一種相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)一種相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法，其中包括：平均值求取步驟，在使用標(biāo)準(zhǔn)的D65光源照射下，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)24色的色標(biāo)卡進(jìn)行拍攝采集，然后根據(jù)不同的顏色類(lèi)型選取20×20pixels的區(qū)域，并求取該區(qū)域內(nèi)R，G和B三分量的平均值；空間轉(zhuǎn)換步驟，將訓(xùn)練樣本的標(biāo)準(zhǔn)色度值由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到CIE Lab顏色空間，再將顏色數(shù)據(jù)從CIE XYZ空間轉(zhuǎn)換到CIE Lab空間；回歸訓(xùn)練建模步驟，利用CIE Lab顏色空間的樣本值和標(biāo)準(zhǔn)色度值進(jìn)行K?PLSR回歸訓(xùn)練建模；預(yù)測(cè)標(biāo)定步驟，利用CIE Lab顏色空間建立的回歸模型可對(duì)任意光照環(huán)境的相機(jī)模組采集圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)標(biāo)定，并再次從CIE Lab顏色空間轉(zhuǎn)換到RGB顏色空間；以及存儲(chǔ)步驟，對(duì)得到的標(biāo)定矩陣進(jìn)行存儲(chǔ)。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
-種相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及模式識(shí)別領(lǐng)域，特別設(shè)及一種基于核偏回歸模型的顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著圖像和視頻等信息在人們?nèi)粘Ｉ罱涣髦械膹V泛使用，在智能手機(jī)和相機(jī)等 各類(lèi)采集裝置中，所用的相機(jī)模組是其中最重要的部件，直接影響拍攝圖像的品質(zhì)。對(duì)相機(jī) 模組的測(cè)試有很多指標(biāo)，包括白平衡，伽馬校正，顏色校正和標(biāo)定等。其中顏色的標(biāo)定是重 要的一項(xiàng)，經(jīng)過(guò)標(biāo)定后的顏色才能真實(shí)的表現(xiàn)物體的顏色，并且與人眼的主觀經(jīng)驗(yàn)相符合， 顏色的視覺(jué)效果要自然舒適。在進(jìn)行顏色的標(biāo)定時(shí)，通常在標(biāo)準(zhǔn)的燈箱光源下拍攝標(biāo)準(zhǔn)色 卡，分析模組采集輸出的顏色數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)色卡標(biāo)準(zhǔn)值之間的關(guān)系，并建立校正模型，從而實(shí) 現(xiàn)相機(jī)模組的顏色標(biāo)定。在實(shí)際的標(biāo)定過(guò)程中，由于光源穩(wěn)定性，外界光照影響W及噪聲等 的影響，采集到的運(yùn)些顏色數(shù)據(jù)需要使用合理的回歸模型進(jìn)行處理。。
[0003] 因此，為了解決現(xiàn)有的顏色標(biāo)定方法中存在的問(wèn)題，本發(fā)明的目的在于提供一種 基于核偏最小二乘回歸方法化ernel Partial Least Square Regression,K-PLSR)來(lái)實(shí)現(xiàn) 在可能存在噪聲干擾條件下，相機(jī)模組顏色的準(zhǔn)確標(biāo)定。利用K-化SR方法可W很好解決普 通多元回歸存在的問(wèn)題，本方法利用非線性變換核函數(shù)將自變量空間映射到高維特征空間 中，在高維特征空間中進(jìn)行回歸，克服了只能處理線性關(guān)系的局限性，從而極大的提高了擬 合和預(yù)測(cè)的精度。因此，本發(fā)明設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的K-化SR,用于擬合采集的顏色數(shù)據(jù)，得到了準(zhǔn) 確的模組顏色映射模型，可W很好的解決目前顏色標(biāo)定中存在的問(wèn)題。
[0004] 為了解決在自變量之間的多重相關(guān)性，樣本數(shù)相對(duì)較少時(shí)，對(duì)非線性關(guān)系擬合精 度不高等的問(wèn)題。利用K-PLSR方法可W很好解決普通多元回歸存在的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明公開(kāi)一種相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法，其中，包括:平均值求取步驟，在使 用標(biāo)準(zhǔn)的D65光源照射下，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)24色的色標(biāo)卡進(jìn)行拍攝采集，然后根據(jù)不同的顏色類(lèi)型選 取20X20pixels的區(qū)域，并求取該區(qū)域內(nèi)R，G和B =分量的平均值;空間轉(zhuǎn)換步驟，將訓(xùn)練樣 本的標(biāo)準(zhǔn)色度值由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到CIE Lab顏色空間，再將顏色數(shù)據(jù)從CIE XYZ空間轉(zhuǎn) 換到CIE Lab空間；回歸訓(xùn)練建模步驟，利用CIE Lab顏色空間的樣本值和標(biāo)準(zhǔn)色度值進(jìn)行 K-PLSR回歸訓(xùn)練建模;預(yù)測(cè)標(biāo)定步驟，利用CIE Lab顏色空間建立的回歸模型可對(duì)任意光照 環(huán)境的相機(jī)模組采集圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)標(biāo)定，并再次從CIE Lab顏色空間轉(zhuǎn)換到RGB顏色空間； W及存儲(chǔ)步驟，對(duì)得到的標(biāo)定矩陣進(jìn)行存儲(chǔ)。
