一种图像自动白平衡的方法及终端与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像自动白平衡的方法及终端。


背景技术：

2.随着数字图像处理技术的快速发展，人们对于图像质量的要求越来越高，不仅需要达到更高的分辨率，对图像的清晰度、对比度等也有了更高的追求。因此，图像信号处理(isp)算法也将面临更高的要求。
3.自动白平衡技术作为isp算法中比较重要的一部分，其校正效果及校正准确度对于最终的图像质量有着非常重要的影响。图像传感器作为模仿人类视觉成像的介质，并不具备人类视觉的一些特征，比如颜色恒常性。颜色恒常性是指人类视觉系统在一定范围内不受光源信息的影响，而图像传感器则会根据光源特性出现一定的偏色现象。
4.白平衡就是将图像中的白色物体进行颜色校正，还原物体本身颜色。传统白平衡算法主要包括两类：
5.一类是基于假设的白平衡算法：主要有灰度世界法、完美反射法以及针对这两种算法的一系列改进算法。灰度世界法假设图像中rgb通道像素的平均值是一个代表灰度的常数，由各通道均值与该灰度常数的比值获得增益系数，该算法计算简单，但对于单色图像无法校正；完美反射法假设图像中最亮的点就是白点，但当图像中存在强光点时，校正效果较差。
6.另一类是基于先验知识的白平衡算法，虽然校正效果较好，但计算量大，适用性较差。


技术实现要素：

7.本发明所要解决的技术问题是：提供一种图像自动白平衡的方法及终端，能够减少白平衡计算的复杂度，并提高校正效果和适用性。
8.为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
9.一种图像自动白平衡的方法，包括步骤：
10.接收输入的待处理图像，基于亮度信息和色彩信息筛选所述待处理图像中的第一白点；
11.将标准色温曲线进行偏置，得到色温边界曲线，根据所述色温边界曲线对所述第一白点进行筛选，得到第二白点；
12.根据所述第二白点计算rgb三通道的全图增益系数，根据所述增益系数进行所述待处理图像的色温校正，得到白平衡后的待处理图像。
13.为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：
14.一种图像自动白平衡的终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
15.接收输入的待处理图像，基于亮度信息和色彩信息筛选所述待处理图像中的第一
白点；
16.将标准色温曲线进行偏置，得到色温边界曲线，根据所述色温边界曲线对所述第一白点进行筛选，得到第二白点；
17.根据所述第二白点计算rgb三通道的全图增益系数，根据所述增益系数进行所述待处理图像的色温校正，得到白平衡后的待处理图像。
18.本发明的有益效果在于：接收到输入的待处理图像，先基于亮度信息和色彩信息筛选出待处理图像的第一白点，能够削弱图像中强光点和其余彩色像素点的影响，剔除噪声点；将标准色温曲线进行偏置，根据得到的色温边界曲线对第一白点进行筛选，得到第二白点，能够较为准确地得到各个色温下的白点信息；根据第二白点计算rgb三通道的全图增益系数，并根据增益系数进行待处理图像的色温校正。因此，基于色温曲线和增益系数对待处理图像进行色温校正，能够实现待处理图像的自动白平衡，该白平衡方法的计算复杂度低，可适用于多种光源场景，适用性较强，且进一步改善了白平衡校正效果。
附图说明
19.图1为本发明实施例的一种图像自动白平衡的方法的流程图；
20.图2为本发明实施例的一种图像自动白平衡的终端的示意图；
21.图3为本发明实施例的一种图像自动白平衡的方法的具体步骤流程图；
22.图4为本发明实施例的一种图像自动白平衡的方法的色温曲线示意图；
23.标号说明：
24.1、一种图像自动白平衡的终端；2、存储器；3、处理器。
具体实施方式
25.为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
26.请参照图1，本发明实施例提供了一种图像自动白平衡的方法，包括步骤：
27.接收输入的待处理图像，基于亮度信息和色彩信息筛选所述待处理图像中的第一白点；
28.将标准色温曲线进行偏置，得到色温边界曲线，根据所述色温边界曲线对所述第一白点进行筛选，得到第二白点；
29.根据所述第二白点计算rgb三通道的全图增益系数，根据所述增益系数进行所述待处理图像的色温校正，得到白平衡后的待处理图像。
