本發(fā)明屬于圖像拼接技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及用于合成全景和多視圖像間色調(diào)一致性校正方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

圖像拼接是一種利用具有一定重疊部分的多張圖像合成高分辨率寬視角全景圖像的技術(shù)，目前在全景成像、圖像渲染、虛擬漫游等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。圖像拼接流程中，色調(diào)一致性糾正作為色調(diào)處理階段(色調(diào)糾正、拼接線選取、邊界融合)的第一步，除了能消除由成像環(huán)境和設(shè)備差異導(dǎo)致的圖像間色調(diào)不一致，還有助于后續(xù)兩個(gè)步驟的處理效果和效率。目前，處理圖像拼接中色調(diào)差異的算法主要是幾種十幾年前提出的經(jīng)典方法，一方面色調(diào)糾正能力有限，另外糾正后的圖像容易出現(xiàn)其他質(zhì)量問題。一般圖像的色調(diào)一致性糾正涉及的關(guān)鍵技術(shù)包括：顏色空間的通道去相關(guān)技術(shù)、顏色對應(yīng)提取技術(shù)，顏色一致性優(yōu)化技術(shù)。

顏色空間的通道去相關(guān)技術(shù)：目前描述色彩的顏色空間有很多，用于設(shè)備顯示的就是經(jīng)典的rgb空間。由于rgb三個(gè)通道之間存在著較大的相關(guān)性，這對分通道的圖像處理算法帶來不便，因此很多圖像算法現(xiàn)將圖像轉(zhuǎn)到通道間相關(guān)性很低的空間，處理完再轉(zhuǎn)回rgb空間。將彩色圖像按亮度通道和顏色為通道分開的顏色空間主要有hsv空間、ycbcr和lαβ空間。其中，lαβ空間中各通道間的相關(guān)性最低，但是通道的顏色值沒有固定上下界是一個(gè)缺點(diǎn)。由于亮度通道和顏色通道分離并且具有相同的顏色值上下界，ycbcr是一個(gè)近幾年使用比較廣泛的顏色處理空間。

顏色對應(yīng)提取技術(shù)：多視圖像的色調(diào)一致性糾正一般是基于圖像間重疊區(qū)域的顏色對應(yīng)最小化這一基本原理，因此可靠準(zhǔn)確顏色對應(yīng)提取算法對色調(diào)糾正結(jié)果至關(guān)重要。常見的方法有兩種，其一是利用圖像特征點(diǎn)匹配技術(shù)建立少量而精確的顏色對應(yīng)；其二是基于重疊區(qū)域的累積概率直方圖統(tǒng)計(jì)按等概率建立多而可靠的對應(yīng)顏色值。第一種方法對重疊區(qū)域的變化目標(biāo)比較魯棒，而第二種方法通常需要結(jié)合變化檢測算法提升顏色對應(yīng)的精確性。

顏色一致性優(yōu)化技術(shù)：現(xiàn)有的顏色一致性優(yōu)化技術(shù)包括兩類，一類是基于顏色傳遞技術(shù)的，通過從選取的參考影像級聯(lián)傳遞的方式消除圖像間的色調(diào)差異；另一類是基于統(tǒng)一色調(diào)糾正模型的全局優(yōu)化算法。顯然，由于級聯(lián)傳遞引起的累積誤差能導(dǎo)致色調(diào)畸變和失真等問題，基于無參考影像的全局優(yōu)化的方法能能得到更好的全局色調(diào)一致性。然而，現(xiàn)有的全局色調(diào)糾正方法在除了關(guān)注圖像色調(diào)一致性之外，沒有考慮圖像的其他質(zhì)量屬性，比如壓縮對比度、損失梯度細(xì)節(jié)等。此外，選取一個(gè)具有一定靈活度的合適的色調(diào)變換函數(shù)也是研究者的關(guān)注重點(diǎn)。針對這些問題，本發(fā)明提出了有效的解決方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對同一場景的不同圖像可能由于成像角度和拍攝設(shè)備的不同造成色調(diào)不一致，提出多視圖像在全景拼接中的色調(diào)一致性校正方法及系統(tǒng)。

