Получение матрицы цветокоррекции из изображения тестовой диаграммы

Прочтите изображение тестовой диаграммы.

I = imread('eSFRTestImage.jpg'); 

Создание esfrChart объект, хранящий информацию о тестовой диаграмме. Отобразите диаграмму, выделив 16 цветовых фрагментов. Изображение имеет синий оттенок.

chart = esfrChart(I);
displayChart(chart,'displayEdgeROIs',false, ...
    'displayGrayROIs',false,'displayRegistrationPoints',false)

Измерьте точность цвета 16 цветовых фрагментов с помощью measureColor функция. Функция также возвращает матрицу цветокоррекции, которая используется для цветокоррекции.

[colorTable,ccm] = measureColor(chart);

Сравните измеренные и ссылочные цвета на цветовой схеме. Чем ближе Delta_E значение равно 1, чем менее заметна цветовая разница.

displayColorPatch(colorTable)

Коррекция цвета изображения тестовой диаграммы

Коррекция цвета исходного изображения тестовой диаграммы и отображение результата.

I_cc = imapplymatrix(ccm(1:3,:)',I,ccm(4,:));
imshow(I_cc)
title('Color-Corrected Image Using Color Patches')

Создание esfrChart объект, хранящий информацию о тестовой диаграмме с поправкой на цвет. Измерьте точность цвета 16 цветокорректированных цветовых фрагментов.

chart_cc = esfrChart(I_cc);
colorTable_cc = measureColor(chart_cc);

Сравните скорректированные и ссылочные цвета на схеме цветовых исправлений. Измеренные погрешности цвета, delta_E, меньше для изображения с поправкой на цвет, чем для исходного изображения. Поэтому цвета на этом изображении лучше совпадают с эталонными цветами. Однако теперь график имеет общий желтый оттенок и контраст изображения уменьшился.

displayColorPatch(colorTable_cc)

Улучшение цветокоррекции с помощью серых фрагментов

Цветокоррекцию можно улучшить, включив серые фрагменты, а также цветовые фрагменты в области наименьших квадратов. Отображение исходной диаграммы с выделением 20 серых и 16 цветовых фрагментов.

displayChart(chart,'displayEdgeROIs',false, ...
    'displayRegistrationPoints',false)

Получите ссылочные значения L * a * b * цветовых и оттенков серого, которые хранятся вReferenceColorLab и ReferenceGrayLab свойства объекта диаграммы eSFR. Преобразуйте эти значения в цветовое пространство RGB.

referenceLab = [chart.ReferenceColorLab; chart.ReferenceGrayLab];
referenceRGB = lab2rgb(referenceLab,'outputtype','uint8');

Измерьте среднее значение серого в каждом из 20 сегментов серого цвета с помощью measureNoise функция.

noiseTable = measureNoise(chart);
measuredGrayRGB = [noiseTable.MeanIntensity_R, ...
    noiseTable.MeanIntensity_G, ...
    noiseTable.MeanIntensity_B];

Объедините все измеренные цветовые значения RGB цветовых и оттенков серого.

measuredColorRGB = [colorTable.Measured_R, ...
    colorTable.Measured_G, ...
    colorTable.Measured_B];
measuredRGB = [measuredColorRGB; measuredGrayRGB];
ccm_cc = double([measuredRGB ones(36,1)]) \ double(referenceRGB);

Выполните цветокоррекцию и просмотрите результат. Диаграмма больше не имеет желтого оттенка, и общий внешний вид диаграммы улучшился.

I_cc2 = imapplymatrix(ccm_cc(1:3,:)',I,ccm_cc(4,:)');
imshow(I_cc2)
title('Color-Corrected Image Using Gray and Color Patches')

Сравните скорректированные и ссылочные цвета на схеме цветовых исправлений. Некоторые из измеренных цветовых ошибок уменьшились, в то время как другие увеличились.

chart_cc2 = esfrChart(I_cc2);
colorTable_cc2 = measureColor(chart_cc2);
displayColorPatch(colorTable_cc2)