用于数码显微镜的白平衡校正方法

提出了一种用于数码显微镜的非线性白平衡方法.以标准D65光源光照下孟赛尔色卡每个色块的XYZ三刺激值和所成图像中的RGB值为训练样本,用神经网络建立不同数码显微镜拍摄的RGB输出与XYZ三刺激值之间的关系;再通过Estevens矩阵把XYZ三刺激值转换成人眼感光器所接受到的刺激值,并进行非线性计算;最后把计算结果转换回RGB空间,从而得到白平衡后的图像.实验结果表明,该方法所得的白平衡校正结果更加接近标准白光照射下的图像颜色.在光源色纯度较高的情况下,采用调整通道增益的方法变化幅度较大,而采用本文提出方法结果更加稳定;特别是当光源的色纯度过大使得图像中某个颜色通道的值接近0的时候,用调整三通道增益的方法已经完全失去了校正作用,而采用本文中的非线型方法仍然可以得到好的校正结果.同时,此方法中建立的神经网络模型反映的是成像设备的RGB空间到XYZ空间的转换特性,对于不同的光照条件,此特性不变,因此对于不同光源不需要分别建立神经网络模型.     

光谱成像的图像颜色恒常性计算方法

光谱成像可以记录拍摄场景的光谱信息,从而实现颜色的高保真复现,图像的光谱信息通常同时混合了物体的光谱信息和光源信息,所以现有的光谱成像颜色还原需要通过提前放置的标定板或已知光谱特性的物体获取拍摄环境的光源信息,再进行图像的颜色恒常性校正。但光谱相机在实际使用过程中,通常难以满足上述条件,从而对图像高保真颜色还原提出挑战。针对此问题,提出一种光谱成像的图像颜色恒常性计算方法,将光谱成像系统获得光谱数据转换到XYZ颜色空间,并将图像分区域进行统计得到图像的统计点,通过大量常见光源的分布规律,给统计点施加位置权重和色温权重,同时设置亮度权重去除图像中过暗和过饱和的统计点,利用加权平均获得环境光的色度参数,根据需求将图像的XYZ颜色空间数据转换到RGB颜色空间,根据环境光的色度参数计算图像不同通道的增益,从而完成光谱图像的颜色恒常性计算。为了验证所提出算法的有效性,对140张光谱图像进行处理,计算算法得到的环境光色度参数和真实光源色度之间的再现角误差,对校正结果进行评价,结果表明提出的算法明显优于光谱图像不做处理和灰度世界法。为进一步分析算法校正结果与人眼感知之间的联系,设计颜色心理物理学实验...     

基于光源相对光谱功率分布的颜色真值获取方法

嫦娥三号全景相机具有彩色成像模式,在发射前需先进行彩色定标,样本真值的获取是彩色定标的前提。传统方法获取的颜色真值在色差值和视觉感知上都与实际值存在明显的偏差。若直接采用该颜色值作为真值进行彩色定标,影响定标后的色差大小和定标校正后颜色的人眼视觉感知效果。为探索更好的颜色真值获取方法,利用实验室内测得的D65定标光源的相对光谱功率分布,重新定义了转换矩阵中的白点坐标,然后基于CIE颜色计算公式,根据格拉斯曼颜色混合定律,对XYZ与sRGB颜色空间之间的转换矩阵进行了修正,提高了样本真值获取的准确度。另外利用修正后的转换矩阵对sRGB空间的三刺激值曲线进行了重新计算,对标准转换值偏离实际值的原因进行了分析。通过地面试验验证,相对于传统样本真值获取方法,利用该真值获取方法定标后A,B两相机的色差值分别降低了0.8和0.73;定标矩阵校正在轨图像时,色差分别降低了26.50%和34.47%,且校正后的颜色与人眼的视觉感知效果更接近。     

用神经网络校正微型颜色传感器颜色特性的方法研究

采用光学积分原理设计的光电色度仪器,由于其结构简单、测量速度快、成本低等优点已被广泛地应用在产品的色度检验控制过程中。基于微型颜色传感器的颜色测量仪器也属于光电色度类仪器,由于它不能完全模拟标准色度观察者和标准光源,即不能完全满足卢瑟(Luther)条件,所以其测量值RGB与三刺激值XYZ并不相等,且存在非线性关系。讨论了采用BP神经网络进行微型颜色传感器颜色特性校正的方法,其优点是对仪器的匹配滤色片要求较低,只要在测量软件中增加训练好的校正网络程序,就可以获得准确的颜色三刺激值。     