本發(fā)明提供一種全景圖像色調(diào)一致性糾正方法，包括以下步驟：

步驟1，在rgb空間，對所有相鄰圖像對的重疊區(qū)域提取內(nèi)容一致區(qū)域，包括以下子步驟，

步驟1.1，統(tǒng)計(jì)所有相鄰圖像對的重疊區(qū)域像素值集合，設(shè)相鄰圖像對包括圖像ii和ij，將其重疊區(qū)域的對應(yīng)像素三通道的灰度值分別存入向量vij和vji；

步驟1.2，檢測向量vij和vji中內(nèi)容發(fā)生變化的像素，輸出二值掩膜向量0值代表變化區(qū)域的像素，1值代表內(nèi)容一致區(qū)域的像素；

步驟2，將各圖像分別轉(zhuǎn)至ycbcr空間，在各相鄰圖像對的內(nèi)容一致區(qū)域分別統(tǒng)計(jì)各通道的累積概率直方圖，并在等概率間隔的離散點(diǎn)提取相鄰圖像對的m個(gè)灰度對應(yīng)值，獲得圖像間的顏色對應(yīng)關(guān)系，其中m是預(yù)先設(shè)定的灰色對應(yīng)值數(shù)量；設(shè)某個(gè)相鄰圖像對包括圖像ii和ij，在等概率間隔的離散點(diǎn)提取相鄰圖像對的m個(gè)灰度對應(yīng)值記為

步驟3，定義色調(diào)糾正模型，實(shí)現(xiàn)如下，

采用包含m個(gè)控制點(diǎn)的分段二次的樣條曲線，樣條曲線決定于均勻分布于坐標(biāo)系中橫軸的控制點(diǎn)坐標(biāo)系中橫軸為影像原始灰度值，縱軸表示表示經(jīng)函數(shù)映射后的灰度值，設(shè)ii在單通道的變換函數(shù)表示為作為色調(diào)糾正模型；

步驟4，根據(jù)所有相鄰圖像對的灰度對應(yīng)值，定義全局優(yōu)化的能量函數(shù)如下，

其中，fi是ii在單通道的變換函數(shù)，fj是ij在單通道的變換函數(shù)，n是輸入圖像張數(shù)，wij表示正比于ii和ij之間重疊區(qū)域面積的權(quán)系數(shù)，λ表示不同能量項(xiàng)之間的平衡參數(shù)；

數(shù)據(jù)項(xiàng)edata(fi,fj)表達(dá)最小化圖像重疊區(qū)域的色調(diào)差異，如下式，

其中，對于給定灰度值假設(shè)落入三個(gè)連續(xù)的控制點(diǎn)的控制范圍，則該灰度值的映射值由樣條曲線的差值公式得到，

其中，t為內(nèi)插系數(shù)；

參數(shù)正則項(xiàng)eregulation(fi)約束優(yōu)化參數(shù)的變化規(guī)律，保證糾正結(jié)果的對比度和穩(wěn)定性，如下式，

其中，p＝{1,2,...,m-1}表示樣條曲線的分段中點(diǎn)；表示影像ii的累積概率直方圖于概率值為α處的灰度值；η為通道相應(yīng)系數(shù)；

構(gòu)造滿足色調(diào)糾正模型相應(yīng)映射函數(shù)要求的約束項(xiàng)crigid(fi)，使單調(diào)遞增性以及映射范圍不超過對應(yīng)通道的取值范圍，如下式，

其中，τb和τu共同定義了映射函數(shù)曲率取值的上下界；[vstart,vend]表示對應(yīng)通道的灰度值取值范圍；為色調(diào)糾正模型相應(yīng)映射曲線在處的曲率或一階導(dǎo)數(shù)；

