專利名稱：一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種顯微圖像處理技術(shù)，尤其是涉及一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法。
背景技術(shù)：
體視顯微鏡在圖像采集過程中，由于左右兩個通道的CM0S(Complementary MetalOxide Semiconductor,互補金屬氧化物半導(dǎo)體)傳感器存在一定的差異，因此會導(dǎo)致采集到的彩色顯微立體圖像對之間的顏色存在很大的差異。然而，彩色顯微立體圖像對中顏色差異的存在，會影響立體匹配的精度，如果顏色差異比較明顯，則就無法得到彩色顯微立體圖像對的視差信息，而缺少視差信息，三維重建就無法完成，繼而直接影響三維測量。因此，針對彩色顯微立體圖像對中的顏色差異問題，有必要在機器成像之后加入圖像智能處理環(huán)節(jié)實現(xiàn)顏色畸變圖像的顏色校正，這樣研究一種消除彩色顯微立體圖像對顏色差異的方法就非常具有意義。消除顏色差異的核心是如何將參考圖像中的顏色信息傳遞到畸變圖像中，從而確保兩幅圖像之間的顏色基本一致。目前，基于顏色傳遞實現(xiàn)的顏色校正方法主要是基于全局顏色線性傳遞的。這種顏色校正方法的實現(xiàn)過程為首先進行顏色空間的轉(zhuǎn)換，將相關(guān)性較強的RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到相關(guān)性較小的Ια β顏色空間；然后在Ια β顏色空間利用參考圖像和畸變圖像的方差對畸變圖像進行顏色校正，將顏色校正后得到的校正圖像中的每個像素點的I顏色通
道、ct顏色通道、β顏色通道的顏色值分別記為I"權(quán)利要求
1.一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法，其特征在于包括以下步驟 ①將RGB顏色空間的彩色顯微立體圖像對中的一副顯微立體圖像作為參考圖像，并記為Frf，將RGB顏色空間的彩色顯微立體圖像對中的另一副顯微立體圖像作為顏色待校正的圖像，并記為 ②獲取參考圖像Frf的顯著圖和顏色待校正的圖像1_的顯著圖，分別記為SaliencyMapref和SaliencyMapst5u ;然后獲取參考圖像Frf的分割圖和顏色待校正的圖像Isou的分割圖，分別記為BMapref和BMap_，BMapref和BMap_中均包含有多個前景區(qū)域，將BMapref中的第i’個前景區(qū)域記為穴'，將BMap_中的第i’個前景區(qū)域記為'，其中，I≤i’≤I’，I’表示BMapMf和BMap_中的前景區(qū)域的個數(shù)； ③在YCbCr顏色空間計算BMaplrrf中的每個前景區(qū)域的亮度分量Y、第一色差分量Cb和第二色差分量Cr的每個灰度級的直方圖和歸一化直方圖以及累計直方圖，并計算BMap_中的每個前景區(qū)域的亮度分量Y、第一色差分量Cb和第二色差分量Cr的每個灰度級的直方圖和歸一化直方圖以及累計直方圖； ④在RGB顏色空間計算BMapref和BMap_中的每個前景區(qū)域的顏色直方圖； ⑤計算BMapraf中的每個前景區(qū)域的顏色直方圖與BMap_中對應(yīng)的前景區(qū)域的顏色直方圖的相似度值，根據(jù)相似度值判斷BMapraf中的前景區(qū)域與BMap_中對應(yīng)的前景區(qū)域是否匹配； ⑥計算BMapref中與BMap_中相匹配的前景區(qū)域的亮度分量、第一色差分量和第二色差分量傳遞函數(shù)；然后根據(jù)BMapMf中與BMap_中相匹配的前景區(qū)域的亮度分量、第一色差分量和第二色差分量傳遞函數(shù)，對顏色待校正的圖像1_中對應(yīng)的區(qū)域的亮度分量Y、第一色差分量Cb和第二色差