[发明专利]一种基于优化直方图匹配的阵列相机色彩校正方法

说明书

本发明公开了一种基于优化直方图匹配的阵列相机色彩校正方法。包括如下步骤：S1，取待校正阵列相机拍摄的当前帧；S2，依次将每一个相机作为目标颜色相机，运用直方图匹配和曲线拟合得到所有相机的色彩映射曲线；S3，将当前场景的所有相机的映射曲线按照相机权重进行加权平均，得到该场景下的全局映射曲线；S4，对阵列相机视频的每一帧在拼接之前运用全局映射曲线进行色彩校正。本发明的方法能够校正多相机视频拼接时相机之间的颜色差异。

技术领域

本发明涉及信号处理、计算机视觉等领域，尤其涉及一种基于优化直方图匹配的阵列相机色彩校正方法。

背景技术

随着视频传输能力的提高，近年来多相机全景拼接技术迅速发展，全景拼接相机正在逐步走进大众视野。2016年Facebook推出了它的第一代全景拼接相机surround360，此后不同公司分别推出自己的全景拼接相机，亿级像素实时视频拼接系统也逐渐应用在直播、安防等领域。为了保证多相机之间同步的问题，一般多相机系统采用高质量的工业相机，如surround360采用17个Pointgray相机，这无疑导致较为准确的多相机系统成本昂贵。如何在降低对硬件性能的严格要求的同时保证较好的图像效果，则是多相机拼接中一个重要的研究课题。

在多相机视频拼接中，往往会出现摄像机之间的颜色差异，不仅会影响拼接模型的精度，还会严重降低视觉体验。近年来陆续有图像之间的色彩校正算法被提出，意在实现不同设备拍摄的图像之间的颜色迁移，使得原图像和目标图像的色调风格趋于一致。2001年，Reinhard等(E.Reinhard,M.Adhikhmin,B.Gooch,and P.Shirley,“Colortransferbetween images,”IEEE Comput.Graph.Appl.,vol.21,no.5,pp.34–41,Sep./Oct.2001.)提出了利用图像所有像素的均值和方差限制实现不同图像之间颜色的迁移，Fecker等(U.Fecker,M.Barkowsky,and A.Kaup,“Histogram-based prefilteringforluminance and chrominance compensation of multiview video,”IEEETrans.CircuitsSyst.Video Technol.,vol.18,no.9,pp.1258–1267,Sep.2008)在2008年提出用直方图匹配法解决多相机拍摄的视频之间颜色的差别。这些方法在应用到多相机视频拼接系统里效果并不理想，在许多情况下，目标颜色图像只覆盖图像的重叠区域，而不是整个图像，对于许多参数化方法来说这会引入较大误差。另一方面，由于拼接标定算法的局限性，只能得到重叠区域像素的粗略对应，这对于那些需要精确像素对应的算法来说可能会导致不好的结果。此外，在工程应用中还应考虑计算速度，鲁棒性和色彩变换的帧间常性。

发明内容

鉴于以上现有技术中存在的技术问题，本发明提出了一种基于优化直方图匹配的阵列相机色彩校正方法。

本发明采用的技术方案为：

一种多相机视频拼接的色彩校正方法，包括如下步骤：

S1，取待校正阵列相机的当前帧，获得相机数和相机权重；然后对所有的图像进行编号，保证相邻编号图像之间有足够的重叠区域，运用几何变换对齐并提取出重叠区域；

S2，对于所有N个相机对应的图片，依次将每一个相机作为目标颜色相机，计算所有相机的色彩映射曲线，其中相机校正顺序按照距目标颜色相机的距离由近及远依次进行，每一个校正后的图片作为下一个待校正图片的参考图片；相邻相机的色彩映射曲线在R、G和B通道上分别计算，对于每一个色彩通道，使用阈值将像素值划分为直方图匹配部分和曲线拟合部分；然后对所有像素值运用直方图匹配和边界限制，将直方图匹配部分保留，曲线拟合部分使用曲线拟合方法，最后对整个曲线平滑处理得到最终的映射曲线；其中阈值为直方图从小到大排序后累积直方图的5％对应的像素值；