步驟5，對步驟4所得全局優(yōu)化的能量函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，得到所有圖像的色調(diào)糾正模型參數(shù)，并對所有圖像在ycbcr空間應(yīng)用各自的色調(diào)糾正模型進(jìn)行色調(diào)一致性糾正，最后轉(zhuǎn)回rgb空間并輸出結(jié)果。

而且，步驟1.2中檢測向量vij和vji中內(nèi)容發(fā)生變化的像素利用加權(quán)迭代的多變量變化檢測算法實(shí)現(xiàn)。

而且，步驟4中，在兩個(gè)顏色通道cb/cr和亮度通道y分別設(shè)置為η＝0和η＝5，僅在亮度通道的能量函數(shù)中加入動(dòng)態(tài)范圍的約束。

而且，步驟5中，利用凸二次規(guī)劃算法對步驟4所得全局優(yōu)化的能量函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，得到所有圖像的色調(diào)糾正模型參數(shù)。

而且，映射曲線在處的曲率或一階導(dǎo)數(shù)表示為。

其中，由于控制點(diǎn)在水平軸上均勻固定分布，則有此時(shí)，等價(jià)于自由變量內(nèi)插系數(shù)t∈[0,1]的線性函數(shù)：

本發(fā)明還相應(yīng)提供一種全景圖像色調(diào)一致性糾正系統(tǒng)，包括以下模塊：

第一模塊，用于在rgb空間，對所有相鄰圖像對的重疊區(qū)域提取內(nèi)容一致區(qū)域，包括以下單元，

統(tǒng)計(jì)單元，用于統(tǒng)計(jì)所有相鄰圖像對的重疊區(qū)域像素值集合，設(shè)相鄰圖像對包括圖像ii和ij，將其重疊區(qū)域的對應(yīng)像素三通道的灰度值分別存入向量vij和vji；

檢測單元，用于檢測向量vij和vji中內(nèi)容發(fā)生變化的像素，輸出二值掩膜向量0值代表變化區(qū)域的像素，1值代表內(nèi)容一致區(qū)域的像素；

第二模塊，用于將各圖像分別轉(zhuǎn)至ycbcr空間，在各相鄰圖像對的內(nèi)容一致區(qū)域分別統(tǒng)計(jì)各通道的累積概率直方圖，并在等概率間隔的離散點(diǎn)提取相鄰圖像對的m個(gè)灰度對應(yīng)值，獲得圖像間的顏色對應(yīng)關(guān)系，其中m是預(yù)先設(shè)定的灰色對應(yīng)值數(shù)量；設(shè)某個(gè)相鄰圖像對包括圖像ii和ij，在等概率間隔的離散點(diǎn)提取相鄰圖像對的m個(gè)灰度對應(yīng)值記為

第三模塊，用于定義色調(diào)糾正模型，實(shí)現(xiàn)如下，

采用包含m個(gè)控制點(diǎn)的分段二次的樣條曲線，樣條曲線決定于均勻分布于坐標(biāo)系中橫軸的控制點(diǎn)坐標(biāo)系中橫軸為影像原始灰度值，縱軸表示表示經(jīng)函數(shù)映射后的灰度值，設(shè)ii在單通道的變換函數(shù)表示為作為色調(diào)糾正模型；

第四模塊，用于根據(jù)所有相鄰圖像對的灰度對應(yīng)值，定義全局優(yōu)化的能量函數(shù)如下，

其中，fi是ii在單通道的變換函數(shù)，fj是ij在單通道的變換函數(shù)，n是輸入圖像張數(shù)，wij表示正比于ii和ij之間重疊區(qū)域面積的權(quán)系數(shù)，λ表示不同能量項(xiàng)之間的平衡參數(shù)；

數(shù)據(jù)項(xiàng)edata(fi,fj)表達(dá)最小化圖像重疊區(qū)域的色調(diào)差異，如下式，

其中，對于給定灰度值假設(shè)落入三個(gè)連續(xù)的控制點(diǎn)的控制范圍，則該灰度值的映射值由樣條曲線的差值公式得到，

其中，t為內(nèi)插系數(shù)；

參數(shù)正則項(xiàng)eregulation(fi)約束優(yōu)化參數(shù)的變化規(guī)律，保證糾正結(jié)果的對比度和穩(wěn)定性，如下式，

