第22卷 第9期
文章编号:1006-9348(2005) 09-0185-04
计 算 机 仿 真
2005年9月
一种基于灰度世界模型自动白平衡方法
谷元保, 付宇卓
(上海交通大学微电子学院, 上海200030)
摘要:在数码图片的处理中, 白平衡用来进行各种色温下的颜色修正重现, 而传统白平衡方法本身存在某些情况下不能正确重现真实色彩。基于灰度世界模型(GreyW orld M odel) 的自动白平衡方法可以在很大程度上弥补这些算法的缺陷, 从而得到预期中的更为 真实 的图像。这种白平衡方法是在传统理论和灰度世界模型假设基础上的一种算法, 在实际算法中根据摄入图像及其拍摄场景的不同选用不同的白平衡统计区域以及对蓝色白平衡乘法系数进行了调整。在实验中, 利用获得的原始数据进行计算机仿真处理, 得到了理想的结果。该白平衡算法改善了传统算法, 获得的图像更为真实, 可以广泛应用于数字图像产品中。
关键词:白平衡; 灰度世界模型; 数码图片中图分类号:TP274 文献标识码:A
A M ethod of Auto maticW hite B al ance Based on G reyW orldM odel
GU Y uan-bao , F U Yu-zhuo
(School o fM i croelectronics , Shangha i Ji aotong U n i ve rsity , Shangha i 200030, Ch i na)
ABSTRACT:In the processi ng o f d i g ita l i m age , auto m atic wh ite ba l ance is used f o r co l o r reproducing under a lterna tive co l o r te mperature . In so m e cases , traditi onal a l gor it hm s for w hite ba lance a re no t close to " rea l " co l o r because o f its own defect . The m e t hod o f auto m a ti c wh i te balance based on grey w or l d m ode l can offsets the defect and getm ore " rea l" i m age . Th is m et hod is a wh i te ba lance a l go rith m based on traditi onal theo ries and the gray wo rld m ode l as su m pti on . In the a l go rith m, d ifferent sta tisti cs area is used dependi ng on the type o f i m age be i ng taken and the env i ron m ent . A nd t he blue w hite ba l ance coeffic i ent is ad j usted . Emu l a ti ons a re done i n exper i m ents w it h o ri g i na l data and have ob tained i dea l results . T his wh ite ba l ance a l go rith m i s better than trad iti onal a l gor it hm s and can g etm ore " real" i m age . It can be w i de l y used i n d i g ita l i m age products . KEY W ORDS :W h ite ba lance ; G rey wor l d mode; l D ig ital i m ag e
1 引言
[1][4]
色才会被修正到接近 真实 的颜色。
传统的白平衡方法首先在色温环境中拍摄一纯白色物体分析所摄得的图像数据对白色物体部分的数据进行平均得出三原色的平均值( R , G, B ) 根据白色的定义:
R =G =B
(1)
改变R 、B 感应通道的增益可以实现图像白平衡。这种方法要求以标准白色参照物进行白平衡校准, 给用户带来不便。因此在工程应用时产生了一些自动白平衡的算法主要有:
1) 全局白平衡法:认为所拍摄的图像所拍摄RGB 三色分量的统计平均值应该相等。对拍摄的图像进行统计平均, 以R 、B 分量的均值作为白平衡校准的依据。
2) 局部白平衡法:搜寻所拍摄的图像中最亮的区域作为白色区域, 该区域的RGB 三色分量的统计平均值应该相等, 以该区域R 、B 分量的统计平均值作为白平衡校准的依
