随着数字视频技术的快速发展和广泛应用,传统的二维平面视频已经不能满足人们对情景真实和自然再现的需求,3D立体显示技术应运而生。多视点视频技术作为3D立体显示的关键技术,已经越来越受到学术界和工业界的重视。与传统的单通道视频不同的是多视点视频采用一组摄像机阵列对同一场景进行拍摄,多视点视频的庞大的数据量要求必须对其进行高效的压缩。但是由于摄像机阵列的参数设置,光照环境等一系列因素的影响,多视点图像间存在一定的颜色差异,使得在对多视点视频进行压缩时并不能十分准确的搜索到匹配像素点,实现视频的高效压缩。本文在重点介绍多视点视频颜色校正的重要性之后,详细给出了多个颜色校正算法,分别为基于匹配点的全局线性校正算法,对视频序列中存在明显的全局颜色偏差的图像进行颜色校正;偏色校正算法,搜索图像之间的匹配点,基于Von Kries色适应模型进行偏色检验并校正;基于RGB颜色空间的直方图匹配算法,将视频序列从YUV颜色空间转化到RGB颜色空间,然后对R,G,B三个分量分别进行直方图匹配校正;基于匹配点的LSM算法,搜索所有图像之间的匹配点,求出匹配点的平均值,然后利用最小二乘法对所有视点图像进行颜色校正。在认真分析已有算法的基础上提出了两个改进的颜色校正算法:基于匹配点的直方图匹配算法,利用两幅图像的所有匹配点进行直方图的匹配,求出匹配函数之后再对整幅图像进行颜色校正;基于自适应视差矢量的LSM算法,该算法是对基于匹配点的LSM算法的改进,对不同的视频序列进行自适应的视差搜索范围的确定,增加了算法的自适应性,在图像的客观质量和主观质量之间达到较好的平衡。对所有的算法本文都给出了详细的理论论证,以及图片和数据说明。最后为了更直观的反映出图像之间的颜色差异,开发了基于VC/MFC的多视点视频播放对比软件。它能够实现同时打开多幅图像,显示每个图像的每个像素点的Y,U,V分量,并且能够生成两幅图像的差值图像,对比显示像素信息。