一种多视点视频颜色校正方法

一种多视点视频颜色校正方法

0多视线视频技术世界各国的信息技术和计算机网络正在迅速发展，视频信息在多个行业的广泛传播。随着显示技术的发展和人们对视频观赏真实性的需求的提高，传统的二维视频无法满足人们的需求，所以多视角视频技术已经形成。原始的多视点视频是由多个摄像机对同一场景在不同角度同步拍摄得到的,在播放的时候用户可以自由选择视点和角度进行观看,从而得到更真实的3D体验多视点视频是由多个单视点视频流组成的,其数据量庞大,为了利于传输和存储,就需要研究有效的压缩编码方法对视频进行压缩颜色校正方法主要分为两类:一种是全局性颜色校正,这种方法一般用在视频编码之前,属于预处理过程;另外一种是局部颜色校正,这种方法需要块匹配,所以一般都将这种方法放在MVC编码器的视点间预测过程中进行1数字图像的存储、处理及显示空间的转换颜色空间的用途是在某些标准下用通常可接受的方式简化颜色规范。常常涉及用几种不同的颜色空间表示图形和图像的颜色,以对应于不同的场合和应用。因此,数字图像的生成、存储、处理以及显示时对应不同的颜色空间,需要作不同的处理和转换。比较常见的有RGB,CMY,YUV,YCbCr,HSI等颜色空间在对存在颜色差异的视频进行颜色校正之前,首先要确定的就是颜色空间的选取。由于视频拍摄得到的原始数据一般都为RGB数据,所以本文选取RGB空间进行颜色校正。2颜色校正方法2.1uv视频的12本文使用的多视点视频编码软件为JMVC8.2,它的输入视频序列为yuv视频,所以首先要将数据从YUV空间变换到RGB空间式中:y,u,v分别表示原始yuv序列中的y,u,v三分量的灰度值;r,g,b分别表示经过公式转换后得到的r,g,b三分量的灰度值。2.2基于分辨力的多视频对比在多视点视频中,不同视点间的视差通常都非常小,所以在光照和仪器完全相同的情况下,各路视频的颜色应当一致,因此r,g,b三通道的灰度值总和也应当近似相等。基于这一理论本文提出以下算法。假设有一组分辨力为m×n的多视点视频序列,选择其中一路与真实世界颜色比较接近的视频作为参考视频,对与参考视频存在颜色差异的视频进行颜色校正。下面以r,g,b三分量中的r分量为例,对r分量进行校正。以R以R定义R然后将K如果r采用相同的方法可以求得校正后的g和b分量灰度值g2.3将补偿c/g,b数据作为数字视频图像的校正步骤因为JMVC8.2的输入数据为y,u,v,所以得到校正后的r,g,b数据后,要将RGB转换到YUV空间通过以上步骤的处理后,就完成了待校正视频一帧图像的颜色校正。重复以上过程就可以实现对整个yuv视频的颜色校正。3race1序列对比分析本文采用了MPEG三维视频专家组(3DAV)建议的标准多视点序列flamenco2,race1和Uli以及笔者自己采集的一组多视点视频序列exhibition。图1为flamenco2序列颜色校正对比图。从图中看出,待校正视频与参考视频间颜色差异比较大,校正效果比较理想。图2为race1序列颜色校正对比图,该序列中景物运动比较剧烈。从图中看出,待校正视频经过颜色校正后其颜色与参考视频基本一致。图3为Uli序列颜色校正对比图,该序列中人物运动缓慢。从图中看出,校正效果也是比较理想的。图4为exhibition序列颜色校正对比图,从图中可以看出,即使在参考视频与待校正视频间的颜色差异比较小的情况下,采用本文方法校正后仍能得到比较理想的校正效果。本文采用的多视点视频编码软件是JMVC8.2版本,表1给出了颜色校正后对比颜色校正前各序列的编码结果变化情况,ΔPSNR4基于c空间的颜色校正方法多视点视频在拍摄时由于光照和拍摄仪器的不同等因素会造成不同视点间视频在颜色上有所差异,这对于视频观看效果,视频压缩编码等都会有所影响。根据多视点视频原始数据的特点,本文提出一种在RGB空间下的颜色校正方法,该方法是基于同一时刻不同视点间视频r,g,b各通道灰度值总和近似相等这样的假设,首先将yuv序列从YUV空间变换到RGB空间,然后求出各通道校正系数,对各通道进行校正,