CN102300100A - 一种白平衡控制装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种白平衡控制方法，属于数字图像信号处理领域。该方法包括：(a)、检测太阳光照射下的绿色物体像素、及日光灯照射下的绿色物体像素，提取这两种光源下的绿色物体像素特征；(b)、根据输入图像每个像素点的R、G、B值选取参考白点；(c)、从参考白点中去除具有所述绿色物体像素特征的像素点，得到第二参考白点；(d)、根据所述第二参考白点对图像进行白平衡处理。另外，本发明还提供了一种白平衡控制装置。本发明去除了参考白点中具有绿色物体像素特征的像素点得到第二参考白点，利用第二参考白点对图像进行白平衡处理，解决了图像中出现大面积绿色物体时白平衡算法失效的技术问题。

Description

一种白平衡控制装置及方法

技术领域

本发明属于数字图像信号处理领域，尤其涉及一种白平衡控制装置及方法。

背景技术

人眼所见到的白色或其他颜色同物体本身的固有色、光源的色温、物体的反射或透射特性、人眼的视觉感应等诸多因素有关。

物体反射出的颜色与光源的色温有很大关系。不论在晴天、阴天、室内环境或荧光灯环境下，人眼把一些物体看成白色，原因是人的大脑可以侦测并且更正像这样的色彩改变。人眼可以进行自我适应，但是数码摄像机就不具有这么智能的功能了。为了贴近人的视觉标准，数码摄像机就必须模仿人类大脑并根据光源色温来调整图像色彩，也就是需要自动或手动调整白平衡来达到令人满意的色彩效果。

已知的自动白平衡算法包括灰色世界、理想反射物、模糊规则方法等。灰色世界被广泛使用，其假设反射系数的平均值是一特定的灰色值，具有运算简单的特点。理想反射物算法是假设在影像中最亮的像素相当于一物体的光滑面或镜面的条件下，影像中最亮的像素作为参考白点。

在图像中绿色植物作为主体或背景时，荧光灯(CWF光，色温为4150K)光源中的参考白点像素与太阳光照射下或室内日光灯照射下的绿色物体的像素值十分接近，尤其在户外的场景，图像中绿色物体(例如树叶、小草等)的像素值随着早中晚不同时间段的色温表现出不同的色度值，经常有一些绿色物体的像素值落在CWF光源照射下参考白点的范围中，这样就造成了不可避免的误判。这些绿色物体的像素会被误认为是CWF光源中的参考白点，从而参与到图像中所有参考白点的统计，造成图像有一定的色彩偏差。由于绿色物体像素值的特点，它会提高参考白点颜色分量上的绿色(G)值，对于这种误判所带来的偏差，自动白平衡会提高红色增益和蓝色增益来补偿红色(R)值和蓝色(B)值，以达到自动白平衡还原白色真实色彩的效果。这样做最后的结果就是图像中的绿色物体颜色变淡甚至变白，背景中的白色物体也会渐渐偏紫，不能达到预期的自动白平衡效果。

发明内容

本发明为解决现有白平衡技术不能准确调节具有绿色物体的图像的技术问题，提供一种能准确调节具有绿色物体的图像的白平衡装置及方法。

一种白平衡方法，包括如下步骤：

(a)、检测太阳光照射下的绿色物体像素、及日光灯照射下的绿色物体像素，提取这两种光源下的绿色物体像素特征；

(b)、根据输入图像每个像素点的R、G、B值选取参考白点；

(c)、从参考白点中去除具有所述绿色物体像素特征的像素点，得到第二参考白点；

(d)、根据所述第二参考白点对图像进行白平衡处理。

另外，本发明还提供了一种白平衡控制装置，包括：

图像特征检测装置，检测太阳光照射下的绿色物体像素、及日光灯照射下的绿色物体像素，提取这两种光源下的绿色物体像素特征；

参考白点选取装置，根据输入图像每个像素点的R、G、B值选取参考白点；

第二参考白点选取装置，从参考白点中去除具有所述绿色物体像素特征的像素点，得到第二参考白点；

调节控制装置，根据所述第二参考白点对图像进行白平衡处理。

本发明去除了参考白点中具有绿色物体像素特征的像素点得到第二参考白点，利用第二参考白点对图像进行白平衡处理，解决了图像中出现大面积绿色物体时白平衡算法失效的技术问题。

