CN104683780A - 一种视频监控摄像机的自动白平衡方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种视频监控摄像机的自动白平衡方法和装置，方法包括以下步骤：将图像划分为多个区域，计算每个区域中的Cb的平均值Mb和相邻像素绝对差值累积和Db，以及Cr的平均值Mr和相邻像素绝对差值累积和Dr；将每个区域中的Db/Mb得到a，Dr/Mr得到b；从大到小排列每个区域中a+b的值，取前n个值所对应的区域，记为参考区域；从参考区域中筛选出参考像素点，参考像素点需要同时满足两个条件；计算所有参考像素点的三通道平均值Rave、Gave和Bave；根据R1＝Gave/Rave*R，G1＝G，B1＝Gave/Bave*B得到像素点白平衡后的RGB值。本发明的优点在于：使白平衡的计算更符合灰色世界法的标准，得到更好的白平衡效果而且应用场景更广。
Description
技术领域
本发明涉及图像白平衡处理技术领域，具体涉及视频监控摄像机的自动白平衡方法和装置。
背景技术
白平衡是图像处理的一个极重要概念。所谓白平衡(英文名称为White Balance)，就是对白色物体的还原。当我们用肉眼观看这大千世界时，在不同的光线下，对相同的颜色的感觉基本是相同的，这是由于人类从出生以后的成长过程中，人的大脑已经对不同光线下的物体的彩色还原有了适应性；但是，作为拍摄设备，如数码相机，可没有人眼的适应性，在不同的光线下，由于CCD输出的不平衡性，造成数码相机彩色还原失真；白平衡就是为了实现摄像机在不同光线环境下，拍出真实色彩的图像。
从物理意义上说，灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值，这个定值近似地为“灰色”。在给定图片的白平衡算法中，灰色世界假设图片中的反射面足够丰富，以至于可以作为自然界景物的一个缩影。若这幅图片是在经典光源下拍摄的，其均值就应该等于灰色。若这幅图是在非经典光源下拍摄的，那么均值就会大于或者小于灰色值。而该均值对于灰色的偏离程度则反映了未知光源相对于已知光源的特性。因为这个假设，实际上灰度世界法原理对图片色彩不丰富的情况，处理效果不是很好。应该需要有一种基于灰色世界法原理的能使白平衡处理更加准确，应用场景更广的方法。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种视频监控摄像机的自动白平衡方法和装置，使白平衡的计算更符合灰色世界法的标准，得到更好的白平衡效果而且应用场景更广。
为解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：
方案一：
一种视频监控摄像机的自动白平衡方法，包括以下步骤：
步骤A：将图像划分为预设的多个区域，分别计算每个区域中的蓝色色差分量Cb的平均值Mb和蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db,以及分别计算每个区域中的红色色差分量Cr的平均值Mr和红色色差分量Cr的相邻像素绝对差值累积和Dr；
步骤B：分别将每个区域中的Db除以Mb得到蓝色色差分量Cb的变化程度值a，分别将每个区域中的Dr除以Mr得到红色色差分量Cr的变化程度值b；
步骤C：比较每个区域中a+b所得到的值，从大到小取前n个值所对应的区域，记为参考区域，n为预设值；
步骤D：从参考区域中筛选出参考像素点，参考像素点需要同时满足两个条件，其中一个条件为当前像素点的亮度值Y位于预设的亮度阈值内，另一个条件为当前像素点的蓝色色差分量Cb除以红色色差分量Cr所得到的值位于预设的色差分量比阈值内；
步骤E：计算所有参考像素点的R通道的平均值Rave、G通道的平均值Gave和B通道的平均值Bave；
步骤F：分别计算图像中每个像素点白平衡后的R通道的值R1，G通道的值G1和B通道的值B1，得到白平衡后的图像，其中，R1＝Gave/Rave*R，G1＝G，B1＝Gave/Bave*B，R为当前像素点的原始R通道的值，G为当前像素点的原始G通道的值，B为当前像素点的原始B通道的值。
进一步地，当前像素点的蓝色色差分量Cb的计算公式为，Cb＝-0.148*R-0.291*G+0.439*B+128；当前像素点的红色色差分量Cr的计算公式为，Cr＝0.439*R-0.368*G-0.071*B+128；当前像素点的亮度Y的计算公式为，Y＝0.257*R+0.564*G+0.098*B+16。
进一步地，蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db为，相邻两个像素的蓝色色差分量Cb的差的绝对值之和，红色色差分量Cr的相邻像素绝对差值累积和Dr为，相邻两个像素的红色色差分量Cr的差的绝对值之和。