其中，p＝{1,2,...,m-1}表示樣條曲線的分段中點(diǎn)；表示影像ii的累積概率直方圖于概率值為α處的灰度值；η為通道相應(yīng)系數(shù)；

構(gòu)造滿足色調(diào)糾正模型相應(yīng)映射函數(shù)要求的約束項(xiàng)crigid(fi)，使單調(diào)遞增性以及映射范圍不超過對應(yīng)通道的取值范圍，如下式，

其中，τb和τu共同定義了映射函數(shù)曲率取值的上下界；[vstart,vend]表示對應(yīng)通道的灰度值取值范圍；為色調(diào)糾正模型相應(yīng)映射曲線在處的曲率或一階導(dǎo)數(shù)；

第五模塊，用于對第四模塊所得全局優(yōu)化的能量函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，得到所有圖像的色調(diào)糾正模型參數(shù)，并對所有圖像在ycbcr空間應(yīng)用各自的色調(diào)糾正模型進(jìn)行色調(diào)一致性糾正，最后轉(zhuǎn)回rgb空間并輸出結(jié)果。

而且，檢測單元中檢測向量vij和vji中內(nèi)容發(fā)生變化的像素利用加權(quán)迭代的多變量變化檢測算法實(shí)現(xiàn)。

而且，第四模塊中，在兩個(gè)顏色通道cb/cr和亮度通道y分別設(shè)置為η＝0和η＝5，僅在亮度通道的能量函數(shù)中加入動(dòng)態(tài)范圍的約束。

而且，第五模塊中，利用凸二次規(guī)劃算法對第四模塊所得全局優(yōu)化的能量函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，得到所有圖像的色調(diào)糾正模型參數(shù)。

而且，映射曲線在處的曲率或一階導(dǎo)數(shù)表示為。

其中，由于控制點(diǎn)在水平軸上均勻固定分布，則有此時(shí)，等價(jià)于自由變量內(nèi)插系數(shù)t∈[0,1]的線性函數(shù)：

本發(fā)明針對全景拼接技術(shù)中完成幾何對齊的圖像序列的色調(diào)不一致問題，提出了一種能有效消除圖像間存在的色調(diào)差異的技術(shù)方案，本技術(shù)方案的優(yōu)勢在于：(1)高靈活性變換模型的使用和全局優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)方式能夠有效地糾正具有較大色調(diào)差異的圖像序列；(2)色調(diào)糾正過程中對圖像梯度和動(dòng)態(tài)范圍的考慮能夠抑制色調(diào)糾正結(jié)果的色調(diào)溢出、低對比度和梯度損失等質(zhì)量問題；(3)本技術(shù)方案定義的能量函數(shù)能夠轉(zhuǎn)化為凸二次規(guī)劃問題進(jìn)行求解，能高效率地計(jì)算出嚴(yán)格的全局最優(yōu)解。因此，本發(fā)明具有廣泛的應(yīng)用前景，具有重要的市場價(jià)值。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例中cdf曲線等概率間距取樣點(diǎn)示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例中單通道的色調(diào)糾正模型。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本發(fā)明提出的全景圖像色調(diào)一致性糾正方法及系統(tǒng)，包括在相鄰圖像間重疊區(qū)域進(jìn)行內(nèi)容一致區(qū)域檢測，并根據(jù)內(nèi)容一致區(qū)域的cdf等百分位點(diǎn)提取圖像間的顏色對應(yīng)關(guān)系；定義靈活度較高的色調(diào)變換模型，設(shè)計(jì)全局能量函數(shù)同時(shí)優(yōu)化全局色調(diào)一致性、圖像對比度和梯度細(xì)節(jié)；經(jīng)凸二次規(guī)劃的高效求解具有嚴(yán)格全局最優(yōu)性的模型參數(shù)，將所有圖像糾正為高質(zhì)量的色調(diào)一致圖像序列，輸出處理結(jié)果。本發(fā)明利用相鄰影像間重疊區(qū)域的色調(diào)對應(yīng)關(guān)系，能有效地消除圖像間存在的較大的色調(diào)差異；能夠在糾正色調(diào)一致性的同時(shí)抑制色調(diào)溢出、動(dòng)態(tài)范圍縮小以及相對于原始圖像的梯度損失問題，全局聯(lián)合優(yōu)化的糾正方式無需定義特定的參考圖像，能有效降低累積誤差問題。

