專(zhuān)利名稱(chēng)：：一種對(duì)多臺(tái)攝像機(jī)進(jìn)行全局顏色校準(zhǔn)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種對(duì)多臺(tái)攝像機(jī)進(jìn)行全局顏色校準(zhǔn)的方法，屬于計(jì)算機(jī)多媒體
技術(shù)領(lǐng)域：
。
背景技術(shù)：
：在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，基于多視角圖像的很多應(yīng)用，如光流和三維重建，精確的顏色并不是最重要的，最重要的是各攝像機(jī)之間的顏色一致性，從而方便進(jìn)行精準(zhǔn)的匹配。保證攝像^L陣列中各攝像機(jī)之間的顏色一致性的操作就稱(chēng)為顏色校準(zhǔn)。雖然國(guó)際上已經(jīng)存在一些針對(duì)大規(guī)模攝像機(jī)陣列的標(biāo)準(zhǔn)幾何校準(zhǔn)方法，但是很少有注意力在大規(guī)模攝像機(jī)陣列的顏色校準(zhǔn)。一種普遍采用的方法是借助一塊標(biāo)準(zhǔn)的顏色校準(zhǔn)板(Gretagmacbethcolormanagementsolutions,http:〃www.gretagmacbeth.com.)i周節(jié)攝f象豐幾的增益和白平衡。這種方法對(duì)于平面光場(chǎng)攝像機(jī)陣列是可行的，因?yàn)樗袛z像機(jī)都可以同時(shí)看至iJ校準(zhǔn)板(N.Joshi,B.Wilburn,V.Vaish，M.Levoy,M.Horowitz,Automaticcolorcalibrationforlargecameraarrays,Tech.rep.,CS2005-0821，CSE,UCSD.(2005).;A.Ilie，G.Welch,Ensuringcolorconsistencyacrossmultiplecameras,in:IEEEInternationalConferenceonComputerVision,Washington,DC,USA,2005,pp.1268-1275.)。但是，對(duì)于非平面攝像機(jī)陣列，只能對(duì)單個(gè)攝像機(jī)進(jìn)行單獨(dú)顏色校準(zhǔn)，或者根據(jù)可見(jiàn)性，將攝像機(jī)分組校準(zhǔn)。因此這種方法最多只能保證組內(nèi)攝像機(jī)之間的顏色一致性，而不能保證所有攝像機(jī)的顏色一致性。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是提出一種對(duì)多臺(tái)攝像機(jī)進(jìn)行全局顏色校準(zhǔn)的方法，克服已有技術(shù)的不足，設(shè)計(jì)一種全新的顏色校準(zhǔn)物，并采用局域描述子和區(qū)域相關(guān)性技術(shù)以及協(xié)同顏色校準(zhǔn)技術(shù)，使各攝像機(jī)之間的顏色一致，并保證所拍攝圖像的高對(duì)比度。本發(fā)明提出的一種對(duì)多臺(tái)攝像機(jī)進(jìn)行全局顏色校準(zhǔn)的方法，其特征在于該方法包括以下步驟(1)將顏色校準(zhǔn)物放置在場(chǎng)景中心位置，使N臺(tái)攝像機(jī)對(duì)準(zhǔn)場(chǎng)景中心，其中的顏色校準(zhǔn)物為一圓柱面，圓柱面上均布有x行、y列色塊，每行色塊上各色塊之間的顏色相同，每列色塊上的各色塊之間顏色不同；(2)同時(shí)使N臺(tái)攝像機(jī)對(duì)處于場(chǎng)景中心的顏色校準(zhǔn)物采集一幅圖像；(3)對(duì)上述每一幅采集的圖像，采用尺度不變特征變換方法進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)，以檢測(cè)得到的特征點(diǎn)為中心，截取大小為r,)^的像素塊，判斷像素塊內(nèi)的顏色是否相同，若不相同，則將相應(yīng)的特征點(diǎn)刪除，若相同，則保留相應(yīng)的特征點(diǎn)；(4)采用最好最先方法，依次將上述每臺(tái)攝像機(jī)圖像上保留的特征點(diǎn)與相鄰攝像機(jī)圖像上保留的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，分別以匹配的兩個(gè)特征點(diǎn)為中心，截取大小為/"2></"2的像素塊，判斷兩個(gè)像素塊之間的零均值歸一化互相關(guān)相關(guān)度，若相關(guān)度低于設(shè)定相