使用Photoshop校正图像偏色

图像由于客观原因可能导致偏色。本文根据作者在photoshop软件中的使用体会,结合图片的操作过程和操作效果,介绍了两种校正偏色的方法:使用"中性灰"理论校正偏色和本色还原校正法。     

一种新颖的多视点视频偏色校正算法

针对多视点视频序列中视点间出现偏色的问题,提出了一种偏色校正算法.该算法在编码端只处理目标序列的亮度分量,在解码端利用运动矢量信息和参考序列,使用色彩扩散的方法恢复出目标序列的颜色信息.在完成偏色校正的同时,有效地提高了编码效率.以标准多视点视频测试序列为实验对象,将本文算法与直方图匹配校正、未校正序列进行比较,表明本文算法可以有效校正偏色现象,并获得良好的主观效果.     

基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法

采用一种基于等效圆的偏色检测方法,克服了传统方法在图像偏色检测中的局限性。为了对检测后的偏色图像进行校正,采用一种结合灰度世界和完美反射的颜色校正方法,弥补了传统方法的不足,从而得到更为"真实"的校正图像。实验结果表明,基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法,提高了偏色检测的可靠性,取得了较好的颜色校正效果。该方法仅利用图像本身的特征进行分析,具有普遍的适用性。     

利用色彩直方图特征进行偏色图象的自动检测和校正

在肤色检测、人脸识别、图象和视频检索的研究中，大量算法都是基于对图象色彩特征进行分析的，然而当图象发生偏色时，这些算法的性能会明显下降，甚至无效，而且由于现有的偏色校正算法，引入了其他关于偏色图象的先验性信息，具有很大的使用局限性，为此，提出了一种在只给出偏色图象的条件下，进行偏色检测和自动校正的算法．该算法首先获取并分析偏色图象在RGB各通道内的直方图特征，然后参照这些特征检测偏色通道，并通过调整偏色或非偏色通道强度分布来达到各个通道之间色彩平衡．实验表明，在较大程度的偏色情况下，该算法校正恢复出的图象与原始无偏色图象能达到视觉上基本一致的效果，并具有普遍的适用性．     

基于多项式回归的四带图像偏色校正算法

针对可见光图像在受到红外光串扰的情况下产生的偏色现象,提出了一种基于多项式回归构建解串扰矩阵的四带图像（RGB三带和IR近红外带）偏色校正算法,该算法在特定的光源条件下,利用标准色卡的24个色块,采用多项式回归的思想构建解串扰矩阵.使用该解串扰矩阵对同种光源条件下拍摄的四带图像进行偏色校正,达到去除红外光串扰的目的.实验结果表明,该方法只需进行一次标定校正矩阵,就可以对同种光源条件下拍摄的不同图像进行偏色校正,恢复图像自然的色彩.     

优化多项式回归的四带图像偏色校正算法

鉴于三元一次多项式回归的四带图像偏色校正算法存在的局限性,为了更好地解决红外串扰的RGBIR四带图像偏色问题,从多项式回归算法的样本、数据类型及校正模型3个方面来提高四带图像的偏色校正效果;为了使得到的校正算法更佳稳健,从增加算法训练样本以及将数据转为有符号浮点型像素值来建立校正模型;根据RGB图像灰阶表达的非线性特性,将三元一次模型改为三元二次模型.实验证明,本文提出的优化方法,使得四带图像的偏色校正效果得到提高.     

基于偏色校正和信息损失约束的沙尘暴降质图像增强算法

为了解决沙尘暴环境下拍摄的图像中存在的颜色偏移、对比度低等降质问题,提出基于偏色校正和信息损失约束的沙尘降质图像增强算法,主要包含偏色校正和对比度增强2个模块,在偏色校正模块中,通过分析沙尘降质图像的RGB 3个通道直方图分布特点,提出一个改进的基于高斯模型的偏色校正算法;在对比度增强模块中,通过结合基于暗通道先验和信息损失约束算法,提出一种基于大气散射模型的对比度增强算法.为了验证算法的有效性,通过与4种已有算法的大量实验结果对比发现:文中算法不但能够很好地增强不同种类的沙尘降质图像的对比度,而且可以有效地避免图像偏色现象,并且保持良好的色彩保真度和合适的亮度.     

基于直方图均衡化与MSRCR的沙尘降质图像增强算法

针对沙尘天气下图像色彩偏移严重及对比度低等问题,提出一种基于直方图均衡化与带色彩恢复的多尺度视网膜（MSRCR）增强的沙尘降质图像增强算法。通过偏色校正和图像增强两个步骤进行图像恢复,将RGB图像各通道预处理后利用限制对比度自适应直方图均衡方法得到校正后的图像,对图像采用双边滤波进行降噪处理,通过MSRCR算法进一步解决色彩失衡问题。由于处理后的图像对比度较低,存在一定色偏,利用伽马校正和基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法进行处理得到最终结果。对大量沙尘降质图像进行仿真实验,结果表明,该算法能够有效处理不同偏色程度的沙尘图像,不仅提高了图像的对比度,而且有效避免了图像颜色偏移现象,相比GCANet、MSRCR等算法,平均时间效率提升了46.2%~94.7%。     

基于FPGA的暗通道白平衡算法设计与实现

为确保系统实时性以及解决完美反射法在曝光环境中失效的问题,提出一种基于FPGA的暗通道自动白平衡校正算法.通过彩色图像暗通道光线透射率分布情况,选取参考像素点实现偏色像素点自动白平衡校正.实验结果表明,暗通道自动白平衡算法使用FPGA校正可以满足整个系统的实时性要求和消除过度曝光环境影响;同时可以使其有效应用于动态场景...     