本發(fā)明實(shí)施例采用的技術(shù)方案提供一種對序列圖像進(jìn)行勻光勻色處理的方法，用于拼接的圖像可以為遙感圖、街景圖等。如圖1所示，將序列圖像在各通道間相關(guān)性低的ycbcr空間，分別對亮度通道和顏色通道進(jìn)行一致調(diào)整，最后再轉(zhuǎn)回至rgb空間得到最終處理結(jié)果圖。包括以下處理步驟：

步驟1，在rgb空間，對用于全景圖像拼接的圖像序列中所有相鄰圖像對的重疊區(qū)域提取內(nèi)容一致區(qū)域(記輸入的圖像序列中共有n張圖像)；

本步驟所稱三通道為rgb空間的r、g、b三通道。實(shí)施例的步驟1包括以下步驟：

步驟1.1，統(tǒng)計(jì)所有相鄰圖像對的重疊區(qū)域像素值集合，設(shè)某個(gè)相鄰圖像對包括圖像ii和ij，將其重疊區(qū)域的對應(yīng)像素(包含三通道的灰度值)分別存入向量vij和vji；

步驟1.2，利用加權(quán)迭代的多變量變化檢測算法(ir-mad)檢測向量vij和vji中內(nèi)容發(fā)生變化的像素，輸出二值掩膜向量(0值代表變化區(qū)域的像素，即內(nèi)容發(fā)生變化的像素；1值代表內(nèi)容一致區(qū)域的像素)；具體實(shí)現(xiàn)包括以下步驟：

步驟1.2.1，圖像ii和ij在重疊區(qū)域的對應(yīng)像素值集合表示為：和其中分別表示圖像ii在重疊區(qū)域的各通道的像素值向量(稱為單通道圖像向量)，則同理，分別表示圖像ij在重疊區(qū)域的各通道的像素值向量。ir-mad算法首先計(jì)算一組vij和vji各通道圖像向量的線性組合系數(shù)其線性組合的結(jié)果為對應(yīng)的線性組合圖像向量

這組系數(shù)通過以下帶有約束的公式進(jìn)行求解：

其中，cov(·)和var(·)分別表示向量方差計(jì)算子和向量方差計(jì)算子；

步驟1.2.2，余下的2組線性系數(shù)向量和可以通過同樣的最大化相關(guān)系數(shù)公式并結(jié)合與已存在的系數(shù)向量線性獨(dú)立這一額外約束求解(如下公式所示)，實(shí)現(xiàn)以三通道像素值線性組合后的對應(yīng)像素向量相關(guān)系數(shù)最大為原則求解滿足要求的線性系數(shù)和將原始對應(yīng)像素向量和轉(zhuǎn)化為和

同理，計(jì)算得到其余兩組新組合的圖像向量和

步驟1.2.3，計(jì)算代表每個(gè)像素屬于內(nèi)容變化區(qū)域概率的差分向量其二分閾值由期望最大化(em)算法經(jīng)迭代求出，輸出對應(yīng)的二值掩膜向量期望最大化(em)算法為現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明不予贅述。

