顏色糾正算法對手機全景圖的影響范文

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《電視技術(shù)雜志》2014年第十一期

1本文結(jié)構(gòu)思路

本文對一系列有較大曝光差異和動態(tài)場景的原始圖像進行拼接融合獲得一幅高質(zhì)量的全景圖。其基本思路如圖1所示，首先根據(jù)所有原始圖像序列重疊部分計算出每一張圖片的顏色糾正系數(shù)來補償矯正每一幅原始圖像，然后通過動態(tài)規(guī)劃算法來尋找優(yōu)縫合線，最后通過簡單的線性融合算法來平滑顏色的過渡并隱藏可見的縫隙。通過實驗驗證，該算法能夠很好地解決圖像曝光差異和動態(tài)場景的鬼影效應(yīng)，如圖3所示。

2顏色糾正

2．1物體成像假設(shè)拍攝相同的景物區(qū)域時手機曝光值相同，則每個圖片中相同的景物會有相同的亮度和色度。但是通常隨著視角和燈光的變化，手機曝光度會自動調(diào)整，則同樣的景物在不同的照片中可能產(chǎn)生不同的亮度和色度。由于場景中的物體存在Lambertian表面［4］，物體的Lamber-tian表面的輻射度與取景器獲得每個像素的色值滿足。

2．2簡單線性顏色糾正上述分析都是基于RGB顏色空間，而手機設(shè)備獲取的每一張圖片都是YCbCr格式的，由于YCbCr與RGB有一定的線性關(guān)系。可以通過圖像重疊部分存在的這種線性關(guān)系來對YCbCr的圖像亮度和色度進行線性矯正。該顏色糾正算法只考慮到相鄰的兩幅圖片的顏色矯正，沒有考慮整體待拼接序列之間的整體性，導(dǎo)致顏色平滑過渡不自然和像素點飽和，如圖4所示。

2．3本文顏色糾正本文是通過構(gòu)造一個全局優(yōu)化函數(shù)來計算出每一張原始圖像的糾正系數(shù)，使每幅圖像的糾正系數(shù)變化盡可能小，這樣可以避免累積錯誤，使圖像整體看上去更自然流暢。為了使顏色糾正更具有魯棒性，利用重疊部分的亮度均值和色度均值來計算，不需要精確的像素匹配，避免了像素飽和。由于手機獲取的每一張原始圖片都是YCbCr空間，所以該算法在YCbCr顏色空間進行顏色矯正。用戶沿著某個方向移動手機可以捕獲到一系列待拼接的圖像。

3搜索最佳縫合線和線性融合

搜索最優(yōu)縫隙通過計算重疊部分的差異最小部分，構(gòu)造出一個縫合路徑。由于尋找一條縫合線是把兩幅圖像的重疊區(qū)域劃分為兩部分，一部分只來自于一幅圖像，這樣就能很容易地避免運動物體。例如Efros利用動態(tài)規(guī)劃搜索一條最優(yōu)的縫合線提高了的手機全景圖的質(zhì)量。然后通過式(17)簡單線性融合，得到最終的全景圖。

4小結(jié)

手機終端迅速發(fā)展，但是由于手機自身資源的有限性，需要快速有效的拼接算法來彌補手機終端的局限性。對上述存在較大曝光差異和動態(tài)場景的圖像序列在PC機C++環(huán)境下進行了顏色糾正、動態(tài)規(guī)劃尋找最佳縫合線，簡單線性融合，最終生成了全景圖(圖3)，與圖2相比可以得出本文提出的顏色糾正算法能夠很好地均衡曝光差異，消除拼接痕跡。與Ha提出的顏色糾正算法(圖4)相比，本文算法能夠避免像素飽和，而且生成的全景圖顏色自然流暢。實驗結(jié)果驗證了本文提出的顏色糾正算法的有效性和針對性，而且也能實現(xiàn)動態(tài)拼接。

作者：王寶珠趙新躍單位：河北工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院