附图说明

图1是本发明实施例提供的白平衡算法流程图；

图2是本发明实施例提供的统计其它色温光照下的参考白点及太阳光、及室内日光灯单独照射下的绿色物体像素点的G-R、G-B分布状况图；

图3是本发明实施例提供的CWF光下的参考白点及太阳光、及室内日光灯单独照射下的绿色物体像素点的R-B、2G-R-B的分布状况图；

图4是本发明实施例提供的白平衡控制装置示意图。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有自动白平衡当中存在的不足，特别是图像中出现大面积的绿色物体时产生的不良效果，需要将参考白点中具有绿色物体像素特征的像素点从参考白点中去除，而造成绿色物体像素特征不容易提取的原因在于图像中绿色物体像素与CWF光源下参考白点的像素特征接近。就需要对图像中绿色物体像素与CWF光源下参考白点进行大量的统计和分析，找出区别特征，去掉参考白点中混杂的具有绿色物体像素特征的像素点，对图像作出精确的自动白平衡调节。

本发明提出了一种白平衡控制方法，如图1所示，该白平衡控制方法包括如下步骤：

(a)、检测太阳光照射下的绿色物体像素、及日光灯照射下的绿色物体像素，提取这两种光源下的绿色物体像素特征；

(b)、根据输入图像每个像素点的R、G、B值选取参考白点；

(c)、从参考白点中去除具有所述绿色物体像素特征的像素点，得到第二参考白点；

(d)、根据所述第二参考白点对图像进行白平衡处理。

所述参考白点为所有光源照射下图像中的参考白点。只是CWF光下的参考白点像素特征同太阳光、及日光灯单独照射下的绿色物体像素特征接近，其它光源照射下的参考白点的特征同太阳光、及日光灯单独照射下的绿色物体像素的特征不同，故只用找出区分绿色物体像素同CWF光下的参考白点的条件。

对太阳光、及日光灯单独照射下的大量绿色物体像素图像数据及CWF光源下参考白点的图像数据进行统计分析，如图2所示，得出如下结论：太阳光、及室内日光灯单独照射下的绿色物体像素和CWF光下的参考白点都具有G值比B值大，G值比R值大的特点。而其它光源照射下的参考白点没有这个特点。因此可以用公式(1)和公式(2)作为绿色物体像素和CWF光下参考白点的共同判断条件，用以区别其他情况的色温光源照射下的参考白点。公式(1)、(2)如下：

G＞B    (1)

G＞R    (2)

另外，从图2的统计数据中可以分析出绿色物体像素的B值远小于R值和G值，而CWF光下的参考白点没有这个特征，可以用R-B的值来区分太阳光、及室内日光灯单独照射下的绿色物体像素和CWF光源下的参考白点，达到从参考白点中去除具有绿色物体像素特征的像素点的目的。

作为优选方案，步骤(a)中的绿色物体像素满足如下条件：

G＞B    (1)

G＞R    (2)

R-B＞n  (4)

公式(1)、(2)、(4)中R代表图像中像素的红色分量、G代表图像中像素的绿色分量、B代表图像中像素的蓝色分量，n为第二常数，取值范围为[42，146]。

作为优选方案，公式(4)中n的值取42，能准确的去除参考白点中具有绿色物体像素特征的像素点，又能最大限度的保留CWF光下的参考白点，达到较好的白平衡效果。

从图2的统计数据中可以分析出绿色物体像素的G值远大于R值和B值，绿色特征分量2G-R-B可以表征一个图像中物体的含绿程度，太阳光、及室内日光灯单独照射下绿色物体像素和CWF光下参考白点的绿色特征分量2G-R-B的分布范围也不同，如图3。因此，可利用公式(3)作为区分绿色物体像素与CWF光源参考白点的判断条件。公式(3)如下：

