摘 要：平面圖像在光線和角度的影響下容易出現(xiàn)色彩缺陷的問題，但由于傳統(tǒng)方法設(shè)計的平面視覺圖像色彩調(diào)整系統(tǒng)的自適應(yīng)效果較差，導(dǎo)致調(diào)整后的圖像色彩差異不明顯。為了解決以上問題，提出一種基于機(jī)器視覺的平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)的設(shè)計方法。在硬件設(shè)計上，開發(fā)以 Tiny6410核心板為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集器，并重新設(shè)計其外圍電路中的電源電路和 RS 232電路。在軟件設(shè)計上，通過自適應(yīng)直方圖對平面視覺圖像進(jìn)行均衡化處理，結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)識別圖像色彩缺陷，通過七色算法設(shè)計圖像色彩調(diào)整模塊。設(shè)計仿真實驗，結(jié)果顯示：通過此次設(shè)計的系統(tǒng)調(diào)整圖像色彩，圖像亮度未受到影響；與2組傳統(tǒng)圖像色彩調(diào)整系統(tǒng)相比，所設(shè)計的系統(tǒng)色彩調(diào)整效果更加符合預(yù)期，滿足原始圖像對色彩的要求。

現(xiàn)代科技發(fā)展逐漸走向繁榮，平面圖像色彩調(diào)整技術(shù)也在不斷完善的過程中。生活和工作中處處充滿著平面圖像，人們?nèi)粘Ｊ褂玫漠a(chǎn)品一部分都是通過圖形結(jié)合文字來介紹產(chǎn)品信息、產(chǎn)品內(nèi)容以及使用方式的。為了能夠保證圖像的實際拍攝效果，相關(guān)學(xué)者對平面視覺圖像色彩調(diào)整方法進(jìn)行研究。在文獻(xiàn)［1?2］的研究內(nèi)容中，兩者均利用 Photoshop 顏色模式和高級調(diào)整技巧對存在色彩缺陷的圖像進(jìn)行調(diào)整，但是兩種傳統(tǒng)方法對圖像色彩的自適應(yīng)調(diào)整能力較差，存在圖像色彩差異不明顯的問題。因此，此次研究在傳統(tǒng)系統(tǒng)［3］的基礎(chǔ)上，融合機(jī)器視覺技術(shù)，提出一種基于機(jī)器視覺的平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)的設(shè)計方法，以優(yōu)化系統(tǒng)對圖像色彩的自適應(yīng)調(diào)整功能。

1 平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)硬件設(shè)計

為了輔助機(jī)器視覺技術(shù)在色彩調(diào)整系統(tǒng)中的應(yīng)用效果，在Tiny6410核心板的基礎(chǔ)上設(shè)計開發(fā)數(shù)據(jù)采集器硬件。已知該板集成了S3C6410處理器、JTAG接口、復(fù)位電路以及 NAND FLASH等，因此設(shè)計該硬件時重點應(yīng)落在外圍電路上［4］。數(shù)據(jù)采集器的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。

電源模塊為系統(tǒng)提供工作電源，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的前提。因此利用5V電源輸入，同時利用電壓轉(zhuǎn)換電路為色彩調(diào)整系統(tǒng)提供3.3 V和5V電壓。電源電路的設(shè)計結(jié)構(gòu)圖如圖2所示［5］。

為調(diào)試系統(tǒng)硬件與軟件設(shè)計RS 232電路，如圖3所示，利用該電路控制數(shù)據(jù)采集器的工作運行狀態(tài)。

采用SP3232作為電平轉(zhuǎn)換芯片，設(shè)計如圖3所示的RS 232電路，轉(zhuǎn)換電平信號［6］。至此實現(xiàn)平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)的硬件設(shè)計。

2 設(shè)計平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)軟件

2.1自適應(yīng)直方圖均衡化平面視覺圖像

為了實現(xiàn)對圖像色彩的自適應(yīng)調(diào)整，在HSI中對圖像強(qiáng)度處理。直方圖均衡化的函數(shù)映射方式公式為：

式中：f （λ）表示映射函數(shù)；λ表示輸入的灰度級；i表示灰度級；z（i）表示直方圖分量;N表示像素總數(shù);H表示灰度級的數(shù)量［7］。在灰度級局部化的情況下，可利用式（1）進(jìn)行映射。通過機(jī)器視覺的感知設(shè)置剪輯限值μ，當(dāng)變化量小于差別閾限值JND時，機(jī)器視覺技術(shù)無法感覺圖像亮度的變化情況。已知差別閾限值曲線與平均背景亮度有關(guān)，因此假設(shè)平均背景亮度為A（x，y），則存在下列關(guān)系式：