一个物体在不同光源的照射下会呈现不同的颜色。这是因为不同的光源其色温不同, 从而导致目标物体的反射光线光谱偏离 真实 颜色。当白色目标物体被低色温光源照射时, 反射光线偏红; 相反高色温光源会使同一白色目标物体反射光线偏蓝。由于人眼对色彩有恒久不变性, 人的视觉或许不能区分这种颜色的差别。但是对于图像记录介质(例如底片、录像带) 来说, 给定光源下目标物体的反射光线将被记录, 而且如果光源不标准将会引起色差。
为了补偿这种不同光源引起的色差, 大多数数码相机都引用了白平衡算法。色彩视频信号经过传感器通常被分解成红、绿、蓝三基色或者色彩空间其它的元素。每种颜色有它自己的放大。通过用不同的增益调节这些放大, 合成的颜
收稿日期:2004-06-19
据。
这些算法具有很大的局限性, 不能正确再现物体的真实色彩:当环境过亮或过暗时全局白平衡算法几乎完全失效; 而当所拍摄的物体并无白色存在时, 局部白平衡算法得到的数值是失实的。
为了改进这些算法从而得到更好的调整效果, 我们在项目中将灰度世界模型假设和白平衡算法结合进行自动白平衡调整, 即采用基于灰度世界模型的自动白平衡算法进行白平衡调整, 并在计算机上进行了结果仿真。
k R =k G =k B =
W hiteR R M ax W hiteG G M ax W h iteB B M a x
(5)
另外一种方法是利用下面的V on K r i es 转换系数来进行白平衡算法。
k R =
W hiteR R avg W W hiteG G avg W W hiteB B av g W
(6)
2 基于灰色世界模型(G reyW orldM odel) 的自动白平衡算法
2. 1
理论基础[2]
很多白平衡算法都是在V on K ries 假设的基础上改进得到的。这种假设表明色彩调整是一种独立的增益调整, 这种增益调整对于三种锥体信号用的是三个不同的增益系数, 而且每一个传感器通道都是独立传输的。增益系数表示如下:
L a =k L L M a =k M M S a =k S S
其中L 、M 、S 代表三色的原始初值, k L 、k M 、k S 表示将原始信号增大到三色调整值L a 、M a 、S a 的增益系数。调整模型因部分系数获得的方法而不同。在这些模型中RGB 通道通常被认为是L 、M 、S 视网膜波段(reti na lw aveband) 的一种近似, 所以公式(2) 变为:
R a =k R R G a =k G G B a =k B B
灰度世界算法假设给定的一幅色彩变化很大的图像的R 、G 、B 元素的平均值合成是一种普通的灰色。这样我们就可以在一幅数码相机在特殊光源下拍摄的图片中应用灰度世界假设来去掉因光源而带来的模糊层面。一旦选择了一种普通灰度值, 每一种色彩元素就可以应用V on K ries 转化用以下的系数进行调整。
k R =
G rayR
R avg
(4) (3) (2)
k G =k B =
其中R av g W 、G a vg W 、B avgW 表示潜在白色物体(通常是初始图像的一部分) 的RGB 三通道的平均值。2. 2 具体算法
基于灰色世界模型的自动白平衡算法是建立在灰度世界模型假设下的一种白平衡调整算法。灰度世界模型假设每幅图像的均值是RGB 三色相等的灰色, 即AVR (R ) =AVR (G ) =AVR (B) 。具体算法如下:
1) 根据即将拍摄的图像选择白平衡的统计搜集区域。白平衡模块在获得的图像统计数据的基础上进行整个图像的白平衡。但是依据摄入图像的类型和摄取时的环境, 搜集统计数据的图像区域可以改变:
①全图像区 在整个图像获取统计数据。这对于室内图片或者在整个图片光线大约相等的地方是非常理想的。
②南水平线区 统计数据在图片的下半部获取。这种选择适用于那些需要消除地面-天空边界问题的室外图片。
③中心区 统计数据在图像的中间1/4范围内获取。对于那些主要关心中间部分曝光的肖像图片来说是很理想的。
2) 在此区域内获取图像的统计数据, 然后计算所有颜色像素种类各自的平均值。
图1为利用转化算法从C MO S Senso r 中常用的Bayer4格式图像转化成的RGB 像素排列图。按照转化得到的RGB 像素排列图通过一定的方法计算出r 、b 、g r 、gb 的均值。
3) 一旦获取所有颜色像素种类(例如红颜色像素、绿-红颜色像素、蓝颜色像素、绿-蓝颜色像素) 各自的平均值, 获得的最大的均值被作为标准参考值。
4) 用这个最大的均值除以一种颜色像素的均值计算出该种颜色的乘法系数。
在计算蓝色白平衡乘法系数时, 因为蓝色在亮场景中的响应要超出别的颜色, 所以需要在摄取图像时根据曝光时间对通过以上算法得到的蓝色白平衡乘法系数进行调整。一般按以下原则进行调整:
如果曝光时间小于10m s , 蓝色白平衡乘法系数为原来的85%;
G rayG
k G =
G avg G rayB k B =
B av g
