曾兆濱, 鄭 華,2,3,4,5, 蔡堅勇,2,3,4,5, 廖曉東,2,3,4,5

1(福建師范大學(xué) 光電與信息工程學(xué)院,福州 350007)

2(福建師范大學(xué) 醫(yī)學(xué)光電科學(xué)與技術(shù)教育部重點實驗室,福州 350007)

3(福建師范大學(xué) 福建省光子技術(shù)重點實驗室,福州 350007)

4(福建師范大學(xué) 福建省光電傳感應(yīng)用工程技術(shù)研究中心,福州 350007)

5(福建師范大學(xué) 智能光電系統(tǒng)工程研究中心,福州 350007)

1 引言

人類所能夠感知的光譜范圍大致為380 nm-780 nm,我們?nèi)搜鄣念伾兄饕怯晌矬w的反射率決定的,在不同的光照條件下,物體的顏色在我們?nèi)搜劭磥硎呛愣ú蛔兊腫1]. 這些特性對于感光元件CCD或CMOS而言是不存在的,它們所能夠感知的光譜范圍遠大于人眼,包括我們所熟知的紅外光. 感光元件獲得的圖像顏色是由光源、成像物體反射率和成像系統(tǒng)的光譜響應(yīng)函數(shù)共同決定的,在不同光照條件下,感光元件所得到的物體圖像是不斷變化的,有時甚至失去了原本的色彩. 感光元件所獲取的圖像色彩與人眼所看到的顏色由于近紅外光的存在會產(chǎn)生偏色現(xiàn)象. 為了去除該偏色現(xiàn)象,尋找合適的顏色校正算法具有重要意義.

目前的偏色校正算法大多是針對RGB三帶圖像[2],而對于添加了近紅外光的RGB、IR四帶圖像并沒有通用的算法. 對于四帶圖像的校正問題,林李金等采用了基于RGB色彩空間進行顏色校正[3],即將偏色部分進行分區(qū)域校正,該方法缺陷在于對于每一幅圖都需要對偏色部分進行重新定位. 針對光譜串?dāng)_問題,Lei Li提出了利用解串?dāng)_矩陣的方式進行校正[4]. 實驗結(jié)果證明,該方法只需進行一次標(biāo)定校正矩陣,就可以對同種光源條件下拍攝的不同圖像進行偏色校正.

2 構(gòu)建解串?dāng)_矩陣

四帶圖像由于近紅外光的串?dāng)_,通過CCD或者CMOS等感光元件拍攝獲取的圖片會整體偏紅色,如圖1所示. 如何讓四帶圖像校正還原成標(biāo)準(zhǔn)三帶圖像,關(guān)鍵在于找到它們之間的映射關(guān)系,這需要精簡準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)擬合方法[5]. 本文通過分析測試感光元件中R、G、B三原色濾鏡的光譜串?dāng)_特性,在傳統(tǒng)多項式回歸的基礎(chǔ)上進行優(yōu)化,構(gòu)建光譜解串?dāng)_矩陣,可以實現(xiàn)在同種光源條件下矩陣的一次標(biāo)定就能夠?qū)Σ煌瑘D像進行校正.

圖1 三帶圖像(左)與四帶圖像(右)

目前,市面上大多數(shù)彩色成像系統(tǒng)都是以RGB三原色為基礎(chǔ). 對于CCD或CMOS感光元件而言,由于光照強度與光產(chǎn)生的電荷數(shù)量成正比關(guān)系,在輸出節(jié)點的電壓也與光強成正比[6]. 但是在電壓被量化的過程中,由于ADC需要對參考電壓進行選擇,使得原本的線性關(guān)系遭到破壞,量化輸出與光強呈現(xiàn)出增量線性關(guān)系[7].

