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第6章基于二次曝光理论的舌图像颜色校正方法 第6章基于二次曝光理论的舌图像颜色校正方法 6．1概述 1999年，日本丰桥技术科技大学的K．Takebe提出了二次曝光理谢691。采用 二次曝光手段，获取两幅在不同曝光条件下静止物体的图像，第一次曝光是在未 知光源下采集图像，第二次曝光是在未知光源和附加已知光源共同照射下采集图 像。然后通过多项式回归模型，最终得到只有已知光源照射下的图像，从而消除 未知光源对图像的影响。在此基础上，2003年，K．Takebe又提出了以闪光灯作 为附加已知光源的颜色校正方法【10l，进一步拓宽了二次曝光理论的应用范围。 我们借鉴上述思想，将二次曝光理论应用到开放环境下中医舌图像的颜色校 正中l 71j，把外界自然光照看作为干扰光源，也即未知光源，附加的标准光源(D65) 作为已知光源。其基本思路是：在很短的时间内对舌体进行二次曝光采集。第一 次是在外界干扰光源照射下采集舌图像，第二次是在外界干扰光源和D65标准 光源共同照射下采集舌图像。对两次采集的图像进行处理，消除外界干扰光源的 影响，获得只有标准光源照射时的舌图像。 6．2基于二次曝光理论的舌图像颜色校正处理流程 由色度学中颜色相加原理【1,321可知，颜色-N激值在XYZ空间存在叠加关 系。基于此，借鉴文献[69，70]的思想，本论文在XYZ空间提出了一种基于二次 曝光理论的舌图像颜色校正方法。整个颜色校正过程的流程如图6．1所示，其中 E表示未知光源，臣表示D65标准光源，巨+巨表示未知光源和D65标准光源 组成的混合光源，‘为E对应的XYZ空间数据，‘，为E+巨对应的XYZ空间 数据，厶为‘，一‘的XYZ空间数据。由图6—1可以看出，整个流程主要分为RGB 空间到XYZ空间的变换(过程1)、XYZ空间的差分(过程2)、XYZ空间到RGB 空间的反变换(过程3)等三个阶段。下面分别对这三个过程进行讨论{7I】。 47

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matlab如何rgb颜色代码Rgb2NV12 使用Matlab，IPP，Plain C和SSE优化代码将RGB转换为NV12色彩空间。 NV12格式定义： NV12格式是YUV 4：2：0格式，其在内存中的顺序是第一个Y平面，然后是在交错的UV平面中压缩的色度样本。 例子： YYYYYY YYYYYY 紫外线 RGB颜色格式，指的是像素顺序RGB（每像素字节，低字节为红色）：RGBRGBRGBRGBRGB RGBRGBRGBRGBRGB 更好的描述可以在这里找到： 我进行了一些Web研究，发现关于NV12，YUV被定义为YCbCr颜色空间。 当前至少有2种可能的YCbCr格式适用于NV12： BT.601-适用SDTV： BT.709-适用于HDTV： 我发现存在用于将RGB转换为NV12的IPP功能（适用于BT.601）： ippiRGBToYCbCr420_8u_C3P2R 尽管可以使用IPP，但我决定使用SSE内在函数来实现优化的代码。 IPP功能仅限于将RGB转换为BT.601标准。 我的SSE优化代码的优点在于，可以轻松对其进行修改以支持： BGR到NV12的转换。 支持B

在发表论文的时候，有些杂志要求提交图片的色彩空间为CMYK（更接近印刷效果），而我们正常在电脑中使用的图片色彩空间为RGB，因此需要进行转换。 本工具可以帮助用户将RGB色彩空间的TIF图片转换为CMYK色彩空间的TIF图片。 具体的操作可见程序说明。

基于八叉树结构的色彩量化算法.pdf

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Camera Color Correction Toolbox 通过最小化非线性损失函数，可以轻松计算相机响应和目标之间的最佳色彩校正矩阵。 该工具箱可以与图像信号处理管道中的其他模块无缝协作，如空间非均匀性校正、白平衡等。 支持以下颜色校正模型： * 线性变换* 多项式回归* 根多项式回归 请参阅此 .gif 以获取粗略印象： https://raw.githubusercontent.com/QiuJueqin/color-correction-toolbox/master/demo/screenshot.gif

文件包含了常用的RGB颜色值与其真实色彩的对照表可以让你很方便为程序添加最亮丽的色彩配置

halcon 通过建立颜色样板，对图象进行对比，给出检测答案。可以更改成特定颜色物体的识别的代码。