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    一種新型的快速色彩平衡算法

    2010-11-27 01:46:30王朝輝
    關(guān)鍵詞:像素點(diǎn)直方圖排序

    王朝輝,尚 華

    (武漢科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,湖北 武漢 430065)

    在圖像采集的過(guò)程中,由于不同光照下獲取的圖片顏色值差異較大,對(duì)圖片的顯示及圖片的分析產(chǎn)生困難。因此,在攝影和圖像處理中,不少學(xué)者提出了通過(guò)色彩平衡來(lái)解決這個(gè)難點(diǎn)。色彩平衡是一種通過(guò)全局調(diào)整圖像的RGB顏色信息使得圖片中出現(xiàn)色偏的顏色正常化的方法。學(xué)術(shù)界中提出的較普遍的算法有灰平衡、中性平衡或白平衡算法[1-3]。圖像處理過(guò)程中,假設(shè)原來(lái)圖像中某些像素點(diǎn)是白色的,但由于圖像獲取過(guò)程中由于光線照射等原因產(chǎn)生色偏現(xiàn)象,使得這些像素點(diǎn)的R、G、B值不再保持相同。WANG[4]提出了白平衡算法,即通過(guò)調(diào)整R、G、B三個(gè)分量的值使之達(dá)到平衡,然后按照這個(gè)調(diào)整比例對(duì)整幅圖像進(jìn)行調(diào)整,達(dá)到色彩平衡的效果。LEE Hsien Che[5]提出的算法原理是在CCD或CMOS矩陣表示的原RGB顏色值下將其轉(zhuǎn)換為更加標(biāo)準(zhǔn)的感性顏色。

    本文提出了一種新型的快速色彩平衡算法,首先取一個(gè)最大值Vmax和一個(gè)最小值Vmin,把小于Vmin的值全部改成 Vmin,把大于 Vmax的值全部改成 Vmax。執(zhí)行過(guò)程中,首先需要優(yōu)化一些極端值,優(yōu)化的極端值數(shù)量由輸入的優(yōu)化率s決定;再根據(jù)s為整幅圖像分別確定一個(gè)合適的最大值 Vmax和最小值 Vmin,顏色值在[Vmin,Vmax]范圍外的像素即為極端像素,將極端像素的值改在[Vmin,Vmax]范圍內(nèi),最后再根據(jù) Vmin、Vmax和 s按比例來(lái)提高非極端像素的顏色值。

    1 新型色彩平衡算法

    本文中算法的理論基礎(chǔ)是在RGB模式中顏色值越高越接近白色,顏色值越低越接近黑色。如果圖像是在黑暗中拍攝的,其像素最高的顏色值一定小于255,則通過(guò)擴(kuò)大顏色值的范圍,圖像就會(huì)變亮。例如,閃電的主要顏色是R和 G,那么通過(guò)色彩平衡就要增強(qiáng) B,這樣會(huì)減少一些微黃色色調(diào),圖像會(huì)更亮一些,不但增加了畫面的和諧性,而且使圖像看起來(lái)更自然。

    綜上所述,本算法的目的是增加R、G、B三個(gè)顏色通道的顏色值,并使它們的范圍保持在[0,255]。最簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)方式就是給每個(gè)通道ax+b的顏色值。其中,a、b是比例因子,需要通過(guò)計(jì)算得到,x是初始顏色值,ax+b必須在[0,255]的范圍內(nèi)。

    在實(shí)際圖像中經(jīng)常會(huì)遇到顏色值為0或255的像素。在本算法中,需要將這些點(diǎn)稍微優(yōu)化一下,因?yàn)檫\(yùn)用本算法會(huì)產(chǎn)生全白或全黑的區(qū)域,但不必?fù)?dān)心優(yōu)化這些點(diǎn)會(huì)產(chǎn)生很大的影響。因?yàn)橥环鶊D上顏色相近的點(diǎn)有很多,只需要將這些點(diǎn)的值改為與它們顏色最接近的點(diǎn)的值就可以了。實(shí)際需要優(yōu)化的點(diǎn)或許很多,或許只有一個(gè),不好確定確切的數(shù)目,所以必須用優(yōu)化率來(lái)決定究竟要改變多少個(gè)點(diǎn)的值。假設(shè)一幅圖像上有N個(gè)像素點(diǎn),優(yōu)化率為 s,則需要優(yōu)化 N×s個(gè)點(diǎn),并使 0<N×s<255。優(yōu)化率的選取不能太大,因?yàn)樾枰獌?yōu)化的點(diǎn)通常只占很少一部分。

    2 新型色彩平衡算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程

    本文介紹了排序和直方圖兩種改進(jìn)的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)色彩平衡的過(guò)程,下面闡述兩種算法的實(shí)現(xiàn)和實(shí)用性。

