使用 C++ 和 OpenCV 将 RGB 转换为 LMS 模型

Question

我正在尝试将具有 RGB 颜色空间的图像转换为 LMS 模型。我从this paper 得到的变换矩阵值。我读了这个Question : RGB to LMS color space conversion with OpenCV，我们参考了同一篇论文，我已经按照答案中的所有说明进行操作。

为了确保我的代码运行良好，我将原始 RGB 转换为 LMS，然后使用第一个矩阵的逆矩阵将 LMS 转换回 RGB，并查看输出是否与原始图像匹配。

但输出与原始图像源不匹配。 这是我的代码： [更新]

void test(const Mat &original, Mat &pic, int rows, int cols)
{
    for (int i = 0; i < original.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < original.cols; j++) {
        //RGB into LMS
            pic.at<Vec3b>(i, j)[0] =    original.at<Vec3b>(i, j)[0] * 1.4671 + 
                                        original.at<Vec3b>(i, j)[1] * 0.1843 + 
                                        original.at<Vec3b>(i, j)[2] * 0.003;   //B-->S
            pic.at<Vec3b>(i, j)[1] =    original.at<Vec3b>(i, j)[0] * 3.8671 + 
                                        original.at<Vec3b>(i, j)[1] * 27.1554 + 
                                        original.at<Vec3b>(i, j)[2] * 3.4557;   //G-->M
            pic.at<Vec3b>(i, j)[2] =    original.at<Vec3b>(i, j)[0] * 4.1194 + 
                                        original.at<Vec3b>(i, j)[1] * 43.5161 + 
                                        original.at<Vec3b>(i, j)[2] * 17.8824;  //R-->L


            //LMS back into RGB
            pic.at<Vec3b>(i, j)[0] = pic.at<Vec3b>(i, j)[0] * 0.6935 + pic.at<Vec3b>(i, j)[1] * -0.0041 + pic.at<Vec3b>(i, j)[2] * -0.0004;   //S-->B
            pic.at<Vec3b>(i, j)[1] = pic.at<Vec3b>(i, j)[0] * -0.1136 + pic.at<Vec3b>(i, j)[1] * 0.0540 + pic.at<Vec3b>(i, j)[2] * -0.0102;   //M-->G
            pic.at<Vec3b>(i, j)[2] = pic.at<Vec3b>(i, j)[0] * 0.1167 + pic.at<Vec3b>(i, j)[1] * -0.1305 + pic.at<Vec3b>(i, j)[2] * 0.0809;   //L-->R

        }
    }
}

主要

int main(int argv, char** argc){
Mat original= imread("original.png", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
int rows = original.rows;
int cols = original.cols;

Mat pic(rows, cols, CV_8UC3);

test(original, pic, rows, cols);
imwrite("pic.png", pic);
}

有什么建议吗？任何帮助将不胜感激。

Answer 1

注意事项：

1. OpenCV 以 BGR 而非 RGB 的顺序对通道进行排序。
2. 新通道的值是先前通道的所有 3 个通道的值的加权和。

因此，您的转换不正确。考虑以下获取通道S的代码，

//B-->S    
pic.at<Vec3b>(i, j)[0] = original.at<Vec3b>(i, j)[0] * (0.0030, 0.1843, 1.4671);

应该是

pic.at<Vec3b>(i, j)[0] = original.at<Vec3b>(i, j)[0] * 1.4671 + 
                         original.at<Vec3b>(i, j)[1] * 0.1843 + 
                         original.at<Vec3b>(i, j)[2] * 0.03

其他通道（即 L 和 M）的转换也应相应更改。

一般情况下，如果cvtColor无法进行颜色转换，则应考虑使用矩阵乘法进行。

也就是说，将转换矩阵存储为Mat对象，然后将其与图像的Mat对象相乘，得到想要的结果。这将比使用 for 循环执行转换要快得多，因为 OpenCV 可能会在后台使用优化的 BLAS 例程来执行乘法运算。另外，代码会更加紧凑和干净。

this post 中的答案应该让您了解如何实现这一点。

更新

更新后，您的错误是当您从 LSM 转换回 BGR 时，pic.at<Vec3b>(i, j)[0] 会存储 B 通道的像素值，因此它不再包含 L 通道的值。然后，在计算 G 和 R 通道的值时继续使用该值。

同样，当你计算 R 通道的值时，pic.at<Vec3b>(i, j)[0] 和 pic.at<Vec3b>(i, j)[1] 不再是 S 和 M 通道的值。

请注意，BGR 图像中的通道是所有 3 个 LMS 通道值的混合，反之亦然。

您应该为每个新输出（LMS 图像和最终 BGR 图像）创建一个新矩阵并相应地存储值。那应该可以解决您的错误。

我在帖子中提到了 -0.0003678，因为这是该条目的更精确值。您可以通过反转原始转换矩阵来获得此值。