1、毕业设计开题报告电子信息科学与技术基于颜色变化曲线的多视点视频颜色校正方法研究一、选题的背景与意义MPEG组织2001年12月提出了3DAV3DAUDIOIEDO的概念，在现有视频标准的基础上进行了扩展，其中一个应用场合即为自由视点视频，自由视点在三维电视和自由视点电视上有很好的应用前景。从此，自由视点视频的研究深受国内外研究者的关注。同时，在实际中由于场景光照，拍摄角度及摄像机参数等因素的影响，造成视点间的亮度和色度不一致，这种差异使得视点间的相关性减弱，用视点间预测时不能够有效的去除视点间冗余，进而影响后续编码的效率。因此，对视点间颜色的差异性进行校正是自由视点视频编码的重要研究内容之一。
2、在2005年法国尼斯召开的MPEG会议上也提交了相关草案。本文通过对颜色校正基本理论的学习研究，选用颜色信息为目标特征，试图在C中实现基于颜色变化曲线的校正方法。对源图像和目标图像进行处理，通过构造颜色变化曲线，最终最终实现多画面的颜色一致性。二、研究的基本内容与拟解决的主要问题文章着眼于多视点图像中存在的颜色不一致问题，涉及校正方法上的创新。在以参考图像为基准的前提下，完成颜色校正方法进一步发展的工作。同时，在此基础下，提出颜色校正可能的发展趋势方向。本文试图从下面几个方面出发来对颜色校正方法进行探讨（1）前置处理步骤先对源图像和参考图像进行分析，完成颜色空间的转换，通过固定比率的方法标注源
3、影像和参考影像的关键帧，同时借助于传统的颜色校正方法实现关键帧的校正。（2）校正图像的产生借助于关键帧的统计信息，以线性内插、抛物线内插和三次样条函数为基础得到参考影像中间帧的统计信息，再次利用传统的颜色校正方法完成对关键帧的校正。（3）后续处理步骤基于实验所得到的结果，分别利用一定的主客观评价方法来对校正的结果进行验证，并且检查是否通过颜色校正产生了色彩溢位问题。三、研究的方法与技术路线（1）文献研究法大量阅读相关文献，学习已有的理论和分析方法，根据论文的研究对象选取合适的理论进行整合和创新。（2）理论分析法将在归纳总结前人相关理论的基础上，选取恰当的理论进行整合，使论文纳入合理的理论体系之
4、中，同时进一步给出自己的观点。（3）模型演绎法通过基于一定理论的模型建立，对研究对象进行剖析，使论文更为直观和便于理解。针对上述研究的内容，文章的技术路线可表述如下1对源图像和目标图像进行颜色空间的转化，去除各通道之间的相关性。其中RUDERMAN等提出的一种去相关颜色空间L，其各通道间无任何的相关性，适合于一维的线性校正。2计算平均值与标准差功能函数此函数计算了源图像和参考图像在色彩空间中所有像素的各自通道的平均值与标准差，以供计算转换曲线参数功能函数使用。3计算转换曲线参数功能函数根据不同的色彩转换方式，分别从线性转、抛物线转换和三次函数出发，针对三个不同的通道，各自计算所需之转换曲线参数
5、。4产生目标图像功能函数此函数依据之前计算转换曲线参数功能函数所计算的各个通道之平均值与标准差的曲线变化方程式，并且利用三种不同的转换函数拟合颜色变化曲线，将源图像带入曲线变化方程式中即可产生目标图像。四、研究的总体安排与进度2010年11月22日11月30日，选题，联系指导教师2010年12月1日1220日，完成文献综述、开题报告2010年12月20日26日，论文开题论证2010年12月27日2011年3月中旬，对文献综述和开题报告进行修改，收集资料，完成英文文献综述并提交毕业论文初稿2011年3月2011年4月底，进一步收集资料，修改论文，完成相关材料的填写2011年4月底5月初，毕业答辩
6、五、主要参考文献1孔佳薇，多视点视频编码技术及其研究现状J，通信学报，2010,315113124。2蔡轶珩，刘长江，贾克斌，等，基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法J，测控技术,2008,2751013。3邵枫，自由视点视频信号处理中的关键技术研究D，博士论文，电路与系统，浙江大学，2007。4陈晓兰，遥感图像的色调统一研究D，硕士论文，计算机应用技术，浙江大学，2008。5FECKERU,BARKOWSKYM,KAUPAHISTOGRAMBASEDPREFILTERINGFORLUMINANCEANDCHROMINANCECOMPENSATIONOFMULTIVIEWVIDEOJIEEET
