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用于评估图像中的颜色的方法和设备

阅读：771发布：2020-05-11

IPRDB可以提供用于评估图像中的颜色的方法和设备专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且用于评估图像中的颜色的方法和设备。一种用于评估样品的颜色的方法包括：获取具有样品的多个像素和已知颜色校准小片的多个像素的图像。利用已知颜色小片对该图像进行颜色校准，以便对该样品中的像素赋予在一个或者多个已知发光体下它们会具有的三基色值。将该校准图像与元数据一起发送到远程位置，在该远程位置执行进一步计算和鉴定处理。该进一步计算包括将标准图像中的第一颜色的全部像素与样品的类似校准图像中的第二颜色的全部像素进行比较，其中第二颜色是与标准的图像中的第一颜色最类似的所述样品的图像中的颜色。，下面是用于评估图像中的颜色的方法和设备专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种用于评估样品的颜色的方法，包括：

获取所述样品的多幅图像，其中在第一多个发光体的不同发光体下获取所述多幅图像中的每幅图像，并且所述多幅图像中的每幅图像都含有已知光谱反射率的一组样品；

计算将第一多个值中的所有值变换到第二多个值的单射，其中第一多个值中的每个多个值各自包括在第一多个发光体的每个发光体下的所述一组样品中的每个样品的每个红色传感器值、绿色传感器值和蓝色传感器值，第二多个值中的每个多个值各自包括在第二多个发光体的每个发光体下的所述一组样品中的每个样品的三基色X、Y和Z值；以及利用单射对所述多幅图像进行颜色校准，其中该颜色校准产生多幅颜色校准图像，并且所述多幅颜色校准图像的每幅图像包括多个像素。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

相对于标准，评估所述样品的颜色。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述评估包括：

将所述多幅颜色校准图像的至少一幅图像与所述标准的图像进行比较。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述比较包括：

将所述标准的图像中的第一颜色的全部像素与所述多幅颜色校准图像的至少一幅图像中的第二颜色的全部所述多个像素进行比较，其中所述第二颜色是所述多幅颜色校准图像的所述至少一幅图像中的与所述标准的图像中的第一颜色最类似的颜色。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：

将描述所述样品的反射率的一组RGB值转换为一组XYZ三基色值。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述转换包括：

计算在已知发光体下的所述样品的一组XYZ三基色值，其中按照所述一组RGB值和所述已知发光体的数字光谱来执行所述计算。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

使所述第一多个发光体的至少一个发光体的光谱与所述数字光谱匹配。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括：

将所述多幅颜色校准图像存储于远程存储装置上。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一多个发光体的至少一个发光体是日光发光体。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一多个发光体的至少一个发光体是钨发光体。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一多个发光体的至少一个发光体是荧光发光体。

12.根据权利要求1所述的方法，其中在第一计算装置上执行所述获取，并且在相对于所述第一计算装置的远程第二计算装置上执行所述颜色校准。

13.一种用于评估样品的颜色的设备，包括：

用于获取所述样品的多幅图像的装置，其中在多个发光体的不同发光体下获取所述多幅图像中的每幅图像，并且所述多幅图像中的每幅图像都含有已知光谱反射率的一组样品；

用于计算将第一多个值中的所有值变换到第二多个值的单射的装置，其中第一多个值中的每个多个值各自包括在第一多个发光体的每个发光体下的所述一组样品的每个样品的每个红色传感器值、绿色传感器值和蓝色传感器值，第二多个值中的每个多个值各自包括在第二多个发光体的每个发光体下的所述一组样品中的每个样品的三基色X、Y和Z值；以及用于利用单射对所述多幅图像进行颜色校准的装置，其中用于颜色校准的装置产生多幅颜色校准图像，所述多幅颜色校准图像的每幅图像包括多个像素。

说明书全文

用于评估图像中的颜色的方法和设备

技术领域

[0001] 本发明一般地涉及成像技术领域，并且更具体地说，涉及颜色测量。

背景技术

[0002] 颜色测量系统有助于改善供应链中的操作效率和产品质量。例如，全球服装供应链、服装厂和染坊、油漆仓库、纺织印染车间、地毯制造商、木板、瓦、聚氯乙烯片以及薄板的制造商、以及取决于数字颜色工作流的其他行业的颜色鉴定办公室需要精确颜色评估和目测。