其中R avg 、G avg 、B avg 表示RG B 三通道的平均值, G rayR 、G rayG 、G rayB 表示选择的灰度值。
现在有很多种白平衡算法, 其基本思想就是使白点或者白色区域表现得如同真实场景中的一样。这些白平衡算法的技巧在于在获得的图像中识别这些白点或者白色区域。
一种白平衡方法就是用参考白色值(W h iteR 、W hiteG 、W h i teB) 除以每条通道获得的最大值(R M ax 、G M ax 、B M ax ) 来计算V on K r i es 系数:
如果曝光时间在10m s 和20m s 之间, 蓝色白平衡乘法系数为原来的88%;
若曝光时间大于20m s 而小于40m s , 蓝色白平衡乘法系数就为原来的92%;
若曝光时间大于40m s 而小于60m s , 蓝色白平衡乘法系数就为原来的96%;
曝光时间大于60m s , 蓝色白平衡乘法系数则不变。
5) 将得到的乘法系数应用到相应的颜色像素中, 得到修正的颜色, 完成白平衡。
此种白平衡算法流程图如图2所示
。
图1 Bayer4 〉RGB 转化像素排列图
r GR =r =GB
AVG (G )
AVG (R ) AVG (G ) AVG (B)
(7) (
8)
图2 基于灰度世界模型白平衡算法流程框图
3 实验结果
在实验中, 利用汉芯PDA 采取原始图像数据在计算机上进行了结果仿真。实际算法中假设Senso r 对绿色最为敏感, 所以取绿色的均值作为参考值计算调整系数[3]:
图3 未经W B 处理和经过W B 处理的图像
然后用r GR 乘上每个R 的值、r GB 乘上每个B 的值得出白
平衡后的三色值, 对整个拍摄图像进行白平衡校准。
为了比较起来更为明显, 在仿真过程中给出了以下四种图像:原始图像即没有经过预处理的图像、白平衡后的图像即原始图片经过白平衡处理的图像、未经白平衡处理的最终图像即经过除白平衡外的所有预处理算法的图像和最终图像即经过所有预处理算法的图像, 如图3所示。
这些图片的原始数据都是在夜晚日光灯下获得的。由图可以看出未经白平衡处理的图片整体偏红, 经过白平衡后的图像基本上是 真实色彩 的图像。
取几种有代表性的色温段进行白平衡处理, 这在有些数字图像产品中已经使用。参考文献:
[1] Yu ang-Cheng L i u , W en-H si n Chan and Ye-Quang Chen. Au
t om ati c W h ite Ba l ance f or D i g it al Still C a m era[J].I EEE Transla tions on Cons um er E lectron ics , Augu st 1995, 41(3).
[2] F Gaspari n, i R S c h etti n. Co l or Correction for D i g i tal Photographs
[C ].Proceed i ngs of t h e 12t h In t ernati onal C on feren ce on I m age Anal ysis and Processi ng , IEEE 2003.
[3] 张熙哲. 基于32位R I SC+DSP 的实时流媒体处理系统的设计
与实现[D].上海交通大学硕士论文, 2004.
[4] 胡波, 林青, 陈光梦, 张立明. 基于先验知识的自动白平衡[J ].
电路与系统学报, June 1995, 6(2).
4 小结
由实验结果可以看出这种基于灰度世界模型的白平衡算法是行之有效的, 图像经过这种白平衡算法调整后可以近似反映 真实的 场景, 可以广泛地的运用到数码相机和数字视频系统。但是由于不同的色温引起的色差不同, 而且没有确切的变化规律, 这就使得这种方法在反映图像 真实度 上还有一定的不足, 不能完全反映真实场景。
接下来的工作应该将因为色温的不同而引起的色差理论引入该种白平衡算法中, 以得到更为 真实 的图像。又因现在还没有找到色温引起色差的确切变化规律, 所以还没有一种适用的色温算法, 但在现阶段根据实际情况可以分段选
[作者简介]
谷元保(1976-), 男(汉族), 山东人, 上海交通大
学电子工程系硕士研究生, 主要研究方向为嵌入式系统的开发与设计、IP 模块的设计及其FPGA 实现;
付宇卓(1968-), 男(汉族), 黑龙江人, 上海交通
大学微电子学院副院长, 副教授, 主要研究方向为
M PEG -2编码器的结构、运动估计, 电路系统与设计。
(上接第184页)
在显示汉字时改变P layers 与视点的距离, 从而实现了汉字的由远而近出现的效果。图6是实现的文本
显示。
线程和TCP /IP 协议很好地实现了实时地表现动态水功能。以上方法已经成功地运用到成都市中心城区水环境管理及决策支持仿真服务系统中, 并取得了良好的效果。参考文献:
[1] 纪良雄, 王伟, 杨方廷, 战守义. 南水北调工程仿真系统三维视
景子系统实现[J].系统仿真学报, 2002-12.
