下载 - Xilinx

色彩转换。
我们将该 ISP 实现为 Zynq 视频和
成 像 套 件(ZVIK)1080×60 相 机 图 像
处理参考设计的组成部分。
算法详解
为校准传感器的颜色,我们使用现
成 的 颜 色 观 察 箱(X-Rite Macbeth
Judge II)或灯箱。该设备有四个已知光
谱的标准光源,分别用于模拟日光、冷白
荧光灯、暖光荧光灯和白炽灯。我们还使
用现成的色靶(X-Rite ColorChecker 24
色标准色卡),其色标具有已知的反射
特性以及 RGB 与 sRGB 预期值。
在开始实现相机校准算法之前,我
们首先将色靶放置在灯箱中,与灯箱的灰
黑色背景平行。我们将色靶调整到一定
位置,让来自所有光源的光照尽量均匀。
接下来,在打开所有光源的情况下,
我们采集由传感器拍摄的有待校准的图
像,此时尚未进行色彩校正(使用“跳过”
色彩校正设置:将单位矩阵加载至色彩
校正矩阵)。
然后使用赛灵思提供的 MATLAB ®
脚本协助补偿镜筒(几何形状)透镜畸
变和镜头阴影(光强度在角落处下降)
带来的影响。我们使用 MATLAB 脚本找
出图像上的控制点,然后弯曲图像,用
以对筒形畸变进行补偿。脚本的其余部
分用于根据寄存的 ColorChecker 色靶背
景来估算水平和垂直方向的光强度下降。
为衰减测量到的噪声,我们在色标
中划出矩形区域。在这些区域中,我们
计 算 出 R、G、B 像 素 数 据 均 值, 用
RGB 三元色表达每个色靶。带 GUI 的
MATLAB 脚本可帮助找出色标的中心,
然后计算出与每个色标的 RGB 预期值
(R e 、G e 、B e )对应的平均 RGB 三元色。
我们采用模拟退火优化法找出色彩校
正系数和偏移量。然后使用图 3 的色彩校正
模块,将未经校正的(R、G、B)三元色转
换为校正的(R’、G’、B’)三元色。
R'
G'
B'
=
k
11
k
21
k
31
k
12
k
22
k
32
k
13
k
23
k
33
视 频 领 域 的 出 色 表 现
2012 年冬季刊 赛灵思中国通讯 46 期 13
R
G
B
+
R offs
G offs
B offs
模拟退火算法的作用是求出一个能
够返回标量的误差函数的最小值。在下
面的讨论中,用 R k 、G k 、B k 表示测得的
色标像素值的子集或超集。用户可以自行
限制包含在优化(子集)中的色标数量,
也可多次使用某个特定的色标,以增大其
在优化过程中的相对权重。整数 n 代表
选优化的色标数量。如果一次优化全部
色标,则对 X-Rite ColorChecker 24 色
标准色卡而言,n 则为 24。
因为优化算法最多只能设置 12 个变
量(CCM 系数和偏移量),一般来说不
存在有能够将所有测量值精确映射到预
期色标值的解决方案。不过该算法的目
的是求出误差函数的最小值,从而在所
使用的所有色标上实现理想的误差分布。
我们设置的误差函数用于计算下列
参数之一:
• RGB 色域中预期三元色和转换后
三元色之间的方差和:
E=∑ n
k=0 (R k '–Re k )2 +(G k '–Ge k ) 2 +B k '–Be k ) 2
• RGB 色域中预期三元色和转换后
三元色之间的绝对差和:
E=∑ n
k=0 |R k '–Re k | +|G k '– Ge k |+|B k '–Be k |
• YUV 色域中预期三元色和转换后
三元色之间的方差和:
E=∑ n
k=0 (U k '–Ue k )2 +(V k '–Ve k ) 2
• YUV 色域中预期三元色和转换后
三元色之间的绝对差和:
E=∑ n
k=0 |U k '–Ue k | +|V k '– Ve k |
其中 U’和 V’对应的是 R’G’B’
值转换到 YUV 色域的值。与此类似,误
图 4 - 在镜头校正前不同光源下的传感器图像