7、RANSACTIONSONCIRCUITSANDSYSTEMSFORVIDEOTECHNOLOGY,2008,189125812676DOUTREC,NASIOPULOSPCOLORCORRECTIONPREPROCESSINGFORMULTIVIEWVIDEOCODINGJIEEETRANSACTIONSONCIRCUITSANDSYSTEMSFORVIDEOTECHNOLOGY,2009,199140014057HURJH,CHOS,LEEYLADAPTIVELOCALILLUMINATIONCHANGECOMPENSATIONMETHODFORH264/AVCBASEDMULTIVIEW
8、VIDEOCODINGJIEEETRANSACTIONSONCIRCUITSANDSYSTEMFORVIDEOTECHNOLOGY,2007,1711149615058YAMAMOTOK,KITAHARAM,KIMATAH,ETALMULTIVIEWVIDEOCODINGUSINGVIEWINTERPOLATIONANDCOLORCORRECTIONJIEEETRANSACTIONSONCIRCUITSANDSYSTEMSFORVIDEOTECHNOLOGY,2007,1711143614499YCHEN,CCAI,JLIUYUVCORRECTIONFORMULTIVIEWVIDEOCOMPR
9、ESSIONJPATTERNRECOGNITION,2006,81073473710FSHAO,GYJIANG,KCHEN,ETALACONTENTADAPTIVEMULTIVIEWVIDEOCOLORCORRECTIONALGORITHMJIEEEINTERNATIONALCONFERENCEONACOUSTICS,SPEECHANDSIGNALPROCESSINGICASSP,2007,4796997211邵枫,蒋刚毅,郁梅，等，一种多视点视频自动颜色校正系统J，光学学报,2007，275830834。12蒋刚毅，费跃，邵枫，等，面向编码和绘制的多视点图像颜色校正J,光子学报,2009,3
10、8924302434。13郑建铧，郝重阳，雷方元，等，利用色彩直方图特征进行偏色图象的自动检测和校正J，中国图像图形学报,2003,8910011007。14常志华，王子立，一种基于直方图匹配的颜色校正方法J，科技资讯，2007,2713205207。15姜浩，张蕾，一种基于直方图匹配的立体视频颜色校正算法J，信息通信技术，2009,14513241376。16符冉迪，邵枫，蒋刚毅，等，基于视差矢量信息的多视点视频颜色校正方法J，光学快报，2008,69654665。17徐晓昭,沈兰荪,刘长江,颜色校正方法及其在图像处理中的应用J,计算机应用研究,2008,25822502254。18黄耀贤，
11、有效的影像色彩转换演算法D，硕士论文，资讯科学系所，中兴大学，1994。19CHUNGMW,YAOHH,MINGLHANEFFECTIVEALGORITHMFORIMAGESEQUENCECOLORTRANSFERJMATHEMATICALANDCOMPUTERMODELLING,2006,94460862720李扬曦，施柏鑫,刘琳，等，一种新颖的多视点视频偏色校正算法J，测控技术，2009，2816。21刘颐,王永芳,张兆杨，不同颜色空间多视点视频颜色校正的性能分析J，电视技术，2009,7111820。22章卫祥,周秉锋，一种基于梯度域的彩色图像转灰度图像的方法J，200732022。23
12、李乐,包卫东,徐玮，等，图像校正中颜色模型的选取方法J，华东理工大学学报自然科学版,2007,9669。24潘榕,侯正信,刘昱，多视点视频编码去相关颜色校正J，计算机应用,2010,301027902793。25李治江,彩色影像色调重建的理论与实践D,硕士论文，摄影测量与遥感，武汉大学，2005。26李红蕾，凌捷，徐少强，关于图像质量评价指标PSNR的注记J，广东工业大学学报,2004,2137478。27冯景华，多投影的高清晰画面自动拼接技术D，博士论文，计算机科学与技术学院，浙江大学，2008。28邵枫,郁梅,蒋刚毅，基于主色提取的多视点图像颜色校正J，中国光学快报,2007,5（8）44
