技术领域
[0001] 本
发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、设备、系统及存储介质。
背景技术
[0002] 目前，
图像采集设备在不同的环境(如光照不同)下采集具有相同图像区域的多个图像时，会由于环境的不同而导致具有相同图像区域的各图像的
颜色、
亮度等不一致。目前，为了解决这类问题常采用直方图匹配的方式对具有相同图像区域的多个图像进行处理。这种处理方式容易导致颜色的累计偏移，处理后容易存在较大的色差，处理速度较慢，不能很好的解决该问题。
发明内容
[0003] 本发明
实施例提供了一种图像处理方法、设备、系统及存储介质，可实现对图像的全局色彩调整，提高了图像处理的效率。
[0004] 第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：
[0005] 确定多个图像的同名特征点；
[0006] 基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数；
[0007] 根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整。
[0008] 第二方面，本发明实施例提供了一种图像处理设备，包括
存储器和处理器；
[0009] 所述存储器，用于存储程序指令；
[0010] 所述处理器，用于调用所述程序指令，当所述程序指令被执行时，用于执行以下操作：
[0011] 确定多个图像的同名特征点；
[0012] 基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数；
[0013] 根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整。
[0014] 第三方面，本发明实施例提供了一种图像处理系统，包括：无人机和图像处理设备，所述无人机上设置有图像采集设备；
[0015] 所述无人机，用于通过所述图像采集设备在所述无人机移动的过程中采集多个图像，并将采集到的所述多个图像发送给所述图像处理设备；
[0016] 所述图像处理设备，用于确定所述多个图像的同名特征点；基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数；根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整。
[0017] 第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有
计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的图像处理方法。
[0018] 本发明实施例中，图像处理设备通过确定多个图像的同名特征点，基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数，并根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整，可以实现对多个图像的全局色彩调整，使得调整后的多个图像具有色彩一致性，提高了图像处理的效率。
附图说明
[0019] 为了更清楚地说明本发明实施例或
现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020] 图1是本发明实施例提供的一种图像处理系统的结构示意图；
[0021] 图2是本发明实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；
[0022] 图3a是本发明实施例提供的一种图像的界面示意图；
[0023] 图3b是本发明实施例提供的一种调整后的图像的界面示意图；
[0024] 图4是本发明实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；
[0025] 图5是是本发明实施例提供的一种图像处理设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0027] 下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0028] 本发明实施例中提供的图像处理方法可以由一种图像处理系统执行，所述图像处理系统可以包括无人机和图像处理设备。在某些实施例中，所述无人机上设置有图像采集设备；在某些实施例中，所述图像采集设备可以是挂载在无人机的
云台上的相机，所述图像采集设备也可以是其他具有图像采集功能的设备，本发明实施例不做具体限定。在一些实施例中，所述图像采集设备用于在所述无人机移动的过程中采集图像，并发送给图像处理设备；所述图像处理设备用于对所述图像采集设备采集的图像进行处理。在某些实施例中，所述图像处理设备可以设置在所述无人机上；在某些实施例中，所述图像处理设备可以独立于所述无人机。示例的，该图像处理设备可以是地面图像处理设备。在一种实施方式中，该图像处理设备还可以设置在云处理器中。在其他实施例中，所述图像处理系统可以设置在无人机、
机器人、移动终端(如手机)等设备上。下面结合附图1对由无人机和图像处理设备组成的图像处理系统进行示意性说明。
[0029] 请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种图像处理系统的结构示意图，如图1所示的图像处理系统包括：无人机11和图像处理设备12，所述无人机11上设置有图像采集设备111，所述无人机11可以为旋
翼型无人机，例如，四旋翼无人机、六旋翼无人机、八旋翼无人机，也可以是固定翼无人机等。所述无人机11包括动
力系统112，所述动力系统112用于为无人机11提供飞行的动力。