进一步地，在步骤C中，n的取值为4或5或6。
方案二：
一种视频监控摄像机的自动白平衡装置，包括以下模块：
模块A：用于将图像划分为预设的多个区域，分别计算每个区域中的蓝色色差分量Cb的平均值Mb和蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db,以及分别计算每个区域中的红色色差分量Cr的平均值Mr和红色色差分量Cr的相邻像素绝对差值累积和Dr；
模块B：用于分别将每个区域中的Db除以Mb得到蓝色色差分量Cb的变化程度值a，分别将每个区域中的Dr除以Mr得到红色色差分量Cr的变化程度值b；
模块C：用于比较每个区域中a+b所得到的值，从大到小取前n个值所对应的区域，记为参考区域，n为预设值；
模块D：用于从参考区域中筛选出参考像素点，参考像素点需要同时满足两个条件，其中一个条件为当前像素点的亮度值Y位于预设的亮度阈值内，另一个条件为当前像素点的蓝色色差分量Cb除以红色色差分量Cr所得到的值位于预设的色差分量比阈值内；
模块E：用于计算所有参考像素点的R通道的平均值Rave、G通道的平均值Gave和B通道的平均值Bave；
模块F：用于分别计算图像中每个像素点白平衡后的R通道的值R1，G通道的值G1和B通道的值B1，得到白平衡后的图像，其中，R1＝Gave/Rave*R，G1＝G，B1＝Gave/Bave*B，R为当前像素点的原始R通道的值，G为当前像素点的原始G通道的值，B为当前像素点的原始B通道的值。
进一步地，当前像素点的蓝色色差分量Cb的计算公式为，Cb＝-0.148*R-0.291*G+0.439*B+128；当前像素点的红色色差分量Cr的计算公式为，Cr＝0.439*R-0.368*G-0.071*B+128；当前像素点的亮度Y的计算公式为，Y＝0.257*R+0.564*G+0.098*B+16。
进一步地，蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db为，相邻两个像素的蓝色色差分量Cb的差的绝对值之和，红色色差分量Cr的相邻像素绝对差值累积和Dr为，相邻两个像素的红色色差分量Cr的差的绝对值之和。
进一步地，在模块C中，n的取值为4或5或6。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：使白平衡的计算更符合灰色世界法的标准，得到更好的白平衡效果而且应用场景更广，而且该白平衡方法复杂度较低，即执行效率更高，更容易应用。
附图说明
图1为本发明的实施例中的方法流程图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述：
参考图1为本发明的一种视频监控摄像机的自动白平衡方法，包括以下步骤：
步骤A：将图像划分为预设的多个区域，分别计算每个区域中的蓝色色差分量Cb的平均值Mb和蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db,以及分别计算每个区域中的红色色差分量Cr的平均值Mr和红色色差分量Cr的相邻像素绝对差值累积和Dr。
其中，一般将图像分为16个区域，具体也可以根据图像像素大小作调整，各个划分的区域的大小可一样也可不一样。需要说明的是，区域中的蓝色色差分量Cb的平均值Mb指先得出该区域中每个像素点的蓝色色差分量Cb，再计算其平均值Mb，红色色差分量Cr的平均值Mr同理；蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db是指相邻两个像素的蓝色色差分量Cb的差的绝对值之和，例如，Db＝|像素1的Cb-像素2的Cb|+|像素2的Cb-像素3的Cb|+…+|像素n-1的Cb-像素n的Cb|，红色色差分量Cr的相邻像素绝对差值累积和Dr的计算方式同理。Cb的计算公式为，Cb＝-0.148*R-0.291*G+0.439*B+128，Cr的计算公式为，Cr＝0.439*R-0.368*G-0.071*B+128。
步骤B：分别将每个区域中的Db除以Mb得到蓝色色差分量Cb的变化程度值a，分别将每个区域中的Dr除以Mr得到红色色差分量Cr的变化程度值b。
将蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db除以其平均值Mb即可得到反映蓝色色差分量Cb的变化程度值a；红色色差分量Cr的变化程度值b的计算方式同理。
步骤C：比较每个区域中a+b所得到的值，从大到小取前n个值所对应的区域，记为参考区域，n为预设值。