13、9。29杨海涛，常义林，霍俊彦，等，应用于多视点视频编码的基于深度特征的图像区域分割与区域视差估计J，光学光报，2008,28610731078。30许小勇,钟太勇,三次样条插值函数的构造与MATLAB实现J,自动测量与控制，2006,25117679。毕业设计文献综述电子信息科学与技术基于颜色变化曲线的多视点视频颜色校正方法研究【摘要】随着数字图像设备的广泛应用，自由视点视频的研究已经成为了一个热点，自由视点视频涉及的一个关键技术就是颜色校正，如何通过颜色校正获得真实的颜色重现已成为图像处理中普遍存在的一个技术难点。国内外学者以颜色校正的三种方法为基础，从颜色直方图、像素点匹配等出发，在颜色
14、校正这一研究中取得了一定的成就。【关键词】颜色直方图；颜色空间；像素匹配；图像分割【正文】在图像识别和分析中，彩色图像比灰度图像提供了更多的信息颜色值，充分利用好这一信息，是进行彩色图像识别和分析的关键。随着计算机、通信及网络技术的发展，多自由视点视频已经越来越受人们关注，其涉及的一个关键问题就在于不同视点间的颜色差异，进行颜色校正已成为趋势之一。通过对国内外学者文献的整理，目前为止，概括起来对颜色校正的研究可概述如下徐晓昭3等学者在颜色校正方法及其在图像处理中的应用中高度概括了颜色校正的三种方法A）为基于映射的颜色校正方法，通过确定源颜色空间到目标空间的映射关系实现颜色空间的转换。B基于光谱
15、反射率还原的颜色校正方法，根据系统成像模型，由采集得到的颜色值还原对象物体的光谱反射率，进而结合标准光源的光谱功率分布得到标准颜色值。C基于图像分析的颜色校正方法，首先根据图像的色度平均值及色度分布特性检测图像是否偏色以及偏色程度，进而对偏色图像进行颜色校正。其分别对这三种方式的校正进行了描述，并通过实践比较了各种方法的优缺点。很多研究都是基于上述三种校正方法出发从而对其进行细化，得到了不同的颜色校正方法，但其原理以及结果是基本一致的。王章野等学者8采用了一种基于颜色传递的多色调图像统一调整方法，解决了现有多色调图像调整方法中存在的色调不连续。其采用的为上述方法中的第一种，将参考图像和待调整图
16、像的每个分割区间建立映射关系，对待调整图像的每个点，在参考图像的采样点中寻找与其最匹配的点，将参考图像中最匹配的颜色值传递给待调整图像中的对应点，使待调整图像进行亮度的缩放，从而实现与参考图像的亮度保持一致性，其优点在于计算量小、方便以及快速。颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，描述了不同色彩在整幅图像中所占的比例，而不关心每种色彩所处的空间位置，在颜色校正的研究中，正是由于颜色直方图自身的优势而被广泛利用。常志华等9利用直方图匹配的方法最终实现了对颜色图像的校正，其基本思想是在目标图像和源图像的直方图间建立像素的映射关系，与一维直方图匹配不同，通过对三维空间的连续采样，建立
17、起类似一维的匹配函数，而又完全满足三维直方图的特性。姜浩等10虽然也是实现基于直方图匹配的立体视频颜色校正算法，但其深入分析视点图像间存在的乘性和加性差异，其认为乘性差异受相机元件的感光灵敏度、放大和量化因子、以及镜头的透射系数变化所影响，加性差异表示像素亮色度值的线性变化，并且结合颜色差异建模，使用直方图匹配算法校正颜色误差。使用的颜色校正算法计算复杂度较低，并且在保持图像视觉效果的同时，能较好的消除参考图像和目标图像之间的颜色差异，能够带来比较好的视频编码性能。除此之外，宁波大学的蒋刚毅教授等11也提出了一种基于直方图的颜色校正方法，前提是先计算目标图像和源图像的直方图，其创新点主要在于利
18、用动态规划算法求取最小成本路径，从而建立源图像和目标图像间的颜色映射，并且通过在水平和垂直方向增加补偿因子来保证路径的平滑，最后通过视频跟踪技术实现对多视点视频的颜色校正，这一方法具有一定的优势，消除了边缘失真，降低了计算复杂度，同时也提高了校正的速度和精度。除了建立直方图以外，国内外学者还从其他方面出发达到了较好的校正效果。例如刘关松14等在监督颜色校正方法研究中就提出了新的监督颜色校正方法，其原理是在图像摄取环境中放置监督色板，采用了线性回归、多项式回归和BP神经网络的方法来求解转换关系，从而对颜色值进行了校正。这三种方法的优势都在于应用条件不受限制，但正因为如此，在某些恶劣环境下，比如说
