CN101370151A - 一种自动白平衡调整方法 - Google Patents

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Abstract

本发明一种自动白平衡调整方法通过检测灰点的个数、约束各个颜色分量之间的关系，可以有效地检测出大色块的情况，并且对之前白平衡因子进行调整，使得出现大色块情况时仍能正确地进行白平衡调整。

Description

一种自动白平衡调整方法
技术领域
本发明涉及一种调整图像白平衡的方法，特别是一种根据图像中的大色块的判断结果调整白平衡的方法。
技术背景
一般自然图像中，如果有足够多的颜色，那么它们平均起来得到的颜色是灰的。这就是一种灰世界(Gray World)的假设。基于这样的假设，对于色彩丰富的图像的白平衡只需要调整到所有颜色的平均值接近就好了。但当整个图像中某单一颜色占主导时，也就是所谓的“大色块”情况，一幅图像的平均颜色将不再是灰色，如果仍然按照灰世界的假设进行白平衡的话，整幅图像的颜色就错了。因此这种情况下现有方法就会失效，它会把该颜色调整成灰色，导致白平衡错误。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种自动白平衡调整方法，消除了大色块对图像处理带来的影响。
为了达到上述目的，本发明一种自动白平衡调整方法，包括：
判断整幅图像中是否包含大色块；
当包含有大色块时采用原历史值中正常的白平衡因子调整白平衡。
进一步地，判断整幅图像中是否包括大色块的方法包括：
统计整个图像中灰点的个数，并与一阈值进行比较；
当灰点个数低于所述阈值，则认为整幅图像包括大色块；
进一步地，所述灰点个数的统计方法为计算整幅图每个像素点各个色彩分量，如果落入设定的范围，则认为是灰点。
进一步地，判断整幅图像中是否包括大色块的方法包括：
计算整幅图像中全部或部分像素点各个颜色分量的平均值，如果其中一个或多个分量与其他分量差异很大，则认为整幅图像包括大色块。
进一步地，所述整幅图像中各个颜色分量的平均值计算方法为：对全部或部分颜色分量的平均值两两相减取绝对值，并判断这些绝对值的差值是否大于一给定的阈值，如果大于所述给定的阈值则认为整幅图像包括大色块。
进一步地，所述整幅图像中各个颜色分量的平均值计算方法为：对全部或部分颜色分量的平均值两两相减取绝对值，将相减取绝对值之后的各个值除以整幅图像的亮度值做归一化处理后再与归一化阈值进行比较，如果大于所述归一化阈值则认为整幅图像包括大色块。
进一步地，判断整幅图像中是否包括大色块的方法包括：
计算整幅图像中全部或部分像素点各个颜色分量平均值，并两两之间取比值，如果比值超过一阈值则认为整幅图像包括大色块。
进一步地，所述方法进一步包括：
在灯箱中测定所述比值的标准点；
以一个或多个标准点为准划定范围；
如果计算出的整幅图像比值点落在所划定范围之外则认为整幅图像包括大色块。
进一步地，所述比值标准点和比值点为利用所述整幅图像中全部或部分像素点各个颜色分量平均值两两之间的比值中的两个比值形成直角坐标系，并在直角坐标系中标定的点。
进一步地，所述历史值中正常的白平衡因子为在视频流中之前几帧图像中的白平衡调整因子之一或前几帧图像中白平衡调整因子的加权平均值。
本发明一种自动白平衡调整方法通过检测灰点的个数、约束各个颜色分量之间的关系，可以有效地检测出大色块的情况。并且对之前白平衡因子进行调整，使得出现大色块情况时仍能正确地进行白平衡调整。
附图说明
图1是本发明一种实施例中各种光源的白平衡调整因子坐标框图；和
图2是本发明一种实施例中仅知道CW和D65两种光源后的白平衡调整因子坐标框图。
具体实施方式
在灰世界的理论基础上实现的白平衡，如果遇到“大色块”，容易对白平衡产生不利甚至错误的影响。
对于大色块的检测，本发明在一个具体的实施例中提出了灰点检测的方法即：
对于一个彩色的像素点的像素值总是由亮度和色度组成，对于YUV信号来说，UV信号为色差信号，如果UV信号的值落入一定范围内，则可以认为该像素点为灰点。
如果整幅图像中的灰点比例个数超过一个设定的阈值，比如占整幅图像像素点的85％，则认为整幅图像不包括大色块。
在一个具体的实施例中，计算整幅图像中全部或部分像素点各个颜色分量的平均值，如果其中一个或多个分量与其他分量差异很大，比如超过了100，则认为整幅图像包括大色块。
在另一个具体的实施例中，在RGB色彩空间中，取|G-R|、|G-B|或|R-B|。如果插值异常大，比如超过了100，则说明两者之间差别非常大，也说明一种颜色分量在整幅图像中或部分图像中占据主导，因而也可以由此判断出图像中包括大色块。
然而，仅仅凭借差的绝对值这一点来判定是否存在大色块，可能会出现偏差。因为有些时候，在明亮的环境下，色彩表现比较丰富，即便是相近的颜色色彩分量的值之间差距会比较大；而另外一些时候，在暗的环境下，色彩表现没有那么丰富，尽管色彩差别很大，但在实际的颜色色彩分量上，差距也会比较小。而这些差异都是由亮度引起的。因此本发明的一个具体实施例中，采用对颜色分量差的绝对值除以整幅图像的亮度，以获取归一化的色彩分量差值。
在YUV空间中，Y分量代表像素点的亮度，而在RGB空间中，像素点的亮度则可以采用L＝a1*R+a2*B+a3*G获得，其中，a1、a2、a3均为常系数。比较|G-R|/L、|G-B|/L或|R-B|/L与一归一化的色彩分量的阈值，对于超过阈值的则可认为是出现了大色块，因而此方法可以更精确地判断出大色块来，所述归一化的色彩分量阈值的选取可以根据实际需要设定。
更进一步的，本发明的一个具体的实施例中，取颜色分量之间的两两比值，对于异常大或者异常小的比值，同样可以判断出来是出现了大色块。
对于采用颜色分量之间两两取比值的比较方法，可以进一步由图表坐标的方式进行判断。如图1所示，图1为本发明一种实施例中各种光源的白平衡调整因子坐标图。在图中横坐标为白平衡因子gr_Gain，纵坐标为白平衡因子gb_Gain。其中gr_Gain＝G/R；gb_Gain＝G/B。图中显示的是D65、CW、U30、A、H、Indoor，6种光源在两个白平衡因子形成的坐标系中标定的点，并且以图1中所示的矩形框将所述六个标定的点框定。除了Indoor是在室内测定的，其它点都是标准光源在灯箱中标定的。这些光源的色温从2000K～6500K，基本涵盖了实际场景中的常见光源的色温。采用一个矩形框对这六种光源的标定点进行框定，获得如图一所示的判定范围。对于某一场景，如果实际计算点超过了图1所示的范围，则可以判定为出现大色块。当然，对于已知一种或几种光源的情况下，这个范围可以进一步缩小。比如已知光源为D65或CW，则以D65和CW两点为准框定一个矩形框再对输入图像进行判断，如图2所示。图1、图2仅仅是这种方法的示意图，对于其他几何形状的范围划分同样适用。
当检测出图像中有大色块的情况下，可以采用白平衡因子的历史值进行白平衡计算。对于视频流图像来说，白平衡因子的历史值可以为前几帧图像中任意一帧图像所采用的白平衡因子，也可以为前几帧图像中白平衡因子的加权平均值。对于接近当前帧的白平衡因子，提高其权重；对于远离当前帧的白平衡因子，减少其权重，比如对于远离当前帧的白平衡因子乘以一个较小的系数，而对于接近当前帧的白平衡因子乘以一个较大的系数。
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 (10)