普通LCD显示器色域边界的准确计算

目前针对普通LCD显示器色域边界计算的研究较少,本文耦合迭代求解法和反向特征化计算方法提出一种准确快速计算普通LCD显示屏色域边界点的方法。其中的反向特征化计算方法是:利用GOG模型初步计算已知颜色点的近似输入值,然后利用正向特征化模型、原色的主刺激值与设备输入值的函数关系,采用逐步逼近法计算颜色点对应的输入值RGB。计算步骤为:首先确定迭代计算初始值,迭代计算任意色相面上任意仰角上的颜色的XYZ;然后计算XYZ值对应的输入值RGB;最后,以RGB来判断颜色点是否在色域边界上。实验结果表明,与SMGBD相比,本算法无需插值计算,需要的样本少,其计算结果比SMGBD更能满足实际需求。     

一种新型自适应环境光照的车牌定位算法

为解决在不同光照环境下车牌的适应性定位问题,同时解决基于颜色定位的方法普遍存在的车身颜色与车牌颜色相近,以至于难以区分的问题,分析了不同光照下的车牌图像在HSV空间的分布特性与图像亮度等参数关系,结合车牌的混色分布特点、RGB与HSV空间变量转换关系,提出了一种可直接对RGB空间进行处理、能适应光照环境的快速车牌定位算法;实验结果表明,提出的定位算法对光照不足、环境光不均匀等复杂条件下获取的蓝白车牌图像具有很高的定位可靠性。     

基于相机rawRGB通过加权多项式和维纳估计方法重建光谱反射率

基于相机RGB预测物体光谱反射率的研究一直备受研究者们的关注。传统方法都是通过单一光源下的信息进行光谱反射率恢复。最近,Zhang等在Color Research & Application报道了一种基于单光源相机RGB信息预测物体光谱反射率的两步方法。首先基于单个光源下的相机响应RGB值,挑选出一定量的训练数据,采用多项式模型和伪逆的方法预测出不同光源下的CIE XYZ值;然后根据预测的多光源下的CIE XYZ值及整体训练数据预估光谱反射率,再通过预估的光谱反射率挑选一定量训练样本,通过伪逆方法预测出物体光谱反射率。尽管仍然基于一个光源下的相机响应RGB,但通过映射到多光源下的色度值XYZ,提高输入信息的维度来优化光谱反射率的重建精度。受Zhang等工作的启发,提出新的基于单一光源下相机的raw RGB响应信息,通过三阶多项式模型扩展的加权最小二乘方法对多光源下的CIE XYZ值进行预测,然后根据预测出的多光源下的CIE XYZ值再通过维纳估计的方法进行光谱反射率重建,通过这样的两步方法实现从相机响应RGB到光谱反射率的重构。该新方法,采用全体训练数据,应用十分方便,避免了Zhang等的方法需要挑选一定量的局部训练样本的问题。同时Zhang等的方法挑选出的局部训练样本同等重要,而该方法在第1步中,根据训练样本与给定的测试样本的接近程度,赋予训练样本不同的权重,以提高预测精度。通过采用140色色卡作为训练样本,24色色卡和自制的44色印刷品样本进行测试,以判断预测和实测反射率接近程度的均方根误差（RMSE）和人感知色差为评价标准进行比较,结果表明,该方法明显优于Zhang等的方法,而且预测精度随着光源数量的增加而提高,当光源个数达到6时,表现最佳。     