19、光源变化较大的情况下，这种颜色校正就会有不自然的颜色出现，会出现一定的偏差。颜色校正的目的是为了取得更好的编码效果，但上述研究都没有和编码结合，因此对其算法的有效性缺少客观的评价方法，因此宁波大学的蒋刚毅教授等16结合编码的效果提出了一种面向编码和绘制的多视点视频颜色校正算法，其原理主要是基于背景分离，通过分离图像的背景，计算校正因子，从而达到校正的效果，这一研究促进了颜色校正研究的进一步发展。多视点视频视点间存在着视差信息，而且颜色不一致主要存在于视点之间，充分利用目标视点图像与源视点图像之间的空间相关性，将会是颜色校正领域中的一个趋势。颜色曲线由于其不会出现同色异谱的困扰得到了广泛的应用。
20、冯景华1在多投影的高清晰画面自动拼接技术文中就很好的利用了颜色曲线，将每台投影仪的颜色映射到一个统一的颜色曲线空间去，调整每台投影仪的颜色输出到标准的颜色曲线上校正投影仪间的颜色差异问题。王宗铭7在论述快速有效的影像序列色彩转换演算法时详细介绍了一种ISCT演算法，此演算法将三张目标影像之色彩转换为三张基底影像，并利用这三张基底影像间之关联性以及色彩空间中的数值，产生了影像序列，其中一个关键技术运用了单张影像色彩转换演算法，以统计学为基础将原始影像的色调转译成另一张目标影像的色调。上述二篇文章都着眼于从颜色曲线出发，同时考虑了源图像和目标图像之间的颜色信息，鉴于此，对于多视点视频中存在的颜色不
21、一致现象，我们同样可以考虑从颜色曲线出发，来验证其校正方法的优缺点，为今后在这领域的研究奠定一个基础。从总体上看，颜色校正的各种方法之间是相互独立的，其所要达到的效果也有一定的区别，某种算法在特定情况下的校正性能会优于其他算法，因此在具体情况下必须具体分析。对于颜色校正的研究到目前为止虽然已取得一些成就，但并没有绝对的结论，未能形成较为完善的理论框架。例如利用颜色直方图进行的颜色校正，由于直方图中的数值都是统计而来，不同的图像可能有相同的直方图，因此对实验结果造成一定的影响，并且其存在的明显不足就是其计算复杂度高，算法稳定性不足。考虑种种，对颜色校正的研究还需进一步发展，以求得一种更为有效的方
22、法。参考文献1冯景华，多投影的高清晰画面自动拼接技术D，博士论文，计算机科学与技术学院，浙江大学，2008。2蒋刚毅，费跃，邵枫，等，面向编码和绘制的多视点图像颜色校正J,光子学报,2009,38924302434。3徐晓昭,沈兰荪,刘长江,颜色校正方法及其在图像处理中的应用J,计算机应用研究,2008,25822502254。4蔡轶珩，刘长江，贾克斌，等，基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法J，测控技术,2008,2751013。5郑建铧，郝重阳，雷方元，等，利用色彩直方图特征进行偏色图象的自动检测和校正J，中国图像图形学报,2003,8910011007。6黄耀贤，有效的影像色彩转换演算法
23、D，硕士论文，资讯科学系所，中兴大学，1994。7邵枫,郁梅,蒋刚毅，基于主色提取的多视点图像颜色校正J，中国光学快报,2007,5（8）449。8王章野，基于颜色传递的多色调图像统一调整方法D,硕士论文，浙江大学，2008。9常志华，王子立，一种基于直方图匹配的颜色校正方法J，科技资讯，2007,2713205207。10姜浩，张蕾，一种基于直方图匹配的立体视频颜色校正算法J,信息通信技术，2009,14（5）1324137611蒋刚毅，郁梅，邵枫，等，一种多视点视频颜色校正方法J,光学学报，2007，27（5）830834。12邵枫，郁梅，蒋刚毅，基于主色提取的多视点图像颜色校正J,中国光
24、学快报,2007,58449。13CHUNGMW,YAOHH,MINGLHANEFFECTIVEALGORITHMFORIMAGESEQUENCECOLORTRANSFERJMATHEMATICALANDCOMPUTERMODELLING,2006,94460862714刘关松,吕嘉雯,徐建国，监督颜色校正方法研究J，计算机学报,2003,25423542367。15李治江，彩色影像色调重建的理论与实践D,硕士论文，摄影测量与遥感，武汉大学，2005。16刘颐，王永芳，张兆杨，不同颜色空间多视点视频颜色校正的性能分析J,电视技术，2009，7（11）1820。17潘榕,侯正信,刘昱，多视点视频
