窄帶快照式多光譜成像色彩還原方法

易定容，孔令華，趙艷麗，楊子涵

1. 華僑大學(xué)機(jī)電及自動(dòng)化學(xué)院，福建 廈門 361021 2. 福建工程學(xué)院機(jī)械與汽車工程學(xué)院&數(shù)字福建工業(yè)制造物聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室，福建 福州 350118

引 言

光譜分析通過對物質(zhì)特征光譜或者物質(zhì)的特性對光譜成像的影響來實(shí)現(xiàn)物質(zhì)化學(xué)成分的定量與定性分析，成像技術(shù)可獲取目標(biāo)的二維空間信息。光譜成像技術(shù)兼顧目標(biāo)物體的影像信息和光譜信息，在國土資源遙感[1]、農(nóng)業(yè)遙感[2]、刑偵[3]、食品檢測[4]、生命科學(xué)[5]、醫(yī)學(xué)病理診斷[6]中得到廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)光譜成像技術(shù)采用光譜空間掃描來分時(shí)獲取目標(biāo)在不同波段下二維空間信息或采用空間掃描來獲取目標(biāo)不同空間點(diǎn)位置下連續(xù)光譜信息，時(shí)間效率較低[7]。另外，在獲取圖像過程中，成像系統(tǒng)相對于目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)造成不同波段圖像之間錯(cuò)位，需要算法來校正錯(cuò)位，延遲目標(biāo)和背景分離結(jié)果的輸出。為了克服不同波段光譜圖像錯(cuò)位及提高光譜成像效率，近年來快照式光譜成像技術(shù)引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注[8-10]。典型的快照式光譜成像技術(shù)包括基于Wollaston棱鏡干涉型的快照式成像光譜技術(shù)[8，10]，及二維點(diǎn)陣式多通道窄帶微濾片與圖像傳感器集成的快照式窄帶多光譜成像方法(snapshot narrow band spectral imaging, SNBSI)。前者具有較高的光譜覆蓋范圍及學(xué)術(shù)研究價(jià)值，后者具有較高的時(shí)間效率、儀器更緊湊、性價(jià)比高，因此具有更高的應(yīng)用價(jià)值?；诙S點(diǎn)陣式多通道窄帶微濾片的SNBSI已經(jīng)實(shí)現(xiàn)單相機(jī)單次曝光零時(shí)差獲取目標(biāo)多幅窄帶光譜圖像，并已經(jīng)應(yīng)用在褥瘡早期診斷[6, 10]及宮頸癌篩查中。近年來，各國陸續(xù)出現(xiàn)了基于點(diǎn)陣式二維微濾片的產(chǎn)業(yè)化的SNBSI相機(jī)。

由于SNBSI使用在目標(biāo)與背景具有明顯區(qū)別的幾個(gè)特征光譜波段窄帶成像，從而提升目標(biāo)與背景之間圖像灰度對比度，所獲得的圖像都是灰度圖像，即黑白圖像。此技術(shù)丟失場景的近自然色彩，不方便人眼鑒別、評價(jià)及欣賞，尤其是在安防偵察、醫(yī)療成像診斷等應(yīng)用中。已有彩色還原技術(shù)主要是針對光譜波段多[12-14]或者光譜波段寬，使得可見光波段覆蓋率較高的光譜成像方法，不一定適用于SNBSI。因?yàn)楹笳邽榱颂岣吖庾V分辨能力及目標(biāo)與背景的對比度，成像波段比較狹窄，且波段之間間隔較大，對可見光譜范圍覆蓋不完整。由于成像波段帶寬狹窄及成像波段稀疏，可見光波段缺失70%以上，SNBSI顏色恢復(fù)具有挑戰(zhàn)性，在光譜分辨所要求的“窄帶光譜”與彩色信息所需的“寬光譜”之間，存在一對矛盾量關(guān)系。為此，研究適用于窄帶多光譜成像的色彩還原方法，建立一種具體實(shí)現(xiàn)快照式窄帶多光譜彩色成像的方法，使得該技術(shù)兼具高光譜分辨及高圖像對比度的同時(shí)，還能夠具有方便人眼觀察的接近自然的色彩信息。研究中提出窄帶多光譜彩色相機(jī)的概念。

1 實(shí)驗(yàn)部分

由多或者高光譜圖像恢復(fù)顏色的方法主要有三種，基于矩陣R理論的光譜降維方法[15-16]、基于CIE三刺激值色彩還原方法[13]及基于貝爾陣列的顏色插值算法。

1.1 基于CIE三刺激值的色彩還原方法

在CIE XYZ色度系統(tǒng)中，用于定量描述物體顏色的三刺激值X,Y,Z坐標(biāo)計(jì)算公式如式(1)—式(3)

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

XYZ色度系統(tǒng)中的顏色所包含的紅綠藍(lán)三原色由式(10)確定

(10)

1.2 基于貝爾陣列的顏色插值算法

由于SNBSI使用馬賽克陣元排列的二維點(diǎn)陣式微濾鏡，與貝爾格式顏色濾波陣列具有一定的相似性，因此提出基于貝爾濾鏡陣列的圖像插值算法來還原SNBSI色彩信息。其處理思想為： 首先將SNBSI接近紅綠藍(lán)的光譜圖像看作貝爾顏色濾波陣列中的RGB三通道圖像，獲得一幅類似于馬賽克圖像的融合圖，如圖1所示。然后通過插值算法分別計(jì)算出在每一個(gè)N_R像素位置的綠色和藍(lán)色通道灰度值。類似地在，N_G/B像素位置計(jì)算出該處沒有采集到的R&B/R&G通道圖像灰度值。

