基于Lab空間及相關(guān)性函數(shù)的視頻圖像偏色檢測(cè)方法
【專(zhuān)利摘要】一種基于Lab空間及相關(guān)性函數(shù)的視頻圖像偏色檢測(cè)方法，包括如下步驟：1)獲取檢測(cè)視頻的相鄰兩幀圖像；2)從RGB空間轉(zhuǎn)換到Lab空間；3)將圖像相應(yīng)分成各個(gè)子塊；4)計(jì)算對(duì)應(yīng)子塊方差及相關(guān)性；5)計(jì)算對(duì)應(yīng)子塊的色差；6)融合相關(guān)性系數(shù)與色差求偏色因子并與所設(shè)閾值比較從而判斷是否偏色。本發(fā)明提供了一種均勻性良好、設(shè)備依賴(lài)性較低、適用性良好、可靠性和準(zhǔn)確性更高的基于Lab空間及相關(guān)性函數(shù)的視頻圖像偏色檢測(cè)方法。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于Lab空間及相關(guān)性函數(shù)的視頻圖像偏色檢測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于視頻圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種視頻圖像偏色檢測(cè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002]顏色是圖像的重要特征之一，它往往是圖像處理與分析的重要依據(jù)。尤其對(duì)于圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別、視頻檢索以及視頻目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域的研究具有十分重要的意義。
[0003]而顏色是由反射特性以及入射光顏色所決定。由于人類(lèi)的視覺(jué)系統(tǒng)具有顏色恒常性，即在一定程度上能消除光照條件等因素對(duì)顏色的影響，從而正確、真實(shí)地感知物體的顏色。但成像設(shè)備卻不具備顏色恒常性，因此它會(huì)受環(huán)境光照、物體本身的反射特性和采集設(shè)備的感光系數(shù)的影響，而造成所拍攝到的圖像的色彩與物體真實(shí)色彩之間存在一定程度上的誤差，這種顏色上的差異便是偏色。偏色現(xiàn)象的存在會(huì)影響圖像處理的正確性，如果不及時(shí)有效地檢測(cè)出并校正偏色則后續(xù)的圖像檢索、模式識(shí)別等可能無(wú)法進(jìn)行。要校正偏色的前提條件就是正確地檢測(cè)出偏色的存在以及偏色的程度。
[0004]現(xiàn)有技術(shù)中，圖像偏色的檢測(cè)方法主要包括直方圖統(tǒng)計(jì)法、灰平衡法、白平衡法、等效圓法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和先驗(yàn)知識(shí)法。然而，這些方法都具有一定的局限性，在某些場(chǎng)合下無(wú)法正確可靠地檢測(cè)出圖像的偏色。直方圖統(tǒng)計(jì)法可以給出圖像的整體顏色表現(xiàn)，但在視頻圖像的不同應(yīng)用中，偏色出現(xiàn)原因錯(cuò)綜復(fù)雜，基于直方圖統(tǒng)計(jì)的方法難以得到全面準(zhǔn)確的判斷；灰平衡法針對(duì)滿(mǎn)足“灰度世界”假設(shè)，即圖像的R、G、B均值相等，體現(xiàn)為中性“灰”，但是當(dāng)環(huán)境亮度異?；蛘邎D像顏色較為單一時(shí)，由于圖像不再滿(mǎn)足“灰度世界”這一基本假設(shè)前提，從而導(dǎo)致了灰平衡法幾乎完全失效；白平衡法針對(duì)存在鏡面反射的圖像，認(rèn)為鏡面反射或白色區(qū)域反射的高光部分能夠反映光源的色度，從而判斷偏色現(xiàn)象，但是當(dāng)所拍攝的物體無(wú)白色或高光部分存在時(shí)，偏色檢測(cè)結(jié)果是失真的；等效圓根據(jù)圖像在Lab空間中色度均值分布情況，采用圖像平均色度和色度中心距的比值來(lái)作為衡量圖像偏色程度的偏色因子，但是對(duì)于無(wú)參考的偏色檢測(cè)問(wèn)題而言，正確的色度中心選擇是隨機(jī)且難以確定的；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和先驗(yàn)知識(shí)法需要學(xué)習(xí)積累或先驗(yàn)知識(shí)來(lái)判斷，具有較大的局限性。