25、编码去相关颜色校正J,计算机应用,2010,301027902793。18李乐，包卫东，徐玮，等，图像校正中颜色模型的选取方法J,华东理工大学学报科学版,2007,9669。19DOUTREC,NASIOPULOSPCOLORCORRECTIONPREPROCESSINGFORMULTIVIEWVIDEOCODINGJIEEETRANSACTIONSONCIRCUITSANDSYSTEMSFORVIDEOTECHNOLOGY,2009,19914001405本科毕业设计（20届）基于颜色变化曲线的多视点视频颜色校正摘要【摘要】本文针对多视点视频序列视点间存在的颜色不一致问题，提出了实现基于颜色
26、变化曲线的视点视频颜色校正算法。深入分析视点图像间存在的颜色差异，通过固定比率控制点的方法标注关键帧同时利用REINHARD提出的校正方法实现关键帧的校正，借助于关键帧的统计信息建立以线性内插、抛物线内插和三次样条函数为基础的颜色变化曲线，实现最终的校正效果。基于实验所得的结果，利用主客观评价方法对校正的结果进行评价，实验结果表明，本文实现的颜色校正算法计算复杂度较低，并且在保持图像视觉效果的同时，能较好的消除参考图像和源图像之间的颜色差异，并且能够提高视频的编码性能，证明是一种有效的视频图像颜色校正算法。同时介绍了颜色校正技术的最新研究进展状况和本论文存在的不足之处，对颜色校正的研究发展具有
27、一定的意义。【关键字】多视点视频编码颜色校正去相关颜色空间线性内插抛物线内插三次样条函数内插峰值信噪比（PSNR）。ABSTRACT【ABSTRACT】INORDERTOSOLVENONCONSISTENCECOLORAPPEARANCEBETWEENDIFFERENTVIEWPOINTIMAGES,WEPUTFORWARDAVIEWVIDEOCOLORCORRECTIONALGORITHMBASEDONTHECURVEOFCOLORVIEWTHECOLORDEPTHANALYSISOFTHEEXISTINGDIFFERENCESBETWEENTHEIMAGES,MAKINGKEYFRAMEB
28、YAFIXEDPERCENTAGECONTROLPOINTSANDTHENACHIEVINGTHEKEYFRAMESCORRECTIONUSINGTHEMETHODPROPOSEDBYREINHARDINORDERTOREDUCETHECOLORERROR,WECANCOMBINEWITHTHEKEYFRAMESTATISTICSTOESTABLISHTHECOLORCURVESBETWEENTHEORIGINIMAGEANDTHEREFERENCEIMAGEBASEDONTHELINEARINTERPOLATION,THEPARABOLICINTERPOLATIONANDTHECUBICSP
29、LINEINTERPOLATIONBASEDONTHEEXPERIMENTALRESULTS,WECANUSETHESUBJECTIVEANDTHEOBJECTIVEEVALUATIONMETHODTOEVALUATETHECALIBRATIONRESULTSWESHOWSOMEEXPERIMENTRESULTSTODEMONSTRATETHEEFFICIENCYOFOURMETHODEXPERIMENTALRESULTSSHOWTHATTHECOLORCORRECTIONALGORITHMTOACHIEVELOWCOMPUTATIONALCOMPLEXITYTHESCHEMAPROPOSED
30、INOURMETHODHASEXPLOITTHEREDUNDANCYBETWEENCOLORCOMPONENTSINDIFFERENTSEQUENCESOFMULTIVIEWATTHESAMETIME,THECORRECTIONCANIMPROVETHEVIDEOCODINGITPROVEDTOBEANAFFECTIONVIDEOIMAGECOLORCORRECTIONALGORITHMINTHISTHESIS,WEALSOINTRODUCETHELASTESTRESEARCHPROGRESSOFTHETECHNOLOGYANDTHEINADEQUACYOFEXISTINGPAPERSTHES