2.1 線性回歸

如圖2所示,標(biāo)準(zhǔn)色卡上有24個色塊,分別獲取每個色塊的RGB三刺激值,三帶圖像(RGB圖像)第i個色塊三刺激值為Roi、Goi、Boi,而四帶圖像(RGBIR圖像)第i個色塊三刺激值記為Rci、Gci、Bci,其中i=1,2,3,…,24. 則：

圖2 標(biāo)準(zhǔn)24色卡

記待校正的四帶圖像為矩陣Y,標(biāo)準(zhǔn)顏色的三帶圖像為矩陣X,紅外解串?dāng)_校正矩陣為M. 用矩陣方式從四帶圖像到三帶圖像顏色值得變換可以表示為：

其中,

矩陣M可由最小二乘法優(yōu)化得到[8],M即為所求的解串?dāng)_矩陣.

將所求的矩陣M帶入公式(2),即可得到消除紅外串?dāng)_后圖像的三刺激值. 該算法的關(guān)鍵之處在于要設(shè)計合理的多項式系數(shù).

2.2 增量線性回歸

由于圖像在經(jīng)過感光元件的處理后,量化輸出與光強呈現(xiàn)出增量線性關(guān)系,并且四帶圖像比較特殊,因為紅外光會對原本的R、G、B三通道造成不同程度的干擾,并且這種干擾在不同強度的紅外光條件下是不一樣的. 因此,本文在公式(1)的基礎(chǔ)上稍作修改,即在公式(1)等式右端添加常數(shù)項b,以此來修正成像系統(tǒng)在轉(zhuǎn)換過程中所帶來的增量偏差.即：

相應(yīng)的,矩陣Y也添加一列常數(shù)1：

矩陣M維數(shù)變?yōu)?×4：

矩陣X則保持不變.則解串?dāng)_矩陣系數(shù)a的求解方法等同于線性回歸中解串?dāng)_矩陣M的求解方法.

3 四帶圖像偏色校正

實驗裝置系統(tǒng)如圖3所示,在傳統(tǒng)的CMOS攝像頭鏡頭前面稍作修改,即使紅外濾光片可手動調(diào)節(jié),并且外加一片可見光+850 nm雙峰濾光片,以此來濾除除850 nm以外的大部分紅外光. 該實驗采用海洋光學(xué)USB4000微型光纖光譜儀測定850 nm雙峰濾光片的光譜特性曲線,采用標(biāo)準(zhǔn)光源對色燈箱來獲取D65光源,采用850 nmLED燈陣列來獲取近紅外串?dāng)_光,采用愛色麗標(biāo)準(zhǔn)24色卡來獲取校正矩陣數(shù)值. 整個數(shù)據(jù)處理過程都在MATLAB R2012a平臺上.

圖3 攝像頭模組結(jié)構(gòu)框圖

3.1 解串?dāng)_矩陣數(shù)值校正

首先,光源條件為D65+850 nm,在攝像頭去除紅外濾鏡和不去除紅外濾鏡兩種情況下,對圖2所示的標(biāo)準(zhǔn)色卡的24個色塊分別獲取R、G、B三個分量的平均值. 其次,對獲取的24個色塊中的隨機20個色塊(例如除編號7,12,18,23以外的20個色塊)的R、G、B分量進行校正矩陣的獲取.

記在D65+850 nm光源且有紅外濾鏡條件下測量得到的色塊RGB三刺激值為矩陣Y’,在D65+850 nm光源且沒有紅外濾鏡條件下測量得到的色塊RGB三刺激值為矩陣X’,校正矩陣為M’,算法流程圖如圖4所示. 則校正算法過程可表示為：

通過算法獲得的校正矩陣為：

然后將之前獲取的編號為7,12,18,23的色塊RGB信息進行矩陣構(gòu)建,結(jié)果如下.

四帶偏色情況下四個色塊RGB信息的矩陣為：

三帶標(biāo)準(zhǔn)情況下四個色塊RGB信息的矩陣為：

通過算法獲得的校正矩陣M’和Y1帶入公式(5)得算法獲得的矩陣X(算法)為：

對于矩陣X(算法)和矩陣X1數(shù)值上來看,校正效果較好.

