高动态彩色数字相机特性化标定方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于光电成像技术领域，具体涉及一种高动态数字相机特性化标定方法。
【背景技术】
[0002] 可见光数字相机被广泛应用于工业生产、医学影像、航空航天、军事预警等诸多方 面。由于在某些特殊光照环境下，传统的8位数字相机无法满足图像高分辨力的实际需求， 因此需要提高CCD或CMOS的A/D采样量化位数来提升相机输出图像的动态范围。sRGB色 度系统是一种面向显示器、打印机、因特网的标准色度系统，广泛用于ITU-RBT. 709色彩标 准、HDTV信号传输、标准CRT显示器等。当8位相机采集图像并在8位CRT或LED设备显示 时，除自带颜色配置表设备外，大多数标准设备已具有sRGB色彩空间转换功能，因此无需 对设备进行特性化处理。对于高动态彩色数字相机，相机输出与显示设备间往往不具备标 准sRGB色彩空间的转换功能，个体设备间的色彩空间存在着显著差异，再无外界辅助色彩 转换模块的支持下，无法将各自的色彩空间转化为独立于设备的标准色彩空间，并且相机 的光谱响应与CIE标准色度观察者配色函数存在不一致性，影响了输出图像的色彩复现效 果，因此为了能够在显示设备上复现场景的真实色彩，需要在图像输出显示前将相机的RGB 色彩空间转换至标准sRGB色彩空间，也就是相机的特性化过程。
[0003] 常用的相机特性化方法主要有：Nichogi等人2001年提出了一种利用8位彩色数 字图像进行光谱估计的方法，该方法将原有的色彩空间划分为不同性质的簇，并针对每个 簇采用不同的空间转换模型，以达到特性化效果[1]。Barnard，Funt等人利用相机对不同 光谱的响应值，建立了相机响应曲线，利用该曲线拟合相机色彩空间与标准sRGB空间的函 数关系。Cheung，WeStland等人采用经验法，根据相机输入、输出关系结合神经网络算法对 相机进行特性化处理。
[0004] 上述常用的相机特性化方法中，光谱估计法计算较为复杂，需要将原有色彩空间 按不同属性设计不同的空间转换模型；响应曲线法，首先需要对相机的光谱响应曲线进行 标定，在标定的过程中难免引入新的误差，同时算法复杂度较高，计算量较大；神经网络法 相对于前两种方法而言，拟合结果较为准确，但由于神经网络算法本身存在收敛性与训练 时间不确定、泛化精度缺陷等问题，因此该方法也存在较大的局限性。
【发明内容】
[0005] 本发明提出了一种计算复杂度较低、易于硬件实现的高动态彩色数字相机特性化 标定方法；采用该方法能够对高动态彩色数字相机的色彩空间转换矩阵进行准确标定，从 而实现对相机的特性化处理。
[0006] 本发明的技术方案如下：
[0007] 高动态彩色数字相机特性化标定方法，包括以下步骤：
[0008] 1)将待标定相机称为相机，在D65标准光源环境下，用相机对标准色卡中某一固 定颜色进行重复拍摄至少3次，获取每次拍摄的标准色卡图像的R、G、B分量值，计算出R、 G、B各分量的样本均值，并以此样本均值作为该标准色卡在图像RGB色彩空间下的分量值，i己为Rin、Gin、Bin;
[0009] 2)在与步骤1)相同的光照环境下，用色度计测量步骤1)中标准色卡的相同颜色 色块的色度值，经重复实验至少3次，测定该颜色在CIE1931XYZ2°视场色度系统中三刺 激值X、Y、Z的样本均值，以此样本均值作为标准色卡在该色度系统下的三刺激值，记为Xin、 Yin、Zin;
[0010] 3)在与步骤1)相同光源环境下，对标准色卡中的不同颜色逐一进行步骤1)与步 骤2)，依次得到不同颜色的RGB分量值与XYZ三刺激值；以不同颜色的Rin、Gin、Bin作为输 入，Xin、Yin、Zin作为输出，根据最小二乘原理拟合出图像RGB色彩空间到CIE1931XYZ2°视 场色度系统的映射矩阵M;
[0011] 4)根据映射矩阵M，将CIE1931XYZ2°视场色度系统下的三刺激值Xin、Yin、Zin转 换至sRGB标准色彩空间，根据相机的动态范围解算出相机在sRGB标准色彩空间下的实际 色彩分量值，记为ICt、B。#
[0012] 上述步骤3)中的映射矩阵M是一种线性映射矩阵，规模为3x3的满秩、可逆方阵 M〇
[0013] 上述步骤1)中Rin、Gin、Bin的计算方法如下：
[0014] 步骤1)中，设相机输出的图像尺寸为mXn，第p次拍摄第i个固定颜色的RGB分 量值定义为：
[0015]
【主权项】