31、ESTUDIESARESIGNIFICANTOFTHEDEVELOPMENTOFTHECOLORCORRECTION【KEYWORD】MULTIVIEWVIDEOCODINGMVCCOLORCORRECTIONDECORRELATEDCOLORSPACELINEARINTERPOLATIONPARABOLICINTERPOLATIONCUBICSPLINEINTERPOLATIONPEAKSIGNALTONOISERATIOPSNR目录ABSTRACT131绪论1511选题背景1512国内外的研究现状16121国外研究现状16122国内研究现状1713研究动机与目的1814论文的结构安排182
32、单张图像的颜色校正193颜色变化曲线基本理论2031线性插值2032抛物线内插2033三次样条函数插值20331三转角方程21332THOMAS算法原理23333三弯矩方程254基于颜色变化曲线的视频颜色校正研究2741算法原理2742本文算法流程设计28421预处理步骤28422关键帧颜色校正31423计算转换曲线参数功能函数31424后续处理步骤3243实验结果与分析3244颜色校正的客观评价375结论与展望4151本文的优势与不足之处4152进一步研究的方向42参考文献43致谢错误未定义书签。附录461绪论图像间颜色校正是近几年来计算机图形学和计算机视觉领域内的研究热点之一。视频是由一系
33、列单张图像所组成，每一张都具有不同的颜色特征，基于人类先天的视觉暂留从而实现了在固定频率下的图片显示，据此形成了我们感知的动画，因此视频图像间的颜色校正是以单张图像校正为基础的。同时，相比传统的单通道视频，多视点视频是由处于不同位置的相机阵列拍摄同一场景时得到的一组视频序列信号，在立体电视、自由视点视频和高性能图像等方面有广泛的应用。基于多视点视频本身存在的不足之处，结合多视点视频的自身特点从而提高编码性能，是国内外很多学者一直努力的方向。因此本文以此出发，提出了一种基于颜色变化曲线的多视点视频颜色校正方法。本章首先介绍了本论文的研究背景，然后介绍了国内外学者对颜色校正的研究进展，再阐述了本论
34、文的研究动机与目的，最后再给出了论文的结构安排。11选题背景随着INTERNET和多媒体技术的发展，人们对于数字视频的需求远远超出了传统意义上的二维视频,传统视频图像已无法满足人们的需求。HDTV（高清晰度电视）技术虽然可以通过提高分辨率来提高视频图像的质量，但没有从实质上改变场景的描述形式。在这种形式下，JVT/MPEG（JOINTVIDEOTEAM/MOTIONPICTUREEXPERTGROUP）联合专家组于2005年7月公开征集以H264/AVC（ADVANCEDVIDEOCODING）标准为基础的多视点视频编解码系统议案,多视点视频（MULTIVIEWVIDEO）是一个近几年来迅速崛
35、起并快速发展的研究新领域，可广泛应用于任意视点视频、三维电视、交融式会议电视、远程医疗诊疗、虚拟现实以及视频监视系统等多种正在兴起的多媒体业务。多视点视频是通过在场景的不同角度放置多台摄像机，从而获取整个场景的多个视点的视频信号，可以使用户欣赏到的图像有强烈的深度感、逼真感。多视点视频相比传统的视频来说，由于多视点视频包含了一个场景的多个角度的信息，直接代价就是带来视频数据的急剧增加，并且随着角度数量的不断增多，数据量也成线性增长，为了进一步的存储和传输，因此必须提高多视点视频的压缩效率。除了在传统的编码算法基础上做进一步的改进外，还必须结合多视点视频的自身特点，从而有效消除视点间存在的冗余1
36、。图11所示为多视点视频系统框图。图11多视点视频系统多视点视频在实现过程中遇到的一个重要问题就是视点间颜色不一致的问题234。光源、图像采集设备与被拍摄的物体是图像形成的三要素，在图像采集的过程中，由于场景光照或相机校准的不一致，是影响视点间颜色不一致的主要原因。视点间的这种差异使得视点间的相关性减弱，当利用视点间进行预测时不能够有效的去除视点间的冗余，进一步影响视频编码的效率，因此必须对多视点图像进行校正，将同一对象不同角度的颜色值校正到同一颜色，然后进行比较和分析，并且对于多视点图像的质量评价，由于现在还没有一个统一的客观评价标准，因此至今尚未提出一种有效的多视点图像校正方法。12国内外
37、的研究现状目前已经开发出了多种对多视点视频进行颜色校正的技术，这一研究领域已引起了国内外很多学者的关注。下面就具体阐述一下国内外研究的现状121国外研究现状国外学者对颜色校正的研究几乎与多视点视频编码的研究同步，从20世纪90年代就开始展开，从2001年MPEG组织提出3DAV的需求和应用前景后，到2005年多视点视频编码正式标准化，在这一期间多视点视频成为研究的一个热点。学术界围绕多视点视频也举办过多次研讨会，例如IEEETRANSACTIONSONCIRCUITSANDSYSTEMSFORVIDEOTECHNOLOGY的MVC专辑就详细介绍了多视点视频编码中视点图像插值和颜色校正等问题。到