步驟2，將用于全景圖像拼接的序列圖像中各圖像分別轉(zhuǎn)至ycbcr空間，在具有重疊關(guān)系的各相鄰圖像對的內(nèi)容一致區(qū)域分別統(tǒng)計(jì)各通道的累積概率直方圖(cdf)，并在等概率間隔的離散點(diǎn)提取各通道的灰度對應(yīng)值，獲得圖像間的顏色對應(yīng)關(guān)系，設(shè)m是預(yù)先設(shè)定的灰度對應(yīng)值數(shù)量，優(yōu)選地取值為16。

本步驟所稱三通道為ycbcr空間的兩個(gè)顏色通道cb/cr和亮度通道y。實(shí)施例的步驟2包括以下步驟：

步驟2.1，將圖像從rgb轉(zhuǎn)到y(tǒng)cbcr，轉(zhuǎn)換公式為：

步驟2.2，設(shè)某個(gè)相鄰圖像對包括圖像ii和ij，在內(nèi)容一致區(qū)域分別統(tǒng)計(jì)各通道的累積概率直方圖(cdf)，并在等概率間隔的離散點(diǎn)處提取圖像對的m個(gè)灰度對應(yīng)值如圖1，圖中p表示概率，v表示像素的灰度值，即橫軸v表示像素的灰度取值，縱軸p表示小于某個(gè)灰度值的像素在影像中出現(xiàn)概率；pk表示等概率(百分位點(diǎn))間隔選取的第k個(gè)概率值，k的取值為1,2,…,m，它對應(yīng)的灰度值是圖像ii上的圖像ij上的

步驟3，定義色調(diào)糾正模型：包含m(實(shí)施例中控制點(diǎn)個(gè)數(shù)m＝5)個(gè)控制點(diǎn)的分段二次的樣條曲線，如圖2，是本發(fā)明實(shí)施例中單通道的色調(diào)糾正模型(映射曲線)，即二次分段樣條曲線，其形狀完全決定于均勻分布在橫軸的控制點(diǎn)，根據(jù)控制點(diǎn)采用二次樣條插值方式即可得出分段位置，獲取樣條曲線的分段連接點(diǎn)。圖中v表示影像原始灰度值originalintensityvalue、表示經(jīng)函數(shù)映射后的灰度值remappedintensityvalue；在該坐標(biāo)系下圖像ii的m個(gè)控制點(diǎn)坐標(biāo)在橫軸上均勻固定分布的范圍等于整張圖像在單個(gè)通道的灰度范圍[vmin,vmax]，為控制點(diǎn)的橫坐標(biāo)，而控制點(diǎn)的縱坐標(biāo)作為實(shí)際的自由模型參數(shù)控制著映射曲線的形狀，ii在單通道的變換函數(shù)可表示為即色調(diào)糾正模型，arg()用于表示以為自變量的函數(shù)；

在任意顏色通道，每張圖像均有m個(gè)控制點(diǎn)，均可按此色調(diào)糾正模型定義方式處理。

步驟4，根據(jù)所有圖像對的顏色對應(yīng)數(shù)據(jù)(即步驟2所得灰度對應(yīng)值)，定義全局優(yōu)化的能量函數(shù)：

其中，fi是ii在單通道的變換函數(shù)，fj是ij在單通道的變換函數(shù)，n是輸入圖像張數(shù)，wij表示正比于ii和ij之間重疊區(qū)域面積的權(quán)系數(shù)(∑wij＝∑1)，λ表示不同能量項(xiàng)之間的平衡參數(shù)，在優(yōu)選使用計(jì)算公式λ＝ξm/m(實(shí)施例中m＝16，ξ∈[0.5,5.0]，ξ為系數(shù))。

式中，數(shù)據(jù)項(xiàng)edata(fi,fj)、參數(shù)正則項(xiàng)eregulation(fi)約束項(xiàng)crigid(fi)分別構(gòu)造如下：

(1)構(gòu)造數(shù)據(jù)項(xiàng)edata(fi,fj)表達(dá)最小化圖像重疊區(qū)域的色調(diào)差異：

其中，對于給定灰度值假設(shè)它落入三個(gè)連續(xù)的控制點(diǎn)的控制范圍(p是臨時(shí)索引號，取值范圍為[1,m-2])，則該灰度值的映射值可以由2次樣條(圖2所示樣條曲線)的插值公式得到：

