[发明专利]恶劣环境条件下图像的非一致颜色校正方法

摘要

本发明公开了一种恶劣环境条件下图像的非一致颜色校正方法，包括：输入色偏图像的RGB三通道灰度图，统计三通道灰度图的灰度级和灰度概率密度函数；统计经直方图均衡化变换的三通道灰度图的灰度概率密度函数；分别计算三通道灰度图的像素平均值，并找出像素平均值与中值相等的通道的灰度图作为目标图像；统计目标图像和目标图像经直方图均衡化变换后图像的概率密度函数分别为Pm(m)和Pm'(m)；以Pm(m)为目标概率密度函数，分别将RGB三通道灰度图作为原图像进行直方图规定化操作，将直方图规定化后的灰度图作为RGB三通道的灰度图，组成校正后的图像。利用本发明校正方法对各类恶劣条件下获取的全局一致以及非一致色偏图像均能实现有效的颜色校正。

主权项

一种恶劣环境条件下图像的非一致颜色校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入色偏图像I的R、G和B三通道灰度图分别为灰度图IR、灰度图IG和灰度图IB；步骤2：分别对上述灰度图IR、灰度图IG和灰度图IB进行直方图统计，得到灰度图IR、灰度图IG和灰度图IB的灰度级分别为灰度级r、灰度级g和灰度级b，与所述灰度级r、灰度级g和灰度级b分别对应的灰度分布的概率密度函数分别为概率密度函数Pr(r)，概率密度函数Pg(g)，概率密度函数Pb(b)；步骤3：分别对灰度图IR、灰度图IG和灰度图IB进行式(1)所示直方图均衡化变换得到图像I'R、图像I'G和图像I'B；对图像I'R、图像I'G和图像I'B进行直方图统计，得到图像I'R、图像I'G和图像I'B的灰度分布的概率密度函数分别为概率密度函数P′r(r)、概率密度函数P′g(g)和概率密度函数P′b(b)；s=T(r)=∫0xPx(ω)dω---(1)]]>式(1)中，ω为形式积分变量，s为经直方图均衡化变换后的图像灰度级，x为未经直方图均衡化变换的图像灰度级，T为x到s的映射；步骤4：分别计算灰度图IR、灰度图IG和灰度图IB的像素平均值，分别记作像素平均值Rmean、像素平均值Gmean和像素平均值Bmean；计算上述像素平均值Rmean、像素平均值Gmean和像素平均值Bmean的中值，记为M，将M与像素平均值Rmean、像素平均值Gmean和像素平均值Bmean依次进行比较，将像素平均值与M值相等的通道的灰度图作为目标图像；步骤5：对目标图像进行直方图统计，该目标图像的灰度级记为m，灰度级m的概率密度函数记为Pm(m)；对目标图像进行直方图均衡化变换，经均衡化变换后的图像的灰度概率密度函数为P′m(m)；步骤6：以概率密度函数Pm(m)为目标概率密度函数，分别将灰度图IR、灰度图IG和灰度图IB作为原图像进行直方图规定化操作，直方图规定化的具体步骤如下：步骤6‑1：将步骤2得到的原图像的灰度级赋予n，将步骤3得到的所述原图像经直方图均衡化变换后的图像的灰度分布的概率密度函数赋予P′n(n)；步骤6‑2：采用单映射规则，对原图像的灰度级ni，i∈{n}，在P′m(m)中查找最接近于的值，记为pi；在目标图像的灰度级m中，找到灰度分布的概率为pi的灰度级，记为mk，k∈{m}，则mk的映射值为ni；重复该步骤直至找到原图像的所有灰度级ni，i∈{n}在P′m(m)中的映射值，从而得到映射函数n＝H(m)；步骤6‑3：采用逆映射函数H‑1对原图像灰度级n进行逆映射，获得直方图规定化后的灰度图；步骤7：将步骤6得到的与灰度图IR、灰度图IG和灰度图IB分别对应的经直方图规定化的灰度图作为R、G和B三通道的灰度图，组成新的彩色图像I'，即为对色偏图像I颜色校正后的最终图像。