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基于三维查找表的数字图像颜色校正

作　者: 马玫娟
导　师: 蔡轶珩
学　校: 北京工业大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 颜色校正查找表自适应训练样本选取最大熵估计局部回归
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 303次
引　用: 3次
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内容摘要

颜色是图像的重要信息。由于机器视觉缺乏自适应性和智能性,不具有颜色恒常性的特点,图像采集、传输和显示系统的变化将引起图像颜色数据的变化。为了实现数字图像颜色的正确感知,必须在机器成像环节后加入智能图像颜色校正环节,将图像颜色转换为某参考条件下的颜色。随着数字化需求的发展和图像处理技术广泛应用,图像的颜色校正越来越显示其重要性,在印刷、印染、电视、工业控制、计算机辅助设计、图像监控等众多领域,成为影响系统性能的最重要因素之一。目前的图像颜色校正技术难以实现较高的精度,不能满足图像分析和识别系统的需求,因此,需要进一步研究高精度的颜色校正方法。本论文以数码相机为数字图像输入设备,优化数字图像颜色校正过程,探索如何在有限的训练样本的条件下建立高精度的查找表。论文对颜色校正中的两个重要问题——提高查找表的精度和选择分布合理的样本进行了研究,主要工作分为两部分:1.在训练样本有限的条件下,研究提高查找表精度的方法:提出分级建立查找表的具体实现方法,通过增加虚拟样本点,以初级查找表的栅格点为训练样本,采用插值的方法对查找表的栅格逐级细分建立高级查找表,进一步提高查找表的精度。对如何构建映射函数进行了深入地探讨,将最大熵估计方法和自适应方法相结合,使其能够根据输入点邻域内训练样本的分布选择参与权值计算的点数。另外,在局部线性回归的基础上,提出了自适应局部非线性回归颜色校正方法及相应的模型,建立一个精度较高的查找表。2.在训练样本数目的允许范围内,研究训练样本的选取问题。本文在基于标志色块数字图像颜色预校正的基础上,根据图像色域特点,采用叠代自组织聚类的方法,并结合中国颜色体系,自适应地选取训练样本色块,使训练样本更具有针对性。与通用的商业测色样本相比较,该训练样本能够突出待校正图像本身的色域特点,可取得较高的校正精度。论文设计了大量的实验,分析了实验结果,并给出客观评价和主观评价,为以后的研究奠定了基础。这些研究工作,促进了数字图像颜色校正技术的发展,有理论意义和实际应用价值。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-11
第1章绪论  11-19
  1.1 数字图像颜色校正的背景  11-13
    1.1.1 数字图像颜色校正的研究背景  11-12
    1.1.2 数字图像颜色校正的研究意义  12-13
  1.2 数字图像颜色校正的国内外研究现状  13-16
    1.2.1 相关国际机构  13-14
    1.2.2 国内外研究现状分析  14-16
    1.2.3 目前颜色校正方法的局限性  16
  1.3 论文的研究目标  16-17
  1.4 论文的章节安排  17-19
第2章颜色校正的基本理论  19-35
  2.1 引言  19
  2.2 颜色视觉  19-23
    2.2.1 颜色视觉现象  19-20
    2.2.2 颜色视觉理论  20-21
    2.2.3 颜色恒常性  21
    2.2.4 颜色的基本特性  21-22
    2.2.5 颜色匹配  22-23
  2.3 颜色空间  23-28
    2.3.1 CIE颜色空间  23-25
    2.3.2 面向硬件设备的颜色空间  25-27
    2.3.3 面向彩色图像处理的颜色空间  27-28
  2.4 颜色空间的转换  28-29
    2.4.1 Lab到XYZ之间的转换  28
    2.4.2 XYZ到sRGB的转换  28-29
  2.5 色序系统  29-31
    2.5.1 孟塞尔色序系统  29-30
    2.5.2 中国颜色体系  30-31
  2.6 颜色校正的评价标准  31-33
    2.6.1 客观评价标准  31-32
    2.6.2 主观评价标准  32
    2.6.3 两种评价标准的比较  32-33
  2.7 本章小结  33-35
第3章影响数字图像颜色的因素  35-47