[0030] 本发明实施例中，所述图像采集设备111可以在所述无人机11移动的过程中采集多个图像，并将所述采集到的多个图像发送给图像处理设备12，所述图像处理设备12在接收到图像采集设备111发送的多个图像后，可以对所述多个图像进行处理。在某些实施例中，所述多个图像包括有共视区域的图像。可选的，所述多个图像中可以是两两有共视区域，或一个图像与至少两个图像有共视区域，或多个图像之间均有共视区域，本发明实施例不做具体限定。
[0031] 其中，图像有共视区域是指图像之间存在至少部分相互重叠的图像区域。
[0032] 在一个实施例中，所述图像处理设备12在对所述图像进行处理时，可以确定所述多个图像的同名特征点，并基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数，以及根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整。本发明实施例可以实现对多个图像的全局色彩调整，使得调整后的多个图像具有色彩一致性，提高了图像处理的效率。
[0033] 下面结合附图对本发明实施例提供的图像处理方法进行示意性说明。
[0034] 请参见图2，图2是本发明实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图，所述方法可以由图像处理设备执行，其中，所述图像处理设备的具体解释如前所述。具体地，本发明实施例的所述方法包括如下步骤。
[0035] S201：确定多个图像的同名特征点。
[0036] 本发明实施例中，图像处理设备可以确定多个图像的同名特征点。在某些实施例中，所述多个图像包括有共视区域的图像。可选的，所述多个图像中可以是两两有共视区域，或其中一个图像与至少两个图像有共视区域，或多个图像之间均有共视区域，本发明实施例不做具体限定。其中，图像有共视区域是指图像之间存在至少部分相互重叠的图像区域。
[0037] 在一个实施例中，所述图像处理设备在确定多个图像的同名特征点时，可以获取所述多个图像的特征点，并对所述多个图像的特征点进行特征匹配以确定所述多个图像的同名特征点。通过确定各图像之间的同名特征点，以便后续对各同名特征点所在图像区域的色彩进行调整，从而确保各图像中同名特征点所在图像区域的色彩一致。
[0038] 在某些实施例中，所述多个图像的同名特征点是指在特征提取与特征匹配过程中，从所述多个图像中有共视区域的图像中提取到的，且匹配成功的特征点。例如，假设多个图像中n(n>1)个图像中存在共视区域，则图像处理设备可以对n个图像进行特征提取和特征匹配，以便确定出各图像的共视区域中的同名特征点。在特征提取与特征匹配的过程中，如果同一物体P在不同的图像上的成像为pi，若pi在不同图像上均被视为特征点提取出来，并且在匹配的过程中成功的匹配，则该点pi被称为同名特征点。
[0039] S202：基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数。
[0040] 本发明实施例中，图像处理设备可以基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数。在某些实施例中，所述色彩信息包括第一色彩空间值和第二色彩空间值。
[0041] 在某些实施例中，所述第一色彩空间值为RGB色彩空间，所述RGB色彩空间包括红色、绿色为和蓝色三个通道，第一色彩空间值包括红色值R，绿色值G，蓝色值B。在某些实施例中，所述第二色彩空间为YCbCr色彩空间，所述YCbCr色彩空间值包括亮度，第一色差和第二色差三个通道。所述第二色彩空间值包括亮度值Y，第一色差值Cb和第二色差值Cr。其中，Y是流明(luminance)，表示光的浓度且为非线性，使用伽
马修正(gamma correction)编码处理，Cb为蓝色的浓度偏移量成份，Cr则为红色的浓度偏移量成份。
[0042] 在一个实施例中，图像处理设备在基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数时，可以根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，确定所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值，以及根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值，确定所述各个图像对应的色彩调整参数。例如，假设两个图像的同名特征点为Pi，Pi对应的第一色彩空间为RGB色彩空间，第二色彩空间为YCbCr色彩空间，则图像处理设备可以根据这两个图像的同名特征点Pi对应的RGB色彩空间值，确定这两个图像的同名特征点Pi对应的YCbCr色彩空间值，以及根据这两个图像的同名特征点对应的YCbCr色彩空间值，确定所述各个图像对应的色彩调整参数。
[0043] 在一些实施例中，所述第一色彩空间值为RGB色彩空间值，第二色彩空间值为YCbCr色彩空间值，所述图像处理设备在根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，确定所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值时，可以根据预设的转换公式将所述多个图像的同名特征点对应的RGB色彩空间值转换为YCbCr色彩空间值。
[0044] 在某些实施例中，所述预设的转换公式如下公式(1)所示：
[0045] Y＝0.299R+0.578G+0.114B
[0046] Cb＝0.564(B-Y)
[0047] Cr＝0.713(B-Y) (1)
