[发明专利]基于灰度平衡原理的图像色偏自动校正方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理方法，尤其涉及基于灰度平衡原理的图像色偏自动校正方法。

背景技术

色偏，指图像色彩偏离人眼观察实际色彩的一种现象。在数字成像领域，色偏是一种常见的病态现象。色偏产生的原因多样，设备特性、器件损坏、有色环境光、粉尘干扰都可能使得成像结果发生色偏。

目前，对数字影像的色偏校正方法从原理上主要有：

1、HSV空间基于色彩饱和度检测的色偏检验和校正，如基于饱和度直方图滤波的色偏恢复；

2、RGB空间基于分通道直方图调整的的色偏校正，如分通道直方图偏移拉伸方法；

3、基于色感一致性的retinex色彩校正算法；

其中第1类算法最为常见，电脑显示器自带的“色度亮度饱和度”调整功能就属于该种方法，其优点是简单直观，由于HSV颜色空间符合人眼感知色彩的模式，因此非常适合进行交互式人工干预色偏校正。其缺点也很显著，比如一般需要人工干预，使用滤波的校正方法造成的图像边界模糊及对细节的损失等；

第2类算法的优势是过程原理简单，处理效率较高，既可进行干预校正，也可以通过添加简单的阈值设置或边界检测使其具备自适应化能力。该方法的缺点是校正效果有限，一般只能进行全局化的一致性校正，并且只适用于各通道信息保存较好的一般色偏情况。

第3类retinex的色偏校正可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三个方面达到平衡，因此可以对各种不同类型的图像进行自适应的增强。其缺点是计算复杂度较高，需要进行对数运算和奇异问题求解，导致运算时长增加。

三类方法各有利弊，在自适应性、运算量、校正效果三个方面各有侧重。

发明内容

针对上述技术缺陷，本发明提出一种基于灰度平衡原理的图像色偏自动校正方法，其具有完全自适应性、运算量较小、同时具有良好校正效果、可适应极端色偏情况的数字图像色偏校正方法。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

基于灰度平衡原理的图像色偏自动校正方法，包括如下步骤：

11)在灰度平衡的基础上,获得RGB分通道亮度图像；

12)计算生成原图的亮度图；

13)遍历统计亮度图的全图亮度加权值；

14)分通道统计全图的亮度加权值；

15)计算各通道偏移参数；

16)根据偏移参数，计算分通道调整所有像素点亮度值，得到校正后图像；

17)将得到校正后图像，对其灰度平衡进行验证。

进一步的，在步骤12)中采用Lum(i,j)＝0.2Pr(i,j)+0.4Pg(i,j)+0.2Pb(i,j)计算生成原图的亮度图；其中亮度图为Lum，RGB三通道的图像分别为R通道Pr，G通道Pg，B通道Pb。

进一步的，在步骤13)中采用得到全图亮度加权值，其中图像为为m行n列。

进一步的，步骤14)中采用计算分通道统计全图的亮度加权值。

进一步的，步骤15)中采用

计算各通道偏移参数，其中各通道亮度总值的偏移系数R通道Sr、G通道Sg、B通道Sb。

进一步的，步骤16)中采用Pr′(i,j)＝Pr(i,j)+Lum(i,j)×Sr；Pg′(i,j)＝Pg(i,j)+Lum(i,j)×Sg；Pb′(i,j)＝Pb(i,j)+Lum(i,j)×Sb分通道调整所有像素点亮度值，其中Pr’为校正后的R通道图像；Pg’为校正后的G通道图像；Pb’为校正后的B通道图像。

进一步的，步骤17)采用

对其每个通道的灰度平衡进行验证。

本发明的有益效果在于：计算量小，很适合需要实时运算的图像处理领域，如监控图像校正；完全自适应性，过程无需交互干预，完全自动进行；可处理个别通道严重受损的极端色偏情况，如方法效果中展示。

附图说明

图1(a)为原图及直方图，其整体呈偏黄色；

图1(b)为对图1(a)进行了色彩平衡校正后的图像，其整体仍然呈偏黄色，并且头发处由于校正问题，还呈紫色；

图1(c)为对图1(a)进行了色调均化校正，其整体仍然呈偏黄色，并且头发处由于校正问题出现了模糊化；

图1(d)为对图1(a)进行了直方图分通道校正，其整体仍然呈偏黄色，并且头发处由于校正问题出现了略微的紫色，相比图1(b)其紫色不明显；