30.从上述描述可知，本发明的有益效果在于：接收到输入的待处理图像，先基于亮度信息和色彩信息筛选出待处理图像的第一白点，能够削弱图像中强光点和其余彩色像素点的影响，剔除噪声点；将标准色温曲线进行偏置，根据得到的色温边界曲线对第一白点进行筛选，得到第二白点，能够较为准确地得到各个色温下的白点信息；根据第二白点计算rgb三通道的全图增益系数，并根据增益系数进行待处理图像的色温校正。因此，基于色温曲线和增益系数对待处理图像进行色温校正，能够实现待处理图像的自动白平衡，该白平衡方法的计算复杂度低，可适用于多种光源场景，适用性较强，且进一步改善了白平衡校正效果。
31.进一步地，所述接收输入的待处理图像，基于亮度信息和色彩信息筛选所述待处理图像中的第一白点包括：
32.接收输入的rgb格式的待处理图像，根据预设的亮度区间、g分量区间、r/g区间和b/g区间进行所述待处理图像中的白点筛选，得到第一白点。
33.由上述描述可知，通过亮度阈值、g分量阈值以及r/g、b/g阈值筛选疑似白点，可削弱图像中强光点和彩色点对于校正效果的影响，提高后续的校正效果。
34.进一步地，所述将标准色温曲线进行偏置，得到色温边界曲线包括：
35.沿所述标准色温曲线的法线方向，对所述标准色温曲线正负各偏置预设数值，得到第一色温边界曲线和第二色温边界曲线。
36.由上述描述可知，根据标准色温曲线偏置得到的色温边界曲线，可便于后续进一步设定各个色温对应的边界区域。
37.进一步地，根据所述色温边界曲线对所述第一白点进行筛选，得到第二白点包括：
38.计算所述标准色温曲线各标定点到所述第一色温边界曲线和所述第二色温边界曲线的垂足坐标，所述标定点为不同标准色温下24色卡图像的灰白色块对应的r/g和b/g值；
39.依次连接每个色温区间内的垂足坐标，得到每个色温边界；
40.筛选出落入所述每个色温边界内的第一白点，得到每个色温区间的第二白点；
41.所述得到第二白点之后包括：
42.统计每个色温区间的第二白点数量，并计算每个色温区间中rgb三通道的累加值。
43.由上述描述可知，设定各个色温对应的边界区域，可较为准确地得到各个色温下的第二白点统计信息；
44.进一步地，根据所述第二白点计算rgb三通道的全图增益系数包括：
45.根据每个色温区间的第二白点数量以及rgb三通道的累加值，计算每个色温区间的增益系数；
46.根据每个色温区间的第二白点数量计算每个色温区间的增益系数的分配权重；
47.根据所述每个色温区间的增益系数以及分配权重，计算rgb三通道的全图增益系数。
48.由上述描述可知，根据各个色温下的白点统计信息计算对应的增益系数，并分配权重，可最大化利用图像中的所有白点得到全图的增益系数并进行色温校正，且适用于多种光源场景，进一步改善了白平衡校正效果。
49.请参照图2，本发明另一实施例提供了一种图像自动白平衡的终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
50.接收输入的待处理图像，基于亮度信息和色彩信息筛选所述待处理图像中的第一白点；
51.将标准色温曲线进行偏置，得到色温边界曲线，根据所述色温边界曲线对所述第一白点进行筛选，得到第二白点；
52.根据所述第二白点计算rgb三通道的全图增益系数，根据所述增益系数进行所述待处理图像的色温校正，得到白平衡后的待处理图像。
53.由上述描述可知，接收到输入的待处理图像，先基于亮度信息和色彩信息筛选出待处理图像的第一白点，能够削弱图像中强光点和其余彩色像素点的影响，剔除噪声点；将标准色温曲线进行偏置，根据得到的色温边界曲线对第一白点进行筛选，得到第二白点，能够较为准确地得到各个色温下的白点信息；根据第二白点计算rgb三通道的全图增益系数，并根据增益系数进行待处理图像的色温校正。因此，基于色温曲线和增益系数对待处理图像进行色温校正，能够实现待处理图像的自动白平衡，该白平衡方法的计算复杂度低，可适用于多种光源场景，适用性较强，且进一步改善了白平衡校正效果。
54.进一步地，所述接收输入的待处理图像，基于亮度信息和色彩信息筛选所述待处理图像中的第一白点包括：
55.接收输入的rgb格式的待处理图像，根据预设的亮度区间、g分量区间、r/g区间和b/g区间进行所述待处理图像中的白点筛选，得到第一白点。
56.由上述描述可知，通过亮度阈值、g分量阈值以及r/g、b/g阈值筛选疑似白点，可削弱图像中强光点和彩色点对于校正效果的影响，提高后续的校正效果。
57.进一步地，所述将标准色温曲线进行偏置，得到色温边界曲线包括：
58.沿所述标准色温曲线的法线方向，对所述标准色温曲线正负各偏置预设数值，得到第一色温边界曲线和第二色温边界曲线。
59.由上述描述可知，根据标准色温曲线偏置得到的色温边界曲线，可便于后续进一步设定各个色温对应的边界区域。
60.进一步地，根据所述色温边界曲线对所述第一白点进行筛选，得到第二白点包括：