[0048] 在一个实施例中，图像处理设备在根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，确定所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值时，可以根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，计算所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间均值，以及对所述第一色彩空间均值进行转换得到所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值。在某些实施例中，所述第一色彩空间均值包括RGB色彩空间中红色值R的平均值、绿色值G的平均值、蓝色值B的平均值。在某些实施例中，所述图像处理设备可以根据公式(1)对计算得到的所述多个图像的同名特征点对应的RGB均值进行转换，得到所述多个图像的同名特征点对应的YCbCr色彩空间值。
[0049] 例如，假设所述第一色彩空间为RGB色彩空间，所述第二色彩空间为YCbCr色彩空间，如果获取到两个包括共视区域的图像分别为image_i，image_j，则图像处理设备可以针对这两个图像上的所有同名特征点，计算图像image_i对应的三个颜色值的平均值R_ij，G_ij，B_ij，并将平均值R_ij，G_ij，B_ij带入上述公式(1)，转换到YCbCr色彩空间，从而得到Y_ij，Cb_ij，Cr_ij三个YCbCr色彩空间值。同理，图像处理设备可以针对这两个图像上的所有同名特征点，计算图像image_j的三个颜色值的平均值R_ji，G_ji，B_ji，并将image_j对应的三个颜色值的平均值R_ji，G_ji，B_ji带入上述公式(1)，转换到YCbCr色彩空间，从而得到Y_ji，Cb_ji，Cr_ji三个YCbCr色彩空间值。
[0050] 在一个实施例中，所述色彩调整参数包括亮度调整参数、第一颜
色调整参数和第二颜色调整参数；图像处理设备在根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值，确定所述各个图像对应的色彩调整参数时，可以根据所述多个图像的同名特征点对应的亮度值，确定所述各个图像对应的亮度调整参数；以及，根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色差值，确定所述各个图像对应的第一颜色调整参数；以及，根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色差值，确定所述各个图像对应的第二颜色调整参数。
[0051] S203：根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整。
[0052] 本发明实施例中，图像处理设备可以根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整，以使得调整后的所述多个图像满足预设色彩均匀度要求。可选的，所述满足色彩均匀度要求包括所述多个图像的亮度差值小于预设亮度差
阈值。通过这种实施方式，可以实现对图像的亮度和颜色进行调整，使得调整后的多个图像具有色彩一致性，避免了RGB色彩空间中各个通道单独处理后融合导致的色彩失真现象。
[0053] 在一个实施例中，图像处理设备可以根据所述各个图像的色彩调整参数，采用伽马校正的方法对所述各个图像的色彩进行调整。通过这种实施方式对各图像的色彩进行调整，可以使图像的亮度平滑过渡，不存在亮度溢出灰度上下界的情况，并且伽马校正基于图像均值进行调整，只需少量的观测即可得到较为可靠的结果，同时具备一定的抗噪点或误匹配能力，每个图像只需三个参数调整，对于大规模的
数据处理极大的减小了运算量。
[0054] 在某些实施例中，所述伽马校正是利用函数对某一灰度值进行映射的过程，所述函数为：Valueout＝Valueinγ。图像处理设备在采用伽马校正的方法对所述各个图像的色彩进行调整时，可以将计算得到的色彩调整参数带入该函数的γ中进行计算，输出伽马校正的结果，以实现对图像的伽马校正。
[0055] 在一些实施例中，所述多个图像可以为无人机上的图像采集设备采集到的图像，图像处理设备可以基于色彩调整后的所述多个图像生成正射影像或真正射影像。通过这种实施方式，经过色彩调整的图像使得同一场景在不同图像上的成像更加一致，能够提高基于图像的应用的效果。
[0056] 以图3a和3b为例进行说明，图3a是本发明实施例提供的一种图像的界面示意图，图3b是本发明实施例提供的一种调整后的图像的界面示意图。假设无人机上的图像采集设备采集到图3a所示的图像，则图像处理设备可以根据上述方法确定图3a对应的色彩调整参数，并根据该色彩调整参数对图3a进行调整，得到图3b所示的图像。
[0057] 本发明实施例中，图像处理设备可以确定多个图像的同名特征点，基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数，根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整。通过这种实施方式，实现了对多个图像的全局色彩调整，使得调整后的多个图像具有色彩一致性，避免了色彩失真，提高了图像处理的效率。
[0058] 请参见图4，图4是本发明实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图，所述方法可以由图像处理设备执行，其中，所述图像处理设备的具体解释如前所述。本发明实施例与上述图2所述实施例的区别在于，本发明实施例是对图像处理设备上的色彩调整参数的确定过程的示意性说明。
[0059] S401：确定多个图像的同名特征点。
