数字图像课程设计图像颜色校正Word下载.doc
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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
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:
(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:
(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:
(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”。
步骤:
(1)完成灰度世界步骤
(2)中kr,kb,kg的值;
(2)对图像的三个颜色通道分别计算一维离散相对熵Hr,公式如下:
(3)求R,G,B三个通道的约束增益系数,公式如下:
(4)接着灰度世界算法的步骤(3),继续进行,用约束增益系数来代替2.2中增益系数计算。
(5)输出图像。
2.3基于图像熵的灰度世界算法
通过调整其改进后的增益系数,使它们的增益系数相近且达到合适值。
在2.2中求出约束增益系数,对增益系数的大小进行改变,将三个约束增益系数的平均值赋给每一个约束增益系数,然后接着2.2操作。
否
求RGB三个通道的增益系数
计算校正后的三个通道R1、G1、B1
求出图像中所有R1、G1、B1的最大值MAXtal
是
用公式R12=R1/Factor调整
Factor=MAXtal/255>
1
输出图象
3.1灰度世界法
读取图象yumil.jpg
计算图象RGB三个通道的平均值
求图象的平均灰度值Greg
3.2基于图像熵的灰度世界法求出每个像素点所对应的RGB的概率并求出他们的熵Hr,Hg,Hb
求RGB三个通道的约束增益系数
四.设计程序
4.1灰度世界法
I=imread('
yumi1.jpg'
);
%读入原图像
imshow(I);
%显示原图像
[m,n]=size(I);
n=n/3;
R=0;
G=0;
B=0;
I=double(I);
%改为双精度图像
fori=1:
m
forj=1:
n
R=I(i,j,1)+R;
%求像素R的和
G=I(i,j,2)+G;
%求像素G的和
B=I(i,j,3)+B;
%求像素B的和
end
end
r1=R/(m*n);
%求R平均值
g1=G/(m*n);
%求G平均值
b1=B/(m*n);
%求B平均值
grey=(r1+b1+g1)/3;
%平均灰度值grey
kr=grey/r1;
%求增益系数
kg=grey/g1;
kb=grey/b1;
%求增益系数
fori=1:
r2(i,j)=I(i,j,1)*kr;
g2(i,j)=I(i,j,2)*kg;
b2(i,j)=I(i,j,3)*kb;
%求校正后的三个通道
end
mval=0;
%给mval赋初值
mval=max(mval,r2(i,j));
%求出r中最大值赋给mval
mval=max(mval,g2(i,j));
mval=max(mval,b2(i,j));
end
end %求最大值(mval)
F=mval/(m*n);
%求facror(F)
ifF<
1 %如果F小于1,不改变校正后的通道值
r3=r2;
b3=b2;
g3=g2;
elser3=r2/F;
%否则,重新赋值
g3=g2/F;
b3=b3/F;
forj=1:
I(i,j,1)=r3(i,j);
I(i,j,2)=g3(i,j);
I(i,j,3)=b3(i,j);
%将求得的R,G,B值赋给图像I
figure;
imshow(uint8(I));
%输出图像
4.2基于图像熵的灰度世界法
I=imread('
H1=0;
H11=0;
H2=0;
H22=0;
H3=0;
H33=0;
%赋初值0
fork=0:
255
sum1=0;
%sum1赋初值0
fori=1:
forj=1:
ifI(i,j,1)==k
sum1=sum1+1;
%值为k,则加1
end
end
ifsum1==0
P1(k+1)=1;
%如果不存在像素为ki的点,给其概率赋值为1
else
P1(k+1)=sum1/(m*n);
%求概率
H1=P1(k+1)*log2(P1(k+1));
H11=H1+H11;
Hr=-H11/8;
%求熵
end
sum2=0;
%sum2赋初值0
ifI(i,j,2)==k
sum2=sum2+1;
ifsum2==0
P2(k+1)=1;
else
P2(k+1)=sum2/(m*n);
H2=P2(k+1)*log2(P2(k+1));
H22=H2+H22;
Hg=-H22/8;
end %求熵
sum3=0;
%sum3赋初值0
ifI(i,j,3)==k
sum3=sum3+1;
ifsum3==0
P3(k+1)=1;
else
P3(k+1)=sum3/(m*n);
H3=P3(k+1)*log2(P3(k+1));
H33=H3+H33;
Hb=-H33/8;
krrc=(kr-1)*Hr+1;
%求改进后的增益系数
kgrc=(kg-1)*Hg+1;
kbrc=(kb-1)*Hb+1;
r2(i,j)=I(i,j,1)*krrc;
%求校正后的红色通道
g2(i,j)=I(i,j,2)*kgrc;
%求校正后的绿色通道
b2(i,
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