61.计算所述标准色温曲线各标定点到所述第一色温边界曲线和所述第二色温边界曲线的垂足坐标，所述标定点为不同标准色温下24色卡图像的灰白色块对应的r/g和b/g值；
62.依次连接每个色温区间内的垂足坐标，得到每个色温边界；
63.筛选出落入所述每个色温边界内的第一白点，得到每个色温区间的第二白点；
64.所述得到第二白点之后包括：
65.统计每个色温区间的第二白点数量，并计算每个色温区间中rgb三通道的累加值。
66.由上述描述可知，设定各个色温对应的边界区域，可较为准确地得到各个色温下的第二白点统计信息；
67.进一步地，根据所述第二白点计算rgb三通道的全图增益系数包括：
68.根据每个色温区间的第二白点数量以及rgb三通道的累加值，计算每个色温区间的增益系数；
69.根据每个色温区间的第二白点数量计算每个色温区间的增益系数的分配权重；
70.根据所述每个色温区间的增益系数以及分配权重，计算rgb三通道的全图增益系数。
71.由上述描述可知，根据各个色温下的白点统计信息计算对应的增益系数，并分配权重，可最大化利用图像中的所有白点得到全图的增益系数并进行色温校正，且适用于多种光源场景，进一步改善了白平衡校正效果。
72.本发明上述的一种图像自动白平衡的方法及终端，适用于多种光源场景下的图像自动白平衡，能够减少白平衡计算的复杂度，并提高校正效果和适用性，以下通过具体的实
施方式进行说明：
73.实施例一
74.请参照图1和图3，一种图像自动白平衡的方法，包括步骤：
75.s1、接收输入的待处理图像，基于亮度信息和色彩信息筛选所述待处理图像中的第一白点。
76.其中，步骤s1包括：
77.接收输入的rgb格式的待处理图像，根据预设的亮度区间、g分量区间、r/g区间和b/g区间进行所述待处理图像中的白点筛选，得到第一白点。
78.具体的，接收相机采集到的rgb图像，并计算出rgb图像中的y、g、r/g和b/g值，其中y值通过以下公式计算：
[0079][0080]
根据预设的y、g、r/g和b/g区间的上下阈值进行疑似白点筛选，本实施例中，亮度区间y设置为[30,200]，g分量区间设置为[20,220]，r/g区间设置为[0.58,1.4]，b/g区间设置为[0.34,0.94]。
[0081]
筛选出满足ymin≤y≤ymax，gmin≤g≤gmax，(r/g)min≤(r/g)≤(r/g)max以及(b/g)min≤(b/g)≤(b/g)max的第一白点；其中ymin和ymax表示y区间的上下阈值，gmin和gmax表示g区间的上下阈值，(r/g)min和(r/g)max表示(r/g)区间的上下阈值，(b/g)min和(b/g)max表示(b/g)区间的上下阈值。
[0082]
s2、将标准色温曲线进行偏置，得到色温边界曲线，根据所述色温边界曲线对所述第一白点进行筛选，得到第二白点。
[0083]
具体的，通过色温灯箱采集不同色温下标准24色卡的图像，本实施例中，色温取2500k、3000k、4000k、5000k、6500k以及7500k，获得不同色温下的白点统计信息，即所有白点像素r/g和b/g的平均值，以r/g值为横坐标，b/g值为纵坐标组成各个色温对应的坐标点pi,i∈[1,6]，依次连接各点建立标准色温曲线。请参照图4，标准色温曲线为分段直线，则可得到6个坐标点与7段直线，直线序号记为0-6，直线方程如下，第0号直线与第6号直线分别使用第1号和第5号的直线参数：
[0084]
yi＝ki×
xi bi,i∈[1,5]；
[0085][0086]
k0＝k1,k6＝k5；b0＝b1,b6＝b5。
[0087]
s21、沿所述标准色温曲线的法线方向，对所述标准色温曲线正负各偏置预设数值，得到第一色温边界曲线和第二色温边界曲线。
[0088]
具体的，沿标准色温曲线的法线方向上下各偏置一定数值，得到上下两条色温边界曲线，本实施例中，偏置量delta设置为0.2，色温边界曲线方程如下，第0号直线与第6号直线分别使用第1号和第5号的直线参数：
[0089]
上边界：y
i_up
＝ki×
x
i_up
(bi delta),i∈[1,5]
[0090]
下边界：y
i_down
＝ki×
x
i_down
(b
i-delta),i∈[1,5]。
[0091]
s22、计算所述标准色温曲线各标定点到所述第一色温边界曲线和所述第二色温
边界曲线的垂足坐标，所述标定点为不同标准色温下24色卡图像的灰白色块对应的r/g和b/g值。
[0092]
具体的，计算标准色温曲线各标定点到上下色温边界曲线的垂足，即pi到直线y
i_up
、y
i_down
的垂足坐标，公式如下：
[0093]
上边界垂足：