[0060] 本发明实施例中，所述图像处理设备可以确定多个图像的同名特征点，具体实施例如前所述。
[0061] S402：根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，确定所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值。
[0062] 本发明实施例中，所述图像处理设备可以根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，确定所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值。
[0063] 在一些实施例中，所述第一色彩空间值为RGB色彩空间值，第二色彩空间值为YCbCr色彩空间值，所述图像处理设备在根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，确定所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值时，可以根据上述公式(1)将所述多个图像的同名特征点对应的RGB色彩空间值转换为YCbCr色彩空间值。
[0064] 在一个实施例中，图像处理设备在根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，确定所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值时，可以根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，计算所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间均值，以及对所述第一色彩空间均值进行转换得到所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值。具体实施例举例如前所述，此处不再赘述。
[0065] S403：根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值，确定所述各个图像对应的色彩调整参数。
[0066] 本发明实施例中，所述图像处理设备可以根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值，确定所述各个图像对应的色彩调整参数。
[0067] 在某些实施例中，所述第二色彩空间值包括亮度值、第一色差值和第二色差值。在某些实施例中，所述色彩调整参数包括亮度调整参数、第一颜色调整参数和第二颜色调整参数。
[0068] 在一个实施例中，图像处理设备在基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数时，可以基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息建立目标函数，并通过优化所述目标函数确定所述各个图像对应的色彩调整参数，本发明实施例对所述目标函数不做具体限定。
[0069] 在一个实施例中，图像处理设备可以根据所述多个图像的同名特征点对应的亮度值，确定所述各个图像对应的亮度调整参数。具体实施例中，图像处理设备可以基于所述多个图像的同名特征点对应的亮度值建立第一目标函数，并通过优化所述第一目标函数确定所述各个图像对应的亮度调整参数。在某些实施例中，所述亮度值为YCbCr色彩空间中的亮度值Y，所述第一目标函数如公式(2)所示：
[0070]
[0071] 其中，n为图像个数，γi为第i张图像的亮度调整参数，γj为第j张图像的亮度调整参数，δN，δg为两个常量，用于控制色彩调整力度的强弱(δg相对于δN越小则色彩调整的力度越弱)，Bi,j＝ln(Yij)，Yij是图像对i，j的所有同名特征点在第i张图像上的三个颜色值的平均值R_ij，G_ij，B_ij根据公式(1)计算得到的第i张图像的同名特征点对应的亮度值Y。Bj,i＝ln(Yji)，Yji是图像对i，j的所有同名特征点在第j张图像上的三个颜色值的平均值R_ji，G_ji，B_ji根据公式(1)计算得到的第j张图像的同名特征点对应的亮度值Y。通过最小化E1的值即可得到第i张图像的亮度调整参数γi，以及第j张图像的亮度调整参数γj。
[0072] 在一个实施例中，图像处理设备可以根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色差值，确定所述各个图像对应的第一颜色调整参数。具体实施例中，图像处理设备可以基于所述多个图像的同名特征点对应的第一色差值建立第二目标函数，并通过优化所述第二目标函数确定所述各个图像对应的第一颜色调整参数。在某些实施例中，所述第一色差值为YCbCr色彩空间中的第一色差值Cb，所述第二目标函数如公式(3)所示：
[0073]
[0074] 其中，n为图像个数，αi为第i张图像的第一颜色调整参数,αj为第j张图像的第一颜色调整参数,δN，δg为两个常量，用于控制色彩调整力度的强弱(δg相对于δN越小则色彩调整的力度越弱)，Si,j＝Cb_ij，Cb_ij是图像对i，j的所有同名特征点在第i张图像上的三个颜色值的平均值R_ij，G_ij，B_ij根据公式(1)计算得到的第i张图像的同名特征点对应的第一色差值Cb；Sj,i＝Cb_ji，Cb_ji是图像对i，j的所有同名特征点在第j张图像上的三个颜色值的平均值R_ji，G_ji，B_ji根据公式(1)计算得到的第j张图像的第一色差值Cb。通过最小化E2的值即可得到第i张图像的第一颜色调整参数αi，以及第j张图像的第一颜色调整参数αj。