式中：（x，y）表示圖像坐標(biāo)；K0表示背景灰度級為零時的可見度閾值；k表示較高背景亮度下，函數(shù)建模的曲線斜率。如果JND值過高，則不能充分增強(qiáng)圖像色彩的邊緣細(xì)節(jié)［8］。因此，為了增強(qiáng)細(xì)節(jié)，同時防止光暈偽影，將灰度級λ的斜率設(shè)置為與JND相同的值。假設(shè)像素強(qiáng)度與背景亮度相似，則灰度級λ的限幅μ（λ）為：

式中f′（λ）表示剪切后直方圖的映射函數(shù)。設(shè)置色彩對比度增強(qiáng)調(diào)節(jié)方案，根據(jù)全局直方圖，調(diào)整局部直方圖的過度增強(qiáng)問題；根據(jù)輸入強(qiáng)度保護(hù)局部區(qū)域的相對亮度，得到精確的映射結(jié)果。

式中：L（x，y）表示均衡化后的映射結(jié)果；ω表示歸一化因子；SN表示近局域的像素數(shù)量；xl，yl表示第l個區(qū)域的像素坐標(biāo)；m表示常數(shù)；λil表示修改后的灰度級［9］。根據(jù)上述自適應(yīng)直方圖均衡化方法，設(shè)計調(diào)整系統(tǒng)的自適應(yīng)處理程序，實現(xiàn)對圖像的灰度處理。

2.2均衡化處理后基于機(jī)器視覺識別圖像色彩缺陷

均衡化處理后，利用機(jī)器視覺技術(shù)，識別調(diào)整圖像存在的色彩缺陷問題。首先將圖像物體色彩與背景色彩進(jìn)行分割，下列公式為圖像背景色彩分割結(jié)果：

式中：IMG0（x，y）表示原始彩色圖像；IMG1（x，y）表示移除背景色彩后的圖像;IMG2（x，y）表示掩模圖像［10］。由于輻射亮度存在動態(tài)變化特性，因此根據(jù)朗伯反射定律，假設(shè)分割后圖像上隨機(jī)一個點的亮度為I1，入射光的強(qiáng)度為I2，光源之間連線的夾角為α，則存在如下所示的關(guān)系方程：

對于應(yīng)用機(jī)器視覺的調(diào)整系統(tǒng)來說，任意點的入射光強(qiáng)度可默認(rèn)為相等，因此夾角α是導(dǎo)致色彩不均勻的主要原因。則可以根據(jù)下列方程，對圖像亮度進(jìn)行校正：

式中：IRi表示第i個像素校正后的亮度值；Ii表示某一區(qū)間內(nèi)，第i個像素的亮度值;IH表示所有像素點的平均亮度。當(dāng)存在Ii《IH時，則式（7）的計算結(jié)果［11］小于255。根據(jù)校正后的亮度，識別存在色彩缺陷的圖像像素位置，得到：

式中：SD值表示識別到的缺陷指數(shù)；M表示缺陷候選區(qū)內(nèi)的像素數(shù)目；qi表示缺陷候選區(qū)的第i個像素灰度值；qˉ表示所有的像素灰度平均值。根據(jù)上述結(jié)果確定圖像色彩缺陷區(qū)域，實現(xiàn)系統(tǒng)對圖像色彩缺陷的識別定位［12］。

2.3 設(shè)計圖像色彩調(diào)整模塊

根據(jù)七色算法和上述對圖像的處理過程，設(shè)計圖像色彩調(diào)整模塊。整個算法模塊由RGB信號合成模塊、七色拆分模塊、調(diào)整模塊組成。

首先，利用七色拆分模塊拆分RGB圖像信號，發(fā)送到七色調(diào)整模塊中，對各個參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，更改RGB圖像的色彩分量。然后，將運算結(jié)果上傳到信號合成模塊，疊加單色RGB色彩分量，得到調(diào)整后的平面視覺圖像色彩并輸出［13］。要求每個七色算法模塊均支持24位色彩輸入，根據(jù)實際添加的模塊數(shù)，支持48位、72位的圖像色彩輸出［14］。最后，經(jīng)過拆分利用不同的系統(tǒng)參數(shù)，在白色調(diào)整模塊中進(jìn)行調(diào)整，得到白色的RGB色彩分量。該過程中的部分關(guān)鍵代碼如下：

