[发明专利]全景图像色调一致性纠正方法及系统

说明书

本发明提出的全景图像色调一致性纠正方法及系统，包括对所有相邻图像对的重叠区域提取内容一致区域，并根据内容一致区域的累积概率直方图等概率间隔的提取图像间的颜色对应关系；定义灵活度较高的色调变换模型，设计全局能量函数同时优化全局色调一致性、图像对比度和梯度细节；经求解具有严格全局最优性的模型参数，对所有图像应用各自的色调纠正模型进行色调一致性纠正，输出处理结果。本发明利用相邻影像间重叠区域的色调对应关系，能有效地消除图像间存在的较大的色调差异；能够在纠正色调一致性的同时抑制色调溢出、动态范围缩小以及相对于原始图像的梯度损失问题，全局联合优化的纠正方式无需定义特定的参考图像，能有效降低累积误差问题。

技术领域

本发明属于图像拼接技术领域，特别是涉及用于合成全景和多视图像间色调一致性校正方法及系统。

背景技术

图像拼接是一种利用具有一定重叠部分的多张图像合成高分辨率宽视角全景图像的技术，目前在全景成像、图像渲染、虚拟漫游等领域应用广泛。图像拼接流程中，色调一致性纠正作为色调处理阶段(色调纠正、拼接线选取、边界融合)的第一步，除了能消除由成像环境和设备差异导致的图像间色调不一致，还有助于后续两个步骤的处理效果和效率。目前，处理图像拼接中色调差异的算法主要是几种十几年前提出的经典方法，一方面色调纠正能力有限，另外纠正后的图像容易出现其他质量问题。一般图像的色调一致性纠正涉及的关键技术包括：颜色空间的通道去相关技术、颜色对应提取技术，颜色一致性优化技术。

颜色空间的通道去相关技术：目前描述色彩的颜色空间有很多，用于设备显示的就是经典的RGB空间。由于RGB三个通道之间存在着较大的相关性，这对分通道的图像处理算法带来不便，因此很多图像算法现将图像转到通道间相关性很低的空间，处理完再转回RGB空间。将彩色图像按亮度通道和颜色为通道分开的颜色空间主要有HSV空间、YC_bC_r和Lαβ空间。其中，Lαβ空间中各通道间的相关性最低，但是通道的颜色值没有固定上下界是一个缺点。由于亮度通道和颜色通道分离并且具有相同的颜色值上下界，YC_bC_r是一个近几年使用比较广泛的颜色处理空间。

颜色对应提取技术：多视图像的色调一致性纠正一般是基于图像间重叠区域的颜色对应最小化这一基本原理，因此可靠准确颜色对应提取算法对色调纠正结果至关重要。常见的方法有两种，其一是利用图像特征点匹配技术建立少量而精确的颜色对应；其二是基于重叠区域的累积概率直方图统计按等概率建立多而可靠的对应颜色值。第一种方法对重叠区域的变化目标比较鲁棒，而第二种方法通常需要结合变化检测算法提升颜色对应的精确性。

颜色一致性优化技术：现有的颜色一致性优化技术包括两类，一类是基于颜色传递技术的，通过从选取的参考影像级联传递的方式消除图像间的色调差异；另一类是基于统一色调纠正模型的全局优化算法。显然，由于级联传递引起的累积误差能导致色调畸变和失真等问题，基于无参考影像的全局优化的方法能能得到更好的全局色调一致性。然而，现有的全局色调纠正方法在除了关注图像色调一致性之外，没有考虑图像的其他质量属性，比如压缩对比度、损失梯度细节等。此外，选取一个具有一定灵活度的合适的色调变换函数也是研究者的关注重点。针对这些问题，本发明提出了有效的解决方法。

发明内容

本发明针对同一场景的不同图像可能由于成像角度和拍摄设备的不同造成色调不一致，提出多视图像在全景拼接中的色调一致性校正方法及系统。

本发明提供一种全景图像色调一致性纠正方法，包括以下步骤：

步骤1，在RGB空间，对所有相邻图像对的重叠区域提取内容一致区域，包括以下子步骤，

步骤1.1，统计所有相邻图像对的重叠区域像素值集合，设相邻图像对包括图像I_i和I_j，将其重叠区域的对应像素三通道的灰度值分别存入向量V_ij和V_ji；