CN103297789A - 白平衡校正方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种白平衡校正方法及其装置，所述方法包括以下步骤：（1）获取多种色温光源下的白物体图像；（2）将所有所述白物体图像中的白色像素点密集区域设定为自动白平衡校正区域；（3）获取一图像，统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点是否超过一设定阈值，若超过则实施如下步骤对所述图像进行自动白平衡校正；（4）统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点的R、G、B累加值；（5）根据所统计的累加值计算出白平衡校正值，并通过所述白平衡校正值对所述图像中全图的R、G、B分量进行校正。本发明提供的白平衡校正方法在去除单一色彩背景和多种色温光源混合的图像时，能够取得很好的效果，适用性强。

Description

白平衡校正方法及其装置

技术领域

本发明涉及一种白平衡校正方法，特别是一种应用于图像处理装置或方法上，依据一种或者多种不同色温光源环境来调整白平衡的白平衡校正方法及其装置。

背景技术

当利用数字图像传感器摄取景物时，摄取的景物会受到色温光源的影响，即使原来为白色的物体也会看起来不是白色，而呈现明显的色偏。而我们的视觉系统会自动对不同的色温光源作出补偿，所以无论在哪种色温光源环境下，我们看一张白纸永远还是白色的。所以需要对数字图像传感器摄取的图像做白平衡校正，补偿色温光源引起的色偏现象。

现有的自动白平衡校正方法有简单白平衡校正以及三区域白平衡校正。

图1是简单白平衡校正方法的步骤流程图。首先，拍摄得到待校正的图像，如步骤S10所示。然后，统计图像中每个像素点的红（R）绿（G）蓝（B）值，将红绿蓝分量分别累加得到对应的统计值（R_SUM，G_SUM，B_SUM）， 如步骤S12所示。接着根据红绿蓝分量的统计值，判断其分量大小关系并计算得到红绿蓝分量白平衡校正值，如步骤S14所示。最后，如步骤S16所示，将红绿蓝分量的白平衡校正值作用于待校正的图像。简单白平衡校正方法由于其算法较为简单，实现比较容易，被广泛的使用。但当所取的景色为森林或者蓝天等时，在这些景色中具有一些主控的色彩，而简单白平衡校正方法使用整幅图像全部的红绿蓝统计信息来决定当前的白平衡校正值，会造成不正确的白平衡判断。

三区域白平衡校正方法是另一种常见的白平衡校正方法，该校正方法首先设定几种常见的色温光源统计范围，如图2所示。三种色温光源分别为常见的国际标准人工日光、冷白商店光源和白炽灯光源，其中冷白商店光源的统计范围为正方形，国际标准人工日光和白炽灯光源的统计范围为平行四边形。

然后拍摄取得待校正的图像，分别根据每个像素点的红（R）绿（G）蓝（B）值，根据等式1计算得到对应的XY坐标值：

X = G × 64 / B，Y = G× 64 / R                 （等式1）。

接着判断像素点对应的XY坐标是否处于三种色温光源的统计范围内。如果不处于任意一种色温光源的统计范围内，则将这个像素点丢弃不做统计；如果处于某一色温光源的统计范围内，则将其红绿蓝值进行累加。在遍历完图像中所有像素点后，根据红绿蓝累加值进行白平衡校正值得计算，并将校正值作用于待校正的图像上。但该方法的不足之处在于：当所取的景色处于超过一种色温光源的情况，或者处于其他色温光源情况下，则会使得该校正方法难于做出较好的效果。

发明内容

本发明的目的是为解决上述问题而提供一种白平衡校正方法及其装置，对白点的判定范围设定更加灵活和精确，能够有效处理单一颜色图像和混合色温光源下拍摄的图像。

为了实现上述目的，本发明提供了一种白平衡校正方法，包括以下步骤： （1）获取多种色温光源下的白物体图像；（2）将所有所述白物体图像中的白色像素点密集区域设定为自动白平衡校正区域；（3）获取一图像，统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点是否超过一设定阈值，若超过则实施如下步骤对所述图像进行自动白平衡校正；（4）统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点的R、G、B累加值；（5）根据所统计的累加值计算出白平衡校正值，并通过所述白平衡校正值对所述图像中全图的R、G、B分量进行校正。

为了实现上述目的，本发明提供了一种白平衡校正装置，包括白物体图像获取模块、校正区域设定模块、图像获取模块、像素累加值统计模块以及校正模块：所述白物体图像获取模块用于获取多种色温光源下的白物体图像；所述校正区域设定模块用于将所有所述白物体图像中的白色像素点密集区域设定为自动白平衡校正区域；所述图像获取模块用于获取一图像，统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点是否超过一设定阈值，若超过则调用所述像素累加值统计模块以及校正模块对所述图像进行自动白平衡校正；所述像素累加值统计模块用于统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点的R、G、B累加值；所述校正模块用于根据所统计的累加值计算出白平衡校正值，并通过所述白平衡校正值对所述图像中全图的R、G、B分量进行校正。