2G-R-B＞m    (3)

作为优选方案，步骤(a)中的绿色物体像素满足如下条件：

G＞B         (1)

G＞R         (2)

2G-R-B＞m    (3)

公式(1)、(2)、(3)中R代表图像中像素的红色分量、G代表图像中像素的绿色分量、B代表图像中像素的蓝色分量，m为第一常数，取值范围为[40，168]。

作为优选方案，公式(3)中m的值取45，能准确去除参考白点中具有绿色物体像素特征的像素点，又能最大限度的保留CWF光下的参考白点，达到较好的白平衡效果。

作为优选方案，步骤(b)中的绿色物体像素还可以用如下条件来选择：

G＞B         (1)

G＞R         (2)

2G-R-B＞m    (3)

R-B＞n       (4)

公式(1)、(2)、(3)、(4)中R代表图像中像素的红色分量、G代表图像中像素的绿色分量、B代表图像中像素的蓝色分量，m为第一常数，取值范围为[40，168]，n为第二常数，取值范围为[42，146]。作为优选方案，m的值取45，n的值取42，能准确去除参考白点中具有绿色物体像素特征的像素点，又能最大限度的保留CWF光下的参考白点，达到较好的白平衡效果。

利用公式(1)、(2)、(3)、(4)的条件筛选出参考白点中具有绿色物体像素特征的像素点，能更加准确可靠。

提取出绿色物体像素特征后，统计参考白点时，把符合绿色物体像素判断条件的像素点从参考白点中去除，得到第二参考白点，然后根据第二参考白点计算红色分量和蓝色分量的增益值，对图像作出更为精确的白平衡调节。

本白平衡算法的步骤(a)使用若干判断条件检测出混于参考白点中的具有绿色物体像素特征的像素点，以简单的算法得到了更佳的图像品质，解决了一般自动白平衡调节存在大面积绿色物体像素的图像时绿色物体像素部分颜色变淡、背景偏紫的技术问题。

相应的，本发明还提供了一种白平衡控制装置，如图4所示，包括：

图像特征检测装置1，检测太阳光照射下的绿色物体像素、及日光灯照射下的绿色物体像素，提取这两种光源下的绿色物体像素特征；

参考白点选取装置2，根据输入图像每个像素点的R、G、B值选取参考白点；

第二参考白点选取装置3，从参考白点中去除具有所述绿色物体像素特征的像素点，得到第二参考白点；

调节控制装置4，根据所述第二参考白点对图像进行白平衡处理。

作为优选方案，图像特征检测装置1利用如下条件提取绿色物体像素特征：

G＞B         (1)

G＞R         (2)

2G-R-B＞m    (3)

公式(1)、(2)、(3)中R代表图像中像素的红色分量、G代表图像中像素的绿色分量、B代表图像中像素的蓝色分量，m为第一常数，取值范围为[40，168]。

作为优选方案，公式(3)中m的值取45，能准确的去除参考白点中具有绿色物体像素特征的像素点，又能最大限度的保留CWF光下的参考白点，达到较好的白平衡效果。

作为优选方案，图像特征检测装置1利用如下条件提取绿色物体像素特征：

G＞B    (1)

G＞R    (2)

R-B＞n  (4)

公式(1)、(2)、(4)中R代表图像中像素的红色分量、G代表图像中像素的绿色分量、B代表图像中像素的蓝色分量，n为第二常数，取值范围为[42，146]。

作为优选方案，公式(4)中n的值取42，能准确的去除参考白点中具有绿色物体像素特征的像素点，又能最大限度的保留CWF光下的参考白点，达到较好的白平衡效果。

作为优选方案，图像特征检测装置1利用如下条件提取绿色物体像素特征：

G＞B         (1)

G＞R         (2)

2G-R-B＞m    (3)

R-B＞n       (4)

公式(1)、(2)、(3)、(4)中R代表图像中像素的红色分量、G代表图像中像素的绿色分量、B代表图像中像素的蓝色分量，m为第一常数，取值范围为[40，168]，n为第二常数，取值范围为[42，146]，作为优选方案，m的值取45，n的值取42，能准确去除参考白点中具有绿色物体像素特征的像素点，又能最大限度的保留CWF光下的参考白点，达到较好的白平衡效果。

