CN101282489A - 一种光源检测设备和方法及图像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种光源检测设备和方法及图像处理方法，用于采集目标光源对应的图像，获取所述目标光源对应图像的样本像素点；根据所述样本像素点计算目标光源对应图像的颜色参数；将目标光源对应图像的颜色参数与预先设定的各标准光源的颜色参数进行比较，进而确定与目标光源匹配的标准光源。采用本发明的技术方案，可以准确检测光源，而且操作过程简单。

Description

一种光源检测设备和方法及图像处理方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种光源检测设备和方法及图像处理方法。

背景技术

在数字静止照相机、数字视频摄像机和其它电子图像拾取设备中，通过CCD(电荷耦合器件)或其它光电传感器的响应，将场景拾取为图像；然而，由于一般而言，R、G、B或者其它颜色信道之间的传感器响应平衡是恒定的，因此为了根据场景照明在显现自然的状态下形成图像，场景中对应的光源的检测以及对拾取图像的处理是必要的。如果不进行光源的检测及图像的处理，则对于图像的观看者，正常地识别为无色对象的地方在图像中将被再现成有色的，或者将以与所记忆的色彩不同的色彩再现对象，从而产生不自然的印象，因此场景中对应光源的检测及对拾取图像的处理对于图像的色彩再现是极其重要的。

每种光源对应图像的白平衡校正因子、颜色校正因子或光源相关因子，都是不同的，只有先检测出光源，然后针对被检测光源，来应用特定的校正因子，才能达到图像质量的最优化。

现有的光源检测方法是这样的：

采集被检测光源对应的图像，且图像宽度为wd，高度为ht，则图像中像素点的数目为wd*ht个，预先标定5种标准光源，将被检测光源对应图像中wd*ht个像素点的R、G、B值与每种预先标定标准光源的R、G、B值逐一进行比较检测，设定被检测光源对应图像中每个像素点的比较检测过程为1次操作，则被检测光源对应的图像共有1*5*wd*ht次操作，这种检测方法运算量大，不能及时检测光源，从而影响被检测光源对应的图像的处理。

光源检测后，现有技术对图像的处理过程中获取加权因子是通过被检测光源对应图像中象素落在预先标定光源中的个数确定的，这样获取的加权因子物理含义不够精确，因为落在预先标定光源中的象素个数与光源色温不是简单的比例关系，从而影响求得的校正参数的准确性。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种光源检测设备和方法，以及一种图像处理方法，用于准确检测分析光源，并进行图像处理，而且操作过程简单。

本发明的第一目的在于提供一种光源检测设备，用于检测目标光源，确定与目标光源匹配的标准光源；

本发明的第二目的在于提供一种光源检测方法，所述的方法是与光源检测设备所对应的光源检测的方法，用于检测目标光源，确定与目标光源匹配的标准光源；

本发明的第三目的在于提供一种图像处理方法，用于对检测后的目标光源所对应的图像进行校正处理。

根据本发明的第一目的的一种光源检测设备，包括采集装置，计算装置和检测装置，其中：

采集装置，采集目标光源对应的图像，获取所述目标光源对应图像的样本像素点；

计算装置，根据所述样本像素点计算目标光源对应图像的颜色参数；

检测装置，将目标光源对应图像的颜色参数与预先设定的各标准光源的颜色参数进行比较进而确定与目标光源匹配的标准光源。

根据本发明的第二目的的一种光源检测方法，其包括：

采集目标光源对应的图像，获取所述目标光源对应图像的样本像素点；

根据所述样本像素点计算目标光源对应图像的颜色参数；

将目标光源对应图像的颜色参数与预先设定的各标准光源的颜色参数进行比较，进而确定与目标光源匹配的标准光源。

其中，所述光源对应图像的样本像素点为图像中的灰点或任一有颜色的点。

所述颜色参数为随光源色温呈单调直线变化的颜色参数。

所述颜色参数为图像中样本像素点的颜色分量或色度分量的平均值的比值。

所述图像中样本像素点的颜色分量的平均值的比值为图像在RGB颜色空间中样本像素点的R值、B值的平均值的比值RB或BR。

其中，所述图像中样本像素点的色度分量的平均值的比值为：

图像在YUV颜色空间中样本像素点的V值、U值的平均值的比值V/U或U/V；或图像在YCbCr颜色空间中样本象素点的Cr值、Cb值的比值Cr/Cb或Cb/Cr；或图像在YIQ颜色空间中样本像素点的I值、Q值的比值I/Q或Q/I；或图像在Lab颜色空间中样本像素点的a值、b值的比值a/b或b/a。