本发明的优点在于，本发明的白平衡校正方法在去除单一色彩背景和多种色温光源混合的图像时，能够取得很好的效果。由于本发明只选择有效白像素进行统计，所以可以避免简单白平衡校正在处理单一色彩图像时的错误；而本发明采用的多个矩形窗口设定，可以灵活精确的拟合现实生活中各种色温光源的情况，并且可以有效处理多种色温光源并存的情况。相比常用的三区域白平衡校正方法，本发明的适用性更好，效果也更佳。

附图说明

图1，简单白平衡校正方法的步骤流程图；

图2，三区域白平衡校正方法所设定的常见的色温光源统计范围示意图；

图3，本发明所述白平衡校正方法的流程图；

图4，本发明所述白平衡校正一实施例示意图；

图5，本发明白平衡校正装置结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明提供的白平衡校正方法及其装置做详细说明。

首先给出本发明所述白平衡校正方法的具体实施方式。

附图3所示是本具体实施方式所述白平衡校正方法的流程图，接下来对附图3所示的步骤做详细说明。

S310：获取多种色温光源下的白物体图像。即在常见的若干种色温光源环境下拍摄得到多幅白物体的图像。

S320：将所有所述白物体图像中的白色像素点密集区域设定为自动白平衡校正区域。

其中，所述步骤S320可以进一步采用步骤S321—S323来执行。

S321：计算每幅白物体图像中每个白色像素点的R、G、B分量对应的XY坐标值，并将所有所述XY坐标值标示在XY平面坐标上。

根据每幅白物体图像中白色像素点的R、G、B分量，将图像中每个白色像素点的RGB值采用下述等式2计算得到对应的XY坐标值：

X = G × 64 / B，Y = G × 64 / R          （等式2）。

对拍摄到的所有图像中每个白色像素点都采用上面等式2的方法计算得到对应的XY坐标值后，在XY平面坐标上标示出所有的白色像素点对应的坐标。

S322：设置多个矩形窗口来包括标示在XY平面坐标上的白色像素点密集区域，得到自动白平衡校正区域。

设置矩形窗口将绝大部分白色像素点(建议95%以上)对应的坐标包括在内。矩形窗口最多可以设置16个，在具体使用中可以根据白色像素点的位置和分布，手动灵活设置矩形窗口的位置和大小，并且可以相互重叠。在满足上述条件的情况下矩形窗口应该尽量小。

S323：根据矩形窗口内白色像素点的密度大小为每个矩形窗口设置相应的权重值。

可以根据矩形窗口内白色像素点的密度大小为每个矩形窗口设置相应的权重值 (w1~w16)，权重值可以设置为1到15之间的任意值。对于内部白色像素点对应的坐标密度较大的矩形窗口，可以设置较大的权重值，同样对于内部白色像素点对应的坐标密度较小的矩形窗口，可以设置较小的权重值。

如图4所示，本发明所述白平衡校正一实施例示意图，自动白平衡校正区域设定中一共使用了4个矩形窗口。根据拍摄得到的各种光源下原始图像（未作任何颜色处理），设置门限值，将较暗像素点不作统计（例如设置R、G、B门限均为20）；根据白色像素点对应的坐标密度，设置矩形窗口及权重。

继续参见附图3，步骤S330：获取一图像，统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点是否超过一设定阈值，若超过则实施如下步骤S340-S350对所述图像进行自动白平衡校正。若统计的落入自动白平衡校正区域范围内的像素点未超过所述设定阈值，则不需要对所述图像进行自动白平衡校正，从而有效节省资源。

S340：统计图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点的R、G、B累加值。

其中，所述步骤S340可以进一步采用步骤S341—S342来执行。

S341：计算所述图像中每个像素点的R、G、B分量对应的XY坐标值，并将所有所述XY坐标值标示在XY平面坐标上。根据待校正的图像中像素点的R、G、B分量，每个像素点的RGB值采用上述等式2计算得到对应的XY坐标值，然后在XY坐标图上标示。

S342：判断标示在XY平面坐标上的坐标是否位于所述自动白平衡校正区域内，若是，则把该坐标对应像素点的R、G、B值进行累加。

判断每个像素点对应的坐标是否处于所述自动白平衡校正区域的任意一矩形窗口内，如果不处于任意一个矩形窗口内，则认为该像素点不是白像素点，将其丢弃不做统计处理；如果像素点对应的坐标处于某个矩形窗口内，则按照等式3将其做统计。

