基于方差因子的圖像 偏色檢測研究

李 海，孫 鵬，劉 磊，邵珠鎮

（中國刑事警察學院，沈陽 110035）

基于方差因子的圖像 偏色檢測研究

李 海，孫 鵬，劉 磊，邵珠鎮

（中國刑事警察學院，沈陽 110035）

隨著公安工作中視頻與圖像的廣泛應用，準確判斷視頻與圖像中犯罪嫌疑人的衣著顏色等特點十分重要，因此對于視頻與圖像中產生的圖像偏色需要進行偏色檢測與矯正。本文利用統計學的方法研究圖像的 偏色檢測，統計了SONY-NEX-5R相機在室外晴天自然光、室外陰天自然光、室內晴天自然光、室內陰天自然光以及室內燈光五種場景和多個白平衡模式下的圖像偏色因子以及偏色因子之間的方差值。通過比較各種場景和白平衡模式下的偏色因子及其方差值，基于任何場景下自動白平衡模式拍攝的圖像不偏色的原則，得出了圖像的三個偏色因子之間差值小于0.1且方差值小于0.01時，圖像不偏色的結論。該研究為公安視頻偵查工作中準確判斷犯罪嫌疑人的衣著特點提供了依據。

視頻資料檢驗；偏色檢測；偏色因子；方差

圖像以及 視頻的偏色檢測，對于偏色圖像矯正以及準確識別視頻中犯罪嫌疑人的衣著顏色至關重要。目前圖像的偏色檢測主要利用直方圖統計法、灰平衡法、白平衡法以及lab模式下的等效圓檢測法[1]，這些方法僅僅研究圖像檢測的表層，沒有提出圖像偏色的標準。本文利用Matlab軟件研究圖像的偏色檢測問題，依據RGB色彩模式下的等效圓檢測法，通過統計學方法分析圖像是否偏色的檢測標準，為檢測圖像偏色與否提供依據。

1 材料與方法

1.1 偏色因子的計算

圖像的偏色不僅和圖像的平均色調有關，而且還與圖像的色度分布有關[1]。本文利用三個偏色因子kr、kg、kb[2-3]以及三個偏色因子之間的方差var來研究各種光照場景、各種白平衡模式下的圖像偏色問題。偏色因子kr、kg、kb、var的計算公式如下：

其中(1)(2)(3)式中dr、dg、db為RGB圖像各個分量信息的平均值，M、N為圖像的像素維數；(4)(5) (6)式中mr、mg、mb為RGB圖像各個分量信息的偏色平均值；(7)式中kr、kg、kb均為三個分量的偏色因子[1]；(8)式中var為三個偏色因子的方差。

1.2 統計方法

在室內外晴天、陰天以及室內燈光5種場景中，分別用相機在各個白平衡模式(白平衡自動，日光，陰影，陰天，白熾燈，熒光燈：暖白色，熒光燈：冷白色，熒光：日光白色，熒光：日光，閃光燈，色溫、濾光片)下各拍五張照片，總計5×11×5=275張圖像。然后利用Matlab軟件分別計算出偏色因子kr、kg、kb以及三個偏色因子的方差var，結果作統計記錄。實驗中選擇各種曝光組合的依據是圖像在自動白平衡模式下無曝光過度或曝光不足現象，方法是先在自動白平衡模式下拍攝，然后在此曝光組合條件下調整各種白平衡模式進行統計方差因子。實驗樣本如圖1。

圖1 5種條件下的實驗樣本(a.室外晴天b.室外陰天c.室內晴天d.室內陰天e.室內燈光)Fig.1 Experimental samples under fi ve conditions (a. clear sky at outdoors; b. cloudy sky at outdoors; c. clear weather at indoors; d. cloudy weather at indoors; e. indoor illumination)

1.3 偏色規律研究

1.3.1 室外晴天自然光

室外晴天自然光是在太陽光較好的天氣下拍攝。所用相機的型號是SONYNEX-5R，曝光組合條件為光圈值為f/9，曝光時間為1/500 s，感光度ISO為200。室外晴天自然光下的偏色因子規律為在室外晴天自然光條件下，使用相機的各白平衡模式時，kr、kg、kb、var的規律見表1。