    2.1 排序算法

    算法流程如下:

    (1)排序

    將N個(gè)像素存入矩陣,并將它們按顏色值大小從低到高進(jìn)行排序(排序之前要先將矩陣備份,因?yàn)橐院筮€要用到)。

    (2)確定優(yōu)化數(shù)量和最大最小值

    輸入優(yōu)化率s,則優(yōu)化數(shù)量為N×s,需要優(yōu)化的點(diǎn)是排序后的矩陣的前 N×s/2 和后 N×s/2。因此,Vmin、Vmax分別產(chǎn)生在N×s/2和 N×(1-s/2)-1的點(diǎn)。

    (3)優(yōu)化像素

    將顏色值小于Vmin的全部改為Vmin,將顏色值大于 Vmax的全部改為 Vmax。

    (4)生成顏色值范圍為[min,max]的新圖像

    假設(shè)新顏色值為f(x)=ax+b(x為舊顏色值),則有:

    可由式(1)、式(2)推導(dǎo)出:

    2.2 直方圖算法

    N個(gè)像素顏色值排序的時(shí)間復(fù)雜度是O(Nlog(N))。還有一種更高效的方法,即以直方圖為基礎(chǔ)的改編版本,最壞情況下其時(shí)間復(fù)雜度也僅為O(N)。

    算法流程如下:

    (1)建立一個(gè)關(guān)于像素顏色值的直方圖

    橫向i表示顏色值,縱向表示≤i的像素?cái)?shù)量q。

    (2)確定優(yōu)化數(shù)量和最大最小值

    根據(jù)直方圖表示的意義,柱的高度>N×s/2的最小顏色值 i,即為 Vmin;同理,柱的高度≤N×(1-s/2)的最大顏色值 i,即為 Vmax。如果 s=0,那么 i的最小值即為 Vmin,i的最大值即為Vmax。

    (3)優(yōu)化像素

    將顏色值小于Vmin的全部改為Vmin,將顏色值>Vmax的全部改為 Vmax。

    (4)生成顏色值范圍為[min,max]的新圖像

    假設(shè)新顏色值為f(x)=ax+b(x為舊顏色值),則有:

    可由式(3)、式(4)推導(dǎo)出:

    對(duì)于16位像素值,直方圖算法是非常好的算法,只需要大約256 KB的內(nèi)存,得到Vmin和Vmax的速度非???,其速度可與二分法媲美。

    但對(duì)于32位像素值,直方圖算法大約需要耗費(fèi)18 MB內(nèi)存。這種情況下,最好采用排序算法。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    將本文提出的算法用于改善曝光不足或采光條件不好或特殊光線下(如日落)生成的圖像的一種算法。該算法可以運(yùn)用于大部分圖像,即使原圖是在正常光線下拍攝的也同樣適用。但有一種情況例外:如果圖像是純色的,即所有像素含有相同的值v,則比v大和比v小的像素?cái)?shù)量都是0,不論 s取何值,Vmin=Vmax,這種情況下不能使用本算法。

    圖1分別展現(xiàn)了原圖分別經(jīng)優(yōu)化率為0%、1%、2%和3%的色彩平衡算法優(yōu)化后的結(jié)果。由圖可以看出,其圖像的優(yōu)化率不同,優(yōu)化結(jié)果也不同。

    與基于CCD或CMOS矩陣轉(zhuǎn)換原RGB顏色為更加標(biāo)準(zhǔn)的感性顏色及白平衡算法等傳統(tǒng)的色彩平衡算法不同,本文提出的新型快速色彩平衡算法,通過(guò)獲取一個(gè)由優(yōu)化率s決定的區(qū)間[Vmin,Vmax],然后將這個(gè)區(qū)間外的像素點(diǎn)改在[Vmin,Vmax]內(nèi),最后再根據(jù) Vmin、Vmax和 s 按比例來(lái)提高區(qū)間[Vmin,Vmax]內(nèi)像素的顏色值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本算法能得到較好的效果,與其他算法相比更為簡(jiǎn)明、快速。

    [1]MARC E.Color constancy[M].111 River Street Hoboken,NJ.John Wiley&Sons,2007.

    [2]Wikipedia Contributors.Color balance[OL].Wikipedia,The Free Encyclopedia.http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Color_balance&oldid=336334367.2010.

    [3]JONATHAN S.Color balancing techniques[J].Digital Light&Color, 2007(1):1-19.

    [4]WANG Y G,GAO N Y.Color balance in color image[J].Computer and Information Technology, 2009(1):101-102.

    [5]HSIEN C L.Introduction to color imaging science[J].Cambridge University Press, 2005(1):450.

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