[发明专利]恶劣环境条件下图像的非一致颜色校正方法

说明书

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P_m(m)和P_m'(m)；以P_m(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。

技术领域

本发明属计算机图像处理方法，尤其涉及一种恶劣环境条件下图像的非一致颜色校正方法。

背景技术

目前广泛使用的数字图像采集设备不具有颜色恒常性^[1]，拍摄图像易产生色偏，颜色校正技术是计算机视觉领域的重要课题^[2]。现有颜色校正技术主要针对由光源色温^[3]、相机感光系数^[4]等产生的色偏，不适用于在雾霾、夜间、水下等恶劣环境下拍摄的图像。近年来，对恶劣环境下采集图像的复原与增强技术的研究是图像处理领域的热点^[5,6]，而图像色偏严重影响图像增强与复原技术的有效性。因此，对恶劣环境下采集图像的颜色校正技术的研究具有重要意义。

当前的颜色校正算法基于颜色恒常性，典型的有基于灰度世界假设的Shade ofGray算法^[1]，基于镜面反射假设的完美反射法^[7]。这些算法由于受假设条件的限制，适应性较差。对此，文献[8]提出基于边缘检测的颜色校正算法，文献[9]提出基于有效区域颜色恒常性的颜色校正算法。以上算法对具有全局一致性色偏的图像具有较好的颜色校正效果。

而夜间图像光照不均匀，色偏具有非一致性；水下图像由于水体对不同波段光的吸收和散射系数不同存在色偏，且由于景深不同呈现非一致性。现有的颜色校正算法并不适用于这类场景。此外，雾霾、夜间、水下等环境下拍摄的图像存在严重失真，使现有颜色校正算法有效性降低。Meng等^[10]针对水下图像，提出改进的白平衡算法，但该算法不具有自适应性，参数选择对颜色校正结果有很大影响，且该算法不适用于夜间图像。

[参考文献]

[1]Finlayson G D,Trezzi E.Shades of Gray and Colour Constancy[C].Color and Imaging Conference.2004:37-41。

[2]王会.彩色图像色偏校正算法研究[D].吉林大学,2011。

[3]Datta R,Li J,Wang J Z.Content-based image retrieval:approaches andtrends of the new age[C].ACM Sigmm International Workshop on MultimediaInformation Retrieval.ACM,2005:253-262。

[4]Barnard K,Martin L,Coath A,et al.A comparison of computationalcolor constancy algorithms--part II:experiments with image data[J].IEEETransactions on Image Processing A Publication of the IEEE Signal ProcessingSociety,2002,11(9):985-996。