等式3：

R_SUM = R_SUM + R× Wx，G_SUM = G_SUM + G×Wx，B_SUM = B_SUM + B× Wx。

每个像素点最多被统计一次，如果像素点对应的坐标处于多个矩形窗口的范围内，则只统计矩形窗口号较小的那个，等式3中Wx表示对应矩形窗口的权重值。

S350：根据所统计的累加值计算出白平衡校正值，并通过所述白平衡校正值对所述图像中全图的R、G、B分量进行校正。

优选地，步骤S350中根据所统计的累加值计算出白平衡校正值进一步包括：S351，获取R、G、B累加值中的最大累加值；S352，以所述最大累加值为基准，倍增另外两个累加值。

具体为，在统计完待校正的整幅图像所有像素点后，根据最后的统计值计算白平衡校正值(G_GAIN，G_GAIN，R_GAIN)。

如果G_SUM > R_SUM并且G_SUM>B_SUM，采用如下等式计算白平衡校正值：

B_GAIN = G_SUM / B_SUM，

G_GAIN = 1，

R_GAIN = G_SUM / R_SUM。

如果B_SUM > G_SUM并且B_SUM>R_SUM，采用如下等式计算白平衡校正值：

B_GAIN = 1，

G_GAIN = B_SUM / G_SUM，

R_GAIN = B_SUM / R_SUM。

如果R_SUM > G_SUM并且R_SUM>B_SUM，采用如下等式计算白平衡校正值：

B_GAIN = R_SUM / B_SUM，

G_GAIN = R_SUM / G_SUM，

R_GAIN = 1。

在计算得到最终的白平衡校正值后，将校正值作用于待校正的图像上，便可以得到校正后的正常图像。利用白平衡校正值对图像进行校正的方法如等式4所示，将待校正图像每个原始像素点的值(Borg，Gorg，Rorg)与对应的RGB校正值相乘，便的得到校正后的正常图像。

等式4：

B = Borg × B_GAIN，G = Gorg×G_GAIN，R = Rorg×R_GAIN。

实验结果表明，本发明的白平衡校正方法在去除单一色彩背景和多种色温光源混合的图像时，能够取得很好的效果。由于本发明只选择有效白像素进行统计，所以可以避免简单白平衡校正在处理单一色彩图像时的错误；而本发明采用的多个矩形窗口设定，可以灵活精确的拟合现实生活中各种色温光源的情况，并且可以有效处理多种色温光源并存的情况。相比常用的三区域白平衡校正方法，本发明的适用性更好，效果也更佳。

接下来结合附图给出本发明所述白平衡校正装置的具体实施方式。

附图5所示是本具体实施方式所述白平衡校正装置的结构示意图，所述白平衡校正装置包括白物体图像获取模块510、校正区域设定模块520、图像获取模块530、像素累加值统计模块540以及校正模块550。

所述白物体图像获取模块510用于获取多种色温光源下的白物体图像；即在常见的若干种色温光源环境下拍摄得到多幅白物体的图像。

所述校正区域设定模块520用于将所有所述白物体图像中的白色像素点密集区域设定为自动白平衡校正区域。

所述校正区域设定模块520进一步包括依次相连的第一处理单元521以及窗口设置单元522；所述第一处理单元521用于计算每幅白物体图像中每个白色像素点的R、G、B分量对应的XY坐标值，并将所有所述XY坐标值标示在XY平面坐标上；所述窗口设置单元522用于设置多个矩形窗口来包括标示在XY平面坐标上的白色像素点密集区域，得到自动白平衡校正区域。

优选地，所述校正区域设定模块520进一步包括与所述窗口设置单元522相连的权重值设置单元523。所述权重值设置单元523用于根据矩形窗口内白色像素点的密度大小为每个矩形窗口设置相应的权重值。

所述图像获取模块530用于获取一图像，统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点是否超过一设定阈值，若超过则调用所述像素累加值统计模块540以及校正模块550对所述图像进行自动白平衡校正。若统计的落入自动白平衡校正区域范围内的像素点未超过所述设定阈值，则不需要对所述图像进行自动白平衡校正，从而有效节省资源。

所述像素累加值统计模块540用于统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点的R、G、B累加值。

所述像素累加值统计模块540进一步包括依次相连的第二处理单元541以及判断单元542；所述第二处理单元541用于计算所述图像中每个像素点的R、G、B分量对应的XY坐标值，并将所有所述坐标值标示在XY平面坐标上；所述判断单元542用于判断标示在XY平面坐标上的坐标是否位于所述自动白平衡校正区域内，若是，则把该坐标对应像素点的R、G、B值进行累加，累加方式参照方法流程所述，此处不再赘述。