其中，将目标光源的颜色参数与预先设定各标准光源的颜色参数进行比较进而确定与目标光源匹配的标准光源的步骤包括：

计算目标光源的颜色参数与预先设定的每一标准光源的颜色参数的差值的绝对值；

将差值的绝对值中最小的一种或多种对应的标准光源确定为与目标光源匹配的标准光源。

根据本发明的第三目的的一种图像处理方法，包括以下步骤：

采集目标光源对应的图像，获取所述目标光源对应图像的样本像素点；

根据所述样本像素点计算目标光源对应图像的颜色参数；

将目标光源对应图像的颜色参数与预先设定的各标准光源的颜色参数进行比较，进而确定与目标光源匹配的标准光源；

根据匹配标准光源的颜色参数与目标光源的颜色参数获取匹配标准光源的加权因子，根据匹配标准光源的加权因子及匹配标准光源的标准校正参数获取目标光源对应图像的目标校正参数；

利用目标校正参数对目标光源对应的图像进行校正。

其中，所述光源对应图像的样本像素点为图像中的灰点或任一有颜色的点。

所述颜色参数为随光源色温呈单调直线变化的颜色参数。

所述颜色参数为图像中样本像素点的颜色分量或色度分量的平均值的比值。

所述图像中样本像素点的颜色分量的平均值的比值为图像在RGB颜色空间中样本像素点的R值、B值的平均值的比值RB或BR。

其中，所述图像中样本像素点的色度分量的平均值的比值为：

图像在YUV颜色空间中样本像素点的V值、U值的平均值的比值V/U或U/V；或图像在YCbCr颜色空间中样本象素点的Cr值、Cb值的比值Cr/Cb或Cb/Cr；或图像在YIQ颜色空间中样本像素点的I值、Q值的比值I/Q或Q/I；或图像在Lab颜色空间中样本像素点的a值、b值的比值a/b或b/a。

其中，将目标光源的颜色参数与预先设定各标准光源的颜色参数进行比较进而确定与目标光源匹配的标准光源的步骤包括：

计算目标光源的颜色参数与预先设定的每一标准光源的颜色参数的差值的绝对值；

将差值的绝对值中最小的一种或多种对应的标准光源确定为与目标光源匹配的标准光源。

其中，根据匹配标准光源的颜色参数与目标光源的颜色参数计算匹配标准光源的加权因子，包括以下步骤：

获取所述目标光源的颜色参数与所述与目标光源匹配的标准光源中的第一种匹配标准光源的颜色参数的差值的绝对值，表示为第一差值绝对值；

获取所述目标光源的颜色参数与所述与目标光源匹配的标准光源中的第二种匹配标准光源的颜色参数的差值的绝对值，表示为第二差值绝对值；

获取所述第一差值绝对值与第二差值绝对值的和，求取所述第二差值绝对值与所述第一差值绝对值与第二差值绝对值的和的比值，取得所述第一种匹配标准光源的加权因子；

将1与所述第一种匹配标准光源的加权因子作差以获取第二种匹配标准光源的加权因子。

其中，所述根据匹配标准光源的加权因子及匹配标准光源的标准校正参数计算目标光源对应图像的目标校正参数，具体步骤为：

获取所述第一种匹配标准光源的加权因子与所述第一种匹配标准光源的标准校正参数的乘积；

获取所述第二种匹配标准光源的加权因子与所述第二种匹配标准光源的标准校正参数的乘积；

将所述的上述两个乘积相加获取所述目标光源对应图像的目标校正参数。

所述匹配标准光源的标准校正参数为白平衡调整因子、颜色校正因子或光源相关的校正因子。

所述利用目标校正参数对目标光源对应的图像进行校正为：

将所述目标光源对应图像的输入参数与所述目标光源对应图像的目标校正参数乘积以调整所述目标光源对应的图像。

本发明通过采集目标光源对应的图像，获取所述目标光源对应图像的样本像素点；根据所述样本像素点计算目标光源对应图像的颜色参数；将目标光源对应图像的颜色参数与预先设定的各标准光源的颜色参数进行比较，进而确定与目标光源匹配的标准光源。这样大大降低了检测光源的运算量；进而根据检测目标光源的结果进行图像处理，不仅降低了运算量，而且提高了图像处理的准确性。