本发明的图像特征检测装置1使用若干判断条件检测出混于参考白点中的具有绿色物体像素特征的像素点，以简单的数据处理得到了更佳的图像品质，解决了一般自动白平衡调节存在大面积绿色物体像素的图像时绿色物体像素部分颜色变淡、背景偏紫的技术问题。

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、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种白平衡控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

(a)、检测太阳光照射下的绿色物体像素、及日光灯照射下的绿色物体像素，提取这两种光源下的绿色物体像素特征；

(b)、根据输入图像每个像素点的R、G、B值选取参考白点；

(c)、从参考白点中去除具有所述绿色物体像素特征的像素点，得到第二参考白点；

(d)、根据所述第二参考白点对图像进行白平衡处理。

2.如权利要求1所述的白平衡控制方法，其特征在于：步骤(a)中的绿色物体像素特征满足如下条件：

G＞B         (1)

G＞R         (2)

2G-R-B＞m    (3)

公式(1)、(2)、(3)中R代表图像中像素的红色分量、G代表图像中像素的绿色分量、B代表图像中像素的蓝色分量，m为第一常数，取值范围为[40，168]。

3.如权利要求1所述的白平衡控制方法，其特征在于：步骤(a)中的绿色物体像素特征满足如下条件：

G＞B    (1)

G＞R    (2)

R-B＞n  (4)

公式(1)、(2)、(4)中R代表图像中像素的红色分量、G代表图像中像素的绿色分量、B代表图像中像素的蓝色分量，n为第二常数，取值范围为[42，146]。

4.如权利要求1所述的白平衡控制方法，其特征在于：步骤(a)中的绿色物体像素特征满足如下条件：

G＞B          (1)

G＞R          (2)

2G-R-B＞m     (3)

R-B＞n        (4)

公式(1)、(2)、(3)、(4)中R代表图像中像素的红色分量、G代表图像中像素的绿色分量、B代表图像中像素的蓝色分量，m为第一常数，取值范围为[40，168]，n为第二常数，取值范围为[42，146]。

5.一种白平衡控制装置，其特征在于，包括：

图像特征检测装置，检测太阳光照射下的绿色物体像素、及日光灯照射下的绿色物体像素，提取这两种光源下的绿色物体像素特征；

参考白点选取装置，根据输入图像每个像素点的R、G、B值选取参考白点；

第二参考白点选取装置，从参考白点中去除具有所述绿色物体像素特征的像素点，得到第二参考白点；

调节控制装置，根据所述第二参考白点对图像进行白平衡处理。

6.如权利要求5所述的白平衡控制装置，其特征在于：图像特征检测装置利用如下条件提取绿色物体像素特征：

G＞B         (1)

G＞R         (2)

2G-R-B＞m    (3)

公式(1)、(2)、(3)中R代表图像中像素的红色分量、G代表图像中像素的绿色分量、B代表图像中像素的蓝色分量，m为第一常数，取值范围为[40，168]。

7.如权利要求5所述的白平衡控制装置，其特征在于：图像特征检测装置利用如下条件提取绿色物体像素特征：

G＞B    (1)

G＞R      (2)

R-B＞n    (4)

公式(1)、(2)、(4)中R代表图像中像素的红色分量、G代表图像中像素的绿色分量、B代表图像中像素的蓝色分量，n为第二常数，取值范围为[42，146]。

8.如权利要求5所述的白平衡控制装置，其特征在于：图像特征检测装置利用如下条件提取绿色物体像素特征：

G＞B         (1)

G＞R         (2)

2G-R-B＞m    (3)

R-B＞n       (4)

公式(1)、(2)、(3)、(4)中R代表图像中像素的红色分量、G代表图像中像素的绿色分量、B代表图像中像素的蓝色分量，m为第一常数，取值范围为[40，168]，n为第二常数，取值范围为[42，146]。

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