關(guān)度，則刪除該匹配，若相關(guān)度大于或等于設(shè)定相關(guān)度，則保留該匹配；(5)將上述保留的所有匹配進(jìn)行串連，得到M個(gè)N臺(tái)攝像機(jī)之間的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系，形成集合￡={^}^^，其中^=^,,K為全局對(duì)應(yīng)關(guān)系中的攝像機(jī)號(hào)，〈為全局對(duì)應(yīng)關(guān)系在攝像機(jī),,圖像上的像素位置，A^為全局對(duì)應(yīng)關(guān)系中的攝像機(jī)個(gè)數(shù)；(6)根據(jù)上述N臺(tái)攝像機(jī)之間的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系，在三個(gè)顏色通道上分別建立超定線性方程組并求解，得到每個(gè)攝像機(jī)的增益參數(shù)g。和偏移參數(shù)&，lS"SiV，具體過(guò)程如下(6—1)對(duì)于上述全局對(duì)應(yīng)關(guān)系^中的每一個(gè)攝像機(jī);^，lSASiVm，分別有其中，rm=&,}ls,^,，《表示攝像機(jī)r,圖像上與匹配特征點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的像素位置《的顏色值，根據(jù)上式，得到線性方程丄-i1tJH--6=0將所有全局對(duì)應(yīng)關(guān)系的所有攝像機(jī)的線性方程聯(lián)立，形成一個(gè)超定線性方程組Ax二O;(6—2)計(jì)算上述所有全局對(duì)應(yīng)關(guān)系在所有相關(guān)攝像機(jī)圖像上顏色的平均值；(6—3)將由步驟(6—2)計(jì)算得到的平均值由小到大排列，并選擇與前ty。和后ty。的平均值相對(duì)應(yīng)的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系作為黑水平/6和白水平/"其中t為設(shè)定值，對(duì)于選擇的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系^的所有攝像機(jī)^，有">\=/瘋)將所有與被選作黑、白水平的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系的所有攝像機(jī)相對(duì)應(yīng)的線性方程聯(lián)立，形成一個(gè)動(dòng)態(tài)范圍整形約束Cx-d;(6—4)上述動(dòng)態(tài)范圍整形約束以權(quán)重w加入到步驟(6—1)的線性方程組中，即有'0，、《使用卡茨馬爾茲方法求解以上線性方程組；(7)對(duì)上述得到的每個(gè)攝像機(jī)的增益參數(shù)g。和偏移參數(shù)^進(jìn)行判斷，若所有攝像機(jī)的參數(shù)^和6不能同時(shí)滿(mǎn)足^=1，6=0，則使所有攝像機(jī)根據(jù)求解得到的顏色校準(zhǔn)參數(shù)重新設(shè)置，并拍攝新的圖像，轉(zhuǎn)步驟(6);若所有攝像機(jī)的參數(shù)^和6同時(shí)滿(mǎn)足^=1，56=0，則使所有攝像機(jī)根據(jù)求解得到的顏色校準(zhǔn)參數(shù)重新設(shè)置。本發(fā)明提出的對(duì)多臺(tái)攝像機(jī)進(jìn)行全局顏色校準(zhǔn)的方法，避免了傳統(tǒng)的價(jià)格相對(duì)昂貴的平面校準(zhǔn)板，針對(duì)多攝像機(jī)陣列設(shè)計(jì)了一種新的顏色校準(zhǔn)物，而且通過(guò)將多攝像機(jī)的顏色校準(zhǔn)問(wèn)題形式化為一個(gè)超定線性方程組,實(shí)現(xiàn)了各攝像機(jī)顏色一致性且高對(duì)比度的顏色校準(zhǔn)。因此本發(fā)明方法中使用的校準(zhǔn)物簡(jiǎn)單、靈活、攜帶方便；顏色校準(zhǔn)過(guò)程中的算法程序簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，全自動(dòng)；顏色校準(zhǔn)過(guò)程融合了特征點(diǎn)檢測(cè)方法和基于區(qū)域的相關(guān)性方法，從而獲得高精度的全局對(duì)應(yīng)；本方法基于顏色一致性和動(dòng)態(tài)范圍約束，建立一個(gè)超定線性方程組，求解校準(zhǔn)參數(shù)并設(shè)置給各個(gè)攝像機(jī)，從而同時(shí)保證了校準(zhǔn)后攝像機(jī)之間的顏色一致性和采集圖像的高對(duì)比度。