本發(fā)明涉及一種基于匹配和優(yōu)化的3D立體圖像顏色校正方法，包括以下步驟：1、采用場(chǎng)景映射算法對(duì)參考圖像和目標(biāo)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，求出參考圖像和目標(biāo)圖像的匹配圖像；2、采用結(jié)構(gòu)相似性算法生成匹配圖像和目標(biāo)圖像的置信度圖；3、使用全局顏色校正算法校正目標(biāo)圖像；4、根據(jù)置信度圖，將匹配圖像中置信度較低的像素用全局顏色校正算法的校正結(jié)果圖像初始化，生成初始顏色校正結(jié)果圖像；5、利用優(yōu)化算法提高初始顏色校正結(jié)果圖像的顏色一致性，得出最終優(yōu)化后的顏色校正結(jié)果圖像。該方法能夠?qū)αⅢw圖像顏色差異起到很好的校正效果，使得校正后的目標(biāo)圖像和參考圖像保持顏色一致性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像和視頻處理以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，特別是一種基于匹配和優(yōu)化的3D立體圖像顏色校正方法。

背景技術(shù)

顏色校正算法使用參考圖像對(duì)存在顏色差異的目標(biāo)圖像進(jìn)行顏色校正，使目標(biāo)圖像的顏色特征盡可能的與參考圖像保持一致。圖像顏色和亮度差異通常是由各種因素引起的，例如強(qiáng)度變化、光源位置、孔徑尺寸差異、拍攝角度、拍攝時(shí)間等。立體顯示中左右視圖之間的顏色差異將增加立體圖像融合的負(fù)擔(dān)，從而導(dǎo)致人的視覺(jué)疲勞。已經(jīng)有一些顏色校正算法被提出用來(lái)減少顏色差異，提高立體圖像或視頻和多視點(diǎn)視頻的質(zhì)量。基于顏色映射函數(shù)的數(shù)量，我們可以將顏色校正算法分類為全局顏色校正算法和局部顏色校正算法。但是全局顏色校正算法對(duì)圖像中的局部顏色差異的校正效果較差，并且只利用了的統(tǒng)計(jì)信息，例如均值和標(biāo)準(zhǔn)差，顏色校正的結(jié)果往往不自然。而局部顏色校正算法雖然在一定程度上提高了對(duì)局部顏色差異的校正能力，但是每個(gè)算法都有其局限性。基于稀疏特征匹配的局部顏色校正算法非常依賴于特征點(diǎn)匹配的質(zhì)量。

全局顏色校正算法對(duì)目標(biāo)圖像中的所有像素使用相同的顏色映射函數(shù)。Reinhard等人提出了利用參考和目標(biāo)圖像的均值和方差的全局顏色轉(zhuǎn)換。全局顏色校正算法需要在不相關(guān)的顏色空間中執(zhí)行，以避免某個(gè)顏色通道在被修改時(shí)影響到其它通道顏色。Xiao等人通過(guò)使用協(xié)方差矩陣，在相關(guān)色彩空間中進(jìn)行全局顏色轉(zhuǎn)換。Pitie和Kokaram的迭代顏色分布轉(zhuǎn)換使用累積概率密度函數(shù)生成校正結(jié)果。然而，所有全局算法都不能很好地消除局部顏色差異。

為了解決全局顏色校正算法的不足，許多局部顏色校正算法也被不斷提出，在立體圖像上，Yan等人提出基于尺度不變特征變換的顏色校正算法，利用稀疏特征點(diǎn)匹配參考圖像和目標(biāo)圖像，對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行顏色校正。Panetta等人利用K-means算法來(lái)分割圖像參考圖像和目標(biāo)圖像，求出參考圖像和目標(biāo)圖像的匹配區(qū)域，對(duì)每個(gè)匹配區(qū)域進(jìn)行顏色校正。但是基于稀疏特征匹配的顏色校正算法的特征點(diǎn)少，因此顏色校正結(jié)果非常依賴于特征點(diǎn)匹配的準(zhǔn)確度，一旦出現(xiàn)誤匹配和沒(méi)有特征點(diǎn)匹配的區(qū)域，就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤的顏色校正結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于匹配和優(yōu)化的3D立體圖像顏色校正方法，該方法能夠?qū)αⅢw圖像顏色差異起到很好的校正效果，使得校正后的目標(biāo)圖像和參考圖像保持顏色一致性。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種基于匹配和優(yōu)化的3D立體圖像顏色校正方法，包括以下步驟：

步驟S1：采用場(chǎng)景映射算法對(duì)參考圖像和目標(biāo)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，求出參考圖像和目標(biāo)圖像的匹配圖像；

步驟S2：采用結(jié)構(gòu)相似性算法生成匹配圖像和目標(biāo)圖像的置信度圖；

步驟S3：使用全局顏色校正算法校正目標(biāo)圖像；

步驟S4：根據(jù)置信度圖，將匹配圖像中置信度較低的像素用全局顏色校正算法的校正結(jié)果圖像初始化，生成初始顏色校正結(jié)果圖像；

步驟S5：利用優(yōu)化算法提高初始顏色校正結(jié)果圖像的顏色一致性，得出最終優(yōu)化后的顏色校正結(jié)果圖像。

進(jìn)一步地，所述步驟S4中，采用全局顏色校正算法的校正結(jié)果圖像、匹配圖像和置信度圖來(lái)初始化顏色校正結(jié)果圖像，其計(jì)算公式為：