圖4 四帶圖像偏色校正流程

3.2 偏色圖像校正

通過本文3.1節(jié)獲取的解串?dāng)_矩陣M,對此光源條件下整幅圖像進行校正,結(jié)果如圖7.在同種光源條件下,利用該矩陣對不同景物進行四帶圖像的校正,結(jié)果如圖10和圖13.

圖5 D65+850 nm有紅外濾鏡(色卡)

圖6 D65+850 nm無紅外濾鏡(色卡)

圖7 通過校正矩陣獲得的圖片(色卡)

圖8 D65+850 nm有紅外濾鏡(盆栽1)

圖9 D65+850 nm無紅外濾鏡(盆栽1)

圖10 通過算法獲得的圖片(盆栽1)

圖11 D65+850 nm有紅外濾鏡(盆栽2)

圖12 D65+850 nm無紅外濾鏡(盆栽2)

圖13 通過算法獲得的圖片(盆栽2)

4 實驗結(jié)果與分析

本文所采用的系統(tǒng)為改造后的CMOS攝像頭. 標(biāo)準(zhǔn)比色卡由24個不同色塊構(gòu)成,光源條件為色溫6500 K外加850 nm紅外光,為避免陰影和形狀的影響,在拍攝過程中,應(yīng)保持色板的平穩(wěn). 按本文所提的算法進行四帶圖像的校正,并采用顏色空間的兩點間距離來表示色差實驗結(jié)果見圖14,其中圖(a),(b),(c)的縱坐標(biāo)分別表示R、G、B三個分量在校正前后與標(biāo)準(zhǔn)三帶圖像情況下的差值,圖(d)的縱坐標(biāo)則表示三刺激值在校正前后與標(biāo)準(zhǔn)三帶圖像情況下的色差值,4幅圖的橫坐標(biāo)都表示24色塊的編號.實驗結(jié)果表明,校正前四帶圖像中色塊的R、G、B三個分量與三帶圖像差值較大,而經(jīng)過本文算法校正后圖像中色塊的R、G、B三個分量與三帶圖像差值較小,算術(shù)平均值整體趨近于0,證明該算法適用于四帶圖像的偏色校正. 某些色塊的校正情況改善并不明顯,可能是由于色塊擺放位置或者是鏡頭獲取的色卡圖像像素偏差所引起的. 在同一光源條件下,利用同一個解串?dāng)_矩陣對不同景物進行校正,也呈現(xiàn)出較好的校正效果. 因此,本文的算法適用于四帶圖像的偏色情況,并且能夠在進行一次標(biāo)定解串?dāng)_矩陣的情況下就可以對同種光源條件下拍攝的不同圖像進行偏色校正,恢復(fù)圖像自然的色彩.

圖14 校正前后RGB三分量差值和色差對比曲線圖

5 結(jié)論與展望

本文提出了一種基于多項式回歸思想的四帶圖像偏色校正算法,該算法是在同種光源條件下,巧妙的稍改攝像頭模組,對校正前后的兩幅圖像,從標(biāo)準(zhǔn)24色卡的各個色塊中獲取數(shù)據(jù). 根據(jù)四帶圖像的特點,構(gòu)建出合適的校正矩陣,利用最小二乘法解出解串?dāng)_矩陣的各個系數(shù),將該解串?dāng)_矩陣對四帶圖像進行偏色校正,并且在同種光源條件下對不同景物的四帶圖像進行校正. 實驗結(jié)果表明,由于在有850 nm雙峰濾波片情況下,近紅外光對圖像的影響并不會很大,根據(jù)本文的算法進行校正可以大致的還原出原有的色彩,達到了較好的校正效果. 對于今后多帶圖像校正情況的研究具有一定的參考價值.

1 Lukac R. Single-sensor imaging：methods and applications for digital cameras. Boca Raton：CRC Press,2008. 267-294.

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