7、基于区域的有效色彩校正光源估计及图像放大新技术

基于区域的有效色彩校正光源估计及图像放大新技术

在图像处理领域，色彩校正和图像放大是两个重要的研究方向。色彩校正能够消除图像中的色偏，使图像呈现更真实的色彩；而图像放大则可将低分辨率图像转换为高分辨率图像，满足不同场景下的使用需求。下面将详细介绍基于区域的光源估计色彩校正算法以及一种新的图像放大技术。

基于区域的光源估计色彩校正算法

1. 色彩偏移量化

通过二维直方图的色度分量来分析图像的色彩偏移情况。对于图像的直方图，定义了一些度量指标：
- 计算方差 $\sigma^2_k = \int_{k} (\mu_k - k)^2 F(P, T) dk$（$k = P, T$）。
- 基于这些度量，为每个图像直方图关联一个等效圆（EC），其中心 $C = (\mu_P, \mu_T)$，半径 $\sigma = \sqrt{\sigma^2_P + \sigma^2_T}$。
- 引入距离 $D = \mu - \sigma$（其中 $\mu = \sqrt{\mu^2_P + \mu^2_T}$）和比率 $D_{\sigma} = D / \sigma$。$D$ 衡量整个直方图（由其等效圆表示）离中性轴（$P = 0, T = 0$）的距离，$\sigma$ 衡量直方图的分散程度。

通过分析这些测量值，可以量化色偏的强度。例如，如果直方图（及其对应的等效圆）集中（$\sigma$ 值小）且远离中性轴（$\mu$ 和 $D_{\sigma}$ 值高），则图像的颜色局限于一个小区域，可能存在强色偏需要去除，或者是主导的固有颜色需要保留；反之，如果等效圆分散（$\sigma$ 值高）且靠近中性轴（$\mu$ 和 $D_{\sigma}