[0003] 传统上，利用分光光度计测量固体颜色区域内的产品颜色。将这些测量值与参考标准进行比较，以检验产品颜色的一致性。在某些情况下，将测量数据和比较数据发送到买方进行远程颜色鉴定。然而，某些样品（例如，印刷样品或者纹理化样品）不能呈现均匀颜色的足够大面积给分光光度计观看口用于允许正确测量分光光度计。

发明内容

[0004] 在一个实施例中，本发明是一种用于评估图像中的颜色的方法和设备。在一个实施例中，用于评估样品中的颜色的方法包含：获取具有样品中的多个像素和已知颜色校准小片中的多个像素的图像。利用已知颜色校准小片对该图像进行颜色校准，以便对该样品中的像素赋予它们在一个或者多个已知发光体下会具有的三基色值。然后，将该校准图像与元数据一起发送到远程位置，在该远程位置执行进一步计算和鉴定处理。进一步计算包含将第一颜色的标准的图像中的全部像素与相同校准第二图像中的第二颜色的全部像素进行比较，其中第二颜色是与标准的图像中的第一颜色最类似的第二图像中的颜色。这样对于与目测评估相关的多种颜色和纹理化材料产生色差制。

[0005] 一种用于评估样品的颜色的具体方法包含：获取样品的多幅图像，其中在多个发光体的不同一个发光体下获取每幅图像，并且每幅图像都含有已知光谱反射率的一组样品；以及利用该组样品对这些图像进行颜色校准，以便估计不同发光体下的样品的多个三基色值，其中颜色校准产生包含多个像素的多幅颜色校准图像。

附图说明

[0006] 通过结合附图研究下面的详细描述，更容易理解本发明的教导，其中：

[0007] 图1是示出根据本发明用于捕获精确颜色图像的系统的一个实施例的示意图；

[0008] 图2是示出根据本发明一个实施例用于评估颜色样品的一个实施例的流程图；以及

[0009] 图3是利用通用计算装置实现的本发明的高级方框图。

具体实施方式

[0010] 在一个实施例中，本发明是用于评估图像中的颜色的方法和设备。本发明的实施例执行在多个发光体下成像，该多个发光体模仿国际照明委员会（CIE）基准发光体，以捕获利用分光光度计不能测量的样品的颜色。利用这样拍摄的图像有助于对单色的、纹理化的、以及多色样品进行色差评估。例如，可以将捕获的成批样品的图像与标准样品的图像进行比较，以检验是否匹配。还可以将用户选择的成批样品的图像的部分与标准样品的所选部分进行比较。图像和相关数据还可以通过网络共享，并且集成到颜色鉴定工作流中。

[0011] 图1是示出根据本发明用于捕获精确颜色图像的系统100的一个实施例的示意图。如图所示，系统100的主要部件包括：成像室102、第一计算装置104、以及第二计算装置106。

[0012] 成像室102包括其内含有多个光源1101－110n（下面统称为“光源110”）的灯箱或者灯外壳108。此外，成像室102容纳：诸如样品盘或者样品台座的样品定位机构112，设计用于支承要测量的样品（例如，布样）；和颜色校准带（例如，包括已知光谱反射率的多个彩色样品）和/或者灰度卡。在一个实施例中，校准带上显示的颜色的基准颜色数据被预先测量（例如，利用分光光度计）。在一个实施例中，校准带与台座112集成在一起。

[0013] 光源110每个提供不同类型的基准发光体的模拟。这些类型的基准发光体可以包括例如日光（例如，CIE标准“D65”）、钨灯（例如，CIE标准“发光体A”）、或者荧光灯（例如，CIE标准“F11”）。光源110被定位，使得光源110发出的基准照明入射在台座112上，并且更具体地说，入射到支承在台座112上的样品和校准带上。

