XYZ颜色空间可以完美复原图像吗？

颜色是图像的重要特征，目前对图像颜色复原时存在较大失真现象。为了解决这个问题，需要借助一定的设备或技术转换。那么，XYZ颜色空间可以完美复原图像吗？本文结合相关学术研究进行了简单总结。

随着数字图像处理技术的发展，通过提取图像特征进行图像内容判读已经应用于多个领域，但是这种提取过程会受到天气等条件的影响，无法精准地复原图像。于是，有学者提出：依据图像颜色信息损失的物理原因，在XYZ颜色空间对原图像进行辐射衰减补偿和去除大气光幕影响，从而实现图像的颜色信息复原。而这种想法也得到了证实。

图像颜色复原模型

通过将原图像转换到XYZ颜色空间进行图像颜色信息的复原处理，以减少复原图像的颜色特征信息失真。

图像颜色特征复原模型颜色复原的目的是使处理后图像的亮度和色度在视觉上最大程度地接近原景物的颜色感受。通过对导致图像颜色信息损失的影响因素的分析，建立如图3所示的图像颜色复原算法流程图。

将CCD成像设备采集到的sRGB图像转换为RGB颜色空间的图像，然后将RCB图像转换为XYZ图像，RGB颜色空间与XYZ颜色空间[]转换关系如下所示。

在XYZ颜色空间中分别对图像颜色的亮度和色调进行复原，由于经过图像复原处理的亮度图像和色度图像相互独立，因此可将处理后的亮度图像和色度图像进行线性组合得到颜色复原后的图像。

图像颜色复原实例

1. 不同距离的多个目标图像采集

在不同天气条件下，对多个目标采集不同距离处的图像并进行颜色复原处理，计算每幅图像颜色与目标颜色的色差。色差计算结果表明XYZ颜色空间算法可以实现图像颜色复原，并且复原后图像颜色与目标颜色色差减小。复原结果如下所示：

2. 多个目标图像不同算法下的复原

在天气较差的情况下采集多种目标图像，采用不同的算法对图像颜色复原。拍摄距离为0.8km，实验环境的气象能见度为16km，采用He 算法、多尺度算法和RGB颜色空间基于大气散射模型对原始图像进行图像颜色复原处理，结果证明：XYZ颜色空间算法对图像颜色信息复原效果更好。