Получите матрицу коррекции цвета из изображения тестового графика

Считайте изображение тестового графика.

I = imread('eSFRTestImage.jpg'); 

Создайте esfrChart объект, который хранит информацию о тестовом графике. Отобразите график, подсвечивая 16 цветовые закрашенные фигуры. Изображение имеет синий оттенок.

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

Измерьте точность цвета 16 цветовых закрашенных фигур с помощью measureColor функция. Функция также возвращает матрицу коррекции цвета, которая используется для выполнения коррекции цвета.

[colorTable,ccm] = measureColor(chart);

Сравните измеренный и ссылочный цвета на цветовую закрашенную фигуру. Чем ближе Delta_E значение равно 1, тем менее ощутима различие цветов.

displayColorPatch(colorTable)

Цвет - исправление изображения тестового графика

Цвет - исправьте исходный тест графика изображения и отобразите результат.

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

Создайте esfrChart объект, который хранит информацию о цветокорректированном тестовом графике. Измерьте точность цвета 16 цветовых закрашенных фигур.

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

Сравните исправленные и ссылочные цвета на цветовую закрашенную фигуру. Измеренные цветовые ошибки, delta_E, меньше для исправленного по цвету изображения, чем для оригинального изображения. Поэтому цвета в этом изображении лучше согласуются с эталонными цветами. Однако теперь график имеет общий желтый оттенок, и контрастность изображения уменьшилась.

displayColorPatch(colorTable_cc)

Улучшите коррекцию цвета, используя серые закрашенные фигуры

Вы можете улучшить коррекцию цвета, включив серые закрашенные фигуры, а также цвет, закрашенные фигуры в метод наименьших квадратов. Отобразите исходный график, подсвечивая 20 серые закрашенные фигуры и 16 цветные закрашенные фигуры.

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

Получите ссылочные значения L * a * b * цветовых и полутоновых закрашенных фигур, которые хранятся в ReferenceColorLab и ReferenceGrayLab свойства объекта графика 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 серых закрашенных фигур с помощью measureNoise функция.

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

Сцепите все измеренные значения цвета RGB для цветовых и полутоновых закрашенных фигур.

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

Выполните коррекцию цвета и отобразите результат. График больше не имеет желтого оттенка, и общий внешний вид графика 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 исправленные и ссылочные цвета на цветовую закрашенную фигуру. 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)