一種多視點視頻顏色校正方法

0多視線視頻技術世界各國的信息技術和計算機網絡正在迅速發展，視頻信息在多個行業的廣泛傳播。隨著顯示技術的發展和人們對視頻觀賞真實性的需求的提高，傳統的二維視頻無法滿足人們的需求，所以多視角視頻技術已經形成。原始的多視點視頻是由多個攝像機對同一場景在不同角度同步拍攝得到的,在播放的時候用戶可以自由選擇視點和角度進行觀看,從而得到更真實的3D體驗多視點視頻是由多個單視點視頻流組成的,其數據量龐大,為了利于傳輸和存儲,就需要研究有效的壓縮編碼方法對視頻進行壓縮顏色校正方法主要分為兩類:一種是全局性顏色校正,這種方法一般用在視頻編碼之前,屬于預處理過程;另外一種是局部顏色校正,這種方法需要塊匹配,所以一般都將這種方法放在MVC編碼器的視點間預測過程中進行1數字圖像的存儲、處理及顯示空間的轉換顏色空間的用途是在某些標準下用通常可接受的方式簡化顏色規范。常常涉及用幾種不同的顏色空間表示圖形和圖像的顏色,以對應于不同的場合和應用。因此,數字圖像的生成、存儲、處理以及顯示時對應不同的顏色空間,需要作不同的處理和轉換。比較常見的有RGB,CMY,YUV,YCbCr,HSI等顏色空間在對存在顏色差異的視頻進行顏色校正之前,首先要確定的就是顏色空間的選取。由于視頻拍攝得到的原始數據一般都為RGB數據,所以本文選取RGB空間進行顏色校正。2顏色校正方法2.1uv視頻的12本文使用的多視點視頻編碼軟件為JMVC8.2,它的輸入視頻序列為yuv視頻,所以首先要將數據從YUV空間變換到RGB空間式中:y,u,v分別表示原始yuv序列中的y,u,v三分量的灰度值;r,g,b分別表示經過公式轉換后得到的r,g,b三分量的灰度值。2.2基于分辨力的多視頻對比在多視點視頻中,不同視點間的視差通常都非常小,所以在光照和儀器完全相同的情況下,各路視頻的顏色應當一致,因此r,g,b三通道的灰度值總和也應當近似相等。基于這一理論本文提出以下算法。假設有一組分辨力為m×n的多視點視頻序列,選擇其中一路與真實世界顏色比較接近的視頻作為參考視頻,對與參考視頻存在顏色差異的視頻進行顏色校正。下面以r,g,b三分量中的r分量為例,對r分量進行校正。以R以R定義R然后將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將補償c/g,b數據作為數字視頻圖像的校正步驟因為JMVC8.2的輸入數據為y,u,v,所以得到校正后的r,g,b數據后,要將RGB轉換到YUV空間通過以上步驟的處理后,就完成了待校正視頻一幀圖像的顏色校正。重復以上過程就可以實現對整個yuv視頻的顏色校正。3race1序列對比分析本文采用了MPEG三維視頻專家組(3DAV)建議的標準多視點序列flamenco2,race1和Uli以及筆者自己采集的一組多視點視頻序列exhibition。圖1為flamenco2序列顏色校正對比圖。從圖中看出,待校正視頻與參考視頻間顏色差異比較大,校正效果比較理想。圖2為race1序列顏色校正對比圖,該序列中景物運動比較劇烈。從圖中看出,待校正視頻經過顏色校正后其顏色與參考視頻基本一致。圖3為Uli序列顏色校正對比圖,該序列中人物運動緩慢。從圖中看出,校正效果也是比較理想的。圖4為exhibition序列顏色校正對比圖,從圖中可以看出,即使在參考視頻與待校正視頻間的顏色差異比較小的情況下,采用本文方法校正后仍能得到比較理想的校正效果。本文采用的多視點視頻編碼軟件是JMVC8.2版本,表1給出了顏色校正后對比顏色校正前各序列的編碼結果變化情況,ΔPSNR4基于c空間的顏色校正方法多視點視頻在拍攝時由于光照和拍攝儀器的不同等因素會造成不同視點間視頻在顏色上有所差異,這對于視頻觀看效果,視頻壓縮編碼等都會有所影響。根據多視點視頻原始數據的特點,本文提出一種在RGB空間下的顏色校正方法,該方法是基于同一時刻不同視點間視頻r,g,b各通道灰度值總和近似相等這樣的假設,首先將yuv序列從YUV空間變換到RGB空間,然后求出各通道校正系數,對各通道進行校正,