数字图像课程设计图像颜色校正

颜色校正算法一、引言颜色校正算法是计算机图形学中的一个重要技术，旨在修正由于光照、摄像设备、显示器等因素引起的颜色偏差。

在计算机图像处理和计算机视觉领域，颜色校正算法被广泛应用于图像增强、图像重建、色彩匹配等方面。

本文将介绍几种常见的颜色校正算法及其原理。

二、直方图均衡化直方图均衡化是一种简单而有效的颜色校正算法。

它通过对图像的像素值分布进行调整，使图像的亮度分布更加均匀。

具体步骤如下：1. 计算图像的灰度直方图，统计每个像素值的频率。

2. 计算累积直方图，即将每个像素值的频率累加起来。

3. 根据累积直方图，计算每个像素值的映射关系。

4. 将原始图像的每个像素值根据映射关系进行替换，得到校正后的图像。

三、颜色空间转换颜色校正算法中常用的一种方法是进行颜色空间的转换。

最常见的颜色空间是RGB和HSV。

RGB颜色空间由红、绿、蓝三个分量组成，而HSV颜色空间由色相、饱和度和亮度三个分量组成。

通过将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，可以更好地调整图像的色彩和亮度。

具体步骤如下：1. 将RGB图像转换为HSV图像。

2. 根据需要调整HSV图像的色相、饱和度和亮度分量。

3. 将调整后的HSV图像转换回RGB图像。

四、灰度世界假设灰度世界假设是一种基于图像平均亮度的颜色校正方法。

该方法假设图像中的物体颜色在整个图像中具有相同的平均亮度。

具体步骤如下：1. 计算图像的平均亮度，可以根据图像的RGB分量或HSV分量进行计算。

2. 根据计算得到的平均亮度，调整图像的RGB分量或HSV分量，使其平均亮度与整个图像的平均亮度一致。

五、颜色映射颜色映射是一种基于颜色直方图的颜色校正算法。

它将原始图像和目标图像的颜色直方图进行比较，通过调整原始图像的颜色分布来实现校正。

具体步骤如下：1. 计算原始图像和目标图像的颜色直方图，并进行归一化处理。

2. 计算原始图像和目标图像的累积直方图。

3. 根据累积直方图，计算每个像素值的映射关系。

如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正图像处理技术在数字图像处理领域中扮演着重要的角色，其中包括了图像的色彩增强和颜色校正。

这些技术能够改善图像的视觉效果和色彩准确性，提高图像品质，并支持许多应用领域，如摄影、印刷、医学图像等。

本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正。

我们将讨论图像的色彩增强技术。

色彩增强可以使图像更加鲜艳、生动，并提高视觉效果。

以下是一些常见的色彩增强技术。

1. 色彩平衡：色彩平衡是通过调整图像的色彩分布来改善图像的整体色彩平衡。

主要有三个通道，即红、绿、蓝（RGB）。

通过调整这些通道的比例，可以更好地平衡图像的色彩。

色彩平衡可以通过调整白平衡等参数来实现。

2. 对比度调整：对比度调整是通过改变图像的亮度范围，使得图像的明暗对比更加明显。

这可以通过调整图像的灰度级范围来实现。

增加对比度可以使图像细节更加清晰，增强图像的深度感。

3. 色度饱和度调整：色度饱和度调整可以改变图像中颜色的饱和度。

通过增加或减少颜色的饱和度，可以使图像更加鲜艳或柔和。

这可以通过调整HSL（色相、饱和度、亮度）或HSV（色相、饱和度、值）空间中的参数来实现。

接下来，我们将介绍图像的颜色校正技术。

颜色校正旨在调整图像中的颜色，使其更接近真实场景中的颜色。

以下是一些常见的颜色校正技术。

1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过调整图像的灰度级分布来改善图像的对比度。

它可以使图像的直方图在整个灰度级范围内均匀分布，从而增强图像的细节和对比度。

2. 色彩映射：色彩映射可以将图像的颜色映射到另一个图像或颜色空间中的对应颜色。

这可以通过使用预定义的颜色映射表或根据特定的颜色映射算法来实现。

色彩映射可以用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间，或者用于改变图像的颜色外观。

3. 基于模型的颜色校正：基于模型的颜色校正方法使用了一个颜色模型，该模型描述了颜色之间的关系。

浅谈图像颜色校正的技巧扫描仪和数码相机是印前处理中常用的两种图像输入设备，由于扫描仪光源、滤色片和光电转换元件的误差，扫描输入的图像经常会存在一定程度的颜色偏差，而用数码相机采集图像时也可能因为光照条件或曝光时间的不合适以及CCD的颜色响应误差而引起图像的色偏。

