Передача цвета изображения
Передача цвета изображения — это функция , которая сопоставляет (преобразует) цвета одного (исходного) изображения в цвета другого (целевого) изображения. Цветовое отображение можно назвать алгоритмом , который приводит к функции отображения, или алгоритмом, который преобразует цвета изображения. Процесс модификации изображения иногда называют передачей цвета или, когда изображения в оттенках серого используются , функцией передачи яркости (BTF) ; ее также можно назвать фотометрической калибровкой камеры или радиометрической калибровкой камеры .
Термин «передача цвета изображения» немного неверен, поскольку большинство распространенных алгоритмов передают как цвет, так и затенение. (Действительно, пример, показанный на этой странице, преимущественно передает затенение, а не небольшую оранжевую область внутри изображения, настроенную на желтый цвет.)
Алгоритмы
[ редактировать ]Существует два типа алгоритмов передачи цвета изображения: те, которые используют статистику цветов двух изображений, и те, которые полагаются на заданное соответствие пикселей между изображениями. В широком обзоре Фаридул и другие [1] определить третью широкую категорию реализации, а именно методы, поддерживаемые пользователем.
Примером алгоритма, который использует статистические свойства изображений, является сопоставление гистограмм . Это классический алгоритм передачи цвета, но у него может возникнуть проблема: он слишком точен и копирует очень конкретные особенности цвета целевого изображения, а не общие цветовые характеристики, что приводит к цветовым артефактам. Эту проблему решают новые статистические алгоритмы. Примером такого алгоритма является алгоритм, который корректирует среднее значение и стандартное отклонение каждого из каналов исходного изображения так, чтобы они соответствовали соответствующим каналам опорного изображения. Этот процесс настройки обычно выполняется в цветовых пространствах Lαβ или Lab . [2]
Общий алгоритм вычисления цветового отображения, когда задано соответствие пикселей, заключается в построении совместной гистограммы (см. также матрицу совместной встречаемости ) двух изображений и поиске сопоставления с помощью динамического программирования на основе значений совместной гистограммы. [3]
Когда соответствие пикселей не задано и содержимое изображения различно (из-за разной точки зрения), статистика соответствующих областей изображения может использоваться в качестве входных данных для алгоритмов на основе статистики, таких как сопоставление гистограмм. Соответствующие регионы можно найти, обнаружив соответствующие особенности . [4]
Лю [5] представлен обзор методов передачи цвета изображения. В обзоре рассматриваются вопросы передачи цвета видео и методы глубокого обучения, включая передачу нейронного стиля .
Приложения
[ редактировать ]Обработка передачи цвета может служить двум различным целям: одна — калибровка цветов двух камер для дальнейшей обработки с использованием двух или более образцов изображений, вторая — настройка цветов двух изображений для обеспечения визуальной совместимости по восприятию.
Калибровка цвета — важная задача предварительной обработки в приложениях компьютерного зрения . Многие приложения одновременно обрабатывают два или более изображений и поэтому требуют калибровки их цветов. Примерами таких приложений являются: различение изображений , регистрация , распознавание объектов , многокамерное отслеживание , совместная сегментация и стереореконструкция .
Были предложены и другие применения передачи цвета изображения. К ним относятся использование цветовых палитр из признанных источников, таких как известные картины, и использование в качестве дополнительной альтернативы методам модификации цвета, обычно встречающимся в коммерческих приложениях для обработки изображений, таких как «постеризация», «соляризация» и «градиент». [6] Для изучения этих возможностей было создано веб-приложение.
Номенклатура
[ редактировать ]Использование терминов «источник» и «цель» в этой статье отражает их использование в основополагающей статье Рейнхарда и др. [2] Однако другие, такие как Сяо и Ма [7] отмените это использование, и действительно кажется более естественным считать, что цвета исходного изображения направлены на целевое изображение. Adobe использует термин «источник» для эталонного изображения цвета в функции Photoshop Match Color . Из-за путаницы в этой терминологии в общественное достояние было выпущено некоторое программное обеспечение с некорректной функциональностью. Чтобы свести к минимуму дальнейшую путаницу, впредь хорошей практикой может быть использование таких терминов, как входное изображение или базовое изображение и изображение источника цвета или изображение цветовой палитры соответственно.
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Фаридул, Х. Шейх; Пули, Т.; Шамаре, К.; Стаудер, Дж.; Рейнхард, Э.; Кузовкин Д.; Тремо, А. (февраль 2016 г.). «Составление цветов: обзор последних методов, расширений и приложений: отображение цветов» . Форум компьютерной графики . 35 (1): 59–88. дои : 10.1111/cgf.12671 . S2CID 13038481 . Проверено 9 июня 2023 г.
- ^ Jump up to: а б Передача цвета между изображениями
- ^ Калибровка цвета между камерами с использованием функции модели взаимной корреляции
- ^ Кусочно-согласованные цветовые карты изображений, полученных в различных условиях. Архивировано 21 июля 2011 г. на Wayback Machine.
- ^ Лю, Шигуан (2022). «Обзор передачи цвета и стиля для изображений и видео». arXiv : 2204.13339 [ cs.CV ].
- ^ Джонсон, Терри (28 мая 2022 г.). «Бесплатное веб-приложение для обработки передачи цвета изображений» . Середина .
- ^ Сяоа, Х; Ма, Л (2006). «Передача цвета в коррелированном цветовом пространстве» . АКМ : 305–309.
Цветовые темы | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Наука о цвете |
|  | ||||||||
| Цвет философия |
| |||||||||
| Условия цвета |
| |||||||||
| Цвет организации | ||||||||||
| Имена |
| |||||||||
| Связанный | ||||||||||
