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我的任务是将 RGB 图像转换为 LuvImage。在该域中执行线性拉伸。然后将其转换回 RGB 域。

原图：

[[ 0 0 0]

[255 0 0]

[100 100 100]

[0 100 100]]

Luv域中线性拉伸后的Luv图像

[[0, 0, 0],

[100, 175, 37.7],

[79.64, 0, 0],

[71.2 ,-29.29,-6.339]]

现在，我将其转换为XYZ 图像。答案是，

[[0,0, 0],

[1.5, 1, 0.53],

[0.533, 0.56, 0.61],

[0.344, 0.425, 0.523]]

现在，之后我通过将图像与矩阵相乘将其转换为线性 sRGB 图像：

[[3.240479，-1.53​​715，-0.498535]，

[-0.969256, 1.875991, 0.041556],

[0.055648, -0.204043, 1.057311]]

这个转换的答案 -线性 sRGB 图像，

[[0. 0. 0.],

[3.07132001 0.44046801 0.44082034]，

[0.55904669 0.55972465 0.55993322]，

[0.20106868 0.4850426 0.48520307]]

这里的问题是第二个像素的 sRGB 值不在 [0,1] 的范围内。对于所有其他像素，我得到了正确的值。

def XYZToLinearRGB(self, XYZImage):
    '''
    to find linearsRGBImage, we multiply XYZImage with static array
    [[3.240479, -1.53715, -0.498535],
     [-0.969256, 1.875991, 0.041556],
     [0.055648, -0.204043, 1.057311]]

    '''
    rows, cols, bands = XYZImage.shape # bands == 3

    linearsRGBImage =  np.zeros([rows, cols, bands], dtype=float)
    multiplierMatrix = np.array([[3.240479, -1.53715, -0.498535],
                                 [-0.969256, 1.875991, 0.041556],
                                 [0.055648, -0.204043, 1.057311]])

    for i in range(0, rows):
        for j in range(0, cols):
            X,Y,Z = XYZImage[i,j]
            linearsRGBImage[i,j] = np.matmul(multiplierMatrix, np.array([X,Y,Z]))
        #for j -ends
    #for i -ends

    return linearsRGBImage

此转换的代码如上所示。有人可以指出我在第二个像素上做错了什么，以及如何解决它？

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1 回答 1

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好吧，我在研究后发现的一个简单解决方案就是裁剪值。因此，如果值超出范围，假设 r<0，我们会将 r 分配为 0。对于较大的值也是如此。如果 r>1（在我的情况下为 3.07），我们将分配 r 为 1。

所以我的代码的最新版本：

def XYZToLinearRGB(self, XYZImage):
    '''
    to find linearsRGBImage, we multiply XYZImage with static array
    [[3.240479, -1.53715, -0.498535],
     [-0.969256, 1.875991, 0.041556],
     [0.055648, -0.204043, 1.057311]]

    '''
    rows, cols, bands = XYZImage.shape # bands == 3

    linearsRGBImage =  np.zeros([rows, cols, bands], dtype=float)
    multiplierMatrix = np.array([[3.240479, -1.53715, -0.498535],
                                 [-0.969256, 1.875991, 0.041556],
                                 [0.055648, -0.204043, 1.057311]])

    for i in range(0, rows):
        for j in range(0, cols):
            X,Y,Z = XYZImage[i,j]
            rgbList = np.matmul(multiplierMatrix, np.array([X,Y,Z]))
            for index, val in enumerate(rgbList):
                if val<0:
                    rgbList[index]=0
                #if val -ends
                if val>1:
                    rgbList[index]=1
                #if val -ends
            #for index, val -ends
            linearsRGBImage[i,j]=rgbList
        #for j -ends
    #for i -ends

    return linearsRGBImage

虽然如果有人有更好的建议，它是最受欢迎的。

于 2018-02-26T02:15:19.937 回答