数码相机颜色特性化两种方法对比研究

摘要:近年来随着数字技术以及彩色数字图像输入输出设备的不断发展和广泛使用,颜色在不同的设备之间精确地传递或再现成为该领域的重要课题。文章以彩色数码相机特性化为研究内容,分别采用BP神经网络和多项式转换方法。尽管由实验结果方面看,用BP神经网络方法要优于多项式转换,但BP神经网络方法所需训练样本数量较多、训练时间长、不易实现,而多项式转换方法便于实际应用,因此多项式转换方法更利于数码相机特性化。

关键词:颜色特性化;BP神经网络;多项式转换

中图分类号:TN942.1文献标识码:B

A Comparative Study of the Digital Cameras Colorimetric Characterization by Means of BP Neural Networks and Polynomial Transforms

LIU Ye1, ZHANG Yong1, LIU Cun-hai1, SHI Jun-sheng2, YU Hong-fei2

(1. Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai Shandong 264001, China;

2. School of Physics and Electron Information, Yunnan Normal University, Kunming Yunnan 650092, China )

Abstract: With development and wide use of color imaging devices recent years, communication and reproduction of color information among different devices is becoming an important subject. In this paper two general techniques, BP artificial neural networks and polynomial transforms, are compared for their usefulness in characterizing color cameras. The neural is shown to give the better performance once the parameters of the models are optimized. Since BP neural networks can be difficult and time-consuming to train, it is concluded that polynomial transforms offer the better alternative for camera characterization.

Keywords: colorimetric characterization; BP neural networks; polynomial transforms

引言

近年来随着数字技术以及彩色数字图像输入输出设备的不断发展和广泛使用,颜色在不同的设备之间精确地传递或再现成为该领域的重要课题,色彩管理系统(color management system)的任务就是为了实现这一目的。色彩管理系统主要由设备颜色特性化、色域映射和色貌模型三个模块组成,其中设备特性化是最基础和最关键的部分。本文以彩色数码相机特性化为研究内容,研究采用两种比较简单、常用的方法――BP神经网络[1,2,3]和多项式转换方法[4,5,6]。

1数码相机特性化

1.1仪器材料

(1) 分光光度计:自己研发;

(2) CCD:MVC1000 140万像素彩色高清晰度摄像头,采用CCD感光芯片,1,208×1,024分辨率、1/2in、52μm×52μm、10-bit ADS逐行扫描;

(3) CRT显示器:SONY G520 21in,频率75Hz,实验设置分辨率1,024×768像素。显示卡:Matrox P650,显存数字化位数RGB三通道分别为10bit;

(4) 惠思比色灯箱:D65光源,照明光源的几何条件:45°/0°;

(5) Epson Stylus Photo700彩色喷墨打印机,用于自制实验样本色卡;

(6)样本色卡:孟塞尔颜色图册、自制色卡、GretagMacbeth色卡。

1.2实验样本采集

用数码相机在图1条件下分别拍摄孟塞尔颜色图册、自制色卡、GretagMacbeth色卡,并在电脑中用程序读取其 RGB 数据。

对于蒙塞尔色卡利用其所带的一些数据,计算出每个色块的CIE XYZ值。而自制色卡、GretagMacbeth色卡则再用分光光度计读取色样的光谱反射系数,并计算出相应的CIE XYZ值。

2实验

2.1多项式转换方法

首先,将GretagMacbeth 色卡及自制色卡共240个色样分成两组,尽量使每一组都布满整个RGB空间,这样可以提高模型精度,也可以用于检验模型的精度。第一组为GretagMacbeth 色卡(24个色样)及86个自制色样(共110个色样)作为训练样本建立模型;第二组为剩余色样(共130个色样)作为测试样本,测试训练样本对模型精度的影响。

其次,再将第一组110个样本中分别选出24、33、42、60、96、110个数量的色样作为训练样本建立模型,并分别建立从 RGB 到 CIE XYZ 空间的多项式模型,用最小二乘法拟合多项式的系数;第二组测试样本,分别对不同多项式系数测试训练样本对模型精度的影响。

最后进行评价,通过CIE1976L*a*b*色差值评判特性化的适用性。

2.2BP神经网络方法

随机选定1,000组色块的CCD的RGB值及其CIEXYZ值分别作为BP神经网络的输入Pk(a1k,a2k,…,a1000k)和目标样本Tk=(S1k,S2k,…,S1000k),网络采用了3-10-10-10-3的结构,用1,000个训练样本让其学习采用Bayes规范化的BP训练网络,经过2,000次训练后,再将剩余的267个样本作为测试样本并对其进行误差分析,多次选取,取平均值。

2.3实验结果分析

(1)用多项式转换方法对数码相机进行颜色特性化。实验中分别选用了3项、4项、5项、6项、8项、9项、11项、14项、20项多项式(考虑到计算时间和存储问题,最多用了 20 项)模型,训练样本数分别选用了24、33、42、60、96和110个,在所建立的模型中,其精度最高为20项多项式模型,训练样本为60个时,达到了平均色差E*ab=2.095是比较成功的;

(2)用BP神经网络模型方法对数码相机进行颜色特性化,用Matlab语言实现了神经网络模型。训练样本与测试样本采用Munsell色卡,其中训练样本选择1,000个,剩余的267个作为测试样本。网络采用3-10-10-10-3的五层网络结构。结果为平均E*ab为0.495,最大E*ab为2.955,最小E*ab为0.073,这个色差属于小色差范围,因而可以满足多数实际应用要求,如图2、表1、表2所示。

3结论

本文分别用BP神经网络方法和多项式回归模型最小二乘拟和的方法对数码相机进行颜色特性化。由实验结果可以看出,BP神经网络方法要优于多项式转换方法,但是在实际工作中用BP神经网络模型方法所需的训练样本数量较多,且所需训练时间长,不易实现。而多项式转换方法则对训练样本数目要求不高,更利于实际应用,因此多项式转换方法更利于数码相机的特性化。在今后的工作中还要尽量提高多项式转换方法的精度,使其在精度上达到神经网络方法。

本文的研究成果不仅对颜色数字输入输出设备多通道技术有理论价值,而且在涉及人脸颜色的印刷、医疗诊断、化妆品生产、各种照明条件下不同媒体颜色再现等领域有良好的应用前景。

参考文献

[1] Kang HR, Anderson PG. Neural network applications to the colour scanner and printer calibrations. J Electronic Imag, 1, 125(1992).

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[3] T. L. V. Cheung, S. Westland. Color Camera Characterisation Using Artificial Neural Networks. Colour & Imaging Institute, University of Derby, Kingsway House. Kingsway, Derby, United Kingdom, IS & T/SID Tenth Color Imaging Conference.

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[5] Guowei Hong, M. Ronnier Luo, Peter A. Rhodes. A Study of Digital Camera Colorimetric Characterization Based on Polynomial Modeling. Color Research and Application, 1, 76( 2001).

[6] V. Cheung, S. Westland. A comparative study of the characterization of color cameras by means of neural networks and polynomial transforms. Color. Technol., 120(2004).

作者简介:柳叶(1979-),女,籍贯吉林通化,主要研究方向为颜色科学与图像信息,E-mail:。