基于白平衡算法的尿檢圖像顏色校正

王可欣　藍章禮

摘 要 針對自然環境下尿檢圖像采集中的顏色偏差問題，提出了一種基于白平衡算法的尿檢圖像顏色校正方法.本文提出的顏色校正方法更加符合尿檢圖像的實際需求；提出的顏色校正方法充分利用了尿檢圖像本身的特點，不需要標準色卡的輔助。

關鍵詞 尿檢 偏色檢測 顏色校正

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

1概述

隨著智能手機的普及，采用手機在自然環境下進行尿檢圖像采集逐漸成為一個發展方向。但是，尿檢圖像在采集過程中，存在光源色溫、光線強弱，拍攝角度、手機像素等諸多不確定因素的影響，使得最終獲取的結果同理想條件相比，會存在一定程度的偏色，影響后續處理過程。目前常見的顏色校正方法可以分成無監督和有監督的顏色校正算法.無監督是指不依賴其他先驗知識，直接利用圖像本身的顏色特征估計得到圖像成像時的光照顏色。白平衡算法，灰度世界算法等都屬于這類算法。有監督首先需要學習圖像的先驗知識，如可能的光照顏色或在自然場景中可能出現的顏色分布，然后利用先驗知識來估計場景中的光照。W.Xiong等提出的基于支持向量回歸SVR算法屬于有監督的算法。建立一種不需要先驗知識，可在自然環境下判斷和校正偏色的方法，獲得符合尿檢分析要求的尿檢圖像，對于尿檢圖像采集工作的推廣，具有重要意義。

2尿檢圖像的顏色校正

2.1理論基礎

傳統的白平衡算法是基于Retinex理論提出來的。白平衡算法認為圖像中RGB顏色通道的最大響應是由場景中的白色表面引起的。也就是說白平衡算法認為圖像中存在白色表面，RGB三個顏色通道的最大值偏離白色的程度是由場景中的光照引起的。白平衡算法算法簡單而且計算復雜度低，但是要求場景中至少存在一個白色像素點。而尿檢試紙圖像恰好滿足這一要求。常用的尿檢試紙由8-11個試劑塊和白色塑料片組成，完全滿足白平衡算法要求的至少存在一個白色像素點。

基于白平衡理論，可以這樣對圖像進行自動白平衡校正：搜尋所拍攝圖像中最亮的區域作為白色區域，以該區域的RGB三色分量的統計平均值作為白平衡校準的依據。

2.2具體算法

白平衡算法假設場景中的RGB最大值在白色像素點處。算法步驟如下：

（1）在整個圖像搜索RGB最大值，取前3%作為白色像素區；

（2）計算白色像素區的RGB統計平均值；

（3）將統計平均值作為白色像素點參考值，計算RGB各分量的增益系數，kR=255/Ravg；kG=255/Gavg；kB=255/Bavg。

然后根據下式對整個圖像所有像素點進行白平衡校正，

R'=kRR；G'=kGG；B'=kBB

3實驗結果及分析

為了還原真實場景光照，本文尿檢圖像均在自然光照下采集，沒有用圖像編輯軟件進行任何顏色調整。圖像采集設備為Oppo R7手機，像素為1300萬像素。

原偏色圖像：

經白平衡算法校正后：

從圖中可以看出，本文算法對于自然環境下的尿檢偏色圖像有一定的校正效果。本文針對尿檢圖像的顏色分布特點，采用了白平衡顏色校正算法。實驗表明，本文的校正算法綜合考慮了尿檢圖像的特征，所得結果偏色程度較低，對自然環境下偏色圖像的校正有一定參考價值。

參考文獻

[1] 鹿瑞.自然圖像顏色恒常性計算研究[D].北京交通大學，2010.

[2] Forsyth D A.A novel algorithm for color constancy[J].International Journal of Computer Vision，1990，5（1）：5-36.

[3] Land E H.The Retinex Theory of Color Vision[J].Scientific American， 1978，237（6）：108-28.