引用本文
李海, 孙鹏, 刘磊, 邵珠镇. 基于方差因子的图像偏色检测研究[J]. 刑事技术,2016,41(5): 387-390
LI Hai, SUN Peng, LIU Lei, SHAO Zhuzhen. Research on Color Cast of Image Based on Variance by Matlab[J]. Forensic Science and Technology,2016,41(5): 387-390  
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基于方差因子的图像偏色检测研究
李海, 孙鹏, 刘磊, 邵珠镇
中国刑事警察学院,沈阳 110035

作者简介：李海（1989—）,男,甘肃定西人,硕士研究生,研究方向为视听资料检验。E-mail：782285468@qq.com

摘要

随着公安工作中视频与图像的广泛应用,准确判断视频与图像中犯罪嫌疑人的衣着颜色等特点十分重要,因此对于视频与图像中产生的图像偏色需要进行偏色检测与矫正。本文利用统计学的方法研究图像的偏色检测,统计了SONY-NEX-5R相机在室外晴天自然光、室外阴天自然光、室内晴天自然光、室内阴天自然光以及室内灯光五种场景和多个白平衡模式下的图像偏色因子以及偏色因子之间的方差值。通过比较各种场景和白平衡模式下的偏色因子及其方差值,基于任何场景下自动白平衡模式拍摄的图像不偏色的原则,得出了图像的三个偏色因子之间差值小于0.1且方差值小于0.01时,图像不偏色的结论。该研究为公安视频侦查工作中准确判断犯罪嫌疑人的衣着特点提供了依据。

关键词: 视频资料检验; 偏色检测; 偏色因子; 方差
中图分类号:DF793.2 文献标志码:A 文章编号:1008-3650(2016)05-0387-04 doi: 10.16467/j.1008-3650.2016.05.010
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
Abstract

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 five 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.

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

图像以及视频的偏色检测, 对于偏色图像矫正以及准确识别视频中犯罪嫌疑人的衣着颜色至关重要。目前图像的偏色检测主要利用直方图统计法、灰平衡法、白平衡法以及lab模式下的等效圆检测法[1], 这些方法仅仅研究图像检测的表层, 没有提出图像偏色的标准。本文利用Matlab软件研究图像的偏色检测问题, 依据RGB色彩模式下的等效圆检测法, 通过统计学方法分析图像是否偏色的检测标准, 为检测图像偏色与否提供依据。

1 材料与方法
1.1 偏色因子的计算

图像的偏色不仅和图像的平均色调有关, 而且还与图像的色度分布有关[1]。本文利用三个偏色因子kr、kg、kb[2, 3]以及三个偏色因子之间的方差var来研究各种光照场景、各种白平衡模式下的图像偏色问题。偏色因子kr、kg、kb、var的计算公式如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

kr=dr/mr; kg=dg/mg; kb=db/mb (7)

var=[kr-(kr+kg+kb)/3]2+[kg-(kr+kg+kb)/3]2+[kb-(kr+kg+kb)/3]2 (8)

其中(1)(2)(3)式中dr、dg、db为RGB图像各个分量信息的平均值, M、N为图像的像素维数; (4)(5)(6)式中mr、mg、mb为RGB图像各个分量信息的偏色平均值; (7)式中kr、kg、kb均为三个分量的偏色因子[1]; (8)式中var为三个偏色因子的方差。

1.2 统计方法

在室内外晴天、阴天以及室内灯光5种场景中, 分别用相机在各个白平衡模式(白平衡自动, 日光, 阴影, 阴天, 白炽灯, 荧光灯：暖白色, 荧光灯：冷白色, 荧光：日光白色, 荧光：日光, 闪光灯, 色温、滤光片)下各拍五张照片, 总计5× 11× 5=275张图像。然后利用Matlab软件分别计算出偏色因子kr、kg、kb以及三个偏色因子的方差var, 结果作统计记录。实验中选择各种曝光组合的依据是图像在自动白平衡模式下无曝光过度或曝光不足现象, 方法是先在自动白平衡模式下拍摄, 然后在此曝光组合条件下调整各种白平衡模式进行统计方差因子。实验样本如图1。