  3.1 照明环境对彩色数字图像颜色的影响  35-38
    3.1.1 光源色温对彩色数字图像颜色的影响  35-36
    3.1.2 光源照度对彩色数字图像颜色的影响  36-37
    3.1.3 光源显色性对彩色数字图像颜色的影响  37
    3.1.4 光源照明观测环境对彩色数字图像颜色的影响  37-38
  3.2 被拍摄物体的物理状态对彩色数字图像颜色的影响  38-40
    3.2.1 被拍摄物体的运动状态对其成像颜色的影响  39
    3.2.2 被拍摄物体的表面特性对其成像颜色的影响  39-40
  3.3 图像获取设备对彩色数字图像颜色的影响  40-45
    3.3.1 数码相机成像原理  41
    3.3.2 影响数码相机成像颜色的因素  41-43
    3.3.3 数码相机成像特性  43-45
  3.4 本章小结  45-47
第4章基于查找表的颜色校正原理  47-57
  4.1 引言  47
  4.2 查找表的研究现状  47-49
  4.3 建立查找表  49-51
    4.3.1 分割  49-50
    4.3.2 重构  50-51
    4.3.3 建表  51
  4.4 查找表插值  51-54
    4.4.1 查找  52
    4.4.2 插值  52-54
  4.5 基于查找表的颜色校正原理  54-56
  4.6 本章小结  56-57
第5章基于三维查找表的数字图像颜色校正  57-75
  5.1 引言  57
  5.2 多级查找表的构建  57-63
    5.2.1 虚拟扩充样本点  57-58
    5.2.2 构建多级查找表  58
    5.2.3 多级查找表的客观评价  58-61
    5.2.4 多级查找表的主观评价  61-63
  5.3 基于最大熵估计的颜色校正  63-68
    5.3.1 基于最大熵估计的颜色校正理论  63
    5.3.2 基于最大熵估计的颜色校正的改进  63-64
    5.3.3 自适应最大熵估计建立查找表的流程  64-65
    5.3.4 基于最大熵估计的颜色校正的主观评价  65-66
    5.3.5 基于最大熵估计的颜色校正的客观评价  66-68
  5.4 自适应局部回归的颜色校正方法  68-74
    5.4.1 局部回归颜色校正方法的步骤  68
    5.4.2 自适应局部线性回归颜色校正方法  68-69
    5.4.3 自适应局部非线性回归颜色校正方法  69
    5.4.4 自适应局部非线性回归建立查找表的流程  69-70
    5.4.5 自适应局部回归颜色校正的主观评价  70-72
    5.4.6 自适应局部回归颜色校正的客观评价  72-74
  5.5 本章小结  74-75
第6章颜色校正训练样本的选择  75-93
  6.1 引言  75
  6.2 校正样本选择问题  75-77
    6.2.1 色彩测试色板  75-76
    6.2.2 感兴趣色域  76-77
  6.3 自适应颜色校正训练样本选择方法  77-78
  6.4 基于标志色块的颜色预校正  78-82
    6.4.1 颜色值与光照之间的关系  78-79
    6.4.2 基于标志色块的颜色预校正  79
    6.4.3 标志色块预校正实验步骤  79-80
    6.4.4 标志色块预校正实验结果  80-82
  6.5 叠代自组织（ISODATA）聚类法  82-86
    6.5.1 叠代自组织聚类法的基本步骤  82-84
    6.5.2 叠代自组织聚类算法流程  84-86
  6.6 自适应颜色校正训练样本选择的主观评价  86-88
    6.6.1 主观评价实验步骤  86
    6.6.2 主观评价实验结果及分析  86-88
  6.7 自适应颜色校正训练样本选择的客观评价  88-92
    6.7.1 客观评价实验步骤  88-89
    6.7.2 客观评价试验结果及分析  89-92
  6.8 本章小结  92-93
结论与展望  93-95
  论文的工作总结  93
  进一步工作展望  93-95
参考文献  95-101
附录  101-102
  攻读硕士学位期间所参加的科研项目  101
  攻读硕士学位期间所发表的论文  101
  攻读硕士学位期间所获得的奖励  101-102
致谢  102

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