分量Cr進行顏色校正； ⑦在YCbCr顏色空間計算BMaplrrf中的一個背景區(qū)域的亮度分量Y、第一色差分量Cb和第二色差分量Cr的每個灰度級的直方圖和歸一化直方圖以及累計直方圖，并計算BMap_中的一個背景區(qū)域的亮度分量Y、第一色差分量Cb和第二色差分量Cr的每個灰度級的直方圖和歸一化直方圖以及累計直方圖； ⑧計算BMapraf中與BMap_中的背景區(qū)域的亮度分量、第一色差分量和第二色差分量傳遞函數(shù)；然后根據(jù)BMapMf中與BMap_中的背景區(qū)域的亮度分量、第一色差分量和第二色差分量傳遞函數(shù)，對顏色待校正的圖像1_中對應(yīng)的區(qū)域的亮度分量Y、第一色差分量Cb和第二色差分量Cr進行顏色校正； ⑨融合顏色待校正的圖像1_中顏色校正后的每個區(qū)域的亮度分量、第一色差分量和第二色差分量得到顏色校正后的校正圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法，其特征在于所述的步驟②中獲取參考圖像Frf的顯著圖SaliencyMapM和顏色待校正的圖像的顯著圖SaliencyMaps°u的具體過程為 ②_al、將參考圖像Frf的R、G、B三個顏色通道的顏色值分別重新量化為M個不同的等級，得到參考圖像Frf對應(yīng)的且顏色種類數(shù)為M3的初始量化圖像； ②-a2、統(tǒng)計初始量化圖像中的每種顏色出現(xiàn)的概率，得到初始量化圖像的顏色直方圖，將初始量化圖像的顏色直方圖中的第i種顏色Ci出現(xiàn)的概率記為Pi,其中，I彡i彡M3 ; ②_a3、將初始量化圖像中出現(xiàn)的概率小于設(shè)定的固定閾值T的顏色用初始量化圖像的顏色直方圖中與該顏色相鄰的顏色取代，得到參考圖像1%對應(yīng)的且顏色種類數(shù)為L的最終量化圖像，對于初始量化圖像中的第i種顏色Ci,判斷PiCT是否成立，如果成立，則將初始量化圖像中的第i種顏色Ci用初始量化圖像的顏色直方圖中與Ci相鄰的第i+Ι種顏色Ci+1或相鄰的第i-ι種顏色Cp1取代，否則，保留初始量化圖像中的第i種顏色Ci,其中，L ^ M3 ； ②-a4、計算最終量化圖像中的每種顏色的顯著性值，得到參考圖像Frf的顯著圖，記為Sal iencyMapd，將最終量化圖像中的第k種顏色Ck’的顯著性值記為Sal (C；)，
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法，其特征在于所述的步驟②_al中M=12，所述的步驟②_a3中設(shè)定的固定閾值T的值為參考圖像Fef或顏色待校正的圖像1_中的像素的總個數(shù)的O. 05倍。
4.根據(jù)權(quán)利要求I至3中任一項所述的一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法，其特征在于所述的步驟②中獲取參考圖像Fef的分割圖BMapraf和顏色待校正的圖像1_的分割圖BMap_的具體過程為 ②-Cl、選取一個固定閾值Tf，然后利用該固定閾值Tf對參考圖像Fef的顯著圖SaliencyMaplrrf進行二值化處理，得到參考圖像Frf的顯著圖SaliencyMaplrrf的二值化圖像，記為 Bref，其中，Tf e [O, 255]； ②_c2、根據(jù)BMf中的每個像素的像素值，獲取參考圖像Frf中的多個初始前景區(qū)域和多個初始背景區(qū)域，參考圖像Fef的初始前景區(qū)域中的每個像素與BMf中同坐標位置處像素值為255的像素對應(yīng)，參考圖像Frf的初始背景區(qū)域中的每個像素與BMf中同坐標位置處像素值為O的像素對應(yīng)； ②-c3、將參考圖像Frf中當前正在處理的第i個初始前景區(qū)域Trimapi作為當前前景區(qū)域Trimapi，其中，此處I < i < I，I表示參考圖像Fet中的初始前景區(qū)域的個數(shù)； ②-c4、將BMf中與當前前景區(qū)域Trimapi對應(yīng)的區(qū)域i f中的像素的列位置最小值、列位置最大值、行位置最小值、行位置最大值分別記為miXp IiiaXi'miYpmaYi ； ②-c5、將i 廣擴展為一個矩形區(qū)域，并記力5 r，將5；'^中的像素的列位置最小值、列位置最大值、行位置最小值、行位置最大值分別記為miX/ > maXj;、η Υ/ ^maY/ ,