38、目前为止也已产生了很多具有代表性的研究方法，包括FECKER5等人提出的基于直方图匹配的颜色校正算法，其属于预处理校正的范畴，整个算法基于RGB颜色空间，首先要将YUV颜色空间变换到RGB颜色空间，以中间的视点作为参考视点，从而调整其他视点的RGB三基色的直方图使之与中间视点的直方图匹配，得到了很好的校正结果；除此之外，预处理校正的研究还有DOUTRE6等人提出的基于YUV颜色空间和匹配块的颜色校正方法，采用块搜索方法得到不同视点的匹配块，并以这些匹配块的平均值作为参考值，利用三阶多项式结合最小二乘法，使每个视点的YUV值都逼近参考值，从而完成对影像的全局校正。在编码过程中实现的颜色校正同样对
39、我们现在的研究具有重要的意义，HUR等人7基于匹配块的原理，进一步考虑了亮度变化对搜索匹配块的影响，在DOUTRE的基础上提出了另一种新的块匹配准则，并将额外的亮度插值传输给解码端，从而完成了图像的局部颜色校正，这是在编码过程中实现校正的典型代表；YAMAMOTO等人8提出的颜色校正算法主要基于对应色度表的应用，实现在编码过程中对视点的各个色度值进行校正然后再传输给对应色度表，从而完成了图像的全局校正。除此之外，还有很多研究者对颜色校正这一研究领域作出了巨大的贡献，包括CHEN9等人提出的基于颜色空间缩放和偏移参数的颜色校正方法等等。122国内研究现状国内学术界对多视点视频的研究开始于90年代
40、后期，对图像颜色校正的研究也比较深入，其中宁波大学蒋刚毅教授领导的团队在这方面的研究一直处于领先地位，提出了多种颜色校正的方法1011，包括面向编码和绘制的多视点视频颜色校正算法12，其首先采用连续多帧求帧差法提取出各个视点图像的背景区域，接着计算校正因子，从而实现对颜色不一致的视点进行颜色校正。还有其提出的基于归正参数调节的多视点图像归正算法131415，利用像素均值和直方图均值的统计信息对图像的动态范围进行分割以实现映射29，从而求取归正参数来实现校正,基于视差矢量信息的多视点视频颜色校正方法16等等。除此之外，还有以徐晓昭17为代表提出的颜色校正方法，其分别基于三种不同的原理对图像进行了
41、处理，这三种不同的方法分别采用基于映射、基于光谱反射率和基于图像分析，详细介绍了其实现的过程和改进机制，对后续颜色校正的发展奠定了一定的基础。13研究动机与目的本文主要通过对给定视频的颜色信息进行深入的分析研究，提出了基于颜色变化曲线的视频颜色校正。其创新点主要在于如何构造源图像和参考图像之间的颜色变化曲线以及如何将其应用到颜色校正领域中去，同时借助于一定的主客观评价方法对本文提出的校正算法进行一定的评价。14论文的结构安排本论文的结构安排如下（一）详细介绍了传统的颜色校正方法，主要以REINHARD18提出的单张影像校正方法为主。（二）内容涉及的是颜色变化曲线的基本理论知识，包括线性插值、抛
42、物线插值和三次样条函数插值。本章内容是后面章节的理论基础。（三）这部分为本文的中心部分，在第二部分的基础上，主要涉及了本文算法的具体实现过程，包括算法的概述、设计流程以及最终得到的实验结果以及评价。（四）对本文进行总结，并提出进一步研究的方向。2单张图像的颜色校正REINHARD19于2001年提出了单张图像的颜色校正算法，以平均值和标准差为基础完成了将一张图像的色调转移成另一张图像的色调。首先将原始图像和参考图像由RGB颜色空间转换为L颜色空间，接着计算原始图像和参考图像每一个像素在L各个频道上的平均值和标准差，然后将原始图像每一个像素的L值分别减去L通道上的平均值，乘上参考图像与原始图像的
43、标准差比值，再各自加上参考图像L频道的平均值，最后得到的图像即为在L颜色空间的校正图像，最后将处理后的图像由L颜色空间转换到RGB空间中去，具体实现步骤如下式（21）所示。FERENCESOURCESOURCESOURCEFERENCEFERENCESOURCESOURCESOURCEFERENCELFERENCELSOURCESOURCELSOURCELFERENCEUUUUAUULLRERERERERERE（21）据一些参考文献所得，上述REINHARD提出的校正算法对于单一的图像校正具有较好的效果，其具有简洁性、快速性等优点，但是其存在的最大不足之处在于需要寻得适合的目标影像序列，才能对