[0014] 成像室102还包括位于外壳108的外部的数字照相机114。具体地说，数字照相机114位于外壳108的前部，这样允许数字照相机114看到并且捕获外壳108内容纳的样品的图像。在一个实施例中，数字照相机114被固定于外壳108的外部的托架（未示出）保持在适当位置，可以从该位置卸下数字照相机114。在变型实施例中，成像室102可以被配置为成像单元。例如，成像室102及其所有部件都可以按比例改变，以装配在具有用于定位样品的开口部的手持装置内。在这种情况下，光源110和数字照相机114也可以是手持装置的一部分。

[0015] 第一计算装置104可通信地耦接到成像室102和数字照相机114。第一计算装置104被配置为用于获取并处理数字照相机114捕获的图像。特别是，第一计算装置104将捕获图像的照相机RGB值转换为XYZ三基色值，如下所详细讨论的。在一个实施例中，第一计算装置104将处理的图像和相关数据（以及与样品相关的可能元数据）存储在服务器116上。该服务器也可以存储与标准样品相关的数据。在一个实施例中，第一计算装置104包括通用计算装置或者专用计算装置，诸如个人计算机、膝上型计算机、平板计算机、智能手机等。

[0016] 第二计算装置106是可通信地耦接到服务器116的远程计算机。第二计算装置106被配置为用于检索和显示处理的图像，以进行查看和颜色评估（并因此包括显示器和/或者打印机）。利用第二计算装置106的颜色评估可以包括目测评估和/或者数字评估，如下所讨论的。在一个实施例中，第二计算装置106包括通用计算装置或者专用计算装置，诸如个人计算机、膝上型计算机、平板计算机、智能手机等。

[0017] 在一个实施例中，第二计算装置106耦接到诸如屏幕色度计的屏幕颜色校准装置118。屏幕颜色校准装置118校准第二计算装置106显示的颜色，以使利用第二计算装置106执行的目测颜色评估是可靠的。尽管未示出，但是另一个屏幕颜色校准装置也可以被耦接到第一计算装置106。

[0018] 在变型实施例中，单一计算装置代替第一计算装置104和第二计算装置106。因此，在单一计算装置上既处理又显示图像。此外，也可以在单一计算装置上进行颜色评估和图像颜色差别计算。因此，在该变型实施例中，可以不需要服务器116。

[0019] 在又一个实施例中，使用3个不同的计算装置。在这种情况下，第一计算装置如上所述处理图像，而第二计算装置如上所述显示图像。然后，第三计算装置进行计算，用于判定颜色的相似性。

[0020] 图2是示出根据本发明一个实施例用于评估颜色样品的方法200的一个实施例的流程图。方法200可以例如结合图1所示的系统100实现。方法200并不局限于利用图1所示的配置实现，然而，可以结合其配置与系统100的配置不同的系统实现。

[0021] 在步骤202执行方法200，并且进入步骤204，在步骤204，为了捕获图像，准备好系统100的设置。特别是，要被评估的样品和校准带被定位在成像室102的台座112上。还选择一个或者多个光源110以便照亮样品。在一个实施例中，规定每个所选光源110依次地照明样品的顺序。此外，数字照相机114被定位，使得样品和校准带处于其视场内，并且对于成像面上的光强不均匀性，灰度卡被用于校准数字照相机114。

[0022] 在步骤206，数字照相机114捕获样品和校准带的一幅或者多幅图像。捕获的图像中的任何给定的一个显示样品和校准带两者。如上所讨论的，可以捕获不同基准发光体下的多幅图像。多个基准发光体下的成像允许对利用分光光度计不能测量的样品（因为分光光度计有太大孔径用于测量多色样品的小单元）进行颜色捕获。

[0023] 在步骤208，第一计算装置104根据灰度卡校正光不均匀性的捕获图像。然后，在步骤210，第一计算装置根据校准带校准捕获图像的颜色，以产生颜色校准输出图像。在一个实施例中，第一计算装置104对RAW图像文件格式的捕获图像进行操作。

[0024] 在步骤212，与样品相关的颜色校准输出图像和/或者元数据被存储。在一个实施例中，输出图像和数据被在本机存储于第一计算装置104。在另一个实施例中，第一计算装置104通过网络将输出图像和数据被传送到服务器116用于远程存储。