图1 5种条件下的实验样本(a.室外晴天b.室外阴天c.室内晴天d.室内阴天e.室内灯光)Fig.1 Experimental samples under five 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 偏色规律研究

1.3.1 室外晴天自然光

室外晴天自然光是在太阳光较好的天气下拍摄。所用相机的型号是SONYNEX-5R, 曝光组合条件为光圈值为f/9, 曝光时间为1/500 s, 感光度ISO为200。室外晴天自然光下的偏色因子规律为在室外晴天自然光条件下, 使用相机的各白平衡模式时, kr、kg、kb、var的规律见表1。

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

1.3.2 室外阴天自然光

室外阴天自然光是在雨雪天气下拍摄的。所用相机型号为SONY-NEX-5R, 曝光组合条件为光圈值为f/3.5, 曝光时间为1/4 s, 感光度ISO为200。室外阴天自然光下的偏色因子规律为在室外阴天自然光条件下, 使用相机的各白平衡模式时, kr、kg、kb、var的规律见表2。

表2 室外阴天自然光下的偏色因子规律 Table 2 The rules at natural light under cloudy weather outdoors

1.3.3 室内晴天自然光

室内晴天自然光是在室内充满太阳光的条件下拍摄。所用相机的型号为SONY-NEX-5R, 曝光组合条件为光圈值为f/4.5, 曝光时间为1/80 s, 感光度ISO为200。室内晴天自然光下的偏色因子规律为在室内晴天自然光条件下, 使用相机的各白平衡模式时, kr、kg、kb、var的规律见表3。

表3 室内晴天自然光下的偏色因子规律 Table 3 The rules at natural light under clear weather indoors

1.3.4 室内阴天自然光

室内阴天自然光是在雨雪天气下的室内无灯光条件拍摄的; 所用相机的型号：SONY-NEX-5R; 曝光组合条件为：光圈值为f/3.5, 曝光时间为1/4 s, 感光度ISO为200。室内阴天自然光下的偏色因子规律为在室内阴天自然光条件下, 使用相机的各白平衡模式时, kr、kg、kb、var的规律见表4。

表4 室内阴天自然光下的偏色因子规律 Table 4 The rules at natural light under cloudy weather indoors

1.3.5 室内灯光

室内灯光是在夜晚纯灯光光源下拍摄。所用相机的型号为SONY-NEX-5R, 曝光组合条件为光圈值:f/4, 曝光时间:1/6 s, 感光度ISO:200。室内光源下的偏色因子规律为在室内光源光条件下, 使用相机各白平衡模式时, kr、kg、kb、var的规律见表5。

表5 室内光源下的偏色因子规律 Table 5 The rules at light under indoor illumination with lamp
2 讨论
2.1 图像偏色成因分析

2.1.1 图像不偏色的特点

自动白平衡模式下的照片是相机模拟自然场景最真实的图像, 在自动白平衡模式下的图像接近人眼对颜色信息的认识。自动白平衡模式下的图像就是相机对场景的真实模拟, 在误差允许的范围内, 认为图像没有偏色。因此, 在自动白平衡模式下的图像在数字化意义上没有偏色, 其特点是kr, kg, kb三者的值具有近似且在一定范围内, 相差在十分之一以内, 方差值var在百分之一以内（var< 0.01）。

2.1.2 图像偏色的特点

根据统计结果显示分析, 图像偏色的特点有：

（1）kr、kg、kb大小相差较大, 一般在0.1以上。

（2）在特定类型中, kr、kg、kb的大小关系具有特定规律, 例如, 在白炽灯模式下, kr> kg> kb。

（3）三个偏色因子的方差var一般在百分之一以上（var> 0.01）。

2.1.3 图像偏色产生的原因

根据统计结果, 首先图像在各种场景的自动白平衡模式下的偏色因子数值稳定[4]且具有统一性, 三个偏色因子没有固定的大小关系且偏色因子值相差在十分之一以内, 方差var远远小于其他模式下的数值; 其次图像在各种场景中的同一白平衡模式下（除自动白平衡）的偏色因子相差特别大, 差值从0.1~10不等, 并且明显具有不一致性。其原因主要有以下两点：

