由于在色彩空间方面经验不足,我使用以下代码将BGR图像(每个通道的范围从0到255的无符号字符数组)转换为实验室色彩空间:
double F(double input) // function f(...), which is used for defining L, a and b changes within [4/29,1]
{
if (input > 0.008856)
return (pow(input, 0.333333333)); // maximum 1
else
return ((841/108)*input + 4/29); //841/108 = 29*29/36*16
}
// RGB to XYZ
void RGBtoXYZ(uchar R, uchar G, uchar B, double &X, double &Y, double &Z)
{
// RGB Working Space: sRGB
// Reference White: D65
X = 0.412453*R + 0.357580*G + 0.189423*B; // maximum value = 0.959456 * 255 = 244.66128
Y = 0.212671*R + 0.715160*G + 0.072169*B; // maximum value = 1 * 255 = 255
Z = 0.019334*R + 0.119193*G + 0.950227*B; // maximum value = 1.088754 * 255 = 277.63227
}
// XYZ to CIELab
void XYZtoLab(double X, double Y, double Z, double &L, double &a, double &b)
{
const double Xo = 244.66128; // reference white
const double Yo = 255.0;
const double Zo = 277.63227;
L = 116 * F(Y / Yo) - 16; // maximum L = 100
a = 500 * (F(X / Xo) - F(Y / Yo)); // maximum
b = 200 * (F(Y / Yo) - F(Z / Zo));
}
// RGB to CIELab
void RGBtoLab(double R, double G, double B, double &L, double &a, double &b)
{
double X, Y, Z;
RGBtoXYZ(R, G, B, X, Y, Z);
XYZtoLab(X, Y, Z, L, a, b);
}
我已经将生成的实验室图像重新转换为BGR(使用cvtcolor),使用以下代码使用OpenCV显示它(我不想使用OpenCV进行转换,我刚用它来显示结果 . 基本上我想要了解色彩空间转换的工作原理):
// Lchannel, Achannel, Bchannel are arrays of type double
cv::Mat temp64bitL(height, width, CV_64FC1, Lchannel);
cv::Mat temp32bitL;
temp64bitL.convertTo(temp32bitL, CV_32F);
cv::Mat temp64bitA(height, width, CV_64FC1, Achannel);
cv::Mat temp32bitA;
temp64bitA.convertTo(temp32bitA, CV_32F);
cv::Mat temp64bitB(height, width, CV_64FC1, Bchannel);
cv::Mat temp32bitB;
temp64bitB.convertTo(temp32bitB, CV_32F);
cv::Mat chan[3] = {
temp32bitL, temp32bitA, temp32bitB
};
cv::Mat merged;
cv::merge(chan, 3, merged);
cv::Mat BGRImage;
cv::cvtColor(merged, BGRImage, CV_Lab2BGR, 3);
但是,the computed image与the original image不同 . 是由于代码中的问题?
1 回答
您的代码在
double F(double input)
中存在错误 . 由于您具有整数除法,因此无法正常工作 . 您可能愿意更改函数以阅读下面的内容 . 请注意double
castings以使分区在浮点域中工作,并使用cbrt
而不是pow
.然后,另一个问题可能是您用于XYZ空间的参考值 . 我们有以下参考值,来自D65 / CIE-1931:
然后,我们的
RGBtoXYZ
转换工作方式如下:假设
RGB
的通道在有效范围内,如评论中所述 . 然后,我们拥有的XYZtoLAB
函数是相同的,除了cbrt
和参考值更改 .EDIT. 以上数字来自EasyRGB's Math页面 . 您可以在页面上找到从sRGB到XYZ和XYZ到Lab的转换,其中包含XYZ参考值表 . 我们使用的是"Daylight, sRGB, Adobe RGB."的设置