附图说明

图1是本发明光源检测设备的结构框图；

图2是本发明光源检测方法的流程图；

图3是本发明图像处理方法的流程图；

图4是本发明实施例3中RB与光源色温关系图。

具体实施方式

为使本发明的技术方案更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步的描述。

图1为本发明光源检测设备的结构框图。如图1所示，该设备中包括采集装置、计算装置和检测装置。

其中，采集装置，采集目标光源对应的图像，获取所述目标光源对应图像的样本像素点；

计算装置，根据所述样本像素点获取目标光源对应图像的颜色参数；

检测装置，将目标光源对应图像的颜色参数与预先设定的各标准光源的颜色参数进行比较进而确定与目标光源匹配的标准光源。

图2是图1光源检测设备对应的光源检测方法的流程图，结合附图2对本发明中所涉及的光源检测方法进行详细描述：

步骤S201，采集目标光源对应的图像；

通过图像拾取设备采集任意光源照射在任意颜色素材时产生的颜色图像，获取目标光源对应的图像；当然目标光源对应图像也可通过远端传送视频流或图像，或者外部提供的视频流或图像等方式获取；

步骤S202，获取目标光源对应图像的样本像素点；

在目标光源对应图像中获取样本像素点，所述目标光源对应图像的样本像素点为图像中的灰点或任一有颜色的点。

其中，在RGB颜色空间，YUV颜色空间，YCbCr颜色空间以及Lab颜色空间中，获取灰点或任一有颜色的点都属于本领域的现有技术。

例如，在RGB颜色空间中，灰点为R、G、B各颜色分量满足下述表达式的像素点：

|R-G|＜10，|G-B|＜10并且|R-B|＜10；

任一有颜色的像素点中，红点为R、G、B各颜色分量满足下述表达式的像素点：

R/G≥2且R/B≥2，或者(R-G)＞30并且(R-B)＞30；

在YUV颜色空间中，灰点的YUV值满足：

|u|＜10，|v|＜10且20＜y＜250。

步骤S203，根据样本像素点计算目标光源对应图像的颜色参数；

所述目标光源对应图像的颜色参数为图像中样本像素点的颜色分量或色度分量的平均值的比值；

比如在RGB颜色空间中，颜色分量平均值的比值为图像在RGB颜色空间中样本像素点的R值、B值的平均值的比值RB或BR；

在YUV颜色空间，YCbCr颜色空间以及Lab颜色空间中，所述图像中样本像素点的色度分量的平均值的比值为：图像在YUV颜色空间中样本像素点的V值、U值的平均值的比值V/U或U/V；或图像在YCbCr颜色空间中样本象素点的Cr值、Cb值的比值Cr/Cb或Cb/Cr；或图像在YIQ颜色空间中样本像素点的I值、Q值的比值I/Q或Q/I；或图像在Lab颜色空间中样本像素点的a值、b值的比值a/b或b/a。

所述颜色参数为随光源色温呈单调直线变化的颜色参数。

在RGB颜色空间中，采取RB或BR的值是基于RB或BR随光源色温呈单调直线变化的原因，这样光源检测方法的计算量被大大降低；同样在其他颜色空间中亮度分量或色度分量的选取也是基于类似的原因。

步骤S204，比较颜色参数，确定与目标光源匹配的标准光源；

将目标光源的颜色参数与预先设定各标准光源的颜色参数进行比较进而确定与目标光源匹配的标准光源的步骤包括：

计算目标光源的颜色参数与预先设定的每一标准光源的颜色参数的差值的绝对值；

将差值的绝对值中最小的一种或多种对应的标准光源确定为与目标光源匹配的标准光源。

实施例1

我们以图像的RGB颜色空间并且以样本像素点取灰点为例对本发明中所涉及的光源检测方法进行详细描述：

预先设定多种标准光源的RB比值，获取目标光源对应的图像，统计图像中灰点所对应的R和B的平均值，分别用Rmean和Bmean来表示，求取R和B的平均值的比值RB；

RB＝Rmean/Bmean；

将求取的目标光源对应图像中灰点的RB比值与预先设定的标准光源的RB比值进行作差比较，将差值的绝对值中最小的一种或多种对应的标准光源确定为与目标光源匹配的标准光源。

