使用Zynq-7000 All Programmable SoC實(shí)現(xiàn)圖像傳感器色彩校正

　　我們設(shè)置的誤差函數(shù)用于計(jì)算下列參數(shù)之一：

　　● RGB色域中預(yù)期三元色和轉(zhuǎn)換后三元色之間的方差和： 
       
　　● RGB色域中預(yù)期三元色和轉(zhuǎn)換后三元色之間的絕對(duì)差和： 
       
　　● YUV色域中預(yù)期三元色和轉(zhuǎn)換后三元色之間的方差和： 
       
　　● YUV色域中預(yù)期三元色和轉(zhuǎn)換后三元色之間的絕對(duì)差和： 
       
　　其中U’和V’對(duì)應(yīng)的是R’G’B’值轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV色域的值。與此類似，誤差函數(shù)也可設(shè)置用于L*u*v*或是 L*a*b*色域。用戶可將任何上述誤差函數(shù)用于仿真退火求最小值。

　　白平衡

　　使用上面介紹的相機(jī)校準(zhǔn)方法，我們建立了4個(gè)色彩校正系數(shù)和偏移量(CCMk，k={1,2,3,4})。如果能夠正確地識(shí)別光源，這4個(gè)系數(shù)和偏移量就可實(shí)現(xiàn)理想的色彩表達(dá)。采用運(yùn)行在嵌入式處理器上的軟件實(shí)現(xiàn)的白平衡算法需要逐幀完成下列運(yùn)算。首先根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息估算光源權(quán)重(Wk)。權(quán)重經(jīng)低通濾波后，用于補(bǔ)償場景突變，得到光源概率(pk)。根據(jù)權(quán)重pk，使用CCMk值對(duì)色彩校正矩陣模塊進(jìn)行編程。

　　這種方法的優(yōu)勢在于，即便場景色彩和光源色彩沒有適當(dāng)分離，校準(zhǔn)CCMk值的線性組合也能限制色彩偽影形成。比如在水下攝影時(shí)會(huì)面臨嚴(yán)重的藍(lán)色調(diào)，如果采用灰度世界法等簡單的白平衡算法，在補(bǔ)償時(shí)會(huì)去除所有的藍(lán)色，導(dǎo)致場景的原生色彩嚴(yán)重失真。

　　對(duì)燈箱中不同場景設(shè)置下的所有光源k={1,2,3,4}，我們通過根據(jù)色度對(duì)像素值進(jìn)行分檔并根據(jù)亮度值對(duì)每個(gè)像素加權(quán)，還得到二維的場景YUV直方圖(亮度加權(quán)色度直方圖)。這種方法可以去掉黑色像素，或者那些R、G、B值存在少量差異就會(huì)在色度域中形成巨大噪聲的像素?！　?/p>

 

　　我們使用掩碼，去除可能造成典型光源照明條件下中性(灰色或白色)物體不可能產(chǎn)生的鮮艷顏色對(duì)應(yīng)的直方圖分檔(圖6)。典型的掩碼包含的是僅圍繞中性(白色)點(diǎn)周圍的非零值，這里是大多數(shù)光源所處的位置。我們將有掩碼的二維直方圖值Hk(X，y)和CCMk值硬件編碼到運(yùn)行在嵌入式處理器上的白平衡應(yīng)用中。

　　在實(shí)時(shí)運(yùn)算過程中，白平衡應(yīng)用負(fù)責(zé)采集相似的二維亮度加權(quán)色度直方圖。然后給測得的二維直方圖加掩碼。最后計(jì)算四個(gè)存儲(chǔ)的直方圖和測得的直方圖之間的絕對(duì)差和或方差和： 
       
　　其中Hk(X，Y)是與已知光源{k=1,2,3,4}有關(guān)的預(yù)先計(jì)算出的基準(zhǔn)二維直方圖，H(x，y)是實(shí)時(shí)測量的直方圖。

　　根據(jù)測量的直方圖偏差Dk，用下式計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化相似值：
       
　　為避免逐幀色調(diào)陡變，我們將標(biāo)準(zhǔn)化相似值按時(shí)間進(jìn)行平滑處理。我們采用簡單的低通IIR濾波器，實(shí)現(xiàn)方法為：
       
　　其中0

 

　　最后，我們將預(yù)先計(jì)算出的色彩校正系數(shù)和偏移量(CCMk)線性合并，完成ISP的色彩校正模塊的編程(圖3)：
         

　　圖7是自然光和熒光燈照明條件下，場景采用實(shí)時(shí)白平衡算法實(shí)現(xiàn)的結(jié)果，可以看出感知的圖像質(zhì)量和色彩表達(dá)的明顯改善。　　

 

　　Zynq視頻與成像套件，加上賽靈思提供的MATLAB腳本，為我們提供的算法提供了補(bǔ)充和實(shí)現(xiàn)范例。

　　隨著工業(yè)、消費(fèi)和汽車視頻應(yīng)用分辨率和幀率的提高，實(shí)時(shí)色彩平衡算法的難度正在不斷增大。我們在本文介紹的算法闡述了如何使用運(yùn)行在嵌入式處理器(諸如Zynq處理平臺(tái)采用的ARM9核)上的軟件，控制執(zhí)行像素級(jí)色彩校正的定制圖像和視頻處理算法。

　　參考文獻(xiàn)：
　　[1]Chong H Y, Gortler S J和Zickler T.馮 克里斯假設(shè)和色彩恒定的基礎(chǔ).IEEE計(jì)算機(jī)視覺國際大會(huì)會(huì)議紀(jì)要,2007
　　[2] Bianco S,Gasparini F和Schettini R.白平衡綜合策略.2007年國際光學(xué)工程學(xué)會(huì)(SPIE)紀(jì)要, 39卷: 65020D-65020D-9