使用亮度恢复的GrayWorld-Retinex方法改进

灰度世界(Gray World)和Retinex方法被广泛运用于处理偏色图像,两种方法结合可以适应更为复杂的偏色情况,但图像亮度的丰富性被削弱,造成图像的视觉效果偏灰和图像质量降低。在分析亮度丰富性被削弱的原因的基础上,提出亮度恢复方法,使输出图像在保证偏色被校正的前提下仍然保持图像的亮度丰富性,达到提升图像质量的目的。实验对比了亮度恢复前后的图像,并使用无参考图像质量评价算法对该方法的效果进行了质量评分,证实了方法的有效性。     

运用自适应球体模型实现肤色动态分割

提出一种用于变化光照、多姿态和复杂背景条件下人脸识别的肤色区域动态分割算法。对彩色人脸输入图进行色偏校正和亮度调节预处理,利用肤色聚类特性构建一种自适应球体肤色模型,并基于该模型计算自适应肤色相似度,利用肤色相似度,采用自适应的动态阈值进行肤色区域目标的分割和提取。实验结果表明,对于变化光照、多姿态和复杂背景的彩色人脸图像,该算法有良好的分割精度和自适应性。     

一种基于高斯分布的白平衡改进算法

针对白平衡算法中普遍存在的校正不足及算法复杂度过高等问题,结合灰度世界算法和完美反射算法的优点,提出了一种基于高斯分解的自动白平衡算法。该算法通过对图像灰度分布的高斯分解,得到图像的高斯分布模型,并以此计算增益曲线。实验结果表明,该算法能有效校正图像的偏色问题,适用于多种不同场景。     

Color balancing of digital photos using simple image statistics

The great diffusion of digital cameras and the widespread use of the internet have produced a mass of digital images depicting a huge variety of subjects, generally acquired by unknown imaging systems under unknown lighting conditions. This makes color balancing, recovery of the color characteristics of the original scene, increasingly difficult. In this paper, we describe a method for detecting and removing a color cast (i.e. a superimposed color due to lighting conditions, or to the characteristics of the capturing device), from a digital photo without any a priori knowledge of its semantic content. First a cast detector, using simple image statistics, classifies the input images as presenting no cast, evident cast, ambiguous cast, a predominant color that must be preserved (such as in underwater images or single color close-ups) or as unclassifiable. A cast remover, a modified version of the white balance algorithm, is then applied in cases of evident or ambiguous cast. The method we propose has been tested with positive results on a data set of some 750 photos.     

基于暗原色先验原理的水下图像增强

针对水下光衰减和散射导致的图像严重降质问题和用传统方法进行水下图像增强 产生色偏现象,提出一种新的水下图像增强方法。基于暗原色先验原理进行水下图像增强,用 软抠图的方法对图像暗通道进行细化;在图像前0.1%最亮的像素点中,用中值滤波算法计算出 这些像素点的中值,再计算这些像素点和与之对应的中值的差值,差值最小的像素点作为背景 光的预估值,并用该像素点所在区域颜色饱和度方差来判断预估背景光的准确性;利用Retinex 算法和图像各颜色通道的衰减系数比对增强后的图像进行颜色校正。实验表明,该方法能有效 地去除水下图像中的雾色、校正图像色偏问题,进而提高图像对比度。     

基于颜色恒常性的低照度图像视见度增强

在彩色成像过程中,低照度是导致图像降质的一个重要因素. 本文提出了一种新的基于颜色恒常性的低照度图像视见度增强算法. 为了避免场景光源的影响,提出了像素有效集的概念. 基于灰色调算法的灰度像素假设,利用有效像素估计光 照的颜色;在后处理阶段,利用有效像素的灰度级范围确定直方图剪裁的上下限. 实验表明,算法有效地校正了图像 的颜色、对比度和亮度,从而增强了图像的视见度,且不会产生Retinex 算法所固有的灰化效应和Halo 效应.     

视频监控系统中阴影去除方法的研究

提出了一种基于颜色不变性和建立阴影高斯模型的阴影检测和消除的方法。首先对亮度小于背景的前景根据颜色特征的相近性进行划分,再利用阴影的光谱特性建立高斯模型,去除运动目标的投影。最后利用阴影的空间特性对图像进行后处理,完成阴影的检测与消除。实验结果表明,该方法能够有效地检测和消除阴影。