基于色偏檢測及Green通道的白平衡研究.pdf

1、隨著科技的迅猛發(fā)展和圖像采集設(shè)備的廣泛應(yīng)用，圖像獲取的方式越來越多。圖像作為我們獲取外部信息最直接的方式，其記錄的信息十分豐富，主要體現(xiàn)在亮度、對比度、顏色信息等方面。當我們觀察一幅圖像時，首先會被其顏色吸引，即人眼首先捕獲圖像信息中的顏色信息，因而圖像顏色信息在圖像視覺中有很大影響。顏色是一種不穩(wěn)定的圖像特征。當光源變化時，物體反射的顏色也隨之變化，這給需要依賴圖像顏色信息的圖像應(yīng)用帶來挑戰(zhàn)。人眼可以避免光源的影響，看到真實的場景，而

2、圖像采集設(shè)備不能，如數(shù)碼相機的感光元器件會受到光源變化的影響，記錄的圖像顏色會出現(xiàn)色偏。因此，需要消除色偏，這個消除過程就是白平衡過程。本文旨在對已有的色偏檢測算法和白平衡算法分析，然后提出新的色偏檢測算法和新的白平衡算法。
　　本文首先從色彩理論基礎(chǔ)出發(fā)，了解進行色偏檢測和色偏校正的一些必要的基礎(chǔ)知識，如顏色直方圖、顏色空間、邊緣檢測算子、色溫與光源的關(guān)系、白點檢測算法、白平衡過程、經(jīng)典的成像模型----朗伯特反射模型以及色偏校

3、正過程常常使用的Von Kries對角模型等。這些理論知識是圖像處理的基礎(chǔ)，尤其在顏色恒常性領(lǐng)域應(yīng)用的最多。其次，詳細研究了一些色偏檢測算法，并提出了基于顏色直方圖的色偏檢算法。這里主要分析的色偏檢測方法有：Gray-world算法、White-patch算法和基于Lab顏色空間的色偏檢測算法。它們都有各自的優(yōu)缺點，有的色偏分類不準確，有的效率低，因此提出了基于顏色直方圖的色偏檢測算法。該算法檢測效果和效率都比較好，為下一步的色偏校正做

4、了準備。接著，對一些經(jīng)典的色偏校正算法進行了分析和研究。主要分析了灰度世界法、完美反射算法和基于邊緣檢測的自動白平衡算法，并列出了每種算法的色偏校正效果，討論了各自的優(yōu)缺點，為下一步引出利用Green通道的自動白平衡算法作鋪墊。最后，提出一種新的基于Green通道的自動白平衡算法。首先分析圖像Green通道的特性：較高的采樣率和光敏性，并且人眼對Green通道更敏感。然后通過實驗對比發(fā)現(xiàn)：當色溫變化時，Green通道相對其他通道(Red