技術(shù)特征：

1.一種基于成像本質(zhì)屬性的立體匹配顏色校正方法，具體步驟如下：

(1)基于成像本質(zhì)屬性，將參考圖像分為第一反射層和第一光照層，將待校正圖像分為第二反射層和第二光照層；

(2)利用均值漂移圖像分割方法對(duì)待校正圖像和將參考圖像進(jìn)行區(qū)域分割，通過調(diào)整分割中的空間參數(shù)，參考圖像按照正常粒度進(jìn)行分割，得到第一分割區(qū)域待校正圖像按照相對(duì)參考圖像較小粒度進(jìn)行分割，得到第二分割區(qū)域其中，n為第一分割子區(qū)域的個(gè)數(shù)，m為第二分割子區(qū)域的個(gè)數(shù)，且m小于n；

(3)利用尺度不變特征變換方法提取參考圖像與待校正圖像各自的特征點(diǎn)，并進(jìn)行特征點(diǎn)的匹配，得到匹配特征點(diǎn)X^src和匹配特征點(diǎn)X^tgt；

(4)根據(jù)對(duì)極幾何原理對(duì)匹配特征點(diǎn)X^src與匹配特征點(diǎn)X^tgt進(jìn)行篩選，將不滿足對(duì)極幾何約束的匹配特征點(diǎn)X^src與匹配特征點(diǎn)X^tgt剔除，剩下的為魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^src′和魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^tgt′，對(duì)極幾何約束公式為：

(X^src)^TFX^tgt＝0

其中，F(xiàn)是根據(jù)RANSAC方法估計(jì)的基礎(chǔ)矩陣；

(5)根據(jù)魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^src′和魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^tgt′，將待校正圖像和參考圖像中一致性的分割區(qū)域進(jìn)行對(duì)應(yīng)，得到區(qū)域?qū)?yīng)關(guān)系；

(6)根據(jù)區(qū)域?qū)?yīng)關(guān)系，在第一反射層與第二反射層上，進(jìn)行待校正圖像和參考圖像區(qū)域之間的加權(quán)局部顏色遷移，在第一光照層與第二光照層上，進(jìn)行待校正圖像和參考圖像區(qū)域之間的加權(quán)局部顏色遷移，得到校正后的第二反射層和第二光照層；

(7)將校正后的待校正圖像的第二反射層和第二光照層合并，得到最終校正結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于成像本質(zhì)屬性的立體匹配顏色校正方法，其特征在于：在步驟(1)中，將成像本質(zhì)屬性的分解過程模擬成最小化以下能量方程的形式：

E(x)＝ω_pE_p(x)+ω_sE_s(x)+ω_lE_l(x)

其中E_p(x)是二元反射屬性項(xiàng)；E_s(x)是一元光照屬性項(xiàng)的；E_l(x)是普通一元項(xiàng)；ω_p、ω_s、ω_l分別為為E_p(x)、E_s(x)以及E_l(x)的參數(shù)；通過迭代優(yōu)化的方式對(duì)能量函數(shù)E(x)求解。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于成像本質(zhì)屬性的立體匹配顏色校正方法，其特征在于：在步驟(5)中，對(duì)待校正圖像和參考圖像進(jìn)行優(yōu)化，得到一致性區(qū)域?qū)?yīng)標(biāo)簽，具體步驟為：

(5-1)根據(jù)待校正圖像的魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^tgt′，對(duì)第二分割子區(qū)域進(jìn)行區(qū)域合并操作，得到預(yù)處理第二分割區(qū)域；

(5-2)根據(jù)魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^src′和魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^tgt′，以預(yù)處理第二分割子區(qū)域?yàn)榛鶞?zhǔn)，對(duì)第一分割子區(qū)域進(jìn)行區(qū)域合并操作，得到預(yù)處理第一分割區(qū)域；

(5-3)根據(jù)參考圖像的魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^src′，對(duì)預(yù)處理第一分割子區(qū)域進(jìn)行區(qū)域合并操作，得到優(yōu)化第一分割區(qū)域；

(5-4)根據(jù)魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^src′和魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^tgt′，以優(yōu)化第一分割子區(qū)域?yàn)榛鶞?zhǔn)，對(duì)預(yù)處理第二分割子區(qū)域進(jìn)行區(qū)域合并操作，得到優(yōu)化第二分割區(qū)域；

(5-5)根據(jù)魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^src′，魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^tgt′，獲取優(yōu)化第一分割子區(qū)域和優(yōu)化第二分割子區(qū)域的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，并記錄一致性區(qū)域?qū)?yīng)標(biāo)簽。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于成像本質(zhì)屬性的立體匹配顏色校正方法，其特征在于：所述的步驟(5-1)的具體步驟為：

(5-1-1)對(duì)所有的第二分割子區(qū)域進(jìn)行篩選，并將魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^tgt′的個(gè)數(shù)小于門限值的第二分割子區(qū)域命名為第二無(wú)效子區(qū)域；

(5-1-2)找到第二無(wú)效子區(qū)域的第二二階鄰域區(qū)域集合；

(5-1-3)在第二二階鄰域區(qū)域集合中，找到一個(gè)滿足魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^tgt′的個(gè)數(shù)大于門限值，且位置空間與顏色與該第二無(wú)效子區(qū)域都最為相近一個(gè)第二分割子區(qū)域，并將其命名為第二目標(biāo)區(qū)域；