本發(fā)明方法中的顏色校準(zhǔn)物和顏色校準(zhǔn)方法可以應(yīng)用到任意多攝像機(jī)陣列系統(tǒng)中，從而實(shí)現(xiàn)各攝像機(jī)顏色一致性且高對(duì)比度的校準(zhǔn)。圖1是實(shí)現(xiàn)本發(fā)明方法的環(huán)形攝像機(jī)系統(tǒng)的布置示意圖。圖2是本發(fā)明方法采用的顏色校準(zhǔn)物示意圖，其中圖2a是顏色校準(zhǔn)物的展開(kāi)狀態(tài)，圖2b是實(shí)際使用狀態(tài)。圖3為本發(fā)明方法的流程框圖。圖1中，1是攝像機(jī)，2是顏色校準(zhǔn)物。具體實(shí)施例方式本發(fā)明提出的一種對(duì)多臺(tái)攝像機(jī)進(jìn)行全局顏色校準(zhǔn)的方法，包括以下步驟(1)將顏色校準(zhǔn)物放置在場(chǎng)景中心位置，使N臺(tái)攝像機(jī)對(duì)準(zhǔn)場(chǎng)景中心，其中的顏色校準(zhǔn)物為一圓柱面，圓柱面上均布有x行、y列色塊，每行色塊上各色塊之間的顏色相同，每列色塊上的各色塊之間顏色不同；(2)同時(shí)使N臺(tái)攝像機(jī)對(duì)處于場(chǎng)景中心的顏色校準(zhǔn)物釆集一幅圖像；(3)對(duì)上述每一幅采集的圖像，采用尺度不變特征變換方法進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)，以檢測(cè)得到的特征點(diǎn)為中心，截取大小為^^的像素塊，判斷像素塊內(nèi)的顏色是否相同，若不相同，則將相應(yīng)的特征點(diǎn)刪除，若相同，則保留相應(yīng)的特征點(diǎn)；(4)采用最好最先方法，依次將上述每臺(tái)攝像機(jī)圖像上保留的特征點(diǎn)與相鄰攝像機(jī)圖像i保留的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，分別以匹配的兩個(gè)特征點(diǎn)為中心，截取大小為/"2>^2的像素塊，判斷兩個(gè)像素塊之間的零均值歸一化互相關(guān)相關(guān)度，若相關(guān)度低于設(shè)定相關(guān)度，則刪除該匹配，若相關(guān)度大于或等于設(shè)定相關(guān)度，則保留該匹配；(5)將上述保留的所有匹配進(jìn)行串連，得到M個(gè)N臺(tái)攝像機(jī)之間的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系，形成集合￡={^}^^,其中^《)}ls,^，y,為全局對(duì)應(yīng)關(guān)系中的攝像機(jī)號(hào)，《為全局對(duì)應(yīng)關(guān)系在攝像機(jī)y,圖像上的像素位置，//為全局對(duì)應(yīng)關(guān)系中的攝像機(jī)個(gè)數(shù)；(6)根據(jù)上述N臺(tái)攝像機(jī)之間的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系，在三個(gè)顏色通道上分別建立超定線性方程組并求解，得到每個(gè)攝像機(jī)的增益參數(shù)&和偏移參數(shù)6，1《《SW，具體過(guò)程如下(6—1)對(duì)于上述全局對(duì)應(yīng)關(guān)系^中的每一個(gè)攝像機(jī)^，1SA^A^，分別有其中，rm={^}ls,^,，《表示攝像機(jī)y,圖像上與匹配特征點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的像素位置《的顏色值，根據(jù)上式，得到線性方程1—11義H--6=0將所有全局對(duì)應(yīng)關(guān)系的所有攝像機(jī)的線性方程聯(lián)立，形成一個(gè)超定線性方程組AX-O;(6—2)計(jì)算上述所有全局對(duì)應(yīng)關(guān)系在所有相關(guān)攝像機(jī)圖像上顏色的平均值；(6—3)將由步驟(6—2)計(jì)算得到的平均值由小到大排列，并選擇與前t呢和后ty。