[0094][0095]
下边界垂足：
[0096][0097]
s23、依次连接每个色温区间内的垂足坐标，得到每个色温边界。
[0098]
具体的，依次连接每个色温区间内的四个垂足坐标构成5个该色温区间的四边形边界区域，以及2个低于最低色温和高于最高色温的五边形边界区域，本实施例中，最低色温为2500k，最高色温为7500k。
[0099]
s24、筛选出落入所述每个色温边界内的第一白点，得到每个色温区间的第二白点。
[0100]
具体的，满足以下条件的疑似白点认为是该色温区间内的白点：
[0101][0102][0103]
[0104]
式中，rg、bg分别表示疑似白点r/g、b/g的值，rg
max
、rg
min
分别表示r/g的上下阈值，bg
max
、bg
min
分别表示b/g的上下阈值，b
i_left
、b
i_right
分别表示垂直于标准色温曲线的左右边界曲线的截距，并满足以下条件：
[0105][0106]
s25、统计每个色温区间的第二白点数量，并计算每个色温区间中rgb三通道的累加值。
[0107]
具体的，统计满足步骤s24中不同色温区间的白点个数以及r、g、b三通道的累加值，共得到7组统计信息，记为pnumi,rsumi,gsumi,bsumi；i∈[0,6]。
[0108]
s3、根据所述第二白点计算rgb三通道的全图增益系数，根据所述增益系数进行所述待处理图像的色温校正，得到白平衡后的待处理图像。
[0109]
s31、根据每个色温区间的第二白点数量以及rgb三通道的累加值，计算每个色温区间的增益系数。
[0110]
具体的，分别计算每个色温区间的增益系数：
[0111][0112]
s32、根据每个色温区间的第二白点数量计算每个色温区间的增益系数的分配权重。
[0113]
具体的，根据每个色温区间的白点个数为该区间的增益系数分配权重：
[0114][0115]
s33、根据所述每个色温区间的增益系数以及分配权重，计算rgb三通道的全图增益系数。
[0116]
具体的，按照权重计算r、g、b三个通道的全图增益系数：
[0117]
[0118]
s34、根据所述增益系数进行所述待处理图像的色温校正，得到白平衡后的待处理图像。
[0119]
具体的，根据全图增益系数进行色温校正：
[0120][0121]
式中，r_calib、b_calib分别表示原图中r、b通道像素白平衡处理后的像素值。
[0122]
实施例二
[0123]
请参照图2，一种图像自动白平衡的终端1，包括存储器2、处理器3以及存储在所述存储器2上并可在处理器3上运行的计算机程序，所述处理器3执行所述计算机程序时实现实施例一的一种图像自动白平衡的方法的各个步骤。
[0124]
综上所述，本发明提供的一种图像自动白平衡的方法及终端，包括疑似白点筛选算法、基于色温曲线偏置的白平衡统计算法、基于权重分配的增益系数计算方法以及色温校正算法。其中，疑似白点筛选算法具体是指根据预设的亮度阈值、g分量阈值以及r/g、b/g阈值筛选疑似白点，亮度具体是指rgb转为yuv图像后y通道的像素值。基于色温曲线偏置的白平衡统计算法具体是指沿标准色温曲线的法线方向上下各偏置一定数值，得到上下两条色温边界曲线，所述标准色温曲线通过标准24色卡测试得到，标准-色温曲线近似为分段直线；计算每段标准色温曲线上的两个端点到上下色温边界曲线的垂足，共得到四个垂足坐标点，依次连接四个点组成每个色温的四边形边界区域，对应的r/g和b/g作为该边界区域的阈值；统计落在每个色温四边形边界区域的所有疑似白点，作为该色温下的白点，最终统计出每个色温下的白点个数以及r、g、b三通道的累加值。基于权重分配的增益系数计算方法具体是指根据各个色温下统计出的r、g、b三通道的累加值计算各个色温对应的增益系数，根据各个色温下的白点数量为每个增益系数分配不同的权重，按照权重累加分别得到r、g、b三通道的全图增益系数。色温校正算法具体是指将图像中每个像素点的r、g、b三通道像素值与对应通道的全图增益系数相乘，得到校正后的r、g、b像素值。本发明提出的自动白平衡算法可得到较为准确的白点统计信息，算法计算复杂度低，适用性较强，校正效果较好。疑似白点筛选算法可削弱图像中强光点及其余彩色像素点的影响，剔除噪声点；基于色温曲线偏置的白平衡统计算法可得到各个色温的边界区域，从而得到较为准确的各个色温下的白点统计信息；基于权重分配的增益系数计算方法可最大化利用图像中不同色温下的所有白点信息计算全图增益系数，可适用于多种光源场景，进一步改善了白平衡校正效果。
[0125]
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。