表1 室外晴天自然光下偏色因子規律Table 1 The rules at natural light under clear day outdoors

1.3.2 室外陰天自然光

室外陰天自然光是在雨雪天氣下拍攝的。所用相機型號為SONY-NEX-5R，曝光組合條件為光圈值為f/3.5，曝光時間為1/4 s，感光度ISO為200。室外陰天自然光下的偏色因子規律為在室外陰天自然光條件下，使用相機的各白平衡模式時，kr、kg、kb、var的規律見表2。

表2 室外陰天自然光下的偏色因子規律Table 2 The rules at natural light under cloudy weather outdoors

1.3.3 室內晴天自然光

室內晴天自然光是在室內充滿太陽光的條件下拍攝。所用相機的型號為SONY-NEX-5R，曝光組合條件為光圈值為f/4.5，曝光時間為1/80 s，感光度ISO為200。室內晴天自然光下的偏色因子規律 為在室內晴天自然光條件下，使用相機的各白平衡模式時，kr、kg、kb、var的規律見表3。

1.3.4 室內陰天自然光

室內陰天自然光是在雨雪天氣下的室內無燈光條件拍攝的；所用相機的型號：SONY-NEX-5R；曝光組合條件為：光圈值為f/3.5，曝光時間為1/4 s，感光度ISO為200。室內陰天自然光下的偏色因子規律為 在室內陰天自然光條件下，使用相機的各白平衡模式時，kr、kg、kb、var的規律見表4。

1.3.5 室內燈光

室內燈光是在夜晚純燈光光源下拍攝。所用相機的型號為SONY-NEX-5R，曝光組合條件為光圈值:f/4，曝光時間:1/6 s，感光度ISO:200。室內光源下的偏色因子規律為在室內光源光條件下，使用相機各白平衡模式時，kr、kg、kb、var的規律見表5。

表3 室內晴天自然光下的偏色因子規律Table 3 The rules at natural light under clear weather indoors

表4 室內陰天自然光下的偏色因子規律Table 4 The rules at natural light under cloudy weather indoors

表5 室內光源下的偏色因子規律Table 5 The rules at light under indoor illumination with lamp

2 討論

2.1 圖像偏色成因分析

2.1.1 圖像不偏色的特點

自動白平衡模式下的照片是相機模擬自然場景最真實的圖像，在自動白平衡模式下的圖像接近人眼對顏色信息的認識。自動白平衡模式下的圖像就是相機對場景的真實模擬，在誤差允許的范圍內，認為圖像沒有偏色。因此，在自動白平衡模式下的圖像在數字化意義上沒有偏色，其特點是kr，kg，kb三者的值具有近似且在一定范圍內，相差在十分之一以內，方差值var在百分之一以內（var＜0.01）。

2.1.2 圖像偏色的特點

根據統計結果顯示分析，圖像偏色的特點有：

（1）kr、kg、kb大小相差較大，一般在0.1以上。

（2）在特定類型中，kr、kg、kb的大小關系具有特定規律，例如，在白熾燈模式下，kr＞kg＞kb。

（3）三個偏色因子的方差var一般在百分之一以上（var＞0.01）。

2.1.3 圖像偏色產生的原因

根據統計結果，首先圖像在各種場景的自動白平衡模式下的偏色因子數值穩定[4]且具有統一性，三個偏色因子沒有固定的大小關系且偏色因子值相差在十分之一以內，方差var遠遠小于其他模式下的數值；其次圖像在各種場景中的同一白平衡模式下（除自動白平衡）的偏色因子相差特別大，差值從0.1～10不等，并且明顯具有不一致性。其原因主要有以下兩點：

（1）在自動白平衡模式下，由于相機只在外在場景色溫下模擬圖像，相機模擬真實場景的能力強，不受其內部色溫的控制。

（2）在其他白平衡模式下，相機模擬場景是在自然環境和自己調節兩個色溫下模擬環境。如果兩個色溫作用疊加的結果恰好與真實場景一致，則圖像的偏色就比較弱，這種偏色在誤差允許的范圍內，反映在統計表中就是偏色因子間差值小于0.1，方差var小于0.01。如果兩個色溫值疊加的結果與真實場景色溫相差較大，則圖像的偏色就較嚴重，反映在統計表中就是偏色因子間差值大于0.1，方差var大于0.01。

