一种基于模拟退火最优化算法的图像色彩校正方法

摘要

本发明公开了一种基于模拟退火最优化算法的图像色彩校正方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域。本发明的步骤为：1)测得颜色样本的RGB三刺激值，获取在标准照明体下颜色样本标准值；2)建立色彩校正模型，计算样本颜色理论值；3)对样本颜色标准值进行亮度调整；4)计算转换后样本颜色XYZ值与样本颜色标准值之间的色差平均值，并作为目标函数；5)求目标函数取得全局最优解时对应的校正矩阵M；6)判断计算所得理论值与样本颜色测量值之间是否满足亮度约束条件，若不满足，则按固定步长调节亮度调整系数λ，重新计算M，直到满足约束条件为止。本发明具有校正精度高、抑噪性能强等优点，可自适应调整图像校正前后的亮度等级。

主权项

一种基于模拟退火最优化算法的图像色彩校正方法，其步骤为：1)在普通光源照射条件下测得颜色样本的RGB三刺激值，获取在标准照明体条件下颜色样本在CIE XYZ颜色空间中的标准值；2)设定自变量校正矩阵M初始值为单位矩阵，建立色彩校正模型为：Y'＝X'M其中，Y'＝[B,G,R]为一个q×3的样本颜色理论值矩阵，X'＝[B',G',R']为一个q×3的样本颜色测量值矩阵；并根据步骤1)测得的样本颜色RGB三刺激值计算样本颜色的RGB理论值；3)设定亮度调整系数λ初始值，对步骤1)获得的样本颜色标准值进行亮度调整，获得经亮度调整后的样本颜色标准值；4)将步骤2)获得的样本颜色RGB理论值转换为CIEXYZ颜色空间表述的XYZ值，并计算转换后样本颜色XYZ值与步骤3)所得样本颜色标准值之间的色差平均值；5)将步骤4)所得色差平均值作为搜索目标函数，使用模拟退火算法求取目标函数取得全局最优解时对应的校正矩阵M；所述目标函数为：$\eta =min\left(\frac{\underset{i=1}{\overset{q}{\Sigma }}{\mathrm{\Delta E}}_i}{q}\right)$式中，ΔE为色差，q为颜色样本包含的颜色数量；6)由步骤5)所得校正矩阵M计算样本颜色的理论值，并判断该计算所得理论值与样本颜色测量值之间是否满足亮度约束条件，若不满足，则按照固定步长调节亮度调整系数λ，重新计算校正矩阵M，直到满足约束条件为止，所述亮度约束条件为：|Y_t‑Y_m|＜ε其中，Y_m为样本颜色测量值在CIEXYZ空间的明度表示，Y_t为样本颜色计算所得理论值在CIEXYZ空间的明度表示，ε表示校正前后可允许亮度变化的最大值。