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非线性传输曲线的颜色转换估算到已知的色彩空间图片

时间:2014-04-22 20:48来源:毕业设计网 作者:友好论文中心 点击:
摘要 本文提出了一种监督的算法来估计未知的非线性通过在图像采集过程中的图像的三个颜色分量发生。该算法是基于秩一假设,假设,在均匀的表面颜色趴在通过原点的直线的区域中的线性三色值。目标函数是谁的配方产生最小化的估计 非线性未知。与估计的逆非线性
摘要
本文提出了一种监督的算法来估计未知的非线性通过在图像采集过程中的图像的三个颜色分量发生。该算法是基于秩一假设,假设,在均匀的表面颜色趴在通过原点的直线的区域中的线性三色值。目标函数是谁的配方产生最小化的估计
非线性未知。与估计的逆非线性校正后的图像显示表现出色的属性,是更加分段常数,在原始图像。这属性将在量化和分割应用中是非常有用的。
 
1、介绍
许多彩色图像处理算法,如编码,分割等,假定图像可先被转换成具有某些期望的属性,例如,在感知上均匀的CIELAB空间[1,2]中的特定颜色空间。然而,大多数的数字化图象进行处理已进行到一个或多个在图像采集过程中逐点非线性传递函数。这些包括相机传感器的非线性响应,以及故意引入的非线性,如伽马校正,因此,以将图像转换为一个给定的色空间,采集非线性必须倒置,使得图像可以首先被转换为一个特定的线性三色空间,例如RGB,并从那里向所希望的颜色空间。不幸的是,本次收购的非线性一般是未知的,用了错误的非线性补偿可能对编码或分割的性能造成严重的负面影响。在本文中所解决的问题是这样来估计这种非线性尽可能准确。
 
2、建议的方法
该方法的基础是以下基本假设[3]:
第一个假设:三刺激值(以线性颜色空间),用于对应于具有均匀色度特性的表面的图像的区域趴在通过原点的直线(即,它们位于在给定的三维色空间的秩一子空间)。
在第一个假设满足图像区域,色度或与其相关的数量是恒定的,一个属性,是实现高效编码或分割非常有吸引力的。当然,由于噪声和其他缺陷,第一个假设从来不会完全符合支付;最好的,我们可以希望的是三刺激值将围绕着这样一条直线群集。该假说强烈违反了典型的数字化图像,看到其中显示了标准图像“芭芭拉”的特定区域(红色玩具)的RGB值的散点图。很显然,这些点不是围绕通过原点的直线簇。我们的方法的前提是,逆非线性可以被确定,这样,当所观察到的图像的RGB分量都与它的补偿,则第一假设是近似满足。尽管有人可能会怀疑,只是执行反伽玛校正[4]将实现这一目标,我们发现情况并非如此。这大概是因为其它可能涉及非线性包括偏移。先前的研究发现,与一个逻辑函数的逆补偿给了可喜的成果为变量 图像ETY[5]。然而,非线性转换曲线是一般不同的每个图像,从而来估算它对于一个给定图像的方法是必需的。
本文提出了一种有监督算法估计RGB图像未知的非线性传递曲线。该算法需要人工识别的地区,应该有恒定的色度特性(即,表面的光谱反射率)的图像。逆非线性是参数化表示,并且该算法确定的参数值,以使补偿后的RGB值满足秩一假说尽可能接近。
3、该算法的细节
3.1、符号
补偿应进行对已实际发生的逐点非线性的三刺激值,这些都是一般的R,G和B的摄像机。为了简化符号,这三个基本的三刺激值来表示S1, S2和S3,或以矢量标记S =(S1,S2,S3)。已经经历了未知的非线性所观察到的图像被表示
,其中I为离散集定义的图像的取样光栅的像素位置。我们假定所观察到的三刺激值都涉及到线性三刺激值:由一个未知的逐点非线性.由线性三刺激值,我们指的积分超过波长上的传感器和相应的传感器的光谱灵敏度函数的光谱照明的产品的结果:
 
,                         (1)
其中表示的传感器的光谱灵敏度,是光源的光谱辐射率和是场景表面的分光反射率 被成像在给定的方向[6]。在的变体:超过均匀性的给定表面通常是由于和/或的一个简单的比例,由于观看表面的角度例如改变。因此,三个组件由相同的因素都按比例,因此它们在通过原点的一条直线上,因此在秩1的假设。需要注意的是f *可以将任意的增益,我们在这里假定f*是单调非递减函数映射的范围为[0,255]为[0,255]。设g*=(f*)^-1是逆非线性。我们的目标是估计值f*(或g*),得到的估计f和g= f^-1,为了进行转换的Si(x)= g( (责任编辑:admin)
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