N_RN_GN_GN_B

1.3 調(diào)整近自然彩色圖像偏色方法

(11)

式中SRij是圖像塊的標(biāo)準(zhǔn)差，Hij的值是對圖像塊之間的相關(guān)性進(jìn)行二值化標(biāo)記，φ是控制閾值。第三步，根據(jù)公式(12)計(jì)算色彩豐富且相關(guān)性大的圖像塊R，G和B分量的加權(quán)平均值

(12)

第四步，利用式(13)計(jì)算RGB三色的增益系數(shù)

(13)

第五步，根據(jù)式(14)對圖像進(jìn)行色差校正(對于灰度值大于255的，將其賦值為255)，R′，G′和B′分別為校正后的紅、綠、藍(lán)分量圖像。

(14)

2 結(jié)果與討論

使用四波段微型快照式窄帶多光譜相機(jī)(寧波五維檢測科技有限公司)分別對(a)植物、(b)人體手背、(c)宮頸組織等不同種類物體，實(shí)現(xiàn)每次曝光零時(shí)差獲取像素與像素自動(dòng)對準(zhǔn)的窄帶四波段： (415±10)，(450±10)，(525±10)和(620±10) nm二維窄帶光譜圖像。這四幅零時(shí)差獲得的窄帶光譜圖像僅僅覆蓋了80 nm范圍，占可見光400～700 nm波段范圍的30%左右，具有超過70%的可見光譜波段信息丟失。

2.1 兩種方法還原SNBI色彩

分別使用基于CIE方法的公式[式(4)—式(7)]及基于貝爾陣列格式插值算法，對窄帶620，525和450 nm(舍棄415波段)光譜圖像還原。兩種方法還原結(jié)果分別如圖2(a,b,c)及圖3(a,b,c)所示。

圖2 基于CIE三刺激色法對(a)植物，(b)手臂，(c)宮頸組織對SNBSI光譜圖像色彩還原結(jié)果

圖3 使用貝爾格式插值法對(a)植物、(b)手臂、(c)宮頸組織相應(yīng)的SNBI光譜圖像色彩還原結(jié)果

2.2 兩種色彩還原算法定量比較結(jié)果

2.3 色差校正結(jié)果

使用基于圖像塊色彩信息的白平衡算法對基于CIE三刺激色的彩色還原方法所得的彩色圖像進(jìn)行色差校正，校正前后對比圖像如圖4所示，色差比較結(jié)果如表2所示。通過分析圖4(a1, a2, b1, b2, c1, c2)及表2，校正后圖像逼近目標(biāo)真實(shí)色彩。

表1 兩種色彩還原方法效果比較Table 1 Effectiveness comparison between thetwo color recovery methods applied

3 結(jié) 論

提出基于CIE三刺激色及基于貝爾格式插值法兩種窄帶多光譜圖像色彩還原方法，并分別使用兩種色彩還原方法對四波段SNBSI相機(jī)對具有代表性的目標(biāo)如植物、手臂及宮頸組織所獲得的窄帶圖像進(jìn)行近彩色還原。通過對兩種方法所還原彩色圖像的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、熵及梯度等質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行比較，表明基于CIE三刺激色的還原方法更適合SNBSI技術(shù)彩色還原，與定性比較圖1和圖2結(jié)果一致。在基于CIE三刺激值色彩還原基礎(chǔ)之上，提出一種基于圖像塊色彩信息的白平衡色差校正算法，使從SNSBI窄帶圖像還原出的彩色圖像的色彩與物體的真實(shí)顏色更相近，整體效果較好，實(shí)現(xiàn)由多光譜灰度圖像至近自然彩色圖像的還原。

針對快照式窄帶多光譜成像方法因光譜分辨所追求的“窄帶光譜”與顏色還原所需的“寬光譜”之間所存在的矛盾問題，提出了一種從窄帶光譜圖像實(shí)現(xiàn)顏色還原的方法。聯(lián)合使用基于CIE三刺激值及改進(jìn)灰度世界顏色校正算法，使快照式窄帶多光譜成像既具有光譜分辨能力，同時(shí)保持供人主觀辨識的色彩信息。由此提出了一種新型快照式窄帶多光譜彩色成像概念及方法。

真實(shí)色彩的還原一直是有待徹底解決的研究課題。與傳統(tǒng)彩色相機(jī)的RGB顏色通道圖像彼此混雜重疊不同，快照式窄帶多光譜成像不同光譜波段在光譜空間彼此不重疊，光譜信息彼此獨(dú)立，有可能采用多通道快照式窄帶多光譜成像獲得比RGB相機(jī)更真實(shí)的顏色。針對如何實(shí)現(xiàn)真實(shí)色彩的定量獲取及辨識，可以進(jìn)一步開展，窄帶多光譜波段的選擇優(yōu)化，及對應(yīng)的色彩還原方法的探索。

圖4 色差校正前后對比圖 (a1), (b1)，(c1)為校正前的； (a2), (b2)，(c2)為校正后的植物，手臂，及宮頸組織Fig.4 Comparison of color correction result

表2 色差校正前后平均色差比較