[0025] 在步骤214，目测检查鉴定颜色校准输出图像。在一个实施例中，检查颜色校准输出图像包括通过网络检索输出图像并且由第二计算装置106显示该输出图像。作为一种选择，在非分布式实施例中，输出图像可以显示于第一计算装置104上。在一个实施例中，在显示器上可以每次观看多个样品的图像。特别是，目测检查是基于颜色校准输出图像的照相机RGB值。通过利用由屏幕颜色校准装置118产生的国际色彩联盟（ICC）分布校准显示器的屏幕颜色，有助于目测检查。

[0026] 在步骤216，颜色校准输出图像被数值检查。特别是，第二计算装置106（或者第一计算装置104）执行用于计算一对图像（例如，标准样品的图像和成批样品的图像）之间的颜色及外观的差别的程序。具体地说，将这些图像之一（例如，成批样品的图像）上的给定颜色的全部像素与另一幅图像（例如，标准样品的图像）的最相似颜色的全部像素进行比较。该比较包括将捕获图像的照相机RGB值转换为XYZ三基色值。下面将进一步详细描述进行该比较的一种技术。因此，在第二计算装置106上的显示和检查允许根据远程捕获图像检查并鉴定样品。

[0027] 方法200在步骤218终止。

[0028] 方法200允许远程方基于图像比较，检验标准样品与一组成批样品之间的颜色一致性。该图像比较目测地和数字地将标准样品与成批样品的颜色进行比较。这样，可以保证颜色的一致性，而无需运送实物样品，并且能够存档颜色产品的生产历史供将来参考。

[0029] 如上结合步骤208所讨论的，第一计算装置104利用灰度卡校正光不均匀性的捕获图像。该处理是众所周知的，并且包括逐个图像地按比例将每个像素光强变更为每个图像面上的平均像素光强（每个照相机发光体的RGB）。

[0030] 例如，假定P是多个照相机发光体中的任何一个的照相机R、G、B图像通道中的任何一个。此外，假定P(i,j)是存在测试颜色的P图像的ij像素，而P0(i,j)是存在灰度卡的P图像的ij像素。然后，对于9个P通道中的每个通道，执行下面的步骤。

[0031] 首先，对于所有i,j，获取图像P0(i,j)及其平均值Pmean。接着，构建校正阵列C(i,j)=Pmean/P0(i,j)。然后，获取测试颜色图像P(i,j)。然后，构建校正的P图像Pcorr(i,j)=P(i,j)*C(i,j)。

[0032] 如上所讨论的，本发明允许根据在不同基准照明条件下捕获的样品的多幅图像对样品图像进行颜色校准。在一个实施例中，该校准包括根据RGB照相机值（camera value）和校准样品的同时成像的图表的RGB照相机值评估3个发光体下的样品反射率的XYZ三基色值。这些校准样品一起构成校准图表。例如，按照方法200的步骤216执行这些操作。在一个实施例中，结合其预先测量的反射光谱被用于计算被存储于数据库内的三基色值的数量为K的同时获取的校准样品，根据在相同的三个发光体（9列矢量d）下的反射率的测量的照相机RGB值，估计在3个基准发光体下的反射率的三基色值（9列矢量r）。

[0033] 在这种情况下的校准值包括校准图表中的照相机值的9×K矩阵D和相同校准图表中的三基色值的9×K矩阵RT，其中K是反射次数，例如，可以采用K=24次反射的颜色图表。在相同的发光体下，测量校准图表中的矩阵D，并且与此同时，与测试反射率的图像相同，结合颜色匹配函数和三个基准发光体光谱，由根据校准图表预先测量的反射率值，预先计算矩阵RT。

[0034] 为了校准，计算9×9矩阵M和偏移矢量，以估计任何测试反射率的9三基色矢量r。矩阵M和偏移矢量b如下将所有9数据库照相机值矢量映射到相应的9三基色矢量：

[0035] RT=MD+b （方程1）

[0036] 方程1可以被表示为齐次方程：

[0037] RT=MADA （方程2）

[0038] 其中MA=[M b]是包括右增广列矢量b的M的9×10矩阵，并且DA=[D’1’]’是包括从下部增广1的K行矢量1的D的10×9矩阵。在此，D’是D的转置。为了估计MA，采用下面的最小二乘方近似：