的平均值相對(duì)應(yīng)的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系作為黑水平/6和白水平/,其中t為設(shè)定值，對(duì)于選擇的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系^的所有攝像機(jī);^，有將所有與被選作黑、白水平的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系的所有攝像機(jī)相對(duì)應(yīng)的線性方程聯(lián)立，形成一個(gè)動(dòng)態(tài)范圍整形約束Cx=d;(6_4)上述動(dòng)態(tài)范圍整形約束以權(quán)重w加入到步驟(6—1)的線性方程組中，即有'A、「o)x=、《、<使用卡茨馬爾茲方法求解以上線性方程組；上述步驟(3)-(6)的顏色校準(zhǔn)方法的流程如圖3所示。(7)對(duì)上述得到的每個(gè)攝像機(jī)的增益參數(shù)&和偏移參數(shù)&進(jìn)行判斷，若所有攝像機(jī)的參數(shù)^和6不能同時(shí)滿(mǎn)足^=1，6=0，則使所有攝像機(jī)根據(jù)求解得到的顏色校準(zhǔn)參數(shù)重新設(shè)置，并拍攝新的圖像，轉(zhuǎn)步驟(6);若所有攝像機(jī)的參數(shù)^和6同時(shí)滿(mǎn)足^=1，6=0，則使所有攝像機(jī)根據(jù)求解得到的顏色校準(zhǔn)參數(shù)重新設(shè)置。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明方法的系統(tǒng)實(shí)施例結(jié)構(gòu)如圖1所示，20個(gè)攝像機(jī)1呈環(huán)形分布環(huán)繞待采集的場(chǎng)景。其中，Ci表示第i號(hào)攝像機(jī)。攝像機(jī)采集圖像的分辨率為1024X768。環(huán)形中心的小圓圈為本發(fā)明所設(shè)計(jì)的顏色校準(zhǔn)物2的擺放位置示意。本實(shí)施例中的控制服務(wù)器的配置CPU:IntelPIV2.8GHz內(nèi)存1G操作系統(tǒng)WindowsXP7本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的步驟如下(1)將顏色校準(zhǔn)物放置在場(chǎng)景中心位置，使20臺(tái)攝像機(jī)對(duì)準(zhǔn)場(chǎng)景中心，其中的顏色校準(zhǔn)物為一圓柱面，圓柱面上均布有8行、20列色塊，每行色塊上各色塊之間的顏色相同，每列有7個(gè)不同的灰度色塊和一個(gè)彩色色塊，色塊從上到下編號(hào)為1-8，具體色塊顏色值如表l所示，其中O表示背景，R、G、B分別表示紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的值。圓柱面的展開(kāi)狀態(tài)如圖2a所示，實(shí)際使用狀態(tài)如圖2b所示。顏色校準(zhǔn)物中各色塊的顏色值如表l所示表1顏色校準(zhǔn)物中色塊顏色值<table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>(2)同時(shí)使20臺(tái)攝像機(jī)對(duì)處于場(chǎng)景中心的顏色校準(zhǔn)物采集一幅圖像；(3)對(duì)上述每一幅采集的圖像，采用尺度不變特征變換SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)方法進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)，以檢測(cè)得到的特征點(diǎn)為中心，截取大小為llxll的像素塊，判斷像素塊內(nèi)的顏色是否相同，若不相同，則將相應(yīng)的特征點(diǎn)刪除，若相同，則保留相應(yīng)的特征點(diǎn)；(4)采用最好最先BBF(Best-Bin-First)方法，依次將上述每臺(tái)攝像機(jī)圖像上保留的特征點(diǎn)與相鄰攝像機(jī)圖像上保留的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，分別以匹配的兩個(gè)特征點(diǎn)為中心，截取大小為17x17的像素塊，判斷兩個(gè)像素塊之間的零均值歸一化互相關(guān)ZNCC(Zero-meanNormalizedCross-Correlation)相關(guān)度，若相關(guān)度低于設(shè)定相關(guān)度，則刪除該匹配，若相關(guān)度大于或等于設(shè)定相關(guān)度，則保留該匹配；(5)將上述保留的所有匹配進(jìn)行串連，得到32個(gè)20臺(tái)攝像機(jī)之間的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系，形成集合￡={~}^32，其中={(幾，^)}1￡,^,，y,為全局對(duì)應(yīng)關(guān)系中的攝像機(jī)號(hào)，《為全局對(duì)應(yīng)關(guān)系在攝像機(jī)^圖像上的像素位置，A^為全局對(duì)應(yīng)關(guān)系中的攝像機(jī)個(gè)數(shù)。