[2] 吴亚东, 蔡勇, 韩永国. 虚拟场景展示系统研究[J].系统仿真
学报, 2003, 15.
[3] 龚卓蓉. Vega 程序设计[M].国防工业出版社, 2001. [4] 龚卓蓉. Lynx 图形界面[M].国防工业出版社, 2001. [5] 龚卓蓉. 可选模块的使用与开发[M].国防工业出版社,
2003.
图6 汉字显示
[作者简介]
邵欣欣(1980. 11-), 女(汉族), 黑龙江人, 哈尔滨
工程大学计算机科学与技术学院硕士研究生, 主要研究方向:数据库与知识库, 系统仿真;
5 结论
文中介绍了保证实时显示速度和景观表现的三维建模方法。为了把水环境仿真结果更好地体现出来, 文中提出了动态水的生成和水质水量以及污染物的表现方法, 并实现了显示汉字的功能。通过VC++、C++、V ega 编程, 结合多
库与知识库;
王 燕(1962. 6-), 女(汉族), 黑龙江哈尔滨人,
副教授, 硕士生导师, 主要研究方向:数据挖掘, 数据
张文杰(1968. 6-), 男(汉族), 天津人, 北京仿真中心研究员, 博
士, 中国计算机用户协会应用分会理事, 主要研究方向:系统仿真。
第22卷 第9期
文章编号:1006-9348(2005) 09-0185-04
计 算 机 仿 真
2005年9月
一种基于灰度世界模型自动白平衡方法
谷元保, 付宇卓
(上海交通大学微电子学院, 上海200030)
摘要:在数码图片的处理中, 白平衡用来进行各种色温下的颜色修正重现, 而传统白平衡方法本身存在某些情况下不能正确重现真实色彩。基于灰度世界模型(GreyW orld M odel) 的自动白平衡方法可以在很大程度上弥补这些算法的缺陷, 从而得到预期中的更为 真实 的图像。这种白平衡方法是在传统理论和灰度世界模型假设基础上的一种算法, 在实际算法中根据摄入图像及其拍摄场景的不同选用不同的白平衡统计区域以及对蓝色白平衡乘法系数进行了调整。在实验中, 利用获得的原始数据进行计算机仿真处理, 得到了理想的结果。该白平衡算法改善了传统算法, 获得的图像更为真实, 可以广泛应用于数字图像产品中。
关键词:白平衡; 灰度世界模型; 数码图片中图分类号:TP274 文献标识码:A
A M ethod of Auto maticW hite B al ance Based on G reyW orldM odel
GU Y uan-bao , F U Yu-zhuo
(School o fM i croelectronics , Shangha i Ji aotong U n i ve rsity , Shangha i 200030, Ch i na)
ABSTRACT:In the processi ng o f d i g ita l i m age , auto m atic wh ite ba l ance is used f o r co l o r reproducing under a lterna tive co l o r te mperature . In so m e cases , traditi onal a l gor it hm s for w hite ba lance a re no t close to " rea l " co l o r because o f its own defect . The m e t hod o f auto m a ti c wh i te balance based on grey w or l d m ode l can offsets the defect and getm ore " rea l" i m age . Th is m et hod is a wh i te ba lance a l go rith m based on traditi onal theo ries and the gray wo rld m ode l as su m pti on . In the a l go rith m, d ifferent sta tisti cs area is used dependi ng on the type o f i m age be i ng taken and the env i ron m ent . A nd t he blue w hite ba l ance coeffic i ent is ad j usted . Emu l a ti ons a re done i n exper i m ents w it h o ri g i na