[0075] 在一个实施例中，图像处理设备可以根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色差值，确定所述各个图像对应的第二颜色调整参数。具体实施例中，图像处理设备可以基于所述多个图像的同名特征点对应的第二色差值建立第三目标函数，并通过优化所述第三目标函数确定所述各个图像对应的第二颜色调整参数。在某些实施例中，所述第二色差值为YCbCr色彩空间中的第二色差值Cr，所述第三目标函数如公式(4)所示：
[0076]
[0077] 其中，n为图像个数，βi为第i张图像的第二颜色调整参数,βj为第j张图像的第二颜色调整参数，δN，δg为两个常量，用于控制色彩调整力度的强弱(δg相对于δN越小则色彩调整的力度越弱)，Si,j＝Cr_ij，Cr_ij是图像对i，j的所有同名特征点在第i张图像上的三个颜色值的平均值R_ij，G_ij，B_ij根据公式(1)计算得到的第i张图像的的第二色差值Cr；Sj,i＝Cr_ji，Cr_ji是图像对i，j的所有同名特征点在第j张图像上的三个颜色值的平均值R_ji，G_ji，B_ji根据公式(1)计算得到的第j张图像的的第二色差值Cr。通过最小化E3的值即可得到第i张图像的第二颜色调整参数βi，以及第j张图像的第二颜色调整参数βj。
[0078] 本发明实施例，通过在多个图像中的两两图像之间的同名特征点的色彩信息，来计算色彩调整参数，只需要存储同名特征点的色彩信息，减小了图像处理所需的内存空间，并且不需要以一个图像作为参考图像，避免了色彩调整的累计偏移，实现了全局色彩调整，也避免了重复读取同一个图像，提高了图像处理效率。
[0079] S404：根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整。
[0080] 本发明实施例中，图像处理设备可以根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整，以使得调整后的所述多个图像满足预设色彩均匀度要求。可选的，满足色彩均匀度要求包括所述多个图像的亮度差值小于预设亮度差阈值。通过这种实施方式，可以实现对图像的亮度和颜色进行调整，使得调整后的多个图像具有色彩一致性，避免了RGB通道各个通道单独处理后融合导致的色彩失真现象。
[0081] 例如，假设两个图像image_i，image_j的色彩调整参数为γi、αi、βi，和γj、αj、βj，则所述图像处理设备可以根据各个图像对应的色彩调整参数对各个图像的色彩进行调整，以使得调整后的各图像具有色彩一致性。示例的，可采用伽马校正的方法对各个图像的色彩进行调整。
[0082] 本发明实施例中，图像处理设备可以确定多个图像的同名特征点，并根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，确定所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值，以及根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值，确定所述各个图像对应的色彩调整参数，从而根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整。通过这种实施方式，实现了对多个图像的全局色彩调整，使得调整后的所述多个图像具有色彩一致性，避免了色彩失真，提高了图像处理的效率。
[0083] 请参见图5，图5是是本发明实施例提供的一种图像处理设备的结构示意图。具体的，所述图像处理设备包括：存储器501、处理器502以及数据
接口503。
[0084] 所述存储器501可以包括易失性存储器(volatile memory)；存储器501也可以包括
非易失性存储器(non-volatile memory)；存储器501还可以包括上述种类的存储器的组合。所述处理器502可以是
中央处理器(central processing unit，CPU)。所述处理器502还可以进一步包括
硬件图像处理设备。上述硬件图像处理设备可以是专用集成
电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，
可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)或其组合。具体例如可以是复杂可编程逻辑器件(complex
programmable logic device，CPLD)，现场可编程
逻辑门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或其任意组合。
[0085] 进一步地，所述存储器501用于存储程序指令，当程序指令被执行时所述处理器502可以调用存储器501中存储的程序指令，用于执行如下步骤：
[0086] 确定多个图像的同名特征点；
[0087] 基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数；
[0088] 根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整。
[0089] 进一步地，所述处理器502基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数时，具体用于：
[0090] 根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，确定所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值；
[0091] 根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值，确定所述各个图像对应的色彩调整参数。