44、源图像和参考图像做1对1的色彩转变。3颜色变化曲线基本理论据一些参考文献所得，转换方式可以有不同的形式，本文采用三种转换方式线性内插、抛物线内插和三次样条函数内插（简称SPLINE插值）27。31线性插值线性插值通式为BAXY，其原理为已知二个点的坐标,11YX和,22YX，从而计算通过这二点的斜线。参数值为1212XXYYA；122112XXYXYXB线性内插法就是利用相似三角形的原理来计算内插点的数据，其广泛应用于数学、计算机图形学等领域中。32抛物线内插抛物线通式为CBXAXY2，利用相邻三个关键帧的坐标,332211YXYXYX,联立方程式即可得到通式中的未知数323121213121
45、312131323121132312122213123212132312121313121XXXXXXXXYYXXXXYYXXXXXXXXYCXXXXXXXXYYXXYYBXXXXXXXXYYXXYYA（31）33三次样条函数插值1946年，SCHOENBERG将样条引入了数学从而产生了样条函数，样条函数的发展是基于BEZIER曲线发展而来的。早在20世纪40年代人们就发现了多项式样条曲线，直到60年代末，由于CAD技术的发展和计算机图形学的兴起，样条函数得到了深入的研究和广泛的应用。利用样条函数拟合的性质，可以减少采样点的数目，从而减少计算的复杂度，使得颜色校正的预处理步骤更加节省时间20。
46、样条函数的定义如下30NIKIITBPTP0,（32）其中点集NPPP10、称为PT的控制顶点，,TBKI为基函数，基函数的定义如下其他0111,1,11,1,IIIKIIKIKIKIIKIIKITTTTBTBTTTTTBTTTTTB（33）分段低次插值具有收敛性和稳定性的优点，通常三次样条函数（SPLINE）函数即可满足要求，因此在本文中，选取K为4的三次样条函数，采用三次样条函数不仅可以克服高次插值所带来的龙格现象，还可以避免分段插值的不足之处，其节点处不仅光滑且导数值也易取得。函数,X2BACS,且在每个小区间,1JJXX上是三次多项式，其中BXXXAN10是给定的节点，则称XS是节点N
47、XXX,10上的三次样条函数。若在节点JX上给定函数值,2,1,0NJXFYJJ且2,1,0NJYXSJJ成立，则称XS为三次样条插值函数。为求得满足条件2,1,0NJYXSJJ的三次样条函数XS的表达式，可以有二种方法三转角方程和三弯矩方程，二者的区别在于所得到的XS表达方法不同，三转角方程利用一阶倒数值JM，而三弯矩方程则利用二阶倒数值JM，下面分别对这二种方法进行介绍。331三转角方程假设三次样条函数XS的一阶倒数值XS在节点JX处的值为1,0NJMXSJ,通过分段三次埃尔米特插值方式得NJJJJJXMXAYXS0（34）其中XJ,XJ为插值基函数。为确定1,0NJMJ,可利用12,10
48、0“NJXSXSJJ及某一边界条件确定,得到12,1211NJGMUMMJJJJJJ（35）其中,3,11111JJJJJJJJJJJJJJJXXFUXXFGHHHUHHH依此我们可以构造如下矩阵方程（36）此矩阵方程是关于未知数NNMMMMM,1210的N1个方程，因此若需求得方程解，还需再加二个条件。若在二端点处各加一个边界条件，则方程变为只含121,NMMM的N1的方程，根据不同的边界条件，可构造不同的矩阵方程。所得的这些矩阵其对角元素都为2，非对角元素1JJU，因此该矩阵具有明显的强对角优势，方程组有唯一解，并且可以借助于追赶法（THOMAS算法）求得。NNNNNNNNNMUGGGGMGMMMMMUUU1123201112321122322120000200000020000200002332THOMAS算法原理有一类方程组,在今后要学习的插值问题和边值问题中有着重要的作用,即三对角线方程组,其形式为（37）其中A称为三对角线矩阵，并且满足为求得方程解，我们首先需要对矩阵A进行DOOLITTLE分解。LUA38其中L为单位下三角阵，U为上三角阵，其表达式如下。（39）L和U元素的计算公式如下FAXNNNNNBACBACBACBA11122211NXXXX21NFFFF210|111CB1,2