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法，其特征在于獲取參考圖像Frf的分割圖BMaff時，所述的步驟②-cl中固定閾值Tf的值為參考圖像Frf的顯著圖SaliencyMaplref中的所有像素的像素值的均值的2倍；獲取顏色待校正的圖像1_的分割圖，所述的步驟②-Cl中固定閾值Tf的值為顏色待校正的圖像1_的顯著圖SaliencyMap_中的所有像素的像素值的均值的2倍；所述的步驟②_c7中取K=4。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法，其特征在于所述的步驟③的具體過程為 ③-I、將BMapref中當前正在處理的第i’個前景區(qū)域作為當前前景區(qū)域，其中，I彡i’彡I’，I’表示BMapMf中的前景區(qū)域的個數(shù)； ③-2、計算當前前景區(qū)域t的亮度分量γ、第一色差分量Cb和第二色差分量Cr的每個灰度級的直方圖，將當前前景區(qū)域BMapf’的亮度分量Y的灰度級為u時的直方圖記為，將當前前景區(qū)域產(chǎn)'的第一色差分量Cb的灰度級為u時的直方圖記為，將當前前景區(qū)域'的第二色差分量Cr的灰度級為U時的直方圖記為被
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法，其特征在于所述的步驟④的具體過程為 ④-al JfBMapM中當前正在處理的第i’個前景區(qū)域’作為當前前景區(qū)域，其中，1≤i’≤I’，I’表示BMapMf中的前景區(qū)域的個數(shù)； ④_a2、計算當前前景區(qū)域BMapf'的顏色直方圖，記為，HfGB-ref = Q(ff^B-r￥[C]),其中，C=256 X R+16 X G+B，R表示當前前景區(qū)域M/叩;:< '中的像素的紅色分量的值，G表示當前前景區(qū)域中的像素的綠色分量的值，B表示當前前景區(qū)域5M^re/'中的像素的藍色分量的值,祀κ[Π表示當前前景區(qū)域識fopf沖灰度級為C時的直方圖，Q(i/fK[C])表示當前前景區(qū)域5Μα片&中所有顏色分量構(gòu)成的直方圖的集合； ④_a3、令i’ =i’ +1，將BMapraf中下一個待處理的前景區(qū)域作為當前前景區(qū)域，然后返回步驟④_a2繼續(xù)執(zhí)行，直至BMapM中的所有前景區(qū)域處理完畢，其中，此處“=”為賦值符號; ④_a4、按照步驟④-al至步驟④_a3的操作，計算BMap_中的每個前景區(qū)域的顏色直方圖。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法，其特征在于所述的步驟⑤的具體過程為 ⑤-I、將BMapraf中當前正在處理的第P個前景區(qū)域1作為當前第一前景區(qū)域，將BMap_中當前正在處理的第q個前景區(qū)域作為當前第二前景區(qū)域，其中，I彡P(guān)彡P(guān)，I彡q彡Q，P表示BMapref中的前景區(qū)域的個數(shù)，Q表示BMap_中的前景區(qū)域的個數(shù)； ⑤-2、計算當前第一前景區(qū)域的顏色直方圖i/fK與當前第二前景區(qū)域BMap^ '的顏色直方圖戰(zhàn)-棚的相似度值，記為Simif ef, H；^)，