其中，只有映射值和內(nèi)插系數(shù)t∈[0,1]是未知數(shù)，因此很容易求解

(2)構(gòu)造參數(shù)正則項(xiàng)eregulation(fi)約束優(yōu)化參數(shù)的變化規(guī)律，保證糾正結(jié)果的對比度和穩(wěn)定性：

其中，p＝{1,2,...,m-1}表示表示圖2中樣條曲線的分段中點(diǎn)，具體是指橫軸坐標(biāo)為相鄰兩個(gè)控制點(diǎn)橫軸坐標(biāo)的均值；表示影像ii的累積概率直方圖于概率值為α處的灰度值；η為通道相應(yīng)系數(shù)；特別地，本發(fā)明在兩個(gè)顏色通道cb/cr和亮度通道y分別設(shè)置為η＝0和η＝5，即僅在亮度通道的能量函數(shù)中加入動(dòng)態(tài)范圍的約束。

(3)構(gòu)造滿足色調(diào)糾正模型相應(yīng)映射函數(shù)要求的約束項(xiàng)crigid(fi)，即單調(diào)遞增性以及映射范圍不超過對應(yīng)通道的取值范圍，以優(yōu)化梯度細(xì)節(jié)：

其中，τb和τu共同定義了映射函數(shù)曲率取值的上下界；[vstart,vend]表示對應(yīng)通道的灰度值取值范圍；其中，根據(jù)(1)中的插值公式，色調(diào)糾正模型相應(yīng)映射曲線在處的曲率或一階導(dǎo)數(shù)可以表示為：

其中，由于控制點(diǎn)在水平軸上均勻固定分布，則有此時(shí)，等價(jià)于自由變量內(nèi)插系數(shù)t∈[0,1]的線性函數(shù)：

步驟5，利用凸二次規(guī)劃算法對步驟4所得全局優(yōu)化的能量函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，得到所有圖像的色調(diào)糾正模型參數(shù)并對所有圖像在ycbcr空間應(yīng)用各自的色調(diào)糾正模型進(jìn)行色調(diào)一致性糾正，最后轉(zhuǎn)回rgb空間并輸出結(jié)果。

首先求解參數(shù)，得到步驟3中的每個(gè)圖像的帶參函數(shù)中的未知數(shù)，凸二次規(guī)劃算法為現(xiàn)有技術(shù)，基于步驟4所得全局優(yōu)化的能量函數(shù)即可實(shí)現(xiàn)優(yōu)化求解，本發(fā)明不予贅述。然后進(jìn)行色調(diào)一致性糾正，包括以下子步驟：

步驟5.1，利用凸二次規(guī)劃求解的各圖像的色調(diào)糾正模型參數(shù)，代入糾正模型(即色調(diào)糾正模型)糾正每張圖像的像素灰度值

步驟5.2，將糾正圖像從ycbcr空間轉(zhuǎn)回rgb空間并輸出結(jié)果，轉(zhuǎn)換公式為：

具體實(shí)施時(shí)，本發(fā)明所提供方法可基于軟件技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)運(yùn)行以上流程，也可采用模塊化方式實(shí)現(xiàn)相應(yīng)系統(tǒng)。本發(fā)明實(shí)施例還提供一種全景圖像色調(diào)一致性糾正系統(tǒng)，包括以下模塊：

第一模塊，用于在rgb空間，對所有相鄰圖像對的重疊區(qū)域提取內(nèi)容一致區(qū)域，包括以下單元，

統(tǒng)計(jì)單元，用于統(tǒng)計(jì)所有相鄰圖像對的重疊區(qū)域像素值集合，設(shè)相鄰圖像對包括圖像ii和ij，將其重疊區(qū)域的對應(yīng)像素三通道的灰度值分別存入向量vij和vji；