1.一种自动白平衡调整方法，包括：
利用对图像中的灰点或颜色分量的计算比较，判断整幅图像中是否包含大色块；
当包含有大色块时采用原历史值中正常的白平衡因子调整白平衡。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断整幅图像中是否包括大色块的方法包括：
统计整个图像中灰点的个数，并与一阈值进行比较；
当灰点个数低于所述阈值，则认为整幅图像包括大色块。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述灰点个数的统计方法为计算整幅图每个像素点各个色彩分量，如果落入设定的范围，则认为是灰点。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断整幅图像中是否包括大色块的方法包括：
计算整幅图像中全部或部分像素点各个颜色分量的平均值，如果其中一个或多个分量与其他分量差异很大，则认为整幅图像包括大色块。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述整幅图像中各个颜色分量的平均值计算方法为：对全部或部分颜色分量的平均值两两相减取绝对值，并判断这些绝对值的差值是否大于一给定的阈值，如果大于所述给定的阈值则认为整幅图像包括大色块。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述整幅图像中各个颜色分量的平均值计算方法为：对全部或部分颜色分量的平均值两两相减取绝对值，将相减取绝对值之后的各个值除以整幅图像的亮度值做归一化处理后再与归一化阈值进行比较，如果大于所述归一化阈值则认为整幅图像包括大色块。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断整幅图像中是否包括大色块的方法包括：
计算整幅图像中全部或部分像素点各个颜色分量平均值，并两两之间取比值，如果比值超过一阈值则认为整幅图像包括大色块。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
在灯箱中测定所述比值的标准点；
以一个或多个标准点为准划定范围；
如果计算出的整幅图像比值点落在所划定范围之外则认为整幅图像包括大色块。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述比值标准点和比值点为利用所述整幅图像中全部或部分像素点各个颜色分量平均值两两之间的比值中的两个比值形成直角坐标系，并在直角坐标系中标定的点。
10.根据权利要求1-9之一所述的方法，其特征在于，所述历史值中正常的白平衡因子为在视频流中前几帧图像中的白平衡调整因子之一或前几帧图像中白平衡调整因子的加权平均值。
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