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一种针对折射性色差的快速检测校正算法
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申请号:201610029519.1 申请日:2016-01-18
摘要:本发明公开了一种针对折射性色差的快速检测校正算法,首先求出所得图像绿色通道在垂直方向和水平方向的梯度;然后将该梯度图像以阈值T进行过滤,得到较高梯度值的图像,即对应的包含折射性色差的区域;利用二值化分区方法将不同强光区域区分开来;依次提取每个区域,将该区域的边界进行适当扩充,从而得到折射性色差区域的边界;再利用现有的色差校正方法进行校正。本方法主要针对除了强光区域周围色差之外的普通折射性色差,只需简单利用绿色通道的梯度值就可以检测出主要色差区域边界,在图像处理领域具有非常重要的意义。
申请人: 中国人民解放军国防科学技术大学
地址: 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号
发明(设计)人: 刘煜 李卫丽 王炜 张茂军 徐玮
主分类号: G06T7/00(2006.01)I
分类号: G06T7/00(2006.01)I
  • 法律状态
2016-11-16  授权
2016-07-27  实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20160118
2016-06-29  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  一种针对折射性色差的快速检测校正算法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:利用相机拍摄含有边界的图像,首先求出其绿色通道G在垂直方向的梯度,采用垂直Sobel算子,如式(1)所示:<mrow><mtable><mtr><mtd><mrow><msub><mi>S</mi><mrow><mi>G</mi><mo>_</mo><mi>v</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mn>2</mn><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mo>-</mo><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mn>2</mn><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></mtd></mtr></mtable><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,表示SG_v(i,j)表示坐标(i,j)处垂直方向的Sobel梯度,i表示图像中像素点的横坐标,j表示图像中像素点的纵坐标,G(i,j)表示图像中坐标(i,j)处的像素值;然后求出其绿色通道G在水平方向的梯度,采用水平Sobel算子,如式(2)所示:<mrow><mtable><mtr><mtd><mrow><msub><mi>S</mi><mrow><mi>G</mi><mo>_</mo><mi>h</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mn>2</mn><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mo>-</mo><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mn>2</mn><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></mtd></mtr></mtable><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,表示SG_h(i,j)表示坐标(i,j)处水平方向的Sobel梯度,i表示图像中像素点的横坐标,j表示图像中像素点的纵坐标,G(i,j)表示图像中坐标(i,j)处的像素值;步骤二:针对步骤一中所求得的图像绿色通道在垂直方向和水平方向的梯度,设置阈值T,然后利用该阈值T分别对垂直方向和水平方向梯度进行过滤,将垂直方向和水平方向梯度图像中小于该阈值T的像素都令为0,其余像素值不变,则过滤得到的区域包含存在折射性色差的区域;其操作方法如下式所示:<mrow><msub><mi>G</mi><mi>g</mi></msub><msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mrow><msub><mi>G</mi><mi>g</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mtable><mtr><mtd><mrow><mi>i</mi><mi>f</mi></mrow></mtd><mtd><mrow><msub><mi>G</mi><mi>g</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&GreaterEqual;</mo><mi>T</mi></mrow></mtd></mtr></mtable></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mn>0</mn><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mtable><mtr><mtd><mrow><mi>i</mi><mi>f</mi></mrow></mtd><mtd><mrow><msub><mi>G</mi><mi>g</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&lt;</mo><mi>T</mi></mrow></mtd></mtr></mtable></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,Gg(i,j)表示梯度图像中坐标为(i,j)的像素点的像素值,Gg(i,j)new表示过滤后对应梯度图像中坐标为(i,j)的像素点的像素值;步骤三:对步骤二中得到的包含折射性色差区域的图像利用matlab中的bwlabel函数进行二值化分区,bwlabel函数能将图像中不同的连通区域区分开来,且不同区域的像素值不同,该函数能将不同色差区域区分并进行标记;步骤四:依次提取步骤三中得到的每个色差区域,检测每个色差区域间的边界并进行扩展,从而得到折射性色差的基本区域范围;对所检测色差区域的边界进行扩展是指,以某个色差区域边界最先被检测到的一点为中心,该点坐标为k,分别向与该边界垂直的两个方向扩展;垂直方向的边界扩展公式如式(4)所示:<mrow><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mrow><mi>u</mi><mi>p</mi><mo>=</mo><mi>k</mi><mi>v</mi><mo>-</mo><msub><mi>dv</mi><mrow><mi>d</mi><mn>1</mn></mrow></msub></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mi>d</mi><mi>p</mi><mo>=</mo><mi>k</mi><mi>v</mi><mo>+</mo><msub><mi>dv</mi><mrow><mi>d</mi><mn>2</mn></mrow></msub></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>4</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,kv表示步骤四中所检测垂直梯度图像中色差区域边界最先被检测到的点的纵坐标,dvd1和dvd2分别表示从步骤四所检测出的边界向上和向下所扩展的宽度,up和dp分别表示所检测色差区域扩充之后的上边界和下边界的纵坐标;水平方向的边界扩展公式如式(5)所示:<mrow><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mrow><mi>l</mi><mi>p</mi><mo>=</mo><mi>k</mi><mi>h</mi><mo>-</mo><msub><mi>dh</mi><mrow><mi>d</mi><mn>1</mn></mrow></msub></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mi>r</mi><mi>p</mi><mo>=</mo><mi>k</mi><mi>h</mi><mo>+</mo><msub><mi>dh</mi><mrow><mi>d</mi><mn>2</mn></mrow></msub></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>4</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,kh表示步骤四中所检测水平梯度图像中色差区域边界最先被检测到的点的横坐标,dhd1和dhd2分别表示从步骤四所检测出的边界向左和向右所扩展的宽度,lp和rp分别表示所检测色差区域扩充之后的左边界和右边界的横坐标;步骤五:由步骤四中所确定的扩展后的色差区域边界,按照图像边缘颜色差异理论进行校正,得到色差消除后的图像。
公开号  105719281A
公开日  2016-06-29
专利代理机构  北京中济纬天专利代理有限公司 11429
代理人  胡伟华
颁证日  
优先权  
国际申请  
国际公布  
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