图像信号处理芯片设计原理----08 色彩矫正  

图像信号处理芯片设计原理----08 色彩矫正   

图像信号处理芯片设计原理----08 色彩矫正  

本系列主要介绍图像信号处理器 (ISP, image signal processor) 中各核心算法模块的设计以及相关的前沿研究,以典型的相机成像系统为基础,涉及的内容包括各类缺陷校正,去马赛克,去噪,3A算法(自动对焦,自动曝光,自动白平衡),超分,HDR,风格迁移等主题。

本文将首先简单介绍色彩校正的用途,以及色彩相关知识,再对色彩校正的相关方法进行简单介绍。



色彩三要素

 

一切色彩都具有三大属相——色相、明度、纯度。在色彩学上也称之为色彩的三要素。

色相:色相是色彩的最大特征。不管是粉红、暗红、棕红、朱砂红,总之,它们都是红的;不论是柠檬黄、落日黄还是印度黄,它们都属于黄色。从色相环上可以清晰的看出来,通常色相环可以划分为12色、20色、24色、40色等色相。图1为二十四色色相环的示意图。

图1 24色相环

纯度:纯度指色彩的纯净程度、饱和程度。又称彩度、饱和度、鲜艳度、含灰度等。原色的纯度最高。纯净程度越高,色彩越纯;相反,色彩纯度越低。

明度:明度指色彩的明暗、深浅程度,也称光度。简单来说,明度越低越接近黑色,明度越高越接近白色,可以理解为明度越高,加入的白色越多。




色彩矫正算法

 

色彩矫正的基本原理是通过一个3*3的色彩矫正矩阵对输入图像的进行矫正,其在RGB域进行变换映射到一个新的(R`,G`,B`)。变换如下:

patch-based方法的原理是使用X-Rite24色卡上的18个彩色色块作为标准的矫正系数,用摄像机拍摄色卡,再提取得到的图像里18个彩色色块的平均值(Rn,Gn,Bn)n=1,2……18,作为输入矩阵S,而色块的标准RGB值作为目标矩阵S`。经过CCM矫正之后的输入矩阵应和目标矩阵相等,也就是有公式S`=M·S。则可以计算出M矩阵。

图2 色彩矫正效果图



02

多项式拟合法

对于色彩矫正sensor_RGB空间经过M2与M1以及伽马矫正转换到最终的非线性sRGB空间,色彩矫正所需要的矩阵为M矩阵,变换过程如图3所示[2]。其中M1已知,M2由 sensor_RGB到XYZ空间求得,将两者相乘即可求得矩阵M,这种方法是ISP中最常用的方法。

图3 空间转换示意图

3D-LUT

3D-LUT[2]方法主要有3个步骤:分割、重构、建表。

分割:把源空间按照一定的采样间隔划分成栅格。

重构:建立源空间和目标空间之间的联系。这里举例四面体插值的联系。如图4所示,源空间四个点为p0,p1,p2,p3,目标空间的对应值分别是q0,q1,q2,q3,如果输入点为p,则对应的输出值q为:

其中

建表:将源空间数据和目标空间数据按照次序放入表中,形成查找表。查找表的用途广泛,精度高,但是缺点是占用内存太多。

图4 四面体插值

 

参考文献:

[1] Leon Lozhkin, and A.A. Soldatov. "ColorCorrection in Modern Color Reproduction Devices." Journal ofCommunications Technology and Electronics 63.4: 361-366,2018.

[2] https://blog.csdn.net/xiaoshuying/article/details/88842503

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