因此，为了得到颜色复制准确的彩色印刷品，必须在印前系统中对偏色的图像进行颜色校正。

但在印前图像处理中，校正图像的色偏，并不是一件容易的事，它要求印前工作人员必须掌握一定的颜色校正方法和技巧，只有这样才能做到事半功倍，提高印前工作效率。

图像偏色情况的辨别进行图像颜色校正，首先要分析图像哪些部分偏色，具体偏什么颜色。

但是一副复杂的彩色图像往往包含了成百上千种颜色，我们不可能对每一种颜色都进行分析，判断它是否偏色，而是通过检查图像的灰平衡和记忆色来判断图像的偏色情况。

灰平衡是指在一定的印刷条件下，将青、品红、黄三色油墨按一定比例叠印，得到视觉上中性灰的颜色，这时就称为实现了灰平衡。

灰平衡是颜色存在的基础，在印刷过程中，它是控制图像色彩复制效果的重要手段，一般来说，图像中的灰平衡控制好了，其他彩色部分也能够得到较好的再现。

而且人眼对图像中的中性灰色部分非常敏感，只要图像中的灰色部分出现轻微的彩色，人眼就能很容易地感觉出来。

因此，灰平衡是检测图像是否偏色的一种很好的方法，而反映在RGB 模式的图像中，中性灰色部分的红、绿、蓝三个值应该相等，如果图像中灰色部分的R、G、B值不等，就可识别出色偏。

例如，用Photoshop取色器工具读取图像中的某一灰色中间色调值为（R：127、G：127、B：136），则说明中性灰中含有较多的蓝色，说明图像稍微偏蓝色。

在CMYK色彩模式中读取中性灰相对来说要困难一些，从理论上来讲，同样数量的青、品红和黄产生中性灰，而实际上由于印刷油墨不纯，中性灰中青的含量必须比黄和品红多一些，具体多多少取决于中性灰是暗调、中间调还是高光，而且还与使用的油墨有关系。

数码相机图像的颜色矫正本实例介绍如何矫正一幅数码照片的偏色｡通过本实例的学习,掌握图片颜色矫正的常用技术｡颜色矫正前颜色矫正后1)打开需要调整的数码照片｡进入“图像”菜单,2)从“调整”菜单下选择“曲线”(CTRL+M)｡首先,设置曲线对话框中的一些参数,先为暗调区域设置目标颜色,要设置该参数,请在曲线对话框中双击设置黑场吸管工具,如图所示,在弹出的拾色器会提示选择目标暗调颜色｡3)在图2所示对话框的R､G､B字段中输入值,分别为20､20､20｡因为这些数字均匀平衡,所以有助于保证暗调区不会有太多颜色｡图24)设置参数,使高光区域变为中性｡双击设置白场吸管｡拾色器要求选择目标高光颜色,输入R､G､B值分别为240､240､240｡如图3所示｡图35)设置中间调参数｡双击设置灰点吸管,选择目标中间调颜色｡输入R､G､B值分别为128､128､128｡6)在做这些调整和最后点击曲线对话框中的“好”按钮之后,如图4,点击是｡从这时开始,在矫正图片时就不必再每次都输入这些值了｡图47)接下来将使用曲线对话框中的吸管工具完成大部分矫正工作｡要矫正图片的颜色首先就是确定暗调､中间调和高光区域在哪里,并点击正确的吸管｡如何查找暗调､中间调和高光区域,在课堂上我们会学习到｡如图5､6,我们分别找到了暗调和高光区域｡图5 图68)经过设置以后,现在在图片中可以看到两个目标标记,一个在她的头发上,另一个在杯子上｡如图7｡图79)在曲线命令对话框中选择设置“黑场”吸管,直接在#1目标的中心点击一次,这样暗调区域会被矫正｡效果如图8｡图810)在曲线命令对话框中选择设置“白场”吸管,直接在#2目标的中心点击一次,这样高光区域会被矫正｡效果如图9｡图911)暗调和高光设置之后,现在需要矫正图片中的中间色调｡请在图片中看起来具有中等灰色的区域(左肩上方褪色的木板上)点击设置灰色吸管｡12)在曲线网格中,点击曲线的中间,把它向上拖一点,以加亮图象的中间色调,能够看到中间色调细节即可｡如图10所示图10 13)删除图片上的两个颜色取样器目标,即可｡图11。

