[发明专利]一种基于支持向量回归机的颜色空间转换的颜色校正方法

说明书

本发明涉及一种基于支持向量回归机的颜色空间转换的颜色校正方法，适用于各种色彩采集设备的颜色复原与修正。本发明的意义在于通过将设备相关颜色空间的颜色表现形式转换到设备无关颜色空间的颜色表现形式来实现颜色信息在传递过程中一致性的保持，为色彩采集设备实现颜色的精确复原。将颜色图像采集设备所获取的标准色卡的颜色数据作为输入信号，以该信号与估计数据的均值作为误差信号用以指导支持向量回归机实现RGB‑L*a*b*颜色空间的精确转换，直到实现输入与输出的准确映射。

技术领域

本发明属于颜色校正领域，适用于各类颜色显示与采集设备的颜色校正，本发明通过支持向量回归机获得精确拟合的与设备无关的L*a*b颜色单元，色彩真实显示与采集提供保障。

背景技术

近年来，颜色的复原与管理受到了相关领域研究人员越来越多的关注。色彩信息在图像采集、显示、处理、输出设备中如何保持一致是颜色复原研究需要解决的问题。如今，诸如数码相机、扫描仪等图像采集设备已被广泛引用，但是在实际生活和工作做，经常会遇到显示出来的图像或照片等与我们看到的真实色彩存在很大差别。如果要保证颜色的准确传递，就需要建立一种与采集设备无关的传递色彩信息的颜色管理机制。设备的颜色特征表现为：某种设备对颜色的描述数值与设备无关的颜色空间形成对应关系，设备不同，此种对应关系也就不同。如果可以找到这种对应关系，就可以通过将设备相关颜色空间的颜色表现形式转换到设备无关颜色空间的颜色表现形式来实现颜色信息在传递过程中一致性的保持。

现有技术中，主要的研究成果主要分为多项式回归法、阶调/矩阵模型法、三维查表法以及神经网络等方法。其中，多项式回归法原理简单，但是参与回归的数据精度能提高，而未参与回归的数据精度有可能反而会下降；阶调/矩阵模型法是比较经典实用的方法，但是对于暗调色域的颜色转换误差加大；三维查表法只有在有均匀分布并且足够数量的训练样本的情况下才能建立精度较高的查找表，数据量的增大会使得运算速度减慢；神经网络法存在天然的收敛速度慢、容易陷入局部最小点的问题。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术存在的缺点和不足，而提供一种基于支持向量回归机的颜色空间转换的颜色校正方法。该校正方法通过彩色照相机获得的与设备相关的RGB(R表示红色、G表示绿色、B表示蓝色)颜色单元运用支持向量回归机来获得精确拟合的与设备无关的L*a*b*颜色单元，L*表示亮度，a*和b*表示色度指数，即a*和b*均反映色度的彩色分量，a*分量是由绿色渐变到红色，b*分量是由蓝色渐变到黄色。

为实现上述目的，本发明的技术方案是

S1:构建颜色采集系统，该颜色采集系统用于采集样本的彩色图片，并输出；

S2:通过将色度值为L₁*a₁*b₁*的标准目标颜色用CCD图像采集设备采集并获得相关的RGB值，构造出自变量S矩阵和标准空间RGB信息矩阵；

S3:运用支持向量机获得系数矩阵M；

S4:根据所得的系数矩阵M重构L*a*b*颜色空间。

进一步设置是所述的步骤S1包括有：

S11:CCD图像采集设备垂直放置在样本22.5厘米的距离；镜头的轴线和照明源之间的角度约为45度；

S12:照明光源选用色温为6500K的D65光源；

S13:照明光源和CCD图像采集设备放在一个木箱里，里面的墙被漆成黑色，以减少背景光；

S14:采集获得样本的彩色图片通过USB口传送至计算机。

进一步设置是该变量S矩阵为实测RGB值的二次项组合：

其中N表示测量值的个数；