[0039] MA=RTpinv(DA)=RTDA’(DADA’)-1 （方程3）

[0040] 在变型实施例中，3×K矩阵存储每个单独处理的发光体的数据。对每个发光体单独计算3×3校准矩阵M，并且利用相应的M矩阵校正每幅图像。

[0041] 如上所提出的，一旦执行了校准，就根据其测量的10照相机矢量d（A 在第十分量中的扩展了1的d列矢量）计算新的9三基色矢量ra如下：

[0042] ra=MADA （方程4）

[0043] 检索到要求的三基色值的组后，可以根据国际色彩联盟（ICC）分布，利用传统的颜色管理技术将XYZ值转换为屏幕RGB值。例如，可以采用Morovic在“色域映射（Color Gamut mapping）”（Colour Engineering:Achieving Device Independent Colour,Chapter13,pp.297-317,Wiley2002）中描述的技术。这些步骤导致在3个发光体下的照相机值与显示的在另外三个发光体下的三基色值之间的完整变换。

[0044] 在上述的一个实施例中，校准数据库反射率的数量是K=24。这表示校准使用的颜色样品的数量。实际上，可以具有24个以上的样品。在一个实施例中，反射率值落入0至10的范围内。

[0045] r是9列矢量，其中r(1)是在照相机发光体1下的反射率的R值；r(2)是在照相机发光体下的反射率的G值；…；以及r(9)是在照相机发光体3下的反射率的B值。

[0046] dA是10列矢量，其中dA(1)是在显示发光体1下的反射率的X值；dA(2)是在显示发光体1下的反射率的Y值；…；dA(9)是在显示发光体3下的反射率的Z值；以及dA(10)=1。

[0047] RT是9×24矩阵，其中RT(1,1)是在照相机发光体1下的反射率1的R值；RT(1,2)是在照相机发光体1下的反射率2的R值；RT(2,1)是在照相机发光体1下的反射率1的G值；以及RT(2,2)是在照相机发光体1下的反射率2的G值。

[0048] DA是9×24矩阵，其中DA(1,1)是在显示发光体1下的反射率1的X值；DA(1,2)是在显示发光体1下的反射率2的X值；DA(2,1)是在显示发光体1下的反射率1的Y值；DA(2,2)是在显示发光体1下的反射率2的Y值；…；DA(9,24)是在显示发光体3下的反射率3的Z值；DA(10,1)=1；…；以及DA(10,24)=1。

[0049] 因此，结合获取的图像RGB值，利用公知发光体的多个数字光谱计算在公知发光体下的样品的XYZ三基色值。然后，如果希望显示在成像室102看到的相同颜色，则调节实际发光体（即，在其下捕获样品的图像的发光体）的光谱，以便匹配用于计算XYZ三基色值的数字光谱。

[0050] 如果给出标准样品和包括多个有色像素的成批样品的图像，则下面描述的方法预测标准样品与成批样品之间的视觉颜色匹配。这种情况下的方案如下。

[0051] 首先，从成批样品图像和标准样品图像中节选要比较的区域。任选地，图像被量化为较少数量的颜色（例如，256种颜色）。量化可以利用例如Wu在“Efficient Statistical Computations for Optimal Color Quantization”(Graphics Gems,vol.II,p.126-133)中描述的方法或者Dekker在“Kohonen Neural Networks for Optimal Color Quantization”(Network Computation in Neural Systems,Vol5,No.3,Institute of Physics Publishing,1994)中描述的方法实现。在一个实施例中，分别量化标准图像和成批图像，但是也能够将标准图像和成批图像量化到一个公共调色板（palette）上。然后，利用上面描述的（10×9）M矩阵，将所选图像区域内的照相机RGB值转换为在每种光下的XYZ三基色值。

[0052] 对于标准图像中的每个像素颜色，计算相对于成批图像中的每种颜色的颜色差别。在一个实施例中，颜色对的颜色差别被计算作为ΔE，它描述在颜色空间内的两种颜色之间的距离。利用标准图像中的颜色的像素频率对成批图像中最接近的颜色的ΔE加权。标准图像中的所有颜色上的加权和提供与标准图像和成批图像之间的目测比较相关的颜色差别度量。相同成批图像颜色可以被映射到多个标准图像颜色。

