改进灰度世界颜色校正算法

讨论了灰度世界算法, 提出了两种改进的灰度世界算法 基于标准差加权的算法和基于图像熵约束的算法

-LFToolbox5.0- 利用LFToolbox5.0从光场相机中提取光场数据，包括处理白图像，解码，频率滤波，颜色校正，获取图像图像等

提出一种适用于图像拼接的简单、高效的颜色校正方法。彩色图像拼接往往会因为时间、光线等因素造成拼接后的图像有色差。在图像拼接之前,采用该方法先对各图像进行颜色的校正,然后进行图像拼接。实验结果表明该方法针对图片间颜色差异有很好的效果。

图5．6基于色温曲线模型的颜色校正结果 Fig．5-6 Color correction results of color temperature curve 为了验证我们提出方法的有效性，本论文对开放环境下采集的3幅典型舌 图像进行了实验，实验结果如图5-6(妒(f)所示。可以看出，原始图像都在一定 程度上存在颜色失真，而经过色温曲线模型的颜色校正以后，校正的效果比较 理想。这些舌图像是对于不同的人、不同的时刻采集的，这也说明本论文所建 立的色温曲线模型具有一定的鲁棒性。对于图5-6(e)的舌图像来说，校正前整 体偏红，校正以后，不仅消除了偏色，而且颜色较为真实、自然，薄白苔色清 晰可见，如图5．6(f)所示。 在HP台式机Pentium(R)D 3．00 GHz CPU的配置下，对于一幅1024×768 的舌图像，在线应用色温曲线模型进行颜色校正的时间仅为219毫秒，可以满 足舌图像在线实时校正的要求。 需要指出的是，本论文所提出的方法尽管取得了较好的颜色校正效果，但也 存在一定的局限性，主要表现在： (1)本论文所建立的色温曲线模型是基于特定的成像采集设备，对其它成像 采集设备采集的图像不·定具有很好的适用性； (2)本论文所建立的色温曲线模型是针对我们实验时选定的那天的自然光 照环境，对于阴天、多云等多种天气的变化以及不同的地域所带来的差异性，都 未加以考虑，同一色温模型也难以反映这种差异性。如果针对不同的光照条件建 立多个不同的典型色温曲线模型，则可以进一步提高校正效果，从而满足不同光 照条件下的校正需要； (3)由于色温曲线模型是由一些数据点拟合得到的，我们采用的是一阶线性 模型，计算简单，但存在一定的拟合误差，有待采用高阶的数学模型，进一步提 高拟合精度。

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

多视点视频颜色校正方法研究进展，邵枫，蒋刚毅，颜色校正是目前自由视点电视研究的一个热点问题。该文综合论述了多视点视频颜色校正方法，首先，对传统的图像颜色校正方法进行了

一款校正显示器颜色的软件，很好地解决显示器偏色问题。台式机、笔记本均可用，非常好用。

在拍摄全景图像时，待拼接的多张相邻图像由于拍摄角度的不同，造成进光量的不同，导致这些图像之间存在一些颜色的差异。如果不进行颜色校正，那么拼接起来的全景图像就会存在明显的颜色差别，这会影响视觉上的效果。本代码就是针对该问题，进行颜色校正的代码。该代码的算法发表在International Conference on ACM Multimedia 2010，论文《Color Matching of Image Sequences with Combined Gamma and Linear Corrections》（作者：Yingen Xiong and Kari Pulli）。

DisplayCAL 中文版专注于准确性和多功能性（事实上，作者认为它可能是最准确和多功能的 ICC 兼容显示器分析解决方案，可在任何地方使用）。它的核心是依靠 ArgyllCMS，一种先进的开源色彩管理系统，可以进行测量，创建校准和配置文件，以及各种其他高级颜色相关任务。 显示器颜色校正工具 DisplayCAL 中文版显示器颜色校正工具 DisplayCAL 中文版 使用众多支持的测量仪器之一校准和表征您的显示设备，支持多显示器设置和高级用户的各种可用选项，例如验证和报告功能，以评估ICC配置文件和显示设备，创建视频 3D LUT，以及可选的 CIECAM02 色域映射，以考虑不同的观看条件。 DisplayCAL 其他功能包括： 支持不同显示设备类型的色度计校正，以提高色度计的绝对精度。如果光谱仪可用，可以从供应商软件导入校正或从测量创建校正。 通过测量检查显示设备的均匀性 测试图表编辑器：创建包含任何数量和颜色组合的图表，从 CGATS 轻松复制和粘贴，CSV 文件（仅限制表符分隔）和电子表格应用程序，用于配置文件验证和评估。 创建具有自定义原色，白点和黑点以及色调响应的合成 ICC 配置文件，以用作设备链接（3D LUT）变换中的工作空间或源配置文件。 DisplayCAL 由 FlorianHöch 开发和维护，如果没有由 Graeme W. Gill 开发和维护的 ArgyllCMS，将无法实现。