相机拍摄出的图像颜色值和其曝光存在非线性的关系,也就是说,同一个场景在不同光照、不同相机或不同曝光时间下拍摄的图片颜色的变化与曝光的变化不保持线性关系,这给很多视觉算法带来了很大的困难。本文提出一个颜色矫正的方法,用来解决这种颜色不一致的问题。其主要的思想是用计算出来的相机响应曲线和曝光时间差,生成颜色转换函数来对图片进行矫正。本文还对计算相机响应曲线做了总结,并在论文中提供了三种方法分别用于处理不同图片的响应曲线求解。本文在进行颜色矫正的最后还为生成的颜色转换函数做了一次白平衡优化,其主要思想是让矫正之后lαβ空间中的颜色和目标颜色匹配以保证矫正结果的色差,这大大的改善了传统方法矫正后图片的某个通道过曝或过暗的情况。通过减少误差累积,本文还可以处理比较长的视频序列的颜色矫正。此外,本文还提出了一个检测图片中不同光照区域的方法,能够根据两种不同光照环境(晴天、阴天)下拍摄的视频序列,检测出晴天拍摄的序列中被阳光直射和被阴影笼罩的区域。然后根据检测出来的不同光照区域计算不同的颜色转换函数,进行不同的颜色矫正。该方法一方面用于验证我们的颜色矫正,另一方面也扩展了传统颜色矫正算法中只能把整张图片作为一个整体进行矫正的限制。