（1）在自动白平衡模式下, 由于相机只在外在场景色温下模拟图像, 相机模拟真实场景的能力强, 不受其内部色温的控制。

（2）在其他白平衡模式下, 相机模拟场景是在自然环境和自己调节两个色温下模拟环境。如果两个色温作用叠加的结果恰好与真实场景一致, 则图像的偏色就比较弱, 这种偏色在误差允许的范围内, 反映在统计表中就是偏色因子间差值小于0.1, 方差var小于0.01。如果两个色温值叠加的结果与真实场景色温相差较大, 则图像的偏色就较严重, 反映在统计表中就是偏色因子间差值大于0.1, 方差var大于0.01。

2.2 图像偏色检测实例

下面图2来源于网页, 图3为处理后效果（灰度拉伸法矫正处理[5]）。

图2 取自网页图Fig.2 An image downloaded from Internet

图3 处理后效果图Fig.3 Effect after treatment of Fig.2

原图偏色因子检测结果：

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

分析:

（1）三个偏色因子具有大于0.1的差值关系,

（2）方差var大于0.01; 满足图像偏色判定条件, 判定为在视觉上图像偏色。

偏色矫正方法：利用灰度拉伸法进行偏色矫正。

处理结果图的偏色检测结果：

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

处理结果满足：

（1）偏色因子间的差值在0.1之内;

（2）三个偏色因子的方差var< 0.01。

3 结论

通过统计学方法得到的结果仍然存在一定的局限性, 只能针对于特定的白平衡模式下的色温检测。但是已可以应用于图像偏色检测, 能为识别判断监控视频中犯罪嫌疑人的衣着特征提供依据。严格意义上讲, 数字图像都存在一定程度的偏色, 不同场景得到的图像偏色程度不同。

例如, 在自动白平衡模式下, 图像的偏色程度特别小, 方差var在0.01以内, 由于人眼识别偏色能力的局限, 这种情况下图像的偏色是可以忽略的。但是, 对于不同相机, 由于其相互间存在偏色差异, 故应统计它们之间的偏色因子以及方差值, 研究不同相机的偏色规律。

本文依据图像在各种场景/自动白平衡模式下的偏色性, 统计出相应模式下的偏色因子kr、kg、kb以及方差var值。可见, 图像不偏色, 则 kr、kg、kb三者具有一致性, 偏色因子间大小相差在0.1以内, 方差var在0.01以内。故判断图像是否偏色, 首先要计算出图像的偏色因子kr, kg, kb以及方差var; 若kr, kg, kb差值小于0.1, 且var< 0.01, 则认为图像没有偏色, 否则图像偏色。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] 徐晓昭, 蔡轶珩, 刘长江, 等. 基于图像分析的偏色检测以及偏色矫正方法[J]. 测控技术, 2008, 5(27): 10-12. [本文引用:3]
[2] 李峰, 金红. 基于图像分析的数字图像偏色检测研究[J]. 江苏大学学报, 2004, 5(25): 430-433. [本文引用:1]
[3] 巢林, 杨鸣. 基于图像偏色检测自动白平衡算法研究[J]. 设计与实现, 2003, 9(8): 80-83. [本文引用:1]
[4] 刘元生. 中性灰在印前数字图像偏色测评中的应用[J]. 常州工学院学报, 2012, 2(25): 21-23. [本文引用:1]
[5] 郑秀娥. 浅谈图像偏色矫正[J]. 山东工业技术(理论研究), 2015(12): 216-216. [本文引用:1]