Head-Mounted Display(HMD)是实现虚拟现实 (VR)的主要技术形式,而可视化VR图像的色温还原还有待解决。为了消除HMD干扰源的感知差异,基于色度学理论分析了OLED(Organic Light-Emitting Diode)光源下的色温与光谱面积比例的关系,研制出了性别差异下补偿色温偏好的光学滤光膜。结合Matlab工程计算软件,利用最小二乘法-高斯牛顿迭代法进行光谱数据离散点函数的曲线拟合,逆向推导出OLED光源下的色温与光谱面积比例之间的转换关系。通过分析材料的光学特性,结合光学薄膜理论,利用Essential Macleod薄膜设计软件对膜层敏感度进行了分析;通过减小误差并优化膜系结构,实现了色温滤光膜的制备。采用电子束加热蒸发的方法制备薄膜,通过晶控精确控制薄层及敏感层的沉积厚度,减小了实验误差。分别对两种膜系进行了光谱、表面粗糙度及环境检测,结果表明,所提滤光片可以将OLED光源下的色温调整至4876 K及9333 K,解决了性别差异下HMD中的色温偏好问题,还原了VR可视化色彩。

为建立目标表面的真实彩色三维点云数据模型, 以编码标志点作为定位介质, 利用目标的无色点云和彩色图像, 提出一种三维点云颜色复原方法。在目标附近放置多组编码标志点, 用基于激光线的三维扫描设备获取目标无色的三维点云和编码标志点信息; 用彩色相机从多视角采集目标及编码标志点的彩色图像, 通过Canny边缘检测及亚像素定位算法得到编码标志点的图像坐标; 再利用改进的直接线性变换法由编码标志点的世界坐标值及像素坐标值求解出相机相对世界坐标系的位姿矩阵, 通过相机成像模型建立点云与彩色图像像元的映射关系; 最后, 利用插值法计算局部点云的颜色并完成整个点云颜色的融合。采用该方法对多个模型进行了颜色复原实验, 彩色三维点云的颜色空间位置偏差小于0.6 mm, 重建效率为7.3×104 point/s, 彩色三维点云与目标相似度高。该方法可以实现目标彩色三维点云重建, 计算精度和效率均能够满足使用需求。

以LYTRO相机为例,提出一种精确色彩矢量约束下的光场图像超分辨率算法。根据相机内部微透镜阵列按六边形分布的特点,结合点扩散函数,及相机探测器阵列上滤光片的排列方式,计算了每个单一像素点的RGB色彩分量值,精确恢复出每一个像素的颜色信息;利用金字塔算法对色彩恢复的时效性进行了优化。提出一种基于相机子孔径图像序列颜色矢量约束下的超分辨率算法,以提高图像质量。所提的色彩恢复方法可以用于多款光场相机,同时以色彩矢量作为约束条件,彩色超分辨率图像恢复的效果理想。

线结构光扫描法是一种常用的三维探测方法，它可以应用于水下和空气中进行目标的探测。在目前线结构光扫描三维重建理论的基础上，研究了同时获取三维信息和颜色信息的方法。红、绿、蓝激光作为三色光源，依据颜色混合原理，进行相应颜色空间变换，用于水下物体的三维真彩色恢复。结果表明，物体的颜色恢复到人眼的视觉效果,并且目标物体的三维信息重建精度达到毫米量级。

由于Retinex算法在处理夜间彩色图像时容易出现光晕、颜色失真、细节丢失与噪声干扰等问题, 本文基于马尔科夫随机场(MRF)提出了一种针对单幅图像的Retinex图像增强算法。该算法在HSV颜色空间下采用线性引导滤波估计图像照度分量; 在MRF模型下求解仅包含物体本身特性的反射分量, 并通过颜色恢复函数与增益补偿方法进行颜色恢复与校正, 最终实现了夜间彩色图像的增强。实验结果表明, 利用本文算法处理后图像的均值(整体亮度)可以提高2倍以上, 标准差、熵、峰值信噪比(PSNR)等参数均有5%以上的提升。与其它基于Retinex原理的算法相比, 本文提出的算法增强效果显著, 具有消除"光晕伪影"现象、抑制噪声、颜色保真和有效地凸显边缘细节信息等能力。

为了减少算法的计算量,保证系统的实时性,本文针对Bayer格式图像提出了一种有效的彩色复原插值算法。插值过程中利用了人眼的视觉特性,能够更精确地得到图像的亮度信息和边缘信息。利用彩色图像的边缘特性更精确地复原了边缘处的R、G、B值。算法最终解为一系列5×5大小稀疏的线性滤波器,其复杂度低,实现简单,能在计算机各种嵌入式处理器中完成实时处理。实验证明,本算法的峰值信噪比(PSNR)比通常采用的双线性算法高4~6 db,且有效地减少了插值算法中出现的锯齿现象,使图像彩色的复原性和实时性比双线性算法更优越,具有一定的应用价值。