一種全景拼接顏色校正方法與流程
2023-06-05 09:35:26 2
本發明屬於圖像處理
技術領域：
，尤其涉及一種全景視頻拼接中的顏色校正方法。
背景技術：
：目前，在全景視頻拍攝領域，採用一個相機2～6個鏡頭，或多個相機，或一個相機多次拍攝來獲取圖像，隨後對這一系列圖像進行拼接。由於不同場景亮度差異，鏡頭存在色差，曝光不同等差異的發生，不同圖片的亮度無法保證相同，使用這樣的圖像拼接後得到的全景圖像會存在明顯的色差。一般地，為了消除拼接縫隙處明顯的「痕跡」，一種常見地做法是通過對重疊拼接重疊區域進行融合來減緩兩個圖像之間地差異變化，但是只對拼縫處進行處理，並不能根本改變兩圖像之間色彩差異帶來地色彩偏差。技術實現要素：本發明的目的在於：提供一種全景拼接顏色校正方法，以解決現有技術在對圖像拼接縫隙處處理後仍然存在色彩偏差的技術問題，保證在全景拼接時，最終圖像不會產生明顯色差痕跡。本發明採用的技術方案如下：一種全景拼接顏色校正方法，包括以下步驟：步驟(S1)，確定兩個原始圖像(選取一個為目標圖像，另一個為偏差圖像)重疊區域的位置；步驟(S2)，對重疊區域的像素點進行篩選；步驟(S3)，利用篩選得到的像素點計算得到兩個原始圖像在重疊區域對實際場景中同一物體成像的色彩偏差轉換參數M；步驟(S4)，利用色彩偏差轉換參數M對兩個原始圖像進行顏色轉換。進一步的，像素點的篩選方法：步驟一：對原始圖像進行亮度變換得到對應原始圖像的亮度圖像I；步驟二：對亮度圖像I進行閾值化處理，篩選得到亮度約束條件下的掩模M1；步驟三：對亮度圖像I進行梯度值計算，得到梯度圖像G；步驟四：對梯度圖像G進行閾值化處理，得到梯度約束條件下的掩模M2；步驟五：對掩模M1和掩模M2以及原始圖像進行與操作，得到滿足條件要求的像素點。進一步的，亮度約束條件和梯度約束條件：(In>5)∩(In10;]]>其中，In為像素點亮度；Gn為像素點梯度。進一步的，步驟(S4)中，利用色彩偏差轉換參數M的顏色轉換公式如下：Sk＝Sk-1×M；其中：色彩偏差轉換參數M為3×3的矩陣：M=a00a01a02a10a11a12a20a21a22;]]>其中，a00、a11、a22分別為r通道的校正參數，a01、a12、a20分別為g通道的校正參數，a02、a10、a21分別為b通道的校正參數；Sk為標準圖像重合區域像素bgr值，Sk-1為校正圖像重合區域像素bgr值，形式如下：Sn＝[PnibPnigPnir]；其中：Pnib為第n張圖片重合區域第i個像素的b通道的值，Pnig為第n張圖片重合區域第i個像素的g通道的值，Pnir為第n張圖片重合區域第i個像素的r通道的值；Sn為圖像重合區域像素bgr值。進一步的，色彩偏差轉換參數M採用3×3的對角矩陣，分別計算r通道、g通道和b通道的校正參數，校正參數的計算公式為：ann=Σ(PSk(n))γΣ(PSk-1(n))γ;]]>其中，γ為校正因子，為重疊區域標準圖像第n個通道的像素值，為重疊區域校正圖像第n個通道的像素值，ann為校正參數。綜上所述，由於採用了上述技術方案，本發明的有益效果是：本發明利用篩選得到的像素點計算得到兩個原始圖像在重疊區域對相同物體成像的色彩固定差值，計算出兩個原始圖像的色彩偏差轉換參數，進而利用色彩偏差轉換參數進行顏色轉換，消除了待拼接的圖像(即原始圖像)之間的色彩差異，保證在全景拼接時，最終圖像不會產生明顯色差痕跡。附圖說明圖1是本發明全景拼接顏色校正方法的流程圖；圖2是本發明全景拼接顏色校正方法的效果示意圖。具體實施方式本說明書中公開的所有特徵，除了互相排斥的特徵和/或步驟以外，均可以以任何方式組合。下面結合圖1～圖2對本發明作詳細說明。一種全景拼接顏色校正方法，包括以下步驟：步驟(S1)，確定兩個原始圖像(選取一個為目標圖像2，另一個為偏差圖像1)重疊區域3的位置；步驟(S2)，對重疊區域3的像素點進行篩選；步驟(S3)，利用篩選得到的像素點計算得到兩個原始圖像在重疊區域3對實際場景中同一物體成像的色彩差異，得出色彩固定差值，再通過數學方法的擬合計算得到兩個原始圖像的色彩偏差轉換參數M；步驟(S4)，利用色彩偏差轉換參數M對兩個原始圖像進行顏色轉換。