[發明專利]一種自動白平衡校正方法、裝置及計算機存儲介質

在審

• 申請號: 201910857313.1
• 申請日: 2019-09-11
• 公開（公告）號: CN112492286A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 鄒咪;劉俊秀;嚴衛健;胡煦輝;石嶺
• 申請（專利權）人: 深圳開陽電子股份有限公司
• 主分類號: H04N9/73
• 分類號: H04N9/73
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供一種自動白平衡校正方法及裝置。該方法包括：根據光源下白色像素點的色度分布特征，確定白色像素統計區域；統計待校正圖像落入所述白色像素統計區域的像素點，計算白平衡增益；根據所述白平衡增益對待校正圖像進行粗校正；將校正圖像由RGB顏色空間轉到YUV空間，并在YUV空間下選定白色像素點；計算YUV空間下白色像素點的平均色度及色偏誤差；當色偏誤差大于預設值，使用精細色偏校正增益對粗校正后的圖像進行精細校正。本發明所需先驗知識容易構建，算法簡單易于硬件實現，校正效果好。

技術領域

本發明涉及圖像、視頻處理技術領域，尤其涉及一種自動白平衡校正方法、裝置及計算機存儲介質。

背景技術

人類視覺系統具有與光照條件幾乎無關地感知彩色的能力，能夠保證觀察到的物體顏色不會因為光源的不同而發生變化。然而，數字成像設備在成像時，其感光元器件中所存儲的能量不僅僅取決于被攝物體的表面顏色，還受到當時的外界光照情況、感光元器件的物理特性等諸多因素的影響。一般的，在高色溫光源下所拍攝的圖像，其中的白色物體偏藍，而在低色溫光源下所拍攝的圖像，其中的白色物體偏紅。對不同色溫所引起的的色偏進行校正，從而使白色的物體呈現真正的白色，稱之為白平衡處理?，F有白平衡算法主要分為兩大類，基于一定假設的白平衡算法和基于大量先驗知識的白平衡算法。其中，基于一定假設的白平衡算法只利用圖像本身的信息，不依賴于先驗知識。此類經典的算法有，灰度世界算法，白色塊算法等。這類算法原理簡單，方便硬件實現，被廣泛使用。但是當假設的前提條件不成立時，該類算法容易失效。另一類白平衡算法是基于大量先驗知識的：通過學習在已知光源下，圖像色度的分布，再根據未知光源下圖像的色度分布來推測當前場景的光源。例如顏色相關性算法，色域映射算法，神經網絡算法等。這一類算法的效果相對好，宜用于要求較高的場合。但是需要大量樣本來構建先驗知識，實現過程復雜，資源消耗大。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種自動白平衡校正方法、裝置及計算機存儲介質，用于解決現有技術的不足。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案：

本發明實施例提供了一種自動白平衡校正方法，包括：

根據光源下白色像素點的色度分布特征，確定白色像素統計區域；

統計待校正圖像落入所述白色像素統計區域的像素點，計算白平衡增益；

根據所述白平衡增益對待校正圖像進行粗校正；

將校正圖像由RGB顏色空間轉到YUV空間，并在YUV空間下選定白色像素點；

計算YUV空間下白色像素點的平均色度及色偏誤差；

當色偏誤差大于預設值，使用精細色偏校正增益對粗校正后的圖像進行精細校正。

進一步地，所述“統計待校正圖像落入所述白色像素統計區域的像素點，計算白平衡增益”具體包括：

判斷待校正圖像的每個像素點的RGB分量是否滿足公式

L1＜R＜L2,L1＜G＜L2,L1＜B＜L2，其中，L1,L2分別為白色像素的最小閾值與最大閾值；

若像素點滿足上述公式，計算該像素點的R/G比值與B/G比值，并判斷其是否落在白色像素統計區域；若落在白色像素統計區域，則判斷該像素點為白色像素點；

將所有判斷為白色像素的像素點的RGB分量累加，分別記為SumR,SumG,SumB，白平衡增益計算表達式如下所示：

其中，R_gain為R分量白平衡增益，B_gain為B分量白平衡增益。

進一步地，將校正圖像由RGB顏色空間轉到YUV空間，在YUV空間下將滿足公式|U|+|V|+θ＜Y×T的像素點選定為白色像素點；其中，θ為偏置控制參數，T為斜率控制參數。