比如，0號(hào)攝像機(jī)像素位置為P。的特征點(diǎn)與1號(hào)攝像機(jī)像素位置為《的特征點(diǎn)相對(duì)應(yīng)，又已知1號(hào)攝像機(jī)像素位置為《的特征點(diǎn)與2號(hào)攝像機(jī)像素位置為^的特征點(diǎn)相對(duì)應(yīng)，則可以把這兩對(duì)匹配串連為一個(gè)全局對(duì)應(yīng)關(guān)系{(0，戶(hù)。)，(l，A),(2,戶(hù)2)};(6)根據(jù)上述20臺(tái)攝像機(jī)之間的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系，在三個(gè)顏色通道上分別建立超定線性方程組并求解，得到每個(gè)攝像機(jī)的增益參數(shù)g。和偏移參數(shù)&，1SnS20,具體過(guò)程如下(6—1)對(duì)于上述全局對(duì)應(yīng)關(guān)系^中的每一個(gè)攝像機(jī)A,l^)t^iVm,分別有其中，rm=，表示攝像機(jī)y,圖像上與匹配特征點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的像素位置尸；的顏色值，根據(jù)上式，得到線性方程丄瓦-15=o將所有全局對(duì)應(yīng)關(guān)系的所有攝像機(jī)的線性方程聯(lián)立，形成一個(gè)超定線性方程組AX二O;(6—2)計(jì)算上述所有全局對(duì)應(yīng)關(guān)系在所有相關(guān)攝像機(jī)圖像上顏色的平均值；(6_3)將由步驟(6—2)計(jì)算得到的平均值由小到大排列，并選擇與前2%和后2%的平均值相對(duì)應(yīng)的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系作為黑水平和白水平，對(duì)于選擇的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系^的所有攝像機(jī)&，有0,12(或242)將所有與被選作黑、白水平的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系的所有攝像機(jī)相對(duì)應(yīng)的線性方程聯(lián)立，形成一個(gè)動(dòng)態(tài)范圍整形約束Cx二d;(6—4)上述動(dòng)態(tài)范圍整形約束以權(quán)重w加入到步驟(6—1)的線性方程組中，即有「0)、《使用卡茨馬爾茲方法求解以上線性方程組；(7)對(duì)上述得到的每個(gè)攝像機(jī)的增益參數(shù)g"和偏移參數(shù)&進(jìn)行判斷，若所有攝像機(jī)的參數(shù)^和6不能同時(shí)滿(mǎn)足^=1，6=0，則使所有攝像機(jī)根據(jù)求解得到的顏色校準(zhǔn)參數(shù)重新設(shè)置，并拍攝新的圖像，轉(zhuǎn)步驟(6);若所有攝像機(jī)的參數(shù)^和6同時(shí)滿(mǎn)足^=1，6=0，則使所有攝像機(jī)根據(jù)求解得到的顏色校準(zhǔn)參數(shù)重新設(shè)置。20臺(tái)攝像機(jī)最終的顏色校準(zhǔn)結(jié)果如表2所示，其中Pi表示第i個(gè)色±央。由于灰度色塊三個(gè)顏色通道顏色值相同，所以表內(nèi)只給出一個(gè)通道的顏色值，而且，為了魯棒，取塊內(nèi)顏色平均值作為結(jié)果顯示。表2為顏色校準(zhǔn)結(jié)果比較9<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>權(quán)利要求1、一種對(duì)多臺(tái)攝像機(jī)進(jìn)行全局顏色校準(zhǔn)的方法，其特征在于該方法包括以下步驟(1)將顏色校準(zhǔn)物放置在場(chǎng)景中心位置，使N臺(tái)攝像機(jī)對(duì)準(zhǔn)場(chǎng)景中心，其中的顏色校準(zhǔn)物為一圓柱面，圓柱面上均布有x行、y列色塊，每行色塊上各色塊之間的顏色相同，每列色塊上的各色塊之間顏色不同；(2)同時(shí)使N臺(tái)攝像機(jī)對(duì)處于場(chǎng)景中心的顏色校準(zhǔn)物采集一幅圖像；(3)對(duì)上述每一幅采集的圖像，采用尺度不變特征變換方法