[0092] 进一步地，所述处理器502根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，确定所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值时，具体用于：
[0093] 根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，计算所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间均值；
[0094] 对所述第一色彩空间均值进行转换得到所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值。
[0095] 进一步地，所述第二色彩空间值包括亮度值，第一色差值和第二色差值。
[0096] 进一步地，所述色彩调整参数包括亮度调整参数、第一颜色调整参数和第二颜色调整参数；所述处理器502根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值，确定所述各个图像对应的色彩调整参数时，具体用于：
[0097] 根据所述多个图像的同名特征点对应的亮度值，确定所述各个图像对应的亮度调整参数；
[0098] 根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色差值，确定所述各个图像对应的第一颜色调整参数；
[0099] 根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色差值，确定所述各个图像对应的第二颜色调整参数。
[0100] 进一步地，所述处理器502根据所述多个图像的同名特征点对应的亮度值，确定所述各个图像对应的亮度调整参数时，具体用于：
[0101] 基于所述多个图像的同名特征点对应的亮度值建立第一目标函数；
[0102] 通过优化所述第一目标函数确定所述各个图像对应的亮度调整参数。
[0103] 进一步地，所述处理器502根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色差值，确定所述各个图像对应的第一颜色调整参数时，具体用于：
[0104] 基于所述多个图像的同名特征点对应的第一色差值建立第二目标函数；
[0105] 通过优化所述第二目标函数确定所述各个图像对应的第一颜色调整参数。
[0106] 进一步地，所述处理器502根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色差值，确定所述各个图像对应的第二颜色调整参数时，具体用于：
[0107] 基于所述多个图像的同名特征点对应的第二色差值建立第三目标函数；
[0108] 通过优化所述第三目标函数确定所述各个图像对应的第二颜色调整参数。
[0109] 进一步地，所述第一色彩空间值包括红色值、蓝色值和绿色值。
[0110] 进一步地，所述处理器502确定多个图像的同名特征点时，具体用于：
[0111] 获取所述多个图像的特征点，并对所述多个图像的特征点进行特征匹配以确定所述多个图像的同名特征点。
[0112] 进一步地，所述处理器502基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数时，具体用于：
[0113] 基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息建立目标函数；
[0114] 通过优化所述目标函数确定所述各个图像对应的色彩调整参数。
[0115] 进一步地，所述处理器502根据所述各个图像的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整时，具体用于：
[0116] 根据所述各个图像的色彩调整参数，采用伽马校正的方法对所述各个图像的色彩进行调整。
[0117] 进一步地，所述多个图像为无人机上的图像采集设备采集到的图像，所述处理器502还用于：
[0118] 基于色彩调整后的所述多个图像生成正射影像或真正射影像。
[0119] 本发明实施例中，所述图像处理设备可以确定多个图像的同名特征点，基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数，根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整。通过这种实施方式，实现了对多个图像的全局色彩调整，使得调整后的多个图像具有色彩一致性，避免了色彩失真，提高了图像处理的效率。
[0120] 本发明实施例还提供了一种图像处理系统，所述图像处理系统包括无人机和图像处理设备，所述无人机上设置有图像采集设备；
[0121] 所述图像采集设备用于在所述无人机移动的过程中采集多个图像，并将采集到的所述多个图像发送给所述图像处理设备；
[0122] 所述图像处理设备用于确定所述多个图像的同名特征点；基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数；根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整。
[0123] 进一步地，所述图像处理设备在基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数时，具体用于：
[0124] 根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，确定所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值；