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法，其特征在于所述的步驟⑥的具體過程為 ⑥-I、將BMapref和BMap_中當前正在處理的相匹配的前景區(qū)域分別作為當前第一前景區(qū)域和當前第二前景區(qū)域，假定BMapMf中的所有相匹配的前景區(qū)域中的第p’個前景區(qū)戚BMaPr;'為當前第一前景區(qū)域，假定BMap_中的所有相匹配的前景區(qū)域中的第q’個前景區(qū)域'為當前第二前景區(qū)域，其中，丨<p’彡S，1彡q’ < S，S表示BMapre^BMapst5u中相匹配的前景區(qū)域的個數(shù)； ⑥-2、判斷當前第一前景區(qū)域BMopf的亮度分量所在的灰度級u’和u’+1與當前第二前景區(qū)域"的亮度分量所在的灰度級V’是否滿足以下條件不等式Hy>m_ref ^ < Hyu,n_,oll (v< Hyum_r4 ^ii,+ ^，如果是，則假定當前第一前景區(qū)域··SMop丨f'的亮度分量所在的灰度級u’與當前第二前景區(qū)域的亮度分量所在的灰度級V’相匹配，并計算當前第二前景區(qū)域SMTpf ’的亮度分量所在的灰度級V’的顏色傳遞函數(shù)，記為O’)，Μ^(ν’)κ’，然后執(zhí)行步驟⑥-4，否則，執(zhí)行步驟⑥_3，其中，(Y)表示當前第一前景區(qū)域的亮度分量的灰度級為u’時的累計直方圖，Hy腿」(V)表示當前第二前景區(qū)域'的亮度分量的灰度級為V’時的累計直方圖，表示當前第一前景區(qū)域BMopf的亮度分量的灰度級為(u’+l)時的累計直方圖； ⑥-3、令u’ =u’ +1，然后返回步驟⑥-2對當前第一前景區(qū)域AW即P'1的亮度分量所在的灰度級繼續(xù)進行條件不等式判斷，其中，此處“=”為賦值符號； ⑥-4、判斷當前第一前景區(qū)域’的第一色差分量所在的灰度級u’和u’+l與當前第二前景區(qū)域的第一色差分量所在的灰度級V’是否滿足以下條件(u')<(v-) < f-rei ("’+1),如果是，則假定當前第一前景區(qū)域的第一色差分量所在的灰度級u’與當前第二前景區(qū)域MZopf的第一色差分量所在的灰度級V’相匹配，并計算當前第二前景區(qū)域”的第一色差分量所在的灰度級V’的顏色傳遞函數(shù)，記為Μ (V’),Mcqb{v') = u'，然后執(zhí)行步驟⑥-6，否則，執(zhí)行步驟⑥_5，其中，表示當前第一前景區(qū)域’的第一色差分量的灰度級為u’時的累計直方圖，(V)表示當前第二前景區(qū)域SMopf ’的第一色差分量的灰度級為V’時的累計直方圖，( '+I)表示當前第一前景區(qū)域的第一色差分量的灰度級為(u’+l)時的累計直方圖； ⑥-5、令u’ =u’ +1，然后返回步驟⑥-4對當前第一前景區(qū)域/A/叩丨7 ’的第一色差分量所在的灰度級繼續(xù)進行條件不等式判斷，其中，此處“=”為賦值符號； ⑥-6、判斷當前第一前景區(qū)域的第二色差分量所在的灰度級u’和u’+l與當前第二前景區(qū)域的第二色差分量所在的灰度級V’是否滿足以下條件{u') < H;-c— (V') <的-一 ( '+1)，如果是，則假定當前第一前景區(qū)域BMap'.f '的第二色差分量所在的灰度級u’與當前第二前景區(qū)域AWopf的第二色差分量所在的灰度級V’相匹配，并計算當前第二前景區(qū)域的第二色差分量所在的灰度級V’的顏色傳遞函數(shù)，記為Mg (V’) ,Mc； (v') = a'，然后執(zhí)行步驟⑥-8，否則，執(zhí)行步驟⑥_7，其中，(V)表示當前第一前景區(qū)域’的第二色差分量的灰度級為u’時的累計直方圖，Hc；-am-so" (V)表示當前第二前景區(qū)域MZopf '的第二色差分量的灰度級為V’時的累計直方圖(V+1)表示當前第一前景區(qū)域AWapf’的第二色差分量的灰度級為(u’+l)時的累計直方圖； ⑥-7、令u’ =u’ +1，然后返回步驟⑥-6對當前第一前景區(qū)域’的第二色差分量所在的灰度級繼續(xù)進行條件不等式判斷，其中，此處“=”為賦值符號； ⑥_8、根據(jù)Μ Mg (V,)和Λ/Ο’)，對顏色待校正的圖像1_中對應(yīng)的區(qū)域進行顏色校正，得到顏色校正后的區(qū)域，將顏色校正后的區(qū)域中坐標位置為(x，y)的像素的亮度分量的值、第一色差分量的值和第二色差分量的值分別記為Correcty (x, y)、Correctcb (x, y)和 Correctcr (x, y)，Correct1 (x, j) = j^7SOH (x, _y)J ，Correcfb (x, v) = [ CAiow (x,j)] ’ Correct0' (x，>，)= [ Crsou (x, v)]，其中，此處(x, y)表示當前第一前景區(qū)域、當前第二前景區(qū)域及顏色校正后的區(qū)域中的像素的坐標位置，Ysou(x, y)表示當前第二前景區(qū)域中坐標位置為(x，y)的像素的亮度分量的值，Cbsou(x, y)表示當前第二前景區(qū)域中坐標位置為(x，y)的像素的第一色差分量的值，Crsou(x, y)表示當前第二前景區(qū)域中坐標位置為(x，y)的像素的第二色差分量的值，表*Y_(x，y)經(jīng)顏色校正后的值，表示Cb_(x，y)經(jīng)顏色校正后的值， [Crsott (xj；)]表示Cr_(x，y)經(jīng)顏色校正后的值； ⑥-9、令p’=p’ +1、q’ =q’ +1，將BMaplref中的所有相匹配的前景區(qū)域中的下一個待處理的前景區(qū)域作為當前第一前景區(qū)域，將BMap_*的所有相匹配的前景區(qū)域中的下一個待處理的前景區(qū)域作為當前第二前景區(qū)域，然后返回步驟⑥-2繼續(xù)執(zhí)行，直至BMapMf和BMap_中的所有相匹配的前景區(qū)域處理完畢，其中，P’ =P’ +1、q’ =q’ +1中的“=”為賦值符號。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法，其特征在于所述的步驟⑦的具體過程為 ⑦-I、將BMaplrrf中所有像素值為O的像素構(gòu)成的區(qū)域作為背景區(qū)域，計算BMapref中的背景區(qū)域的亮度分量Y、第一色差分量Cb和第二色差分量Cr的每個灰度級的直方圖，將背景區(qū)域的亮度分量Y、第一色差分量Cb、第二色差分量Cr的灰度級均為u時的直方圖分別記為 HY-ref-back (u)、Hcb-re°ack (u)、HCr-re°ack (u)，
全文摘要
本發(fā)明公開了一種彩色顯微立體圖像對顏色校正方法，通過將參考圖像和顏色待校正的圖像中的前景區(qū)域和背景區(qū)域的顏色信息分開進行顏色傳遞，這樣可以避免圖像對中不同區(qū)域之間的顏色信息發(fā)生錯誤傳遞，從而能夠極大地提高顏色校正的精度，縮小了參考圖像和顏色待校正的圖像之間的顏色差異，為彩色顯微立體圖像對的立體匹配打下了較好的基礎(chǔ)，同時也為三維重建和三維測量提供了保證；另一方面，在整個圖像顏色校正過程中，不需要使用者的干預(yù)，整個顏色校正過程可以自動完成。
文檔編號H04N13/00GK102905140SQ201210353589
公開日2013年1月30日 申請日期2012年9月21日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月21日
發(fā)明者蔣剛毅, 劉湘軍, 郁梅, 邵楓, 彭宗舉, 王一剛 申請人:寧波大學(xué)