专题研究报告(二).PDF

專題研究報告 (二) 進度 2 找到可能白區之程式碼 指導老師：辛正和 專題 學生：葉佩蓉 班級：通訊四乙 學號：D9977984 日期： 2013/11/3 目錄 一、前提摘要 二、尋找白區的觀念 1.YCBCR轉換 2.RGB通道的增益 三、閥值 定義(PAPER 上) 四、程式碼 五、結論 一、前言摘要 在深入了解灰色世界法和完美反射法後，知道兩個方法其實對同 一張圖都會產生不一樣結果，所以要找出對此張有用的方法(角度誤 差最小最好) 。 而這次進度，首先要先複習上學期的專題 -Robust Automatic White Balance Algorithm using Gray Color Points in Images的 一些不懂地方；再來試著做出白色區塊的程式碼。 二、尋找白區的觀念 1. 颜色模型之間的轉换 RGB 與YCbCr的轉换 RGB顏色模型與 YCbCr模型的轉換是通過如下線性變化完成的： 以rgb2ycbcr 函數為例，該函數是用來將RGB模型轉換為 YcbCr 模型的。其調用格式如下：ycbcrmap=rgb2ycbcr(rgbmap) ； YcbCr=rgb2ycbcr(RGB) 2. RGB通道的增益 灰度世界算法（Gray World)是以灰度世界假設為基礎的該假設, 認為對於一幅有著大量色彩變化的圖像 , R 、G 、B 三個分量的平均 值趨於同一個灰度 K 。一般有兩種方法來確定該灰度。 （1)直接給定為固定值,取其各通道最大值的一半,即取為 127 或 128 ； （2)令K = (R aver +G aver +B aver )/3,其中R aver ,G aver ,B aver 分 別表 示紅、綠、藍三個通道的平均值。 算法的第二步是分別計算各通道的增益： K r =K/R aver ; K g =K/G aver ; K b =K/B aver ; 算法第三步為根據 Von Kries 對角模型,對於圖像中的每個像素 R 、G 、B ，計算其結果值： R new = R * K r ; G new = G * K g ; B new= B * K b ; 對於上式，計算中可能會存在溢出（255,不會出現小於 0的 ) 現象，處理方式有兩種。 a 、直接將像素設置為255 ，這可能會造成圖像整體偏白。 b 、計算所有R new 、G new 、B new的最大值，然後利用該最大值將將 計算後數據重新線性映射到 [0,255]內。實踐證明這種方式將會使圖 像整體偏暗，建議採用第一種方案。 一般來說，灰度世界算法的效果還是比較好，並且該算法的執行 速度非常之快，目前也存在了不少對該算法進行改進的效果 。 三、閥值 定義(PAPER 上) 非規範光源引起的灰度色點的F值（Y ，U ，V）的小於1 ，所以 我們可以構造灰色的色點的提取標準為 當我們把影像 RGB值轉換成 Ycbcr值顯示, YCbCr影像 (原影像）， 其中Y=亮度資訊、Cb=藍色和參照值之間的差異和 Cr=紅色和參照值 之間的差異，而U所代表藍色信號差 (B-Y), V代表 紅色信號差 (R-Y) 。 F=(abs(U)+ abs(V))./Y MASK=(F-T)0