将每个区域中的蓝色色差分量Cb的变化程度值a和红色色差分量Cr的变化程度值b相加所得到的值的大小进行比较，从大到小排列，选取前n个值所对应的区域，n可根据实际需求取值4-6中的任意一个。该步骤主要是用于选取图像中色彩较为丰富的色块区域，将色彩较为单一的色块区域去除，更符合灰色世界法原理，因为选取色彩单一的色块作为白平衡调整参照的话，会使白平衡调整偏差较大。
步骤D：从参考区域中筛选出参考像素点，参考像素点需要同时满足两个条件，其中一个条件为当前像素点的亮度值Y位于预设的亮度阈值内，另一个条件为当前像素点的蓝色色差分量Cb除以红色色差分量Cr所得到的值位于预设的色差分量比阈值。
选取了参考区域后，针对参考区域内的像素点需要满足两个条件，其中一个条件是亮度值Y要位于预设的亮度阈值内，目的是避免选取亮度太亮和太暗的像素点；另一个条件是像素点的蓝色色差分量Cb与红色色差分量Cr的比值位于预设的色差分量比阈值内，目的是避免选取色温太高的像素点。通过该步骤选取的白平衡参考像素点更符合灰色世界原理，能使白平衡效果更好。其中，亮度Y的计算公式为，Y＝0.257*R+0.564*G+0.098*B+16。
步骤E：计算所有参考像素点的R通道的平均值Rave、G通道的平均值Gave和B通道的平均值Bave。
选取了参考像素点后，针对所有像素点计算R通道的平均值Rave、G通道的平均值Gave和B通道的平均值Bave。
步骤F：分别计算图像中每个像素点白平衡后的R通道的值R1，G通道的值G1和B通道的值B1，得到白平衡后的图像，其中，R1＝Gave/Rave*R，G1＝G，B1＝Gave/Bave*B，R为当前像素点的原始R通道的值，G为当前像素点的原始G通道的值，B为当前像素点的原始B通道的值。
该步骤为图像的调整步骤，利用像素点自身的R、G和B值，结合上一步骤得到的Rave、Gave和Bave，通过公式即可得到该像素点白平衡后的RGB值，计算每个像素点白平衡后的RBG值即可得到白平衡后的图像。
本发明的方法的优点在于：使白平衡的计算更符合灰色世界法的标准，得到更好的白平衡效果而且应用场景更广，而且该白平衡方法复杂度较低，即执行效率更高，更容易应用。
对应于上述的视频监控摄像机的自动白平衡方法，本发明还公开了一种视频监控摄像机的自动白平衡装置，包括以下模块：
模块A：用于将图像划分为预设的多个区域，分别计算每个区域中的蓝色色差分量Cb的平均值Mb和蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db,以及分别计算每个区域中的红色色差分量Cr的平均值Mr和红色色差分量Cr的相邻像素绝对差值累积和Dr；
模块B：用于分别将每个区域中的Db除以Mb得到蓝色色差分量Cb的变化程度值a，分别将每个区域中的Dr除以Mr得到红色色差分量Cr的变化程度值b；
模块C：用于比较每个区域中a+b所得到的值，从大到小取前n个值所对应的区域，记为参考区域，n为预设值；
模块D：用于从参考区域中筛选出参考像素点，参考像素点需要同时满足两个条件，其中一个条件为当前像素点的亮度值Y位于预设的亮度阈值内，另一个条件为当前像素点的蓝色色差分量Cb除以红色色差分量Cr所得到的值位于预设的色差分量比阈值内；
模块E：用于计算所有参考像素点的R通道的平均值Rave、G通道的平均值Gave和B通道的平均值Bave；
模块F：用于分别计算图像中每个像素点白平衡后的R通道的值R1，G通道的值G1和B通道的值B1，得到白平衡后的图像，其中，R1＝Gave/Rave*R，G1＝G，B1＝Gave/Bave*B，R为当前像素点的原始R通道的值，G为当前像素点的原始G通道的值，B为当前像素点的原始B通道的值。
进一步地，当前像素点的蓝色色差分量Cb的计算公式为，Cb＝-0.148*R-0.291*G+0.439*B+128；当前像素点的红色色差分量Cr的计算公式为，Cr＝0.439*R-0.368*G-0.071*B+128；当前像素点的亮度Y的计算公式为，Y＝0.257*R+0.564*G+0.098*B+16。
进一步地，蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db为，相邻两个像素的蓝色色差分量Cb的差的绝对值之和，红色色差分量Cr的相邻像素绝对差值累积和Dr为，相邻两个像素的红色色差分量Cr的差的绝对值之和。
进一步地，在模块C中，n的取值为4、5或6。
