监控视频中的图像颜色评价与优化

发布时间：2017-08-22 05:18

  本文关键词：监控视频中的图像颜色评价与优化

  更多相关文章： 监控 颜色复现 自动白平衡 客观评价 优化 饱和度

【摘要】：近年来视频监控系统在安防领域得到广泛应用,图像颜色的准确复现对监控视频的观察和取证具有重要的意义。人眼具有颜色恒常性的特点,能够保证观察到的物体颜色不受光源色温的影响。而机器视觉由于缺乏自适应性,不具有颜色恒常性的特点,除了光源颜色的不同会引起图像颜色偏差外,图像采集设备和图像显示设备的性能也会影响图像颜色的还原。为了消除监控视频中的图像颜色失真的现象,论文采用合适的图像调理方法对图像颜色进行评价和优化,以实现颜色的真实还原。在图像调理步骤中,自动白平衡算法是关键的一步。在研究现有的白平衡算法的基础上,论文提出了基于色温估计的自动白平衡算法,它不仅有效克服了灰度世界算法在图像颜色较少时的算法失效问题,同时克服了神经网络算法等的计算复杂度问题。本文的白平衡算法首先通过实验发现常见光源下灰色点的Cb、Cr的分布规律,依曲线插值出其他色温值点并确定对应色温的灰色点的Cb、Cr的分布范围,进而统计出图像像素中的Cb、Cr的值,估算出图像光源的色温,最后计算出相应的增益,对图像进行调整。论文介绍了主观评价和客观评价两种图像颜色评价方法,此处采用色差法对图像颜色优化效果进行评价。在自动白平衡算法对图像颜色校正后,图像颜色基本实现了真实还原,但从评价结果看,与预期要求还有些微差距。因此进一步对图像颜色进行饱和度和亮度的校正,得到的评价结果满足论文的要求,总色差△Eab*小于15,色度差异△Cab*小于10,饱和度Saturation在100到]30之间。最后,论文针对不同人的喜好,设定了自然、标准和浓艳三种颜色模式,以满足客户的多样需求。
【关键词】：监控 颜色复现 自动白平衡 客观评价 优化 饱和度
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN948.6
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.1.1 课题研究的背景11
• 1.1.2 课题研究的意义11-12
• 1.2 监控视频中图像颜色的调理流程12-19
• 1.3 论文的研究内容和章节安排19-21
• 1.3.1 论文的研究内容19
• 1.3.2 论文的章节安排19-21
• 第2章 图像颜色评价方法21-31
• 2.1 人类视觉系统21-22
• 2.2 颜色视觉22-26
• 2.2.1 颜色的表示22-23
• 2.2.2 颜色恒常性23
• 2.2.3 颜色三刺激值和色品坐标23-24
• 2.2.4 色温24-26
• 2.3 CIE标准色度学系统26-28
• 2.3.1 CIE 1931标准色度系统26-27
• 2.3.2 CIE1976 L~*a~*b~*颜色空间27-28
• 2.4 图像颜色评价28-30
• 2.4.1 主观图像颜色评价28-29
• 2.4.2 客观图像颜色评价29-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第3章 图像颜色的优化算法模型31-45
• 3.1 影响图像颜色失真的主要因素31-33
• 3.1.1 光源对颜色失真的影响31-32
• 3.1.2 图像采集设备对颜色失真的影响32
• 3.1.3 图像显示设备对颜色失真的影响32-33
• 3.2 自动白平衡算法模型33-37
• 3.2.1 灰度世界算法模型33-34
• 3.2.2 完美反射算法模型34-35
• 3.2.3 自适应自动白平衡算法模型35
• 3.2.4 色域映射算法模型35-36
• 3.2.5 神经网络算法模型36-37
• 3.3 基于色温估计的白平衡算法模型37-44
• 3.3.1 YCbCr与RGB色彩模型38-39
• 3.3.2 光源色温39-42
• 3.3.3 算法实现42-44
• 3.4 本章小结44-45
• 第4章 监控视频中图像颜色的优化实现45-60
• 4.1 图像处理系统框架结构45-47
• 4.2 实验环境的搭建47-50
• 4.2.1 实验设备的选择47-48
• 4.2.2 实验环境的准备48-50
• 4.3 白平衡算法的实现效果评价50-53
• 4.4 饱和度和亮度校正的效果评价53-59
• 4.4.1 颜色校正和伽马校正的效果评价53-57
• 4.4.2 饱和度的多样模式57-59
• 4.5 本章小结59-60
• 第5章 总结与展望60-62
• 5.1 论文的工作总结60
• 5.2 展望60-62
• 参考文献62-66
• 作者简历66

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