在RGB颜色空间中，采取RB或BR的值是基于RB或BR随光源色温呈单调直线变化的原因，这样光源检测方法的计算量被大大降低；同样在其他颜色空间中亮度分量或色度分量的选取也是基于类似的原因。

类似地，获取目标光源对应图像灰点在RGB颜色空间中的BR比值，以及在YUV颜色空间中的VU比值或UV比值；或在YCbCr颜色空间中的CrCb比值或CbCr比值；或在Lab颜色空间中的ab比值或ba比值，进行光源检测的步骤都雷同。

实施例2

我们以图像的YUV颜色空间并且以样本像素点选取任一有颜色点中的红点为例对本发明中所涉及的光源检测方法进行详细描述：

预先设定多种标准光源的VU比值，获取目标光源对应的图像，统计图像中红点所对应的V和U的平均值，分别用Vmean和Umean来表示，求取V和U的平均值的比值VU，

VU＝Vmean/Umean；

将求取的目标光源对应图像红点的VU比值与预先设定的标准光源的VU比值进行作差比较，将差值的绝对值中最小的一种或多种对应的标准光源确定为与目标光源匹配的标准光源。

类似地，获取目标光源对应图像的红点在YUV颜色空间中的UV比值，以及在RGB颜色空间中的RB比值或BR比值；或在YCbCr颜色空间中的CrCb比值或CbCr比值；或在Lab颜色空间中的ab比值或ba比值，进行光源检测的步骤都雷同。

同样可以通过获取目标光源对应图像的其他有颜色的像素点点进行光源检测，检测步骤跟上述实施例中的步骤雷同。

另外，在实际应用中，目标光源也可能为混合光源，因此将混合光源对应图像的颜色参数与预先设定标准光源的颜色参数比较，一般会找到两种标准光源的类型与混合光源相对应。此时，目标光源匹配标准光源的过程将可以为：通过比较所述目标光源与标准光源颜色参数的接近程度，确定最接近和次接近的两种标准光源为与所述目标光源匹配的标准光源。

图3为本发明图像处理方法的流程图，结合附图3对本发明中所涉及的图像处理方法进行详细描述：

步骤S301，采集目标光源对应的图像；

通过图像拾取设备采集任意光源照射在任意颜色素材时产生的颜色图像，获取目标光源对应的图像；当然目标光源对应图像也可通过远端传送视频流或图像，或者外部提供的视频流或图像等方式获取；

步骤S302，获取目标光源对应图像的样本像素点；

在目标光源对应图像中获取样本像素点，所述目标光源对应图像的样本像素点为图像中的灰点或任一有颜色的点。

其中，在RGB颜色空间，YUV颜色空间，YCbCr颜色空间以及Lab颜色空间中，获取灰点或任一有颜色的点都属于本领域的现有技术。

例如，在RGB颜色空间中，灰点为R、G、B各颜色分量满足下述表达式的像素点：

|R-G|＜10，|G-B|＜10并且|R-B|＜10；

其中，任一有颜色的像素点中，红点为R、G、B各颜色分量满足下述表达式的像素点：

R/G≥2且R/B≥2，或者(R-G)＞30并且(R-B)＞30；

在YUV颜色空间中，灰点的YUV值满足：

|u|＜10，|v|＜10且20＜y＜250。

步骤S303，根据样本像素点计算目标光源对应图像的颜色参数；

所述目标光源对应图像的颜色参数为图像中样本像素点的颜色分量或色度分量的平均值的比值；

比如在RGB颜色空间中，颜色分量平均值的比值为图像在RGB颜色空间中样本像素点的R值、B值的平均值的比值RB或BR；

在YUV颜色空间，YCbCr颜色空间以及Lab颜色空间中，所述图像中样本像素点的亮度分量或色度分量的平均值的比值为：图像在YUV颜色空间中样本像素点的V值、U值的平均值的比值V/U或U/V；或图像在YCbCr颜色空间中样本象素点的Cr值、Cb值的比值Cr/Cb或Cb/Cr；或图像在YIQ颜色空间中样本像素点的I值、Q值的比值I/Q或Q/I；或图像在Lab颜色空间中样本像素点的a值、b值的比值a/b或b/a。

所述颜色参数为随光源色温呈单调直线变化的颜色参数。

在RGB颜色空间中，采取RB或BR的值是基于RB或BR随光源色温呈单调直线变化的原因，这样光源检测方法的计算量被大大降低；同样在其他颜色空间中亮度分量或色度分量的选取也是基于类似的原因。

