RGB和CIELAB顏色空間轉換及偏色檢測

2021-09-02 20:33:21 字數 1595 閱讀 6954

首先rgb是不可以直接轉為cielab顏色空間的，rgb需要先轉為ciexyz顏色空間，然後再由ciexyz顏色空間轉為cielab顏色空間。關於這2個顏色空間的互轉，主要參考了這篇文章。

rgb轉lab顏色空間的**如下：

void rgb2lab(mat &rgb, mat &lab) 


//xyz轉lab


int labtab[1024];


for (int i = 0; i < 1024; i++)


const int scalelc = (int)(16 * 2.55 * (1 << shift) + 0.5);


const int scalelt = (int)(116 * 2.55 + 0.5);


const int halfshiftvalue = 524288;


beginxyz = xyz.begin();


mat_::iterator endxyz = xyz.end();


lab.create(rgb.size(), rgb.type());


mat_::iterator beginlab = lab.begin();


for (; beginxyz != endxyz; beginxyz++, beginlab++)


}
這種方法是《基於影象分析的偏色檢測及顏色校正方法》——徐曉昭，蔡軼珩提出來的乙個理論，大概是說：影象的偏色不僅與影象色度的平均值有直接關係，還與影象的色度分布特性有關。如果在 a - b色度座標平面上的二維直方圖中色度分布基本上為單峰值，或者分布較為集中，而色度平均值又較大時，一般都存在偏色，而且色度平均值越大，偏色越嚴重。因此引入等效圓的概念，採用影象平均色度d和色度中心距m的比值，即偏色因子k來衡量影象的偏色程度。其計算方法如下式：

//true代表存在偏色，false代表不存在偏色


bool partialcolorjudge(mat &imglab) 


int mn = imglab.rows * imglab.cols;


double da = suma / mn - 128; //歸一化到[-128,127]


double db = sumb / mn - 128; //同上


//求平均色度


double d = sqrt(da * da + db * db);


begin = imglab.begin();


double ma = 0, mb = 0;


//求色度中心距


for (; begin != end; begin++) 


ma = ma / mn;


mb = mb / mn;


double m = sqrt(ma * ma + mb * mb);


float k = float(d / m);


if (k >= 1.5) 


else 


}

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