進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)，以檢測(cè)得到的特征點(diǎn)為中心，截取大小為r1×r1的像素塊，判斷像素塊內(nèi)的顏色是否相同，若不相同，則將相應(yīng)的特征點(diǎn)刪除，若相同，則保留相應(yīng)的特征點(diǎn)；(4)采用最好最先方法，依次將上述每臺(tái)攝像機(jī)圖像上保留的特征點(diǎn)與相鄰攝像機(jī)圖像上保留的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，分別以匹配的兩個(gè)特征點(diǎn)為中心，截取大小為r2×r2的像素塊，判斷兩個(gè)像素塊之間的零均值歸一化互相關(guān)相關(guān)度，若相關(guān)度低于設(shè)定相關(guān)度，則刪除該匹配，若相關(guān)度大于或等于設(shè)定相關(guān)度，則保留該匹配；(5)將上述保留的所有匹配進(jìn)行串連，得到M個(gè)N臺(tái)攝像機(jī)之間的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系，形成集合E＝{em}1≤m≤M，其中<mathsid="math0001"num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>e</mi><mi>m</mi></msub><mo>=</mo><msub><mrow><mo>{</mo><mrow><mo>(</mo><msub><mi>γ</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><msubsup><mi>P</mi><msub><mi>γ</mi><mi>i</mi></msub><mi>m</mi></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow><mrow><mn>1</mn><mo>≤</mo><mi>i</mi><mo>≤</mo><msub><mi>N</mi><mi>m</mi></msub></mrow></msub><mo>,</mo></mrow>]]></math>id="icf0001"file="A2009100923770002C1.tif"wi="34"he="4"top="121"left="75"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/></maths>γi為全局對(duì)應(yīng)關(guān)系中的攝像機(jī)號(hào)，id="icf0002"file="A2009100923770002C2.tif"wi="4"he="4"top="121"left="174"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/>為全局對(duì)應(yīng)關(guān)系在攝像機(jī)γi圖像上的像素位置，Nm為全局對(duì)應(yīng)關(guān)系中的攝像機(jī)個(gè)數(shù)；(6)根據(jù)上述N臺(tái)攝像機(jī)之間的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系，在三個(gè)顏色通道上分別建立超定線性方程組并求解，得到每個(gè)攝像機(jī)的增益參數(shù)gn和偏移參數(shù)bn，1≤n≤N，具體過(guò)程如下(6-1)對(duì)于上述全局對(duì)應(yīng)關(guān)系em中的每一個(gè)攝像機(jī)γk，1≤k≤Nm，分別有<mathsid="math0002"num="0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>g</mi><msub><mi>γ</mi><mi>k</mi></msub></msub><msubsup><mi>I</mi><msub><mi>γ</mi><mi>k</mi></msub><mi>m</mi></msubsup><mo>+</mo><msub><mi>b</mi><msub><mi>γ</mi><mi>k</mi></msub></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><msub><mi>Σ</mi><mrow><msub><mi>γ</mi><mi>i</mi></msub><mo>∈</mo><msub><mi>Γ</mi><mi>m</mi></msub></