[0125] 根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值，确定所述各个图像对应的色彩调整参数。
[0126] 进一步地，所述图像处理设备在根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，确定所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值时，具体用于：
[0127] 根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间值，计算所述多个图像的同名特征点对应的第一色彩空间均值；
[0128] 对所述第一色彩空间均值进行转换得到所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值。
[0129] 进一步地，所述第二色彩空间值包括亮度值，第一色差值和第二色差值。
[0130] 进一步地，所述色彩调整参数包括亮度调整参数、第一颜色调整参数和第二颜色调整参数；所述图像处理设备在根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色彩空间值，确定所述各个图像对应的色彩调整参数时，具体用于：
[0131] 根据所述多个图像的同名特征点对应的亮度值，确定所述各个图像对应的亮度调整参数；
[0132] 根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色差值，确定所述各个图像对应的第一颜色调整参数；
[0133] 根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色差值，确定所述各个图像对应的第二颜色调整参数。
[0134] 进一步地，所述图像处理设备在根据所述多个图像的同名特征点对应的亮度值，确定所述各个图像对应的亮度调整参数时，具体用于：
[0135] 基于所述多个图像的同名特征点对应的亮度值建立第一目标函数；
[0136] 通过优化所述第一目标函数确定所述各个图像对应的亮度调整参数。
[0137] 进一步地，所述图像处理设备在根据所述多个图像的同名特征点对应的第一色差值，确定所述各个图像对应的第一颜色调整参数时，具体用于：
[0138] 基于所述多个图像的同名特征点对应的第一色差值建立第二目标函数；
[0139] 通过优化所述第二目标函数确定所述各个图像对应的第一颜色调整参数。
[0140] 进一步地，所述图像处理设备在根据所述多个图像的同名特征点对应的第二色差值，确定所述各个图像对应的第二颜色调整参数时，具体用于：
[0141] 基于所述多个图像的同名特征点对应的第二色差值建立第三目标函数；
[0142] 通过优化所述第三目标函数确定所述各个图像对应的第二颜色调整参数。
[0143] 进一步地，所述第一色彩空间值包括红色值、蓝色值和绿色值。
[0144] 进一步地，所述图像处理设备在确定多个图像的同名特征点时，具体用于：
[0145] 获取所述多个图像的特征点，并对所述多个图像的特征点进行特征匹配以确定所述多个图像的同名特征点。
[0146] 进一步地，所述图像处理设备在基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数时，具体用于：
[0147] 基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息建立目标函数；
[0148] 通过优化所述目标函数确定所述各个图像对应的色彩调整参数。
[0149] 进一步地，所述图像处理设备在根据所述各个图像的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整时，具体用于：
[0150] 根据所述各个图像的色彩调整参数，采用伽马校正的方法对所述各个图像的色彩进行调整。
[0151] 进一步地，所述多个图像为无人机上的图像采集设备采集到的图像，所述图像处理设备还用于：
[0152] 基于色彩调整后的所述多个图像生成正射影像或真正射影像。
[0153] 本发明实施例中，所述无人机上的图像采集设备可以将在所述无人机移动的过程中采集到的多个图像发送给图像处理设备，图像处理设备可以确定多个图像的同名特征点，基于所述多个图像的同名特征点的色彩信息，确定各个图像对应的色彩调整参数，根据所述各个图像对应的色彩调整参数对所述各个图像的色彩进行调整。通过这种实施方式，实现了对多个图像的全局色彩调整，使得调整后的所述多个图像具有色彩一致性，避免了色彩失真，提高了图像处理的效率。
[0154] 本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例图2或图4中描述的图像处理方法，也可实现本发明图5所对应实施例的设备，在此不再赘述。
[0155] 所述计算机可读存储介质可以是前述任一项实施例所述的设备的内部存储单元，例如设备的
硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述设备的外部存储设备，例如所述设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述设备所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0156] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
[0157] 以上所揭露的仅为本发明部分实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明
权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