1. 高动态彩色数字相机特性化标定方法，其特征在于，包括以下步骤： 1) 将待标定相机称为相机，在D65标准光源环境下，用相机对标准色卡中某一固定颜 色进行重复拍摄至少3次，获取每次拍摄的标准色卡图像的R、G、B分量值，计算出R、G、B 各分量的样本均值，并以此样本均值作为该标准色卡在图像RGB色彩空间下的分量值，记 为Rin、Gin、Bin; 2) 在与步骤1)相同的光照环境下，用色度计测量步骤1)中标准色卡的相同颜色色块 的色度值，经重复实验至少3次，测定该颜色在CIE1931XYZ2°视场色度系统中三刺激值 X、Y、Z的样本均值，以此样本均值作为标准色卡在该色度系统下的三刺激值，记为Xin、Yin、 Zin; 3) 在与步骤1)相同光源环境下，对标准色卡中的不同颜色逐一进行步骤1)与步骤 2)，依次得到不同颜色的RGB分量值与XYZ三刺激值；以不同颜色的Rin、Gin、Bin作为输入，Xin、Yin、Zin作为输出，根据最小二乘原理拟合出图像RGB色彩空间到CIE1931XYZ2°视场 色度系统的映射矩阵M; 4) 根据映射矩阵M，将CIE1931XYZ2°视场色度系统下的三刺激值Xin、Yin、Zin转换 至sRGB标准色彩空间，根据相机的动态范围解算出相机在sRGB标准色彩空间下的实际色 彩分量值，记为ICt、B。#
2. 根据权利要求1所述的特性化标定方法，其特征在于：所述步骤3)中的映射矩阵M 是一种线性映射矩阵，规模为3x3的满秩、可逆方阵M。
3. 根据权利要求2所述的特性化标定方法，其特征在于： 所述步骤1)中Rin、Gin、Bin的计算方法如下： 步骤1)中，设相机输出的图像尺寸为mXn，第p次拍摄第i个固定颜色的RGB分量值 定义为：
其中，1彡i彡N，若标准色卡有Y种颜色，Y彡9,则N=Y;3彡p彡5; 经归一化处理后，相机所拍摄的标准色卡中第i个颜色最终的图像RGB输出值为：
4. 根据权利要求3所述的特性化标定方法，其特征在于： 所述步骤2)中Xin、Yin、Zin的计算方法如下： 步骤2)中，设第p次重复实验中，第i个颜色在CIE1931XYZ2°视场色度系统中三刺 激值为4、，<〗，则经归一化处理后，该颜色最终的XYZ三刺激输出值为：
5. 根据权利要求4所述的特性化标定方法，其特征在于：所述步骤3)中，对至少9个 不同颜色逐一进行步骤1)与步骤2)，得到至少9组实验数据，
建立图像RGB色彩空间与CIE1931XYZ2°视场色度系统的线性映射关系：
利用最小二乘法解算出矩阵M中的待定参数ai?a9，确定出图像RGB色彩空间到CIE1931XYZ2°视场色度系统的映射关系：
6. 根据权利要求5所述的特性化标定方法，其特征在于：根据解算出的映射矩阵M的， 步骤4)中，将CIE1931XYZ2°视场色度系统下的三刺激值Xin、Yin、Zin转换至sRGB标准色 彩空间的方法为： 首先，将Xin、Yin、Zin转换至线性sRGB色彩空间，线性sRGB色彩空间的色彩分量值记为 ^Linear? ^Linear? ^Linear*
^Linear? ^Linear? -^Linear ^ [〇，1]; 其次，对线性sRGB色彩空间进行非线性化处理，得到非线性化后的三分量值RsK；B，GsKeB， bsEGB：
Rsrgb，GsRGB，BsRGBG[Q，l]; 设相机输出p比特图像，则图像的灰度级范围为[〇,r-1]，转换后sRGB标准色彩空间 下像素的实际色彩分量值为：
【专利摘要】本发明公开了一种高动态彩色数字相机特性化标定方法，包括以下步骤：1)在D65标准光源环境下，用相机拍摄标准色卡中某一固定颜色，计算出R、G、B各分量的样本均值；2)在与步骤1)相同的光照环境下，用色度计测量步骤1)中的标准色卡的相同颜色色块的色度值，测定该颜色在CIE1931？XYZ？2°视场色度系统中三刺激值X，Y，Z的样本均值；3)得到不同颜色的RGB分量值与XYZ分三刺激值；以不同颜色的Rin、Gin、Bin作为输入，Xin、Yin、Zin作为输出，拟合出图像RGB色彩空间到CIE1931？XYZ？2°视场色度系统的映射矩阵M；4)解算出相机在sRGB标准色彩空间下的实际色彩分量值。本发明减少了中间转换流程，减小了标定系统误差，具有计算复杂度较低、易于硬件实现的特点。
【IPC分类】G06T7-00, H04N17-02, H04N17-00
【公开号】CN104574371
【申请号】CN201410804859
【发明人】郭惠楠, 曹剑中, 徐伟高, 张建, 周祚峰, 张辉, 宋晓冬, 赵晓冬
【申请人】中国科学院西安光学精密机械研究所
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2014年12月20日