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>g</mi><msub><mi>γ</mi><mi>i</mi></msub></msub><msubsup><mi>I</mi><msub><mi>γ</mi><mi>r</mi></msub><mi>m</mi></msubsup><mo>+</mo><msub><mi>b</mi><msub><mi>γ</mi><mi>i</mi></msub></msub><mo>)</mo></mrow></mrow><msub><mi>N</mi><mi>m</mi></msub></mfrac></mrow>]]></math></maths>其中，<mathsid="math0003"num="0003"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>Γ</mi><mi>m</mi></msub><mo>=</mo><msub><mrow><mo>{</mo><msub><mi>γ</mi><mi>i</mi></msub><mo>}</mo></mrow><mrow><mn>1</mn><mo>≤</mo><mi>i</mi><mo>≤</mo><msub><mi>N</mi><mi>m</mi></msub></mrow></msub><mo>,</mo></mrow>]]></math>id="icf0004"file="A2009100923770002C4.tif"wi="25"he="4"top="181"left="35"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/></maths>id="icf0005"file="A2009100923770002C5.tif"wi="3"he="4"top="181"left="64"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/>表示攝像機(jī)γi圖像上與匹配特征點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的像素位置id="icf0006"file="A2009100923770002C6.tif"wi="4"he="4"top="181"left="166"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/>的顏色值，根據(jù)上式，得到線性方程<mathsid="math0004"num="0004"><math><![CDATA[<mrow><mrow><mo>(</mo><mfrac><mn>1</mn><msub><mi>N</mi><mi>m</mi></msub></mfrac><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>(</mo><msub><mi>g</mi><msub><mi>γ</mi><mi>k</mi></msub></msub><msubsup><mi>I</mi><msub><mi>γ</mi><mi>k</mi></msub><mi>m</mi></msubsup><mo>+</mo><msub><mi>b</mi><msub><mi>γ</mi><mi>k</mi></msub></msub><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><munder><munder><mi>Σ</mi><mrow><msub><mi>γ</mi><mi>i</mi></msub><mo>∈</mo><msub><mi>Γ</mi><mi>m</mi></msub></mrow></munder><mrow><msub><mi>γ</mi><mi>i</mi></msub><mo>≠</mo><msub><mi>γ</mi><mi>k</mi></msub></mrow></munder><mrow><mo>(</mo><mfrac><msubsup><mi>I</mi><msub><mi>γ</mi><mi>i</mi></msub><mi>m</mi></msubsup><msub><mi>N</mi><mi>m</mi></msub></mfrac><msub><mi>g</mi><msub><mi>γ</mi><mi>i</mi></msub></msub><mo>+</mo><mfrac><mn>1</mn><msub><mi>N</mi><mi>m</mi></msub></mfrac><msub><mi>b</mi><msub><mi>γ</mi><mi>i</mi></msub