本文详细介绍了色彩校正矩阵(CCM)在图像信号处理(ISP)中的应用。CCM是校正图像传感器颜色响应的关键组件，能够使输出色彩与人眼感知或标准色彩空间相匹配。文章首先阐述了CCM的基础原理，包括其作用、数学表示和计算流程，并提供了基于色卡的CCM计算Python实现。随后介绍了CCM在ISP中的实现方法，包括基本应用、带白平衡的整合应用，以及优化技术如色适应变换(CAT)和多光照CCM融合。此外，还讨论了CCM的性能优化策略，如定点数实现和查表法(LUT)优化。最后，文章提供了CCM验证与评估的方法，包括色差计算和灰度平衡检查，并给出了实际应用建议，如校准流程、动态调整和硬件考虑。 色彩校正矩阵(CCM)在图像信号处理(ISP)领域扮演着至关重要的角色，它主要负责校正图像传感器的颜色响应，以确保输出的色彩能够与人眼感知或标准色彩空间达成一致。在数字成像过程中，由于摄像头或扫描仪等图像采集设备的感光元件对于不同颜色的敏感度存在差异，色彩可能出现偏差。色彩校正矩阵通过特定算法，利用色彩矩阵对图像数据进行处理，从而调整色彩，实现色彩准确性和一致性。 文章首先对色彩校正矩阵的基础原理进行了详尽的阐述。这里不仅解释了色彩校正矩阵的作用，还涉及了其数学表达形式和计算过程。在实际应用中，根据已知色卡信息，可以计算出色彩校正矩阵。这一过程中，通常采用线性代数中的方法来处理矩阵运算，而Python作为一种高级编程语言，以其简洁和高效的特点，在色彩校正矩阵的实现中发挥了重要作用。 接着文章详细介绍了色彩校正矩阵在ISP中的具体实现方法。包括基础应用，即将CCM直接应用于图像数据以校正色彩偏差；以及更高级的应用，如将白平衡功能整合到CCM中，以更好地模仿人眼对光线温度变化的适应性。此外，文章还探讨了诸如色适应变换(CAT)和多光照CCM融合等高级优化技术，这些技术可以进一步提升图像色彩还原的准确度和适应性。 在实际生产中，为了提高效率和性能，经常采用定点数实现和查表法(LUT)优化等策略。定点数实现能够减少计算资源的需求，适用于资源有限的嵌入式系统或实时处理场景；而查表法则是一种通过预计算和存储结果来快速查找输出值的优化手段，能够显著加快处理速度。 在讨论了色彩校正矩阵的应用和优化后，文章还提供了对CCM性能验证和评估的方法。色差计算能够量化色彩校正效果，保证校正后的色彩与标准色彩空间的误差在可接受范围内；灰度平衡检查则确保了色彩的均一性和中性化处理的准确性。文章结合实际应用给出了校准流程、动态调整和硬件考虑的建议，为从事相关工作的工程师提供了指导。 色彩校正矩阵的实现不仅需要深厚的数学和图像处理知识，还需要对所使用的编程语言和硬件有充分的了解。通过本文的介绍，读者可以了解色彩校正矩阵的原理、实现方法、优化策略和评估技术，并能够将这些知识应用到实际的图像处理工作中，以提高图像质量，满足不同应用场景的需求。随着数字成像技术的不断发展，色彩校正矩阵技术也必将在图像处理领域中发挥更加重要的作用。

基于色彩校正和非局部先验的水下图像恢复

1.色彩空间和校色预期.pdf 2.选择什么样的扫描仪用IT8色卡对打印机校色.pdf 3.打印机偏色校正攻略-IT8色卡+扫描仪+Profile Prism校色软件.pdf 利用IT8色卡为单反和数码相机做特定ICC曲线.pdf 扫描仪客户必读.pdf

舌图像的颜色校正，基于开放环境下的关键校正技术

报告： https : //arxiv.org/abs/1802.00153 PPT： https : //drive.google.com/open? id = 1xPczR_qNS-FZA- cM1FUzDYT41kI08Xpe 如果您使用此代码，请引用为： 马哈茂德·阿菲菲。 “语义白平衡：使用卷积神经网络的语义颜色恒常性。” arXiv 预印本 arXiv:1802.00153 (2018)。 @article{afifi2018semantic , title={语义白平衡：使用卷积神经网络的语义颜色恒常性}， 作者={Afifi, Mahmoud}, 期刊={arXiv 预印本 arXiv:1802.00153}, 年={2018} }