步骤S304，比较颜色参数，确定与目标光源匹配的标准光源；

将目标光源的颜色参数与预先设定各标准光源的颜色参数进行比较进而确定与目标光源匹配的标准光源的步骤包括：

计算目标光源的颜色参数与预先设定的每一标准光源的颜色参数的差值的绝对值；

将差值的绝对值中最小的一种或多种对应的标准光源确定为与目标光源匹配的标准光源。

并将最小的两种对应标准光源称为第一种匹配标准光源和第二种匹配标准光源。

步骤S305，根据匹配标准光源的颜色参数与目标光源的颜色参数获取匹配标准光源的加权因子；

根据匹配标准光源的颜色参数与目标光源的颜色参数获取匹配标准光源的加权因子，包括以下步骤：

获取所述目标光源的颜色参数与所述与目标光源匹配的标准光源中的第一种匹配标准光源的颜色参数的差值的绝对值，表示为第一差值绝对值；

获取所述目标光源的颜色参数与所述与目标光源匹配的标准光源中的第二种匹配标准光源的颜色参数的差值的绝对值，表示为第二差值绝对值；

获取所述第一差值绝对值与第二差值绝对值的和，求取所述第二差值绝对值与所述第一差值绝对值与第二差值绝对值的和的比值，取得所述第一种匹配标准光源的加权因子；

将1与所述第一种匹配标准光源的加权因子作差以获取第二种匹配标准光源的加权因子。

我们以目标光源对应图像在RGB颜色空间中，且颜色分量平均值的比值为RB为例，说明获取加权因子的方法。

假定预先设定的第一种匹配标准光源的RB比值为RB[i]，预先设定的第二种匹配标准光源的RB比值为RB[j]，其中i和j为自然数，所述目标光源对应图像中RB比值表示为curRB。将curRB分别与预先设定第一种匹配标准光源和第二种匹配标准光源对应图像中RB比值分别求取差值的绝对值，假定所述差值的绝对值分别表示为第一差值绝对值diff1和第二差值绝对值diff2；

即为：

diff1＝abs(curRB-RB[i])

diff2＝abs(curRB-RB[j])

其中abs表示求取绝对值；

获取所述第一差值绝对值diff1与第二差值绝对值diff2的和，求取所述第二差值绝对值diff2与所述第一差值绝对值diff1与第二差值绝对值diff2的和的比值，以取得第一种匹配标准光源的加权因子，我们表示为w1；

用公式表示为：w1＝diff2/(diff1+diff2)；

第二种匹配标准光源的加权因子表示为w2可以通过如下公式来求取：

w2＝1-w1；

步骤S306，获取目标光源对应图像的目标校正参数；

所述根据匹配标准光源的加权因子及匹配标准光源的标准校正参数获取目标光源对应图像的目标校正参数，具体步骤为：

获取所述第一种匹配标准光源的加权因子与所述第一种匹配标准光源的标准校正参数的乘积；

获取所述第二种匹配标准光源的加权因子与所述第二种匹配标准光源的标准校正参数的乘积；

将所述的上述两个乘积相加获取所述目标光源对应图像的目标校正参数。

所述匹配标准光源的标准校正参数为白平衡调整因子、颜色校正因子或光源相关的校正因子。

我们假定所述目标光源对应图像的目标校正参数表示为curPara，已知第一种匹配标准光源的标准校正参数表示为Para[i]，已知第二种匹配标准光源的标准校正参数表示为Para[j]，则目标校正参数可以用以下公式表示：

curPara＝w1*Para[i]+w2*Para[j]；

下面以匹配标准光源的标准校正参数为白平衡调整因子为例说明如何获取目标校正参数；

目标光源对应图像的R分量的目标校正参数表示为gr_gain[cur]，预先设定第一种匹配标准光源和第二种匹配标准光源对应图像中所有像素点R分量的标准校正参数分别表示为gr_gain[i]和gr_gain[j]，则获取目标校正参数可以用以下公式表示：

gr_gain[cur]＝w1*gr_gain[i]+w2*gr_gain[j]；

这样得知目标光源对应图像的R分量的目标校正参数gr_gain[cur]；同样B分量的目标校正参数表示为：gb_gain[cur]＝w1*gb_gain[i]+w2*gb_gain[j]；