></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow>]]></math></maths>將所有全局對(duì)應(yīng)關(guān)系的所有攝像機(jī)的線性方程聯(lián)立，形成一個(gè)超定線性方程組Ax＝0；(6-2)計(jì)算上述所有全局對(duì)應(yīng)關(guān)系在所有相關(guān)攝像機(jī)圖像上顏色的平均值；(6-3)將由步驟(6-2)計(jì)算得到的平均值由小到大排列，并選擇與前t％和后t％的平均值相對(duì)應(yīng)的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系作為黑水平lb和白水平lw，其中t為設(shè)定值，對(duì)于選擇的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系em的所有攝像機(jī)γk，有將所有與被選作黑、白水平的全局對(duì)應(yīng)關(guān)系的所有攝像機(jī)相對(duì)應(yīng)的線性方程聯(lián)立，形成一個(gè)動(dòng)態(tài)范圍整形約束Cx＝d；(6-4)上述動(dòng)態(tài)范圍整形約束以權(quán)重ω加入到步驟(6-1)的線性方程組中，即有<mathsid="math0005"num="0005"><math><![CDATA[<mrow><mfencedopen='('close=')'><mtable><mtr><mtd><mi>A</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>ωC</mi></mtd></mtr></mtable></mfenced><mi>x</mi><mo>=</mo><mfencedopen='('close=')'><mtable><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>ωd</mi></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>]]></math></maths>使用卡茨馬爾茲方法求解以上線性方程組；(7)對(duì)上述得到的每個(gè)攝像機(jī)的增益參數(shù)gn和偏移參數(shù)bn進(jìn)行判斷，若所有攝像機(jī)的參數(shù)gn和bn不能同時(shí)滿(mǎn)足gn＝1，bn＝0，則使所有攝像機(jī)根據(jù)求解得到的顏色校準(zhǔn)參數(shù)重新設(shè)置，并拍攝新的圖像，轉(zhuǎn)步驟(6)；若所有攝像機(jī)的參數(shù)gn和bn同時(shí)滿(mǎn)足gn＝1，bn＝0，則使所有攝像機(jī)根據(jù)求解得到的顏色校準(zhǔn)參數(shù)重新設(shè)置。全文摘要本發(fā)明涉及一種對(duì)多臺(tái)攝像機(jī)進(jìn)行全局顏色校準(zhǔn)的方法，屬于計(jì)算機(jī)多媒體
技術(shù)領(lǐng)域：
。將顏色校準(zhǔn)物置中心，使N臺(tái)攝像機(jī)對(duì)處于場(chǎng)景中心的顏色校準(zhǔn)物采集一幅圖像。顏色校準(zhǔn)過(guò)程為應(yīng)用特征點(diǎn)檢測(cè)方法和基于區(qū)域的相關(guān)性方法，計(jì)算所有攝像機(jī)的全局對(duì)應(yīng)；基于顏色一致性和動(dòng)態(tài)范圍約束，建立超定線性方程組；將所求得的校準(zhǔn)參數(shù)設(shè)置給各個(gè)攝像機(jī)。本發(fā)明方法使用的校準(zhǔn)物簡(jiǎn)單、靈活、攜帶方便；顏色校準(zhǔn)過(guò)程的算法程序簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，全自動(dòng)；顏色校準(zhǔn)融合了特征點(diǎn)檢測(cè)方法和基于區(qū)域的相關(guān)性方法，從而獲得高精度的全局對(duì)應(yīng)。本發(fā)明方法中的顏色校準(zhǔn)物和顏色校準(zhǔn)方法可應(yīng)用到任意多攝像機(jī)陣列系統(tǒng)中，從而實(shí)現(xiàn)各攝像機(jī)顏色一致性且高對(duì)比度的校準(zhǔn)。文檔編號(hào)H04N17/00GK101651844SQ20091009237公開(kāi)日2010年2月17日申請(qǐng)日期2009年9月11日優(yōu)先權(quán)日2009年9月11日發(fā)明者徐文立,戴瓊海,坤李申請(qǐng)人:清華大學(xué)