基于色域界定的多基色亮度均衡颜色转换算法

为实现多基色显示设备多通道亮度均衡程度最优的颜色转换,提出了一种基于凸包算法的多基色显示设备色域的界定方法,并提出了一种通过对亮度均衡程度评价函数进行非线性优化以求解出最优亮度均衡驱动值的颜色转换算法。在XYZ颜色空间均匀取样颜色坐标,通过凸包算法判断得到位于设备色域内的颜色坐标;计算出设备色域内颜色坐标对应的亮度均衡程度最优的多基色驱动值,从而建立XYZ颜色空间到多基色设备颜色空间的映射关系;以小间距点阵LED六基色显示器为实验平台,结合该显示器子像素的发光参数,实现了色域界定与亮度均衡颜色转换。结果表明提出的方法可实现平均亮度离散系数为0.1685的颜色转换。     

基于主动光照的深海图像增强算法

为了改善主动光在水下传播过程中由散射与吸收效应导致的深海图像对比度低下以及颜色失真问题,提出一种水下图像增强算法.不同于传统方法利用最亮点的强度值作为背景光,提出基于物体与背景光非相关性的背景光估计方法,有效避免了前景处的亮像素或白色物体像素对背景光的误判,同时确保了去散射的精确性,提高水下图像的对比度;针对人造光源的颜色增益和光路衰减导致的图像色偏等问题,在去散射图像上选取离光源最近的灰色像素,利用其对光源的敏感性,将光照强度分离出来.最终,通过估计并去除光源本身的颜色增益,同时补偿光在传播过程中的损失,实现图像的颜色校正.实验结果表明,所提算法可以有效去除水下图像的散射效应,较好地恢复图像色彩,进而获得较优的增强图像.相比于其他算法,增强后的图像信息熵和水下图像质量评价指标值较高,说明该算法能显著提升水下图像的质量,同时保留图像有用信息.     

基于改进暗原色先验和颜色校正的水下图像增强

水下图像成像过程与雾天图像类似,但传统的去雾方法用于水下图像处理效果欠佳。针对水下捕获图像存在颜色衰减严重和蓝(绿)色基调的问题,提出了一种基于改进暗原色先验和颜色校正的水下图像增强方法。结合光在水下的传播特性,对空气中的暗原色先验去雾算法进行改进,在求取水下暗原色通道和图像背景光时考虑红色通道的逆通道;提出先采用改进的水下暗原色先验法去除后向散射光,再通过白平衡算法对增强后的水下图像进行颜色校正的方法。实验结果表明,相比于传统算法,本文的方法在处理后向散射严重的水下图像时,可以获得更高的清晰度和对比度。     

基于遗传算法选择多光源下的光谱反射率重构研究

为解决基于RGB三通道信息值重构光谱反射率精度不理想的问题,提出了一种优化的基于RGB三通道信息的光谱反射率重构算法。首先编码产生随机选择多个光源的个体,RGB三通道值通过多项式回归算法预测多个光源下的三刺激值,并采用伪逆法进行多光源下的光谱反射率重构,然后将样本的重构精度作为个体的适应度评估值,以优胜劣汰,适者生存为原则对个体进行选择、交叉、变异操作,最后得到适用于颜色样本光谱重构的多个光源与基于这些光源重构得到的光谱反射率。实验选用Munsell颜色集作为训练样本集,RC24色卡、SG140色卡作为检测样本集,8个标准光源和82个发光二极管光源作为实验光源,采用该算法从90个光源中选取最优的光源组合并重构得到样本的光谱数据,并与Zhang提出的基于穷举法选择的多光源下的光谱重构方法和A光源下的伪逆法进行了重构精度对比。实验结果显示该研究提出的方法随着光源个数的增加,光谱反射率重构精度提高,特别是光源个数增加到3时,光谱重构精度提高的幅度最大。在三种重构方法中,该方法重构RC24的平均色差和平均光谱均方根误差分别为0.332 4和0.002 9,而Zhang的方法与伪逆法的平均色差分别为0.429 3和3.266,平均光谱均方根误差分别为0.029 7和0.004 8;该文方法重构SG140的平均色差和平均光谱均方根误差分别为0.486 2和0.007 3,而Zhang的方法与伪逆法的平均色差分别为0.544 8和3.821 9,平均光谱均方根误差分别为0.035 6和0.013 3。结果表明基于多光源下的光谱反射率重构精度明显优于基于单个光源下的重构精度,而基于遗传算法的多光源选择方法又优于穷举法,它能够根据颜色样本自动寻找到最优光源组合,从而基于最优多光源下的三刺激值重构样本的光谱反射率,提高了光谱反射率重构的精度。     