类似地，可以根据颜色校正因子获取目标校正参数。

步骤S307，校正目标光源对应的图像；

所述利用目标校正参数对目标光源对应的图像进行校正为：

将所述目标光源对应图像的输入参数与所述目标光源对应图像的目标校正参数乘积以调整所述目标光源对应的图像。

我们仍然以图像中的红色分量为例进行说明，假定目标光源对应图像中各像素点红色分量输入表示为In_r，所述图像处理后各像素点红色分量输出表示为Out_r，则图像处理过程中涉及红色分量的部分可以用如下公式表示：

Out_r＝In_r*gr_gain[cur]；

类似地，图像处理过程中涉及蓝色分量的部分可以用如下公式表示：

Out_b＝In_b*gb_gain[cur]；

因为绿色分量gg_gain[cur]被作为参考通道，图像处理过程中绿色分量的输入参数等于其输出参数，根据上述方法我们对目标光源对应的图像进行了处理。

实施例3

结合附图4以目标光源为室内光源为例说明图像处理方法。

我们设定目标光源为室内光源，且室内光源对应的图像在RGB颜色空间中，并且以样本像素点取灰点为例对本发明中所涉及的光源检测方法及图像处理方法进行详细描述：

预先设定多种标准光源的RB比值，比如是D65，CWF，U30，A，H等5种标准光源。

获取室内光源对应的图像，统计图像中灰点所对应的R和B的平均值，分别用Rmean和Bmean来表示，求取R和B的平均值的比值RB；

RB＝Rmean/Bmean；

将求取的室内光源对应图像中灰点的RB比值与预先设定的5种标准光源的RB比值进行作差比较，从图4中我们得出室内光源接近D65和CWF两种标准光源，同时，我们称D65为第一种匹配标准光源，CWF为第二种匹配标准光源。

同时我们以RB[Indoor]＝264，RB[D65]＝210，RB[CWF]＝390为例说明室内光源对应的图像处理过程。

在本实施例中目标光源目标颜色参数表示为curRB，即RB[Indoor]；我们假定预先设定的第一种匹配标准光源为D65，其RB比值为RB[D65]；预先标定的第二种匹配标准光源为CWF，其RB比值为RB[CWF]，将所述目标光源对应图像中样本像素点的RB比值分别与预先设定第一种匹配标准光源和第二种匹配标准光源的RB比值分别求取差值的绝对值，假定所述差值的绝对值分别表示为第一差值绝对值diff1和第二差值绝对值diff2；

即为：

diff1＝abs(curRB-RB[D65])；

diff2＝abs(curRB-RB[CWF])；

其中abs表示求取绝对值；

将RB[Indoor]＝264，RB[D65]＝210，RB[CWF]＝390代入上述算式为：

diff1＝abs(curRB-RB[i])＝abs(264-210)＝54；

diff2＝abs(curRB-RB[j])＝abs(264-390)＝126；

获取所述第一差值绝对值diff1与第二差值绝对值diff2的和，求取所述第二差值绝对值diff2与所述第一差值绝对值diff1与第二差值绝对值diff2的和的比值，以取得第一种匹配标准光源的加权因子，我们表示为w1；

用公式表示为：w1＝diff2/(diff1+diff2)；

即：w1＝diff2/(diff1+diff2)＝126/(54+126)＝0.7；

第二种匹配标准光源的加权因子表示为w2可以通过如下公式来求取：

w2＝1-w1或者w2＝diff1/(diff1+diff2)；

即；w2＝0.3；

根据匹配标准光源的加权因子及匹配标准光源的标准校正参数获取目标光源对应图像的目标校正参数，具体实施如下：

我们假定所述室内光源对应图像的目标校正参数表示为curPara，已知第一种匹配标准光源的校正参数表示为Para[D65]，已知第二种匹配标准光源的校正参数表示为Para[CWF]，则获取目标校正参数可以用以下公式表示：

curPara＝w1*Para[D65]+w2*Para[CWF]；

所述匹配标准光源的标准校正参数为白平衡调整因子、颜色校正因子或光源相关的校正因子。

下面以白平衡调整因子为例说明如何利用加权因子进行图像处理。

查询光源和特征参数对应关系，D65的gr_gain和gb_gain分别为96和79；CWF的gr_gain和gb_gain分别为85和131，则获取目标校正参数可以用以下公式表示：