l data and have ob tained i dea l results . T his wh ite ba l ance a l go rith m i s better than trad iti onal a l gor it hm s and can g etm ore " real" i m age . It can be w i de l y used i n d i g ita l i m age products . KEY W ORDS :W h ite ba lance ; G rey wor l d mode; l D ig ital i m ag e
1 引言
[1][4]
色才会被修正到接近 真实 的颜色。
传统的白平衡方法首先在色温环境中拍摄一纯白色物体分析所摄得的图像数据对白色物体部分的数据进行平均得出三原色的平均值( R , G, B ) 根据白色的定义:
R =G =B
(1)
改变R 、B 感应通道的增益可以实现图像白平衡。这种方法要求以标准白色参照物进行白平衡校准, 给用户带来不便。因此在工程应用时产生了一些自动白平衡的算法主要有:
1) 全局白平衡法:认为所拍摄的图像所拍摄RGB 三色分量的统计平均值应该相等。对拍摄的图像进行统计平均, 以R 、B 分量的均值作为白平衡校准的依据。
2) 局部白平衡法:搜寻所拍摄的图像中最亮的区域作为白色区域, 该区域的RGB 三色分量的统计平均值应该相等, 以该区域R 、B 分量的统计平均值作为白平衡校准的依
一个物体在不同光源的照射下会呈现不同的颜色。这是因为不同的光源其色温不同, 从而导致目标物体的反射光线光谱偏离 真实 颜色。当白色目标物体被低色温光源照射时, 反射光线偏红; 相反高色温光源会使同一白色目标物体反射光线偏蓝。由于人眼对色彩有恒久不变性, 人的视觉或许不能区分这种颜色的差别。但是对于图像记录介质(例如底片、录像带) 来说, 给定光源下目标物体的反射光线将被记录, 而且如果光源不标准将会引起色差。
为了补偿这种不同光源引起的色差, 大多数数码相机都引用了白平衡算法。色彩视频信号经过传感器通常被分解成红、绿、蓝三基色或者色彩空间其它的元素。每种颜色有它自己的放大。通过用不同的增益调节这些放大, 合成的颜
收稿日期:2004-06-19
据。
这些算法具有很大的局限性, 不能正确再现物体的真实色彩:当环境过亮或过暗时全局白平衡算法几乎完全失效; 而当所拍摄的物体并无白色存在时, 局部白平衡算法得到的数值是失实的。
为了改进这些算法从而得到更好的调整效果, 我们在项目中将灰度世界模型假设和白平衡算法结合进行自动白平衡调整, 即采用基于灰度世界模型的自动白平衡算法进行白平衡调整, 并在计算机上进行了结果仿真。
k R =k G =k B =
W hiteR R M ax W hiteG G M ax W h iteB B M a x
(5)
另外一种方法是利用下面的V on K r i es 转换系数来进行白平衡算法。
k R =
W hiteR R avg W W hiteG G avg W W hiteB B av g W
(6)
2 基于灰色世界模型(G reyW orldM odel) 的自动白平衡算法
2. 1
理论基础[2]
很多白平衡算法都是在V on K ries 假设的基础上改进得到的。这种假设表明色彩调整是一种独立的增益调整, 这种增益调整对于三种锥体信号用的是三个不同的增益系数, 而且每一个传感器通道都是独立传输的。增益系数表示如下:
L a =k L L M a =k M M S a =k S S
其中L 、M 、S 代表三色的原始初值, k L 、k M 、k S 表示将原始信号增大到三色调整值L a 、M a 、S a 的增益系数。调整模型因部分系数获得的方法而不同。在这些模型中RGB 通道通常被认为是L 、M 、S 视网膜波段(reti na lw aveband) 的一种近似, 所以公式(2) 变为:
R a =k R R G a =k G G B a =k B B
灰度世界算法假设给定的一幅色彩变化很大的图像的R 、G 、B 元素的平均值合成是一种普通的灰色。这样我们就可以在一幅数码相机在特殊光源下拍摄的图片中应用灰度世界假设来去掉因光源而带来的模糊层面。一旦选择了一种普通灰度值, 每一种色彩元素就可以应用V on K ries 转化用以下的系数进行调整。
k R =
G rayR
R avg
(4) (3) (2)
k G =k B =
其中R av g W 、G a vg W 、B avgW 表示潜在白色物体(通常是初始图像的一部分) 的RGB 三通道的平均值。2. 2 具体算法