数字图像处理的色彩还原数字图像处理是一项常见的技术，它可以通过算法处理数字信号，改变图像的亮度、对比度、锐利度等特性，提高图像的质量和处理效率。

其中，色彩还原是数字图像处理的重要应用之一，通过运用算法，可以恢复失真的图像色彩信息，让图像看起来更加鲜明、自然。

1. 色彩还原的意义在数字图像处理过程中，如果拍摄环境不理想、摄像机设置有误或者传输信号受到干扰，都可能导致图像失真、色彩不真实。

此时，色彩还原技术就可以派上用场了。

色彩还原技术可以重建失真的色彩信息，提高图像的还原度和色彩饱和度，使图像更加真实。

比如，在数字医学影像处理中，色彩还原可以帮助医生准确识别肿瘤等病灶，提高诊断准确率和治疗效果。

在数字图像分析领域，色彩还原也可以提高图像识别和分类的准确性。

2. 色彩还原的实现方法色彩还原是一项繁琐而复杂的技术，需要灵活运用各种算法和图像处理工具。

下面介绍几种常用的色彩还原方法。

（1）灰度世界算法灰度世界算法是一种简单而有效的色彩还原方法。

该算法的核心思想是假设照片中的所有像素点的平均亮度是相等的，根据这个假设对各个颜色通道进行调整，以达到色彩简洁、自然的效果。

具体实现步骤：首先计算图像在 R、G、B 三个颜色通道中的平均亮度，再将平均亮度赋值给三个通道，最后利用图像处理软件调整图像的亮度和对比度即可。

（2）最大间距算法最大间距算法是一种复杂的色彩还原算法。

该算法的核心思想是将各颜色通道均衡化，使图像中各个颜色的分布更加均匀，同时保持图像的亮度和对比度。

具体实现步骤：先将图像分解成 R、G、B 三个通道，然后对每个通道进行灰度级均衡化，使得每个像素的灰度值分布更加均匀。

最后将三个通道合成一个图像，完成色彩还原。

（3）参考色彩还原算法参考色彩还原算法是一种基于已知参考信息的色彩还原方法。

该算法利用参考图像或者指定的颜色表，对待还原图像中的像素进行映射，达到恢复原始色彩信息的目的。

具体实现步骤：先获取参考图像或颜色表，再将待还原的图像和参考信息进行比较，利用像素映射算法对每个像素进行调整，最终得到还原后的图像。

数字图像处理课程设计图像颜色校正院系：信息科学与技术学院专业班级：电子信息科学与技术姓名：学号：2012年12月9日目录：一.设计目标二.设计原理2.1灰度世界法2.2基于图像熵的灰度世界法2.3 改进基于图像熵的灰度世界算法三．设计程序流程图3.1 灰度世界法3.2基于图像熵的灰度世界法四. 设计程序4.1 灰度世界法4.2 基于图像熵的灰度世界法4.3 改进基于图像熵的灰度世界法五. 图像效果分析六. 结论和体会一.设计目标颜色是灰度图象的一种重要特征，物体在不同光源下呈现的颜色不同，本实验是为了对产生色偏的图象进行颜色校正，使采集图像尽量减少失真度。

二.设计原理2.1 灰度世界法假定一幅带有足够多色彩变化的图像，则这幅场景的平均反射能够抵消偏色现象。

步骤：（1）计算图像的R ，G ，B 的平均值,及平均灰度值，公式如下：3B G R rey i1B i1G i1R 1i 1i 1i ）（++====∑∑∑===G B NG N R N NNN（2）求R,G,B 的通道增益系数Kr,Kg,Kb 及校正后的通道，公式如下：KbB B B Kb K G G G Kg K R R R K *;Grey g *;Grey r *;Grey r '''====== (3)求图像校正后R,G,B 的最大值Mval,令factor=Mval/255,如果factor>1则利用以下公式重新调整R,G,B 的值,使其可在[0:255]内显示，公式如下：；；；factor factor factor '''''''''B B G G R R ===(4)将重新调整的R,G,B 值重新赋给图像。

(5)输出图像注：“灰度世界算法”不适用于大块单一颜色的情况。

2.2 基于图像熵的灰度世界法利用图像的熵来约束增益系数，从而防止“过校正”。