重合區域的確定：重合區域的定義為實際場景的區域能夠在相鄰的鏡頭上分別成像顯示的部分。因為是相同的實際場景，假設兩個畫面在該區域成像效果一致，故而選擇其中一個鏡頭成像的畫面作為原始畫面，則另一鏡頭成像作為偏差後的圖像，通過兩者在重疊區域的顏色計算即可得到最終的校正參數。重疊區域的範圍為最終拼接全景圖像的中間區域，並且區域的寬度為全景圖像寬度1/50，高度為全景圖像同等高度。重合區域像素的選擇：對於重合區域的像素，我們認為過暗或過亮的區域，圖像的邊緣區域不能很好地反映色差，所以需滿足以下條件，像素點亮度在5～250，像素點梯度大於10，即亮度約束條件和梯度約束條件：(In>5)∩(In10;]]>其中，In為像素點亮度；Gn為像素點梯度。像素點亮度的計算公式：In＝0.299×Pnr+0.587×Png+0.114×Pnb；其中，Pnr為像素點r通道的像素值，Png為像素點g通道的像素值，Pnb0為像素點b通道的像素值。像素點的梯度值計算公式：Gn＝|In(i+1)j-n(i-1)j|+Ini(j+1)-ni(j-1)|；其中，In(i+1)j、In(i-1)j、Ini(j+1)、Ini(j-1)為亮度圖像i行j列像素點相鄰的四個像素點像素值。像素點的篩選方法：步驟一：對原始圖像進行亮度變換得到對應原始圖像的亮度圖像I；步驟二：對亮度圖像I進行閾值化處理，篩選得到亮度約束條件下的掩模M1；步驟三：對亮度圖像I進行梯度值計算，得到梯度圖像G；步驟四：對梯度圖像G進行閾值化處理，得到梯度約束條件下的掩模M2；步驟五：對掩模M1和掩模M2以及原始圖像進行與操作，得到滿足條件要求的像素點。針對色彩偏差轉換參數的估算，我們提出兩種計算方法：1.最小二乘優化方法為了綜合考慮色彩偏差的影響，我們建立了色彩偏差模型，即對於每個像素值偏差是通過實際值的三個通道綜合得到的，故而針對轉換後的目標圖像的三個通道使用原始圖像的三個通道進行轉換，只需要通過9個校正參數即可實現。對於9個校正參數的估計，一種方式是採用最小二乘法分別對RGB通道的9個校正參數進行擬合得到色彩偏差轉換參數。步驟(S4)中，利用色彩偏差轉換參數M的顏色轉換公式如下：Sk＝Sk-1×M；其中：色彩偏差轉換參數M為3×3的矩陣：M=a00a01a02a10a11a12a20a21a22;]]>其中，a00、a11、a22分別為r通道的校正參數，a01、a12、a20分別為g通道的校正參數，a02、a10、a21分別為b通道的校正參數；Sk為標準圖像重合區域像素bgr值，Sk-1為校正圖像重合區域像素bgr值，形式如下：Sn＝[PnibPnigPnir]其中：Pnib為第n張圖片重合區域第i個像素的b通道的值，Pnig為第n張圖片重合區域第i個像素的g通道的值，Pnir為第n張圖片重合區域第i個像素的r通道的值；Sn為圖像重合區域像素bgr值。對於重合區域每個像素都用上述等式，我們使用最小二乘法求色彩偏差轉換參數M的數值，得到校正參數。求解色彩偏差轉換參數M的具體過程可以等價為求取超定方程(9元3*N*M階方程組，重疊區域大小N*M)的最優值，最優值的計算即可通過最小二乘的方法得到。2.實時校正方法對於9個色彩校正參數估計因為計算量較大，運算時間稍長。為了達到實時性的要求，我們簡化最小二乘的模型，將優化參數變為3個，對校正參數進行實時計算。色彩偏差轉換參數M採用3×3的對角矩陣，分別計算r通道、g通道和b通道的校正參數，校正參數的計算公式為：ann=Σ(PSk(n))γΣ(PSk-1(n))γ;]]>其中，γ為校正因子，校正因子選定經驗值為2.2，為重疊區域標準圖像第n個通道的像素值，為重疊區域校正圖像第n個通道的像素值，ann為校正參數。當前第1頁1 2 3