基于灰色世界模型的自动白平衡算法是建立在灰度世界模型假设下的一种白平衡调整算法。灰度世界模型假设每幅图像的均值是RGB 三色相等的灰色, 即AVR (R ) =AVR (G ) =AVR (B) 。具体算法如下:
1) 根据即将拍摄的图像选择白平衡的统计搜集区域。白平衡模块在获得的图像统计数据的基础上进行整个图像的白平衡。但是依据摄入图像的类型和摄取时的环境, 搜集统计数据的图像区域可以改变:
①全图像区 在整个图像获取统计数据。这对于室内图片或者在整个图片光线大约相等的地方是非常理想的。
②南水平线区 统计数据在图片的下半部获取。这种选择适用于那些需要消除地面-天空边界问题的室外图片。
③中心区 统计数据在图像的中间1/4范围内获取。对于那些主要关心中间部分曝光的肖像图片来说是很理想的。
2) 在此区域内获取图像的统计数据, 然后计算所有颜色像素种类各自的平均值。
图1为利用转化算法从C MO S Senso r 中常用的Bayer4格式图像转化成的RGB 像素排列图。按照转化得到的RGB 像素排列图通过一定的方法计算出r 、b 、g r 、gb 的均值。
3) 一旦获取所有颜色像素种类(例如红颜色像素、绿-红颜色像素、蓝颜色像素、绿-蓝颜色像素) 各自的平均值, 获得的最大的均值被作为标准参考值。
4) 用这个最大的均值除以一种颜色像素的均值计算出该种颜色的乘法系数。
在计算蓝色白平衡乘法系数时, 因为蓝色在亮场景中的响应要超出别的颜色, 所以需要在摄取图像时根据曝光时间对通过以上算法得到的蓝色白平衡乘法系数进行调整。一般按以下原则进行调整:
如果曝光时间小于10m s , 蓝色白平衡乘法系数为原来的85%;
G rayG
k G =
G avg G rayB k B =
B av g
其中R avg 、G avg 、B avg 表示RG B 三通道的平均值, G rayR 、G rayG 、G rayB 表示选择的灰度值。
现在有很多种白平衡算法, 其基本思想就是使白点或者白色区域表现得如同真实场景中的一样。这些白平衡算法的技巧在于在获得的图像中识别这些白点或者白色区域。
一种白平衡方法就是用参考白色值(W h iteR 、W hiteG 、W h i teB) 除以每条通道获得的最大值(R M ax 、G M ax 、B M ax ) 来计算V on K r i es 系数:
如果曝光时间在10m s 和20m s 之间, 蓝色白平衡乘法系数为原来的88%;
若曝光时间大于20m s 而小于40m s , 蓝色白平衡乘法系数就为原来的92%;
若曝光时间大于40m s 而小于60m s , 蓝色白平衡乘法系数就为原来的96%;
曝光时间大于60m s , 蓝色白平衡乘法系数则不变。
5) 将得到的乘法系数应用到相应的颜色像素中, 得到修正的颜色, 完成白平衡。
此种白平衡算法流程图如图2所示
。
图1 Bayer4 〉RGB 转化像素排列图
r GR =r =GB
AVG (G )
AVG (R ) AVG (G ) AVG (B)
(7) (
8)
图2 基于灰度世界模型白平衡算法流程框图
3 实验结果
在实验中, 利用汉芯PDA 采取原始图像数据在计算机上进行了结果仿真。实际算法中假设Senso r 对绿色最为敏感, 所以取绿色的均值作为参考值计算调整系数[3]:
图3 未经W B 处理和经过W B 处理的图像
然后用r GR 乘上每个R 的值、r GB 乘上每个B 的值得出白
平衡后的三色值, 对整个拍摄图像进行白平衡校准。
为了比较起来更为明显, 在仿真过程中给出了以下四种图像:原始图像即没有经过预处理的图像、白平衡后的图像即原始图片经过白平衡处理的图像、未经白平衡处理的最终图像即经过除白平衡外的所有预处理算法的图像和最终图像即经过所有预处理算法的图像, 如图3所示。
这些图片的原始数据都是在夜晚日光灯下获得的。由图可以看出未经白平衡处理的图片整体偏红, 经过白平衡后的图像基本上是 真实色彩 的图像。
取几种有代表性的色温段进行白平衡处理, 这在有些数字图像产品中已经使用。参考文献:
[1] Yu ang-Cheng L i u , W en-H si n Chan and Ye-Quang Chen. Au
t om ati c W h ite Ba l ance f or D i g it al Still C a m era[J].I EEE Transla tions on Cons um er E lectron ics , Augu st 1995, 41(3).