檢測單元，用于檢測向量vij和vji中內(nèi)容發(fā)生變化的像素，輸出二值掩膜向量0值代表變化區(qū)域的像素，1值代表內(nèi)容一致區(qū)域的像素；

第二模塊，用于將各圖像分別轉(zhuǎn)至ycbcr空間，在各相鄰圖像對的內(nèi)容一致區(qū)域分別統(tǒng)計(jì)各通道的累積概率直方圖，并在等概率間隔的離散點(diǎn)提取相鄰圖像對的m個(gè)灰度對應(yīng)值，獲得圖像間的顏色對應(yīng)關(guān)系，其中m是預(yù)先設(shè)定的灰色對應(yīng)值數(shù)量；設(shè)某個(gè)相鄰圖像對包括圖像ii和ij，在等概率間隔的離散點(diǎn)提取相鄰圖像對的m個(gè)灰度對應(yīng)值記為

第三模塊，用于定義色調(diào)糾正模型，實(shí)現(xiàn)如下，

采用包含m個(gè)控制點(diǎn)的分段二次的樣條曲線，樣條曲線決定于均勻分布于坐標(biāo)系中橫軸的控制點(diǎn)坐標(biāo)系中橫軸為影像原始灰度值，縱軸表示表示經(jīng)函數(shù)映射后的灰度值，設(shè)ii在單通道的變換函數(shù)表示為作為色調(diào)糾正模型；

第四模塊，用于根據(jù)所有相鄰圖像對的灰度對應(yīng)值，定義全局優(yōu)化的能量函數(shù)如下，

其中，fi是ii在單通道的變換函數(shù)，fj是ij在單通道的變換函數(shù)，n是輸入圖像張數(shù)，wij表示正比于ii和ij之間重疊區(qū)域面積的權(quán)系數(shù)，λ表示不同能量項(xiàng)之間的平衡參數(shù)；

數(shù)據(jù)項(xiàng)edata(fi,fj)表達(dá)最小化圖像重疊區(qū)域的色調(diào)差異，如下式，

其中，對于給定灰度值假設(shè)落入三個(gè)連續(xù)的控制點(diǎn)的控制范圍，則該灰度值的映射值由樣條曲線的差值公式得到，

其中，t為內(nèi)插系數(shù)；

參數(shù)正則項(xiàng)eregulation(fi)約束優(yōu)化參數(shù)的變化規(guī)律，保證糾正結(jié)果的對比度和穩(wěn)定性，如下式，

其中，p＝{1,2,...,m-1}表示樣條曲線的分段中點(diǎn)；表示影像ii的累積概率直方圖于概率值為α處的灰度值；η為通道相應(yīng)系數(shù)；

構(gòu)造滿足色調(diào)糾正模型相應(yīng)映射函數(shù)要求的約束項(xiàng)crigid(fi)，使單調(diào)遞增性以及映射范圍不超過對應(yīng)通道的取值范圍，如下式，

其中，τb和τu共同定義了映射函數(shù)曲率取值的上下界；[vstart,vend]表示對應(yīng)通道的灰度值取值范圍；為色調(diào)糾正模型相應(yīng)映射曲線在處的曲率或一階導(dǎo)數(shù)；

第五模塊，用于對第四模塊所得全局優(yōu)化的能量函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，得到所有圖像的色調(diào)糾正模型參數(shù)，并對所有圖像在ycbcr空間應(yīng)用各自的色調(diào)糾正模型進(jìn)行色調(diào)一致性糾正，最后轉(zhuǎn)回rgb空間并輸出結(jié)果。

各模塊具體實(shí)現(xiàn)可參見相應(yīng)步驟，本發(fā)明不予贅述。

本文中所描述的具體實(shí)施例僅僅是對本發(fā)明精神作舉例說明。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對所描述的具體實(shí)施例做各種各樣的修改或補(bǔ)充或采用類似的方式替代，但并不會(huì)偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權(quán)利要求書所定義的范圍。