图5．6基于色温曲线模型的颜色校正结果 Fig．5-6 Color correction results of color temperature curve 为了验证我们提出方法的有效性，本论文对开放环境下采集的3幅典型舌 图像进行了实验，实验结果如图5-6(妒(f)所示。可以看出，原始图像都在一定 程度上存在颜色失真，而经过色温曲线模型的颜色校正以后，校正的效果比较 理想。这些舌图像是对于不同的人、不同的时刻采集的，这也说明本论文所建 立的色温曲线模型具有一定的鲁棒性。对于图5-6(e)的舌图像来说，校正前整 体偏红，校正以后，不仅消除了偏色，而且颜色较为真实、自然，薄白苔色清 晰可见，如图5．6(f)所示。 在HP台式机Pentium(R)D 3．00 GHz CPU的配置下，对于一幅1024×768 的舌图像，在线应用色温曲线模型进行颜色校正的时间仅为219毫秒，可以满 足舌图像在线实时校正的要求。 需要指出的是，本论文所提出的方法尽管取得了较好的颜色校正效果，但也 存在一定的局限性，主要表现在： (1)本论文所建立的色温曲线模型是基于特定的成像采集设备，对其它成像 采集设备采集的图像不·定具有很好的适用性； (2)本论文所建立的色温曲线模型是针对我们实验时选定的那天的自然光 照环境，对于阴天、多云等多种天气的变化以及不同的地域所带来的差异性，都 未加以考虑，同一色温模型也难以反映这种差异性。如果针对不同的光照条件建 立多个不同的典型色温曲线模型，则可以进一步提高校正效果，从而满足不同光 照条件下的校正需要； (3)由于色温曲线模型是由一些数据点拟合得到的，我们采用的是一阶线性 模型，计算简单，但存在一定的拟合误差，有待采用高阶的数学模型，进一步提 高拟合精度。

第6章基于二次曝光理论的舌图像颜色校正方法 第6章基于二次曝光理论的舌图像颜色校正方法 6．1概述 1999年，日本丰桥技术科技大学的K．Takebe提出了二次曝光理谢691。采用 二次曝光手段，获取两幅在不同曝光条件下静止物体的图像，第一次曝光是在未 知光源下采集图像，第二次曝光是在未知光源和附加已知光源共同照射下采集图 像。然后通过多项式回归模型，最终得到只有已知光源照射下的图像，从而消除 未知光源对图像的影响。在此基础上，2003年，K．Takebe又提出了以闪光灯作 为附加已知光源的颜色校正方法【10l，进一步拓宽了二次曝光理论的应用范围。 我们借鉴上述思想，将二次曝光理论应用到开放环境下中医舌图像的颜色校 正中l 71j，把外界自然光照看作为干扰光源，也即未知光源，附加的标准光源(D65) 作为已知光源。其基本思路是：在很短的时间内对舌体进行二次曝光采集。第一 次是在外界干扰光源照射下采集舌图像，第二次是在外界干扰光源和D65标准 光源共同照射下采集舌图像。对两次采集的图像进行处理，消除外界干扰光源的 影响，获得只有标准光源照射时的舌图像。 6．2基于二次曝光理论的舌图像颜色校正处理流程 由色度学中颜色相加原理【1,321可知，颜色-N激值在XYZ空间存在叠加关 系。基于此，借鉴文献[69，70]的思想，本论文在XYZ空间提出了一种基于二次 曝光理论的舌图像颜色校正方法。整个颜色校正过程的流程如图6．1所示，其中 E表示未知光源，臣表示D65标准光源，巨+巨表示未知光源和D65标准光源 组成的混合光源，‘为E对应的XYZ空间数据，‘，为E+巨对应的XYZ空间 数据，厶为‘，一‘的XYZ空间数据。由图6—1可以看出，整个流程主要分为RGB 空间到XYZ空间的变换(过程1)、XYZ空间的差分(过程2)、XYZ空间到RGB 空间的反变换(过程3)等三个阶段。下面分别对这三个过程进行讨论{7I】。 47

Camera Color Correction Toolbox 通过最小化非线性损失函数，可以轻松计算相机响应和目标之间的最佳色彩校正矩阵。 该工具箱可以与图像信号处理管道中的其他模块无缝协作，如空间非均匀性校正、白平衡等。 支持以下颜色校正模型： * 线性变换* 多项式回归* 根多项式回归 请参阅此 .gif 以获取粗略印象： https://raw.githubusercontent.com/QiuJueqin/color-correction-toolbox/master/demo/screenshot.gif

一款校正显示器颜色的软件，很好地解决显示器偏色问题。台式机、笔记本均可用，非常好用。

Color Pilot是数字相机及扫描仪使用者一项非常棒的图像色彩校正程序。它可以将图片的不正常色系偏差经由简单的操作设定就回复其应有的正常色彩，推荐配合数码相机和扫描仪使用。