红色/绿色/蓝色)三种颜色分量的最大饱和色彩在色度空间的连线构成的色域，与其他显示基色(例如，彩色打印机的C/M/Y(即，青色/品红色/黄色)三种颜色分量)的最大饱和色彩在色度空间的连线构成的色域之间的匹配。

一般在进行色域匹配时，需要考虑源色域和目标色域，源色域既可以是源设备的色域，也可以是源图像的色域，但是，由于基于源设备的色域进行色域匹配时图像色彩在传递、再现过程中的损失往往比基于源图像的色域进行匹配时的损失大。因此，现有技术中，大多基于源图像的色域进行不同设备之间的色域匹配，以获得更好的匹配效果。

现有的确定源图像的色域的方法可包括以下步骤：分别量测源图像三原色灰阶的刺激值矩阵(R(X，Y，Z)、G(X，Y，Z)、B(X，Y，Z))；根据颜色混合原理，由所述量测出的三原色灰阶的刺激值矩阵(R(X，Y，Z)、G(X，Y，Z)、B(X，Y，Z))计算出源图像灰阶的刺激值矩阵S(X，Y，Z)；根据CIELAB色度空间中的L*、a*、b*与源图像灰阶的三刺激值矩阵S(X，Y，Z)之间的换算关系，由所述源图像灰阶的三刺激值矩阵S(X，Y，Z)计算出源图像中每个像素颜色在CIELAB色度空间中的坐标值L*、a*、b*；基于计算的坐标值L*、a*、b*确定出源图像的色域。这里，X表示红色刺激量、Y表示绿色刺激量、Z表示蓝色刺激量、L*表示明度指数、a*和b*表示色度指数。

但是，上述现有的确定源图像的色域的方法需量测源图像所有像素点的三原色灰阶的刺激值矩阵，这个过程往往需要很长的时间，且计算量很大。

发明内容

本发明的示例性实施例在于提供一种基于源图像色域的色域匹配方法，以解决在进行色域匹配的过程中，确定源图像的色域的计算量较大的技术问题。

根据本发明示例性实施例的一方面，提供一种基于源图像色域的色域匹配方法，所述方法包括:(a)输入源图像，并测量所述源图像上每个像素点对应的各颜色子像素的灰阶值；(b)基于测量得到的各颜色子像素的灰阶值，确定出所述源图像上的多个预定目标像素点；(c)计算所述多个预定目标像素点分别在均匀色度空间中对应的多个坐标值；(d)基于所述多个坐标值确定出所述源图像的色域；(e)对目标设备进行色域边界提取，得到所述目标设备的色域；(f)进行所述源图像与所述目标设备之间的色域匹配。

可选地，所述多个预定目标像素点可分别对应于均匀色度空间中六基色的各纯色的顶点，其中，所述六基色可包括：红色R、绿色G、蓝色B、青色C、品红色M、黄色Y。

可选地，所述多个预定目标像素点可包括六个预定目标像素点，其中，步骤(b)可包括：(b1)将红色R子像素的灰阶值为最大值、绿色G子像素的灰阶值和蓝色B子像素的灰阶值分别为0的像素点作为第一预定目标像素点红色R的顶点；(b2)将绿色G子像素的灰阶值为最大值、红色R子像素的灰阶值和蓝色B子像素的灰阶值分别为0的像素点作为第二预定目标像素点；(b3)将蓝色B子像素的灰阶值为最大值、红色R子像素的灰阶值和绿色G子像素的灰阶值分别为0的像素点作为第三预定目标像素点；(b4)计算等式Gray(G)+Gray(B)-Gray(R)的最大值，并将与等式Gray(G)+Gray(B)-Gray(R)的最大值对应的像素点作为第四预定目标像素点，其中，Gray(G)为绿色G子像素的灰阶值，Gray(B)为蓝色B子像素的灰阶值，Gray(R)为红色R子像素的灰阶值；(b5)计算等式Gray(R)+Gray(B)-Gray(G)的最大值，并将与等式Gray(R)+Gray(B)-Gray(G)的最大值对应的像素点作为第五预定目标像素点；(b6)计算等式Gray(R)+Gray(G)-Gray(B)的最大值，并将与等式Gray(R)+Gray(G)-Gray(B)的最大值对应的像素点作为第六预定目标像素点。

可选地，步骤(d)可包括：在均匀色度空间中将所述多个坐标值对应的多个点依次进行连线，并将由所述连线包围形成的区域作为所述源图像的色域。

可选地，步骤(f)可包括：利用色域剪裁方法或色域压缩方法进行所述源图像与所述目标设备之间的色域匹配。

采用上述色域匹配方法，采用源图像色域到目标色域的映射，使得图像色彩在传递、再现过程中的损失减小，色域匹配效果较好，而且有效减小了确定源图像的色域的计算量。