[发明专利]基于三维高斯混合模型的多视点视频直方图颜色校正

权利要求书

1.一种基于三维高斯混合模型的多视点视频直方图颜色校正，其特征在于，包括以下步骤：

A.定义源图像和目标图像；

B.获取源图像和目标图像三通道的直方图的峰值个数；

C.对源图像和目标图像进行聚类分析，获取中心矢量；

D.源图像和目标图像中的各像素值进行区域划分；

E.匹配源图像和目标图像的对应区域；

F.获取源图像和目标图像各匹配区域的三通道直方图H_I(x)；

G.采用基于直方图的颜色校正方法进行局部校正。

2.如权利要求1所述的基于三维高斯混合模型的多视点视频直方图颜色校正，其特征在于，所述A步骤，拍摄于同一场景不同时刻的多视点图像中的其中一个视点为源图像，其他视点的图像待校正的为目标图像。

3.如权利要求1所述的基于三维高斯混合模型的多视点视频直方图颜色校正，其特征在于，所述B步骤，首先对源图像和目标图像三通道的直方图进行平滑处理，然后计算其梯度值

4.如权利要求1所述的基于三维高斯混合模型的多视点视频直方图颜色校正，其特征在于，所述C步骤，采用高斯混合模型对源图像和目标图像进行聚类分析，源图像和目标图像的聚类个数N为源图像和目标图像各通道直方图的峰值个数的乘积。

5.如权利要求1所述的基于三维高斯混合模型的多视点视频直方图颜色校正，其特征在于，所述D步骤，采用欧几里得距离公式计算源图像和目标图像各个像素值与各个中心矢量的最小距离Min(D(x))，根据最小距离划分从属区域，即两图像中的像素点距离哪个中心矢量最近，则该像素点就从属于以此中心矢量为中心的区域；

Min(D(x))=Min(Σh=1N(I(x)-Vh(x))2),]]>其中，N为聚类个数，I(x)代表源图像和目标图像中的像素矢量，V_k(x)表示源图像和目标图像中第k个区域的中心矢量，D(x)代表源图像和目标图像中各像素点距离中心矢量的欧几里得距离。

6.如权利要求1所述的基于三维高斯混合模型的多视点视频直方图颜色校正，其特征在于，所述E步骤，源图像和目标图像对应区域的匹配，目标图像采用源图像的中心矢量。