一种色度自适应投影标记点的选取方法

近年来,对物体的颜色显现力、光源光谱功率分布和自身表面反射光谱三者的定量关系方面的研究备受大家关注。在三维扫描测量领域,由于颜色特征具有反映物体材料和纹理等丰富信息的优势,提出了一种主要由彩色相机、投点光源和PC机组成的色度自适应投点仪结构,其中数字微镜(DMD)作为投点光源的核心元件用于调制R,G,B 三个LED光源的光谱功率分布。然而主动式标记点的颜色显现力因受未知反射光谱投影接受面的影响,其颜色特征往往难以识别和区分。为了提高投影标记点与不同反射光谱的投影接收面作为背景的分辨力,描述了一种色度自适应投影标记点的选取方法。在高维线性反射光谱建模的基础上,用光谱响应的方法对彩色投点仪设备特征化,以解决三通道彩色相机设备特征化精度低的问题。并通过样本训练为高维线性反射光谱的求解提供条件约束。继而,在CIE1931色度坐标空间下,选取与投影接收面背景色度坐标欧氏矩最大的色度坐标点。根据投点仪设备特征化结果,推导其LED最优设定值。最后,采用24孟塞尔色卡作为被投影对象,主动标记点与色块的色差作为其颜色显现力的评价参数,通过与激光二极管投点仪做对比性实验。实验结果表明对各不同色度的投点接受面,提出的色度自适应投影标记点的选取方法均有较好表现。     

Recovery of spectral data using weighted canonical correlation regression

The weighted canonical correlation regression technique is employed for reconstruction of reflectance spectra of surface colors from the related XYZ tristimulus values of samples. Flexible input data based on applying certain weights to reflectance and colorimetric values of Munsell color chips has been implemented for each particular sample which belongs to Munsell or GretagMacbeth Colorchecker DC color samples. In fact, the colorimetric and spectrophotometric data of Munsell chips are selected as fundamental bases and the color difference values between the target and samples in Munsell dataset are chosen as a criterion for determination of weighting factors. The performance of the suggested method is evaluated in spectral reflectance reconstruction. The results show considerable improvements in terms of root mean square error (RMS) and goodness-of-fit coefficient (GFC) between the actual and reconstructed reflectance curves as well as CIELAB color difference values under illuminants A and TL84 for CIE1964 standard observer.     

Color image encryption by using Arnold transform and color-blend operation in discrete cosine transform domains

A color image encryption algorithm is designed by use of Arnold transform and discrete cosine transform (DCT). The RGB components of the color image are scrambled by Arnold transform at the aspect of pixel sequence. The scrambled RGB components are exchanged and mixed randomly under the control of a matrix defined by random angle. DCT is employed for changing the pixel values of color image. In this encryption scheme the operations mentioned above are performed twice continuously. The parameters of Arnold transform and the random angle serve as the key of the color image encryption method. Some numerical simulations are made to test the validity and capability of the color encryption algorithm.     

构成白光LED的单色光对中国淡彩绘画色彩的影响

为得到构成白光LED光谱的主要单色光对中国传统淡彩绘画色彩的影响规律,确定不同波长单色光对绘画色彩的量化损伤程度,进而根据研究结果得到最低损伤白光LED的光谱功率分布,以构成白光LED光谱的4种主要单色光作为实验光源,分组照射中国传统淡彩绘画模型试件。在每个照射周期后,对试件的色彩参数进行检测,根据检测数据绘制主波长、兴奋纯度、亮度3个参数随总曝光量积累的衰变曲线,基于曲线分析得到各种淡彩绘画颜料在光照下的色彩衰变规律,并根据实验数据计算得到4种单色光对绘画色彩主波长的影响关系为482 nm∶510 nm∶583 nm∶650 nm=8 147∶9 067∶9 772∶9 121;对兴奋纯度的影响关系为482 nm∶510 nm∶583 nm∶650 nm=89 446∶85 250∶76 895∶69 229;对亮度的影响关系为482 nm∶510 nm∶583 nm∶650 nm=137∶238∶190∶177。