gr_gain[cur]＝w1*gr_gain[D65]+w2*gr_gain[CWF]；

gb_gain[cur]＝w1*gb_gain[D65]+w2*gb_gain[CWF]；

这样得知室内光源对应图像的R分量的校正参数gr_gain[cur]，gb_gain[cur]；

gr_gain[cur]＝0.7*96+0.3*85＝92.7；

gb_gain[cur]＝0.7*79+0.3*131＝94.6；

将所述目标光源对应图像的输入参数与所述光源对应图像的目标校正参数乘积以调整所述目标光源对应的图像，具体实施如下：

目标光源对应图像的每个像素点输入的R分量为In_r，B分量为In_b所述图像处理后R和B输出分量分别为Out_r、Out_b；则图像处理过程可以用如下公式表示：

Out_r＝In_r*gr_gain[cur]；

Out_b＝In_b*gb_gain[cur]；

对图像中的R和B分量进行了调整，因为绿色分量gg_gain[cur]被作为参考通道，图像处理过程中绿色分量的输入参数等于其输出参数，根据上述方法我们对目标光源对应的图像进行了处理。

类似地，获取目标光源对应图像灰点在RGB颜色空间中的BR比值，以及在YUV颜色空间中的VU比值或UV比值；或在YCbCr颜色空间中的CrCb比值或CbCr比值；或在YIQ颜色空间中的IQ比值或QI比值；或在Lab颜色空间中的ab比值或ba比值，进而进行光源检测及图像处理的步骤都雷同。

同样可以通过获取目标光源对应图像的其他有颜色的点进行光源检测及图像处理，光源检测及图像处理步骤跟灰点或红点的雷同。

采集目标光源对应的图像，设该图像宽度为wd，高度为ht，则图像中像素的数目为wd*ht个，本发明实施例通过获取所述目标光源对应图像的样本像素点，所述图像要进行wd*ht次操作获取样本像素点的颜色分量或色度分量的平均值，然后求取样本像素点的颜色分量或色度分量的平均值的比值，再与预先设定5种标准光源进行5次比较，本发明实施例所需的操作次数为1*wd*ht+2+5，从而大大降低了计算量，并且本发明实施例根据匹配标准光源的颜色参数与目标光源对应图像的颜色参数获取匹配标准光源的加权因子，并且本发明实施例所采用的颜色分量或色度分量的平均值的比值与光源色温呈单调直线变化的关系，使得所求取的目标校正参数更准确，从而准确校正目标光源对应的图像。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (19)

1、一种光源检测设备，其特征在于，包括采集装置，计算装置和检测装置，其中：

采集装置，采集目标光源对应的图像，获取所述目标光源对应图像的样本像素点；

计算装置，根据所述样本像素点计算目标光源对应图像的颜色参数；

检测装置，将目标光源对应图像的颜色参数与预先设定的各标准光源的颜色参数进行比较进而确定与目标光源匹配的标准光源。

2、一种光源检测方法，其特征在于，其包括：

采集目标光源对应的图像，获取所述目标光源对应图像的样本像素点；

根据所述样本像素点计算目标光源对应图像的颜色参数；

将目标光源对应图像的颜色参数与预先设定的各标准光源的颜色参数进行比较，进而确定与目标光源匹配的标准光源。

3、根据权利要求2所述的光源检测方法，其特征在于，所述光源对应图像的样本像素点为图像中的灰点或任一有颜色的点。

4、根据权利要求2所述的光源检测方法，其特征在于：所述颜色参数为随光源色温呈单调直线变化的颜色参数。

5、根据权利要求2所述的光源检测方法，其特征在于，所述颜色参数为图像中样本像素点的颜色分量或色度分量的平均值的比值。

6、根据权利要求5所述的光源检测方法，其特征在于，所述图像中样本像素点的颜色分量的平均值的比值为图像在RGB颜色空间中样本像素点的R值、B值的平均值的比值RB或BR。

7、根据权利要求5所述的光源检测方法，其特征在于，所述图像中样本像素点的色度分量的平均值的比值为：

图像在YUV颜色空间中样本像素点的V值、U值的平均值的比值V/U或U/V；或图像在YCbCr颜色空间中样本象素点的Cr值、Cb值的比值Cr/Cb或Cb/Cr；或图像在YIQ颜色空间中样本像素点的I值、Q值的比值I/Q或Q/I；或图像在Lab颜色空间中样本像素点的a值、b值的比值a/b或b/a。