(5-1-4)將該第二無(wú)效子區(qū)域合并到尋找到的第二目標(biāo)區(qū)域中，此時(shí)第二分割區(qū)域命名為預(yù)處理第二分割區(qū)域。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于成像本質(zhì)屬性的立體匹配顏色校正方法，其特征在于：所述的步驟(5-2)的具體步驟為：

當(dāng)某預(yù)處理第二分割子區(qū)域中的魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^tgt′在第一分割子區(qū)域中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)分布在多個(gè)第一分割子區(qū)域中時(shí)，將這多個(gè)第一分割子區(qū)域合并成一個(gè)，此時(shí)的第一分割區(qū)域命名為預(yù)處理第一分割區(qū)域。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于成像本質(zhì)屬性的立體匹配顏色校正方法，其特征在于：所述的步驟(5-3)的具體步驟為：

(5-3-1)對(duì)所有預(yù)處理第一分割子區(qū)域進(jìn)行篩選，并將魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^src′的個(gè)數(shù)小于門限值的預(yù)處理第一分割子區(qū)域命名為第一無(wú)效子區(qū)域；

(5-3-2)找到第一無(wú)效子區(qū)域的第一二階鄰域區(qū)域集合；

(5-3-3)在第一二階鄰域區(qū)域集合中，找到一個(gè)滿足魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)X^src′的個(gè)數(shù)大于門限值，且位置空間與顏色與該第一無(wú)效子區(qū)域都最為相近一個(gè)預(yù)處理第一分割子區(qū)域，并將其命名為第一目標(biāo)區(qū)域；

(5-3-4)將該第一無(wú)效子區(qū)域合并到尋找到的第一目標(biāo)區(qū)域中，并將此時(shí)的預(yù)處理第一分割區(qū)域其被命名為優(yōu)化第一分割區(qū)域。

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于成像本質(zhì)屬性的立體匹配顏色校正方法，其特征在于：所述的步驟(5-4)的具體步驟為：

當(dāng)某優(yōu)化第一分割子區(qū)域中的魯棒匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)在預(yù)處理第二分割子區(qū)域中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)分布在多個(gè)預(yù)處理第二分割子區(qū)域中時(shí)，將這多個(gè)預(yù)處理第二分割子區(qū)域合并成一個(gè)，此時(shí)的預(yù)處理第二分割區(qū)域被命名為優(yōu)化第二分割區(qū)域。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于成像本質(zhì)屬性的立體匹配顏色校正方法，其特征在于：步驟(6)中，第二光照層的顏色校正采用的加權(quán)局部校正模型：

$C_k^{{\mathrm{tgt}}^{\′}}(i,j)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^N({\mathrm{\μ}}_k^{src}+\frac{{\mathrm{\σ}}_k^{src}}{{\mathrm{\σ}}_k^{tgt}}(C_k^{tgt}\left(i,j\right)-{\mathrm{\μ}}_k^{tgt}\left)\right)\×{\mathrm{IM}}^k(i,j)}{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^N{\mathrm{IM}}^k(i,j)}$

其中表示待校正圖像的像素(i,j)，表示校正后圖像的像素(i,j)；表示待校正圖像的區(qū)域均值，表示參考圖像的區(qū)域均值，和分別表示參考圖像和待校正圖像的方差；

IM^k(i,j)表示如下：

${\mathrm{IM}}^k\left(i,j\right)=\exp \left(-\frac{\left|\right|C_k^{tgt}\left(i,j\right)-{\mathrm{\μ}}_k^{tgt}|{|}^2}{2{\mathrm{\α}}^2}\right)\×\exp \left(-\frac{dist{\left(\left(i,j\right),P_k^{tgt}\right)}^2}{2{\mathrm{\β}}^2}\right)$

其中，表示待校正圖像中的像素(i,j)與待校正圖像區(qū)域均值顏色之間的距離，是待校正圖像中的像素(i,j)和待校正圖像區(qū)域中心點(diǎn)間的距離，α表示顏色距離參數(shù)，β表示位置距離參數(shù)；

第二反射層的顏色校正采用的校正模型：

$C_k^{{\mathrm{tgt}}^{\′}}(i,j)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^N\left(Q_k^{src}\·Q_k^{tgt}\·C_k^{tgt}\left(i,j\right)\right)\×{\mathrm{IM}}^k}{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^N{\mathrm{IM}}^k}$

其中，和分別代表校正前和校正后的待校正圖像顏色值，和分別代表對(duì)于參考圖像和待校正圖像的轉(zhuǎn)化、旋轉(zhuǎn)、尺度變換操作。

9.根據(jù)權(quán)利要求1或8所述基于成像本質(zhì)屬性的立體匹配顏色校正方法，其特征在于：根據(jù)如下合并方程對(duì)校正后的待校正圖像的第二反射層和第二光照層進(jìn)行合并：

$I_i^c=R_i^c\·S_i$

其中，代表合并后圖像，代表反射層，S_i代表光照層，c代表圖像的三通道，原圖和反射層都為三通道，光照層為單通道。