[0006] 本發(fā)明的相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法，也可W是，所述空間轉(zhuǎn)換步驟中，從RGB顏 色空間到CIE XYZ空間的轉(zhuǎn)換過(guò)程及公式為：
[0007] (1)。
[000引本發(fā)明的的相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法，也可W是，所述空間轉(zhuǎn)換步驟中，將顏色 數(shù)據(jù)從CIE XYZ空間轉(zhuǎn)換到CIE Lab空間，公式如下：
[0009] 巧）
[0010] (3)
[0011] 其中Xn，Yn和化是CIE XYZS通道的基準(zhǔn)白點(diǎn)值，D65光源下分別為0.950456，1和 1.089058。
[0012] 本發(fā)明的的相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法，也可W是，所述回歸訓(xùn)練建模步驟中，訓(xùn) 練的具體計(jì)算過(guò)程包括W下子步驟：
[0013] S31選取高斯徑向基函數(shù)作為核函數(shù)：
[0014]
(4)
[001引 S32利用核函數(shù)將自變量映射到向量空間，并將其中屯、化，同時(shí)將因變量空間正則 化；
[0016] S33隨機(jī)初始化因變量空間的潛變量U;
[0017] S34利用特征空間的映射矩陣，計(jì)算自變量空間的潛變量t:
[001 引
[0019] S35將自變量空間的潛變量歸一化；
[0020]
[0021] S36計(jì)算因變量空間潛變量的權(quán)重向量；
[0022] C = ^t
[0023] S37計(jì)算因變量空間潛變量U;
[0024] U =化
[0025] S3則尋因變量空間的潛在變量正則化；
[0026]
[0027] S39重復(fù)S35~S38步驟，直至收斂；
[002引S310計(jì)算特征空間和因變量空間的殘差；
[00巧]S311重復(fù)W上步驟；
[0030] S312計(jì)算回歸系數(shù)。
【附圖說(shuō)明】
[0031] 圖1是表示本發(fā)明的相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法的主流程圖。
[0032] 圖2是表示回歸訓(xùn)練建模步驟中訓(xùn)練的具體計(jì)算過(guò)程的子流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0033] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例 中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的 具體實(shí)施例僅用W解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部 分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出 創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0034] 如圖1所示，用于實(shí)施的硬件環(huán)境是:標(biāo)準(zhǔn)色卡，標(biāo)準(zhǔn)照明光源。所用計(jì)算機(jī)CPU為 Intel Core 15,內(nèi)存為4GB。處理軟件環(huán)境為:Matlab R2010b和Windows?。
[0035] 本發(fā)明具體實(shí)施如下：
[0036] 步驟SI.在使用標(biāo)準(zhǔn)的D65光源照射下，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)24色的色標(biāo)卡進(jìn)行拍攝采集，然后 根據(jù)不同的顏色類(lèi)型選取20X20pixels的區(qū)域，并求取該區(qū)域內(nèi)R，G和B=分量的平均值。
[0037] 步驟S2.將訓(xùn)練樣本的標(biāo)準(zhǔn)色度值由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到CIE Lab顏色空間，從RGB 顏色空間到CIE XYZ空間的轉(zhuǎn)換過(guò)程及公式為：
[00；3 引
（1)
[0039] 再將顏色數(shù)據(jù)從CIE XYZ空間轉(zhuǎn)換到CIE Lab空間，公式如下：
[0040] (2)
[OOW (3>
[0042] 其中Xn,Yn和化是CIE XYZS通道的基準(zhǔn)白點(diǎn)值，D65光源下分別為0.950456,1和 1.089058。
[0043] 步驟S3中，如圖2的子流程圖所示，利用CIE Lab顏色空間的樣本值和標(biāo)準(zhǔn)色度值 進(jìn)行K-PLSR回歸訓(xùn)練建模，訓(xùn)練的具體計(jì)算過(guò)程見(jiàn)如下描述：
[0044] S31選取高斯徑向基函數(shù)作為核函數(shù)：
[0045]
(4)
[0046] S32利用核函數(shù)將自變量映射到向量空間，并將其中屯、化，同時(shí)將因變量空間正則 化；
[0047] S33隨機(jī)初始化因變量空間的潛變量U;
[004引S34利用特征空間的映射矩陣，計(jì)算自變量空間的潛變量t:
[0049]
[(K)加 ]
[0051 ] S35將自變量空間的潛變量歸一化；
[0052] S36計(jì)算因變量空間潛變量的權(quán)重向量；
[0053] C = ^t
[0054] S37計(jì)算因變量空間潛變量U;