[0005]當(dāng)前圖像偏色檢測(cè)的主要手段是在RGB空間中進(jìn)行偏色檢測(cè)，但RGB空間具有不直觀(guān)，不均勻，設(shè)備依賴(lài)性等特點(diǎn)。因此不能較好地滿(mǎn)足要求。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為了克服已有圖像偏色檢測(cè)方式的不均勻、設(shè)備依賴(lài)性較高、適用性較差、可靠性和準(zhǔn)確性較差的不足，本發(fā)明提供了一種均勻性良好、設(shè)備依賴(lài)性較低、適用性良好、可靠性和準(zhǔn)確性更高的基于Lab空間及相關(guān)性函數(shù)的視頻圖像偏色檢測(cè)方法。
[0007]本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是:
[0008]一種基于Lab空間及相關(guān)性函數(shù)的視頻圖像偏色檢測(cè)方法，所述檢測(cè)方法包括如下步驟:
[0009]I)獲取檢測(cè)視頻的相鄰兩巾貞圖像；
[0010]2)從RGB空間轉(zhuǎn)換到Lab空間，得到圖像的L、a、b值;
[0011]3)將圖像相應(yīng)分成各個(gè)子塊:
[0012]將圖像分成MXN個(gè)子塊，M、N為正整數(shù)，子塊數(shù)量由圖像的分辨率以及子塊大小決定，子塊的大小選為2的正整數(shù)冪；
[0013]4)計(jì)算對(duì)應(yīng)子塊方差及相關(guān)性:
[0014]計(jì)算分塊后圖像的各個(gè)子塊像素方差，然后計(jì)算對(duì)應(yīng)子塊的協(xié)相關(guān)系數(shù)P，接著求協(xié)相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值之和的平均值△P;
[0015]5)計(jì)算對(duì)應(yīng)子塊的色差:
[0016]計(jì)算各個(gè)子塊的L、a、b均值，然后求對(duì)應(yīng)子塊的色差

【權(quán)利要求】
1.一種基于Lab空間及相關(guān)性函數(shù)的視頻圖像偏色檢測(cè)方法，其特征在于:所述檢測(cè)方法包括如下步驟: 1)獲取檢測(cè)視頻的相鄰兩幀圖像； 2)從RGB空間轉(zhuǎn)換到Lab空間，得到圖像的L、a、b值； 3)將圖像相應(yīng)分成各個(gè)子塊: 將圖像分成MXN個(gè)子塊，M、N為正整數(shù)，子塊數(shù)量由圖像的分辨率以及子塊大小決定，子塊的大小選為2的正整數(shù)冪； 4)計(jì)算對(duì)應(yīng)子塊方差及相關(guān)性: 計(jì)算分塊后圖像的各個(gè)子塊像素方差，然后計(jì)算對(duì)應(yīng)子塊的協(xié)相關(guān)系數(shù)P，接著求協(xié)相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值之和的平均值ΛP ; 5)計(jì)算對(duì)應(yīng)子塊的色差: 計(jì)算各個(gè)子塊的L、a、b均值，然后求對(duì)應(yīng)子塊的色差
,接著求它們之間色差之和的平均值ΛE ； 6)融合相關(guān)性系數(shù)與色差求偏色因子并與所設(shè)閾值比較從而判斷是否偏色，過(guò)程如下: 根據(jù)色差的平均值ΛΕ與協(xié)相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值之和的平均值"P，計(jì)算偏色因子
，t為正整數(shù)；
當(dāng)偏色因子大于所設(shè)閾值Th時(shí)，判定存在偏色。
2.如權(quán)利要求1所述的基于Lab空間及相關(guān)性函數(shù)的視頻圖像偏色檢測(cè)方法，其特征在于:所述步驟6)中，所述閾值Th = m+ts，取出第n-a幀到第η幀要取來(lái)作為檢查之間的數(shù)幀圖像，然后計(jì)算相鄰兩幀圖像間灰度直方圖的差，m和s為這a+Ι個(gè)差值的均值和標(biāo)準(zhǔn)方差，a = 30~60。
3.如權(quán)利要求1或2所述的基于Lab空間及相關(guān)性函數(shù)的視頻圖像偏色檢測(cè)方法，其特征在于:所述步驟2)中，RGB空間轉(zhuǎn)換到Lab空間的計(jì)算公式為:
L = 0.2126007噸+0.7151947*G+0.0722046*B ；
a = 0.3258962噸-0.4992596*6+0.1733409祁+128 ；
b = 0.1218128噸+0.3785610*6-0.5003738祁+128。
【文檔編號(hào)】H04N9/64GK104168478SQ201410366343
【公開(kāi)日】2014年11月26日 申請(qǐng)日期:2014年7月29日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月29日
【發(fā)明者】馮遠(yuǎn)靜, 成傳勝, 單敏, 徐輝, 吳燁, 許優(yōu)優(yōu), 李斐, 高成鋒, 陳蒙奇, 葉峰 申請(qǐng)人:銀江股份有限公司