[0053] 自动限制与最接近色的比较忽视成批图像中的在标准图像中不存在的颜色（并因此被认为不涉及目测比较）。图像差别计算的变型实施例包括基于图像颜色直方图差别的技术。所公开的方法实质上是“在成批图像中寻找标准的图像”，并且不受标准图像与成批图像之间的每种颜色的相对量中的差别的影响。当目标是评估一对样品之间的颜色一致性时，这是希望的特征。当例如将具有均匀颜色的像素颜色的相对窄分布的平坦织物标准布样与较高纹理化并因此而具有非常宽像素颜色分布的成批织物进行比较时，本发明尤其有用。当例如将具有显然不同颜色的印染区域或者图形区域的对进行比较时，本发明也有用。

[0054] 此外，识别可能与成批样品中的任何颜色匹配（例如，在ΔE的容差范围内）的标准样品颜色的百分比（利用标准样品颜色的总像素数加权的）。还识别与标准颜色匹配的成批颜色的百分比。这些数量是相关的，而且也单独输出。

[0055] 因此，通过将第一图像中的一种颜色的所有像素与第二图像中的最类似颜色的所有像素进行比较，本发明评估第一图像（例如，标准样品的）与第二图像（例如，成批样品的）之间的颜色差别。

[0056] 图3是利用通用计算装置300实现的本发明的高级方框图。在一个实施例中，通用计算装置300包括：处理器302、存储器304、评估模块305、以及诸如显示器、键盘、鼠标、触针、无线网接入卡、色度计等的各种输入/输出（I/O）装置306。在一个实施例中，至少一个I/O装置是存储装置（例如，盘驱动器、光盘驱动器、软盘驱动器）。应当明白，评估模块305可以被实现作为通过通信信道耦接到处理器的物理装置或者子系统。

[0057] 作为一种选择，如上所讨论的，评估模块305可以由一个或者多个软件应用程序（甚或软件和硬件的组合，例如，利用专用集成电路（ASIC））实现，其中软件从存储介质（例如，I/O装置306）装载到通用计算装置300的存储器304中并且被处理器302运行。因此，在一个实施例中，在此参考前图描述的用于评估图像的颜色的评估模块305可以被存储于计算机可读存储装置（例如，RAM，磁驱动器或者光驱动器或者盘等）。

[0058] 应当注意，尽管未明确说明，但是在此描述的方法的一个或者多个步骤可以包括：存储、显示和/或者输出步骤，正如对特定应用程序所要求的。换句话说，该方法讨论的任何数据、记录、字段和/或者中间结果都可以被存储、显示和/或者输出到另一个装置，正如对特定应用程序所要求的。此外，描述确定操作或者包括判定的附图中的步骤或者方框不一定要求执行确定操作的两个分支。换句话说，确定操作的分支之一可以看作是任选步骤。

[0059] 尽管上述内容涉及本发明实施例，但是在不脱离本发明的基本范围的情况下，还可以设想本发明的其他和进一步的实施例。在此展示的各种实施例或者其各部分可以组合在一起，以产生进一步的实施例。此外，诸如顶、侧、底、前、后等的术语是相对术语或者位置术语，并且对于附图所示的说明性实施例使用它们，并且这些术语可以互换。

标题	发布/更新时间	阅读量
颜色校准-专利编号CN107431792A	2020-05-12	600
颜色校正-专利编号CN1523898A	2020-05-13	241
对准和验证颜色测量仪器-专利编号CN105229434A	2020-05-11	580
对准和验证颜色测量仪器-专利编号CN105229434B	2020-05-11	758
用于校准颜色测量仪器的方法和设备-专利编号CN108731811A	2020-05-11	197
颜色校准-专利编号CN107211074B	2020-05-12	129
颜色校准-专利编号CN107431792B	2020-05-13	863
用于评估图像中的颜色的方法和设备-专利编号CN103493065B	2020-05-11	771
用于评估图像中的颜色的方法和设备-专利编号CN103493065A	2020-05-12	300
颜色分析-专利编号CN104080615A	2020-05-13	315

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