对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种视频监控摄像机的自动白平衡方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A：将图像划分为预设的多个区域，分别计算每个区域中的蓝色色差分量Cb的平均值Mb和蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db,以及分别计算每个区域中的红色色差分量Cr的平均值Mr和红色色差分量Cr的相邻像素绝对差值累积和Dr；
步骤B：分别将每个区域中的Db除以Mb得到蓝色色差分量Cb的变化程度值a，分别将每个区域中的Dr除以Mr得到红色色差分量Cr的变化程度值b；
步骤C：比较每个区域中a+b所得到的值，从大到小取前n个值所对应的区域，记为参考区域，n为预设值；
步骤D：从参考区域中筛选出参考像素点，参考像素点需要同时满足两个条件，其中一个条件为当前像素点的亮度值Y位于预设的亮度阈值内，另一个条件为当前像素点的蓝色色差分量Cb除以红色色差分量Cr所得到的值位于预设的色差分量比阈值内；
步骤E：计算所有参考像素点的R通道的平均值Rave、G通道的平均值Gave和B通道的平均值Bave；
步骤F：分别计算图像中每个像素点白平衡后的R通道的值R1，G通道的值G1和B通道的值B1，得到白平衡后的图像，其中，R1＝Gave/Rave*R，G1＝G，B1＝Gave/Bave*B，R为当前像素点的原始R通道的值，G为当前像素点的原始G通道的值，B为当前像素点的原始B通道的值。
2.根据权利要求1所述的视频监控摄像机的自动白平衡方法，其特征在于，当前像素点的蓝色色差分量Cb的计算公式为，Cb＝-0.148*R-0.291*G+0.439*B+128；当前像素点的红色色差分量Cr的计算公式为，Cr＝0.439*R-0.368*G-0.071*B+128；当前像素点的亮度Y的计算公式为，Y＝0.257*R+0.564*G+0.098*B+16。
3.根据权利要求2所述的视频监控摄像机的自动白平衡方法，其特征在于，蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db为，相邻两个像素的蓝色色差分量Cb的差的绝对值之和，红色色差分量Cr的相邻像素绝对差值累积和Dr为，相邻两个像素的红色色差分量Cr的差的绝对值之和。
4.根据权利要求1所述的视频监控摄像机的自动白平衡方法，其特征在于，在步骤C中，n的取值为4或5或6。
5.一种视频监控摄像机的自动白平衡装置，其特征在于，包括以下模块：
模块A：用于将图像划分为预设的多个区域，分别计算每个区域中的蓝色色差分量Cb的平均值Mb和蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db,以及分别计算每个区域中的红色色差分量Cr的平均值Mr和红色色差分量Cr的相邻像素绝对差值累积和Dr；
模块B：用于分别将每个区域中的Db除以Mb得到蓝色色差分量Cb的变化程度值a，分别将每个区域中的Dr除以Mr得到红色色差分量Cr的变化程度值b；
模块C：用于比较每个区域中a+b所得到的值，从大到小取前n个值所对应的区域，记为参考区域，n为预设值；
模块D：用于从参考区域中筛选出参考像素点，参考像素点需要同时满足两个条件，其中一个条件为当前像素点的亮度值Y位于预设的亮度阈值内，另一个条件为当前像素点的蓝色色差分量Cb除以红色色差分量Cr所得到的值位于预设的色差分量比阈值内；
模块E：用于计算所有参考像素点的R通道的平均值Rave、G通道的平均值Gave和B通道的平均值Bave；
模块F：用于分别计算图像中每个像素点白平衡后的R通道的值R1，G通道的值G1和B通道的值B1，得到白平衡后的图像，其中，R1＝Gave/Rave*R，G1＝G，B1＝Gave/Bave*B，R为当前像素点的原始R通道的值，G为当前像素点的原始G通道的值，B为当前像素点的原始B通道的值。
6.根据权利要求5所述的视频监控摄像机的自动白平衡装置，其特征在于，当前像素点的蓝色色差分量Cb的计算公式为，Cb＝-0.148*R-0.291*G+0.439*B+128；当前像素点的红色色差分量Cr的计算公式为，Cr＝0.439*R-0.368*G-0.071*B+128；当前像素点的亮度Y的计算公式为，Y＝0.257*R+0.564*G+0.098*B+16。
7.根据权利要求6所述的视频监控摄像机的自动白平衡装置，其特征在于，蓝色色差分量Cb的相邻像素绝对差值累积和Db为，相邻两个像素的蓝色色差分量Cb的差的绝对值之和，红色色差分量Cr的相邻像素绝对差值累积和Dr为，相邻两个像素的红色色差分量Cr的差的绝对值之和。
8.根据权利要求5所述的视频监控摄像机的自动白平衡装置，其特征在于，在模块C中，n的取值为4或5或6。
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