其中P_Wr，P_Wg以及P_Wb用來描述拆解后白色RGB的參數(shù)，其取值在（0，1）范圍內(nèi)。利用基色調(diào)整模塊對圖像的色調(diào)、飽和度、亮度增益進(jìn)行再次調(diào)整，從而實現(xiàn)基色的調(diào)整。再利用補色調(diào)整模塊對色調(diào)、飽和度、亮度增益進(jìn)行補色調(diào)整［15］。最后根據(jù)色彩相加原理，將調(diào)整后的七色RGB色彩分量進(jìn)行組合，得到最終的RGB數(shù)據(jù)并輸出。至此實現(xiàn)基于機(jī)器視覺的平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)的設(shè)計。

3 仿真實驗

3.1圖像亮度測試

利用此次設(shè)計的色彩調(diào)整系統(tǒng)，對某一存在色彩缺陷的平面視覺圖像進(jìn)行色彩自適應(yīng)調(diào)整，結(jié)合13點法對調(diào)整后的圖像進(jìn)行亮度測試。圖4為13點分布狀態(tài)圖。

圖中，W，H分別表示系統(tǒng)顯示屏幕的寬度和高度。采用xyY色度，測試圖像調(diào)整后中心點的色坐標(biāo)和亮度參數(shù)。

1）測試圖像的屏前亮度。在相同亮度的測試環(huán)境中，默認(rèn)其白色的屏前亮度值為L，將亮度計貼在圖4中的第5點處。

2）測試色度不均勻程度。保證亮度條件不變，通過下列公式計算調(diào)整后的圖像色度不均勻程度：

式中：Δx，Δy表示圖像色度不均勻的位置;i∈［0，N］，表示單元個數(shù)；xi，yi表示各顯示單元中心點，也就是第5點的坐標(biāo)。

3）測試圖像的亮度均勻性。實驗測試條件相同，測試白色亮度顯示的一致性，計算公式為：

式中：L0表示亮度平均值；N表示測試點個數(shù);L1，L2表示不同測試點的亮度;Li表示中心點亮度值;F表示亮度一致性。利用上述3個步驟，測試圖像的亮度效果，發(fā)現(xiàn)得到的數(shù)據(jù)與預(yù)期相近，說明此次設(shè)計的系統(tǒng)在調(diào)整平面視覺圖像色彩缺陷等問題時能夠保證圖像的亮度，滿足使用要求。

3.2 增益和亮度線性關(guān)系測試

測試系統(tǒng)調(diào)整色彩過程中，調(diào)整白色增益值后的屏前亮度值，結(jié)果如表1所示。

根據(jù)表1中的測試數(shù)據(jù)，繪制增益、亮度變化關(guān)系曲線。根據(jù)曲線變化趨勢，可以證明增益與亮度之間存在線性關(guān)系，因此驗證了此次設(shè)計的調(diào)整系統(tǒng)，可以用來調(diào)整平面視覺圖像進(jìn)行色彩缺陷。

3.3 圖像色彩調(diào)整效果測試

將本文設(shè)計系統(tǒng)與兩個傳統(tǒng)色彩調(diào)整系統(tǒng)進(jìn)行對比，對同一存在色彩缺陷問題的圖像進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。圖5為不同系統(tǒng)應(yīng)用下，圖像的差異色彩的分布狀態(tài)示意圖。

從圖5所示的3組測試結(jié)果可以看出，只有文中系統(tǒng)應(yīng)用下的圖像，其差異色彩坐標(biāo)集中在中心位置，而兩個傳統(tǒng)系統(tǒng)調(diào)整后，圖像的差異色彩坐標(biāo)分布相對分散，可見其色彩調(diào)整效果并不理想。

4 結(jié) 語

為了提高平面圖像色彩的自適應(yīng)調(diào)整能力，提出基于機(jī)器視覺的平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)設(shè)計方法。在機(jī)器視覺技術(shù)的幫助下，結(jié)合硬件與軟件的雙重設(shè)計，實現(xiàn)了對平面視覺圖像色彩的自適應(yīng)調(diào)整，一定程度上改善了平面圖像經(jīng)過調(diào)整后的色彩差異度的問題。但在設(shè)計過程中發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)的運算程序較為復(fù)雜，可能會影響系統(tǒng)的運行效率。因此，在今后的研究工作中，可以優(yōu)化系統(tǒng)軟件設(shè)計步驟，將圖像數(shù)量作為測試變量，分析長時間的工作條件下，系統(tǒng)是否可以高效運行，進(jìn)一步提升系統(tǒng)對平面圖像的自適應(yīng)調(diào)整能力。

審核編輯 ：李倩