[2] F Gaspari n, i R S c h etti n. Co l or Correction for D i g i tal Photographs
[C ].Proceed i ngs of t h e 12t h In t ernati onal C on feren ce on I m age Anal ysis and Processi ng , IEEE 2003.
[3] 张熙哲. 基于32位R I SC+DSP 的实时流媒体处理系统的设计
与实现[D].上海交通大学硕士论文, 2004.
[4] 胡波, 林青, 陈光梦, 张立明. 基于先验知识的自动白平衡[J ].
电路与系统学报, June 1995, 6(2).
4 小结
由实验结果可以看出这种基于灰度世界模型的白平衡算法是行之有效的, 图像经过这种白平衡算法调整后可以近似反映 真实的 场景, 可以广泛地的运用到数码相机和数字视频系统。但是由于不同的色温引起的色差不同, 而且没有确切的变化规律, 这就使得这种方法在反映图像 真实度 上还有一定的不足, 不能完全反映真实场景。
接下来的工作应该将因为色温的不同而引起的色差理论引入该种白平衡算法中, 以得到更为 真实 的图像。又因现在还没有找到色温引起色差的确切变化规律, 所以还没有一种适用的色温算法, 但在现阶段根据实际情况可以分段选
[作者简介]
谷元保(1976-), 男(汉族), 山东人, 上海交通大
学电子工程系硕士研究生, 主要研究方向为嵌入式系统的开发与设计、IP 模块的设计及其FPGA 实现;
付宇卓(1968-), 男(汉族), 黑龙江人, 上海交通
大学微电子学院副院长, 副教授, 主要研究方向为
M PEG -2编码器的结构、运动估计, 电路系统与设计。
(上接第184页)
在显示汉字时改变P layers 与视点的距离, 从而实现了汉字的由远而近出现的效果。图6是实现的文本
显示。
线程和TCP /IP 协议很好地实现了实时地表现动态水功能。以上方法已经成功地运用到成都市中心城区水环境管理及决策支持仿真服务系统中, 并取得了良好的效果。参考文献:
[1] 纪良雄, 王伟, 杨方廷, 战守义. 南水北调工程仿真系统三维视
景子系统实现[J].系统仿真学报, 2002-12.
[2] 吴亚东, 蔡勇, 韩永国. 虚拟场景展示系统研究[J].系统仿真
学报, 2003, 15.
[3] 龚卓蓉. Vega 程序设计[M].国防工业出版社, 2001. [4] 龚卓蓉. Lynx 图形界面[M].国防工业出版社, 2001. [5] 龚卓蓉. 可选模块的使用与开发[M].国防工业出版社,
2003.
图6 汉字显示
[作者简介]
邵欣欣(1980. 11-), 女(汉族), 黑龙江人, 哈尔滨
工程大学计算机科学与技术学院硕士研究生, 主要研究方向:数据库与知识库, 系统仿真;
5 结论
文中介绍了保证实时显示速度和景观表现的三维建模方法。为了把水环境仿真结果更好地体现出来, 文中提出了动态水的生成和水质水量以及污染物的表现方法, 并实现了显示汉字的功能。通过VC++、C++、V ega 编程, 结合多
库与知识库;
王 燕(1962. 6-), 女(汉族), 黑龙江哈尔滨人,
副教授, 硕士生导师, 主要研究方向:数据挖掘, 数据
张文杰(1968. 6-), 男(汉族), 天津人, 北京仿真中心研究员, 博
士, 中国计算机用户协会应用分会理事, 主要研究方向:系统仿真。