[0化5] U =化
[0056] S3則尋因變量空間的潛在變量正則化；
[0化7]
[0化引 S39重復(fù)S35~S38步驟，直至收斂；
[0059] S310計(jì)算特征空間和因變量空間的殘差；
[0060] S311重復(fù)W上步驟；
[0061] S312計(jì)算回歸系數(shù)。
[0062] 步驟S4中，利用CIE Lab顏色空間建立的回歸模型可對(duì)任意光照環(huán)境的相機(jī)模組 采集圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)標(biāo)定，并再次從CIE Lab顏色空間轉(zhuǎn)換到RGB顏色空間，對(duì)得到的標(biāo)定矩 陣進(jìn)行存儲(chǔ)。
[0063] 本發(fā)明設(shè)及一種利用K-PLSR模型進(jìn)行色彩標(biāo)定的方法。從標(biāo)準(zhǔn)的樣本中選取不同 顏色點(diǎn)作為訓(xùn)練樣本，利用級(jí)聯(lián)的K-化SR模型對(duì)運(yùn)些數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到校正的回歸系數(shù)， 最后使用建立的模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，可W得到最后的標(biāo)定估計(jì)矩陣，確保實(shí)現(xiàn)高精 度的顏色標(biāo)定。
[0064] W上所述，僅為本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何 熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明掲露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng) 涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法，其特征在于， 包括： 平均值求取步驟，在使用標(biāo)準(zhǔn)的D65光源照射下，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)24色的色標(biāo)卡進(jìn)行拍攝采集， 然后根據(jù)不同的顏色類(lèi)型選取20X20pixels的區(qū)域，并求取該區(qū)域內(nèi)R，G和B三分量的平均 值； 空間轉(zhuǎn)換步驟，將訓(xùn)練樣本的標(biāo)準(zhǔn)色度值由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到CIE Lab顏色空間，再 將顏色數(shù)據(jù)從CIE XYZ空間轉(zhuǎn)換到CIE Lab空間； 回歸訓(xùn)練建模步驟，利用CIE Lab顏色空間的樣本值和標(biāo)準(zhǔn)色度值進(jìn)行K-PLSR回歸訓(xùn) 練建模； 預(yù)測(cè)標(biāo)定步驟，利用CIE Lab顏色空間建立的回歸模型可對(duì)任意光照環(huán)境的相機(jī)模組 采集圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)標(biāo)定，并再次從CIE Lab顏色空間轉(zhuǎn)換到RGB顏色空間；以及 存儲(chǔ)步驟，對(duì)得到的標(biāo)定矩陣進(jìn)行存儲(chǔ)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法，其特征在于， 所沭空間轉(zhuǎn)換步驟中，從空間剞CTR XYZ空間的轉(zhuǎn)換過(guò)程及公式為：(l)p3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法，其特征在于， 所述空間轉(zhuǎn)換步驟中，將顏色數(shù)據(jù)從CIE XYZ空間轉(zhuǎn)換到CIE Lab空間，公式如下：⑵ (3) 其中Xn，Yn和Zn是CIE XYZ三通道的基準(zhǔn)白點(diǎn)值，D65光源下分別為0.950456，1和 1.089058〇4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法，其特征在于， 所述空間轉(zhuǎn)換步驟中，將顏色數(shù)據(jù)從CIE XYZ空間轉(zhuǎn)換到CIE Lab空間，公式如下：(3) 其中Xn，Yn和Zn是CIE XYZ三通道的基準(zhǔn)白點(diǎn)值，D65光源下分別為0.950456，1和 1.089058〇5. 根據(jù)權(quán)利要求1~4中任一項(xiàng)所述的相機(jī)模組顏色數(shù)據(jù)標(biāo)定方法，其特征在于， 所述回歸訓(xùn)練建模步驟中，訓(xùn)練的具體計(jì)算過(guò)程包括以下子步驟： S31選取高斯徑向基函數(shù)作為核函數(shù)：(4) S32利用核函數(shù)將自變量映射到向量空間，并將其中心化，同時(shí)將因變量空間正則 化； S33生成隨機(jī)初始化因變量空間的潛變量u; S34利用特征空間的映射矩陣，計(jì)算自變量空間的潛變量t: t = Φ Φ TU S35將自變量空間的潛變量歸一化；S36計(jì)算因變量空間潛變量的權(quán)重向量； c = YTt S37計(jì)算因變量空間潛變量u; U = Yc S38將因變量空間的潛在變量正則化；S39重復(fù)S35~S38步驟，直至收斂； S310計(jì)算特征空間和因變量空間的殘差； S311重復(fù)以上步驟； S312計(jì)算回歸系數(shù)。
【文檔編號(hào)】G06T7/40GK106023238SQ201610512222
【公開(kāi)日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年6月30日
【發(fā)明人】賈惠柱, 陳瑞, 解曉東, 楊長(zhǎng)水
【申請(qǐng)人】北京大學(xué)