8、根据权利要求2所述的光源检测方法，其特征在于，将目标光源的颜色参数与预先设定各标准光源的颜色参数进行比较进而确定与目标光源匹配的标准光源的步骤包括：

计算目标光源的颜色参数与预先设定的每一标准光源的颜色参数的差值的绝对值；

将差值的绝对值中最小的一种或多种对应的标准光源确定为与目标光源匹配的标准光源。

9、一种图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集目标光源对应的图像，获取所述目标光源对应图像的样本像素点；

根据所述样本像素点计算目标光源对应图像的颜色参数；

将目标光源对应图像的颜色参数与预先设定的各标准光源的颜色参数进行比较，进而确定与目标光源匹配的标准光源；

根据匹配标准光源的颜色参数与目标光源的颜色参数获取匹配标准光源的加权因子，根据匹配标准光源的加权因子及匹配标准光源的标准校正参数获取目标光源对应图像的目标校正参数；

利用目标校正参数对目标光源对应的图像进行校正。

10、根据权利要求9所述的图像处理方法，其特征在于，所述光源对应图像的样本像素点为图像中的灰点或任一有颜色的点。

11、根据权利要求9所述的图像处理方法，其特征在于：所述颜色参数为随光源色温呈单调直线变化的颜色参数。

12、根据权利要求9所述的图像处理方法，其特征在于，所述颜色参数为图像中样本像素点的颜色分量或色度分量的平均值的比值。

13、根据权利要求12所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像中样本像素点的颜色分量的平均值的比值为图像在RGB颜色空间中样本像素点的R值、B值的平均值的比值RB或BR。

14、根据权利要求12所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像中样本像素点的色度分量的平均值的比值为：

图像在YUV颜色空间中样本像素点的V值、U值的平均值的比值V/U或U/V；或图像在YCbCr颜色空间中样本象素点的Cr值、Cb值的比值Cr/Cb或Cb/Cr；或图像在YIQ颜色空间中样本像素点的I值、Q值的比值I/Q或Q/I；或图像在Lab颜色空间中样本像素点的a值、b值的比值a/b或b/a。

15、根据权利要求9所述的图像处理方法，其特征在于，将目标光源的颜色参数与预先设定各标准光源的颜色参数进行比较进而确定与目标光源匹配的标准光源的步骤包括：

计算目标光源的颜色参数与预先设定的每一标准光源的颜色参数的差值的绝对值；

将差值的绝对值中最小的一种或多种对应的标准光源确定为与目标光源匹配的标准光源。

16、根据权利要求15所述的图像处理方法，其特征在于，根据匹配标准光源的颜色参数与目标光源的颜色参数获取匹配标准光源的加权因子，包括以下步骤：

获取所述目标光源的颜色参数与所述与目标光源匹配的标准光源中的第一种匹配标准光源的颜色参数的差值的绝对值，表示为第一差值绝对值；

获取所述目标光源的颜色参数与所述与目标光源匹配的标准光源中的第二种匹配标准光源的颜色参数的差值的绝对值，表示为第二差值绝对值；

获取所述第一差值绝对值与第二差值绝对值的和，求取所述第二差值绝对值与所述第一差值绝对值与第二差值绝对值的和的比值，取得所述第一种匹配标准光源的加权因子；

将1与所述第一种匹配标准光源的加权因子作差以获取第二种匹配标准光源的加权因子。

17、根据权利要求16所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据匹配标准光源的加权因子及匹配标准光源的标准校正参数获取目标光源对应图像的目标校正参数，具体步骤为：

获取所述第一种匹配标准光源的加权因子与所述第一种匹配标准光源的标准校正参数的乘积；

获取所述第二种匹配标准光源的加权因子与所述第二种匹配标准光源的标准校正参数的乘积；

将所述的上述两个乘积相加获取所述目标光源对应图像的目标校正参数。

18、根据权利要求9所述的图像处理方法，其特征在于，所述匹配标准光源的标准校正参数为白平衡调整因子、颜色校正因子或光源相关的校正因子。

19、根据权利要求9所述的图像处理方法，其特征在于，所述利用目标校正参数对目标光源对应的图像进行校正为：

将所述目标光源对应图像的输入参数与所述目标光源对应图像的目标校正参数乘积以调整所述目标光源对应的图像。

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