所述校正模块550用于根据所统计的累加值计算出白平衡校正值，并通过所述白平衡校正值对所述图像中全图的R、G、B分量进行校正。

优选地，所述校正模块550进一步包括依次相连的最大累加值获取单元551以及累加单元552。所述最大累加值获取单元551用于获取R、G、B累加值中的最大累加值；所述累加单元552用于以所述最大累加值为基准，倍增剩余的两个累加值，具体参照方法流程所述，此处不再赘述。在计算得到最终的白平衡校正值后，将校正值作用于待校正的图像上，便可以得到校正后的正常图像。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种白平衡校正方法，其特征在于，包括以下步骤： 

（1）获取多种色温光源下的白物体图像； 

（2）将所有所述白物体图像中的白色像素点密集区域设定为自动白平衡校正区域； 

（3）获取一图像，统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点是否超过一设定阈值，若超过则实施如下步骤对所述图像进行自动白平衡校正； 

（4）统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点的R、G、B累加值； 

（5）根据所统计的累加值计算出白平衡校正值，并通过所述白平衡校正值对所述图像中全图的R、G、B分量进行校正。

2.根据权利要求1所述的白平衡校正方法，其特征在于，步骤（2）进一步包括以下步骤：

（21）计算每幅白物体图像中每个白色像素点的R、G、B分量对应的XY坐标值，并将所有所述XY坐标值标示在XY平面坐标上； 

（22）设置多个矩形窗口来包括标示在XY平面坐标上的白色像素点密集区域，得到自动白平衡校正区域。

3.根据权利要求2所述的白平衡校正方法，其特征在于，步骤（22）之后进一步包括： （23）根据矩形窗口内白色像素点的密度大小为每个矩形窗口设置相应的权重值。

4.根据权利要求2所述的白平衡校正方法，其特征在于，步骤（4）进一步包括以下步骤：

（41）计算所述图像中每个像素点的R、G、B分量对应的XY坐标值，并将所有所述XY坐标值标示在XY平面坐标上； 

（42）判断标示在XY平面坐标上的坐标是否位于所述自动白平衡校正区域内，若是，则把该坐标对应像素点的R、G、B值进行累加。

5.根据权利要求1所述的白平衡校正方法，其特征在于，步骤（5）中根据所统计的累加值计算出白平衡校正值进一步包括： 

（51）获取R、G、B累加值中的最大累加值； 

（52）以所述最大累加值为基准，倍增另外两个累加值。

6.一种白平衡校正装置，其特征在于，包括白物体图像获取模块、校正区域设定模块、图像获取模块、像素累加值统计模块以及校正模块： 

所述白物体图像获取模块用于获取多种色温光源下的白物体图像； 

所述校正区域设定模块用于将所有所述白物体图像中的白色像素点密集区域设定为自动白平衡校正区域； 

所述图像获取模块用于获取一图像，统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点是否超过一设定阈值，若超过则调用所述像素累加值统计模块以及校正模块对所述图像进行自动白平衡校正； 

所述像素累加值统计模块用于统计所述图像中落入自动白平衡校正区域范围内的像素点的R、G、B累加值； 

所述校正模块用于根据所统计的累加值计算出白平衡校正值，并通过所述白平衡校正值对所述图像中全图的R、G、B分量进行校正。

7.根据权利要求6所述的白平衡校正装置，其特征在于，所述校正区域设定模块进一步包括依次相连的第一处理单元以及矩形窗口设置单元； 

所述第一处理单元用于计算每幅白物体图像中每个白色像素点的R、G、B分量对应的XY坐标值，并将所有所述XY坐标值标示在XY平面坐标上； 

所述矩形窗口设置单元用于设置多个矩形窗口来包括标示在XY平面坐标上的白色像素点密集区域，得到自动白平衡校正区域。

8.根据权利要求7所述的白平衡校正装置，其特征在于，所述校正区域设定模块进一步包括与所述矩形窗口设置单元相连的权重值设置单元，所述权重值设置单元用于根据矩形窗口内白色像素点的密度大小为每个矩形窗口设置相应的权重值。

9.根据权利要求7所述的白平衡校正装置，其特征在于，所述像素累加值统计模块进一步包括依次相连的第二处理单元以及判断单元； 

所述第二处理单元用于计算所述图像中每个像素点的R、G、B分量对应的XY坐标值，并将所有所述坐标值标示在XY平面坐标上； 

所述判断单元用于判断标示在XY平面坐标上的坐标是否位于所述自动白平衡校正区域内，若是，则把该坐标对应像素点的R、G、B值进行累加。

10.根据权利要求6所述的白平衡校正装置，其特征在于，所述校正模块进一步包括依次相连的最大累加值获取单元以及累加单元；

所述最大累加值获取单元用于获取R、G、B累加值中的最大累加值； 

所述累加单元用于以所述最大累加值为基准，倍增剩余的两个累加值。

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