2.2 圖像偏色檢測實例

下面圖2來源于網頁，圖3為處理后效果（灰度拉伸法矯正處理[5]）。

圖2 取自網頁圖Fig.2 An image downloaded from Internet

圖3 處理后效果圖Fig.3 Effect after treatment of Fig.2

原圖偏色因子檢測結果：

kr=1.4997；kg=1.8165；kb= 3.3191；var=1.8894。

分析:

（1）三個偏色因子具有大于0.1的差值關系，

（2）方差var大于0.01；滿足圖像偏色判定條件，判定為在視覺上圖像偏色。

偏色矯正方法：利用灰度拉伸法進行偏色矯正。

處理結果圖的偏色檢測結果：

kr= 1.1543；kg=1.1537；kb=1.1449；var= 5.5698E-05=6E-05

處理結果滿足：

（1）偏色因子間的差值在0.1之內；

（2）三個偏色因子的方差var＜0.01。

3 結論

通過統計學方法得到的結果仍然存在一定的局限性，只能針對于特定的白平衡模式下的色溫檢測。但是已可以應用于圖像偏色檢測，能為識別判斷監控視頻中犯罪嫌疑人的衣著特征提供依據。嚴格意義上講，數字圖像都存在一定程度的偏色，不同場景得到的圖像偏色程度不同。

例如，在自動白平衡模式下，圖像的偏色程度特別小，方差var在0.01以內，由于人眼識別偏色能力的局限，這種情況下圖像的偏色是可以忽略的。但是，對于不同相機，由于其相互間存在偏色差異，故應統計它們之間的偏色因子以及方差值，研究不同相機的偏色規律。

本文依據圖像在各種場景/自動白平衡模式下的偏色性，統計出相應模式下的偏色因子kr、kg、kb以及方差var值?？梢?，圖像不偏色，則 kr、kg、kb三者具有一致性，偏色因子間大小相差在0.1以內，方差var在0.01以內。故判斷圖像是否偏色，首先要計算出圖像的偏色因子kr，kg，kb以及方差var；若kr，kg，kb差值小于0.1，且var＜0.01,則認為圖像沒有偏色，否則圖像偏色。

［1］徐曉昭，蔡軼珩，劉長江，等. 基于圖像分析的偏色檢測以及偏色矯正方法［J］.測控技術，2008，5（27）：10-12.

［2］李峰，金紅.基于圖像分析的數字圖像偏色檢測研究［J］.江蘇大學學報，2004，5（25）：430-433.

［3］巢林，楊鳴.基于圖像偏色檢測自動白平衡算法研究［J］.設計與實現，2003，9（8）：80-83 .

［4］劉元生.中性灰在印前數字圖像偏色測評中的應用［J］.常州工學院學報，2012，2(25)：21-23.

［5］鄭秀娥.淺談圖像偏色 矯正［J］.山東工業技術（理論研究）,2015(12)：216-216.

Research on Color Cast of Image Based on Variance by Matlab

LI Hai, SUN Peng, LIU Lei, SHAO Zhuzhen
(National Police University of China, Shenyang 110035,China)

With the extensive application of video and image in public security, the accurate judgment of the color characteristics of a suspect's clothes in video or image is very important for crime investigation. Therefore, the detection of color cast and its correction are often needed. This paper adopted statistical methods and Matlab to study the color cast and the variances of pictures taken with Sony-Nex-5R camera at white balance mode under fi ve scenarios: clear or cloudy weather with natural light at outdoors and indoors, and indoor illumination with lamp. Based on the fact that few color casts occur when auto white balance being set, it is concluded that there is no color cast when the differences among the three factors (kr, kg, kb, originating from and representing the color cast of the RGB of an image) are less than 0.1 and meantime the corresponding variance (var) is less than 0.01. This study may lay a theoretical foundation on judging the color characteristics of a suspect's clothes shown in a video or image.

video examination; color-cast detection; partial color factor; variance

DF793.2

A

1008-3650(2016)05-0387-04

2015-12-17

格式：李海，孫鵬，劉磊，等. 基于方差因子的圖像偏色檢測研究[J]. 刑事技術，2016,41(5):387-390.

10.16467/j.1008-3650.2016.05.010

李海（1989—），男，甘肅定西人，碩士研究生，研究方向為視聽資料檢驗。E-mail：782285468@qq.com