CN105227945A - 一种自动白平衡的控制方法及移动终端 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种自动白平衡的控制方法及移动终端，所述移动终端具有至少两个摄像头，其中一个为主摄像头，其余为辅摄像头，所述方法包括：分别获取所述主摄像头视场内的第一预览图像以及辅摄像头视场内的第二预览图像，所述主摄像头视场与辅摄像头视场具有不重叠区域；通过预设算法计算所述获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据，所述第一白平衡数据以第二白平衡数据为参考；根据所述计算得到的第一白平衡数据，对主摄像头视场内的第一预览图像进行自动白平衡调整。本发明实现了用户在拍摄照片时，在不影响主体图像的拍摄的前提下利用辅摄像头进行白平衡计算，从而进行更为精准的自动白平衡控制。

Description

一种自动白平衡的控制方法及移动终端

技术领域

本发明实施例涉及通信领域，并且更具体地，涉及一种自动白平衡的控制方法及移动终端。

背景技术

白平衡(WhiteBalance,WB)是描述显示器中红、绿、蓝(RGB)三基色混合生成后白色精确度的一项指标，白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念，通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题。白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的，在专业摄像领域白平衡应用的较早，目前家用电子产品(摄像机、数码照相机、具有拍照功能的手机)中也广泛地使用。

白平衡是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况，有手动白平衡模式和自动白平衡模式。手动白平衡模式需要测量当前光环境，然后手动设置白平衡参数达到精确控制的目的，精确的WB手动控制操作比较复杂，需要有辅助测光工具和相应动作。自动白平衡(AutoWhiteBalance,AWB)模式通过图像内容进行算法识别，但是由于算法和统计内容的局限，自动白平衡总会遇到一些边界或者极限情况，导致自动白平衡变差。现在大多数具有拍照功能的终端都使用自动白平衡，通过获取画面中的内容进行自动白平衡运算。然而，对于一些复杂场景，例如纯色场景或者混合光线场景，由于难以确定参考点，自动白平衡都不够准确，并且与相机调试相关度比较大，总会存在调试不合适，导致场景的白平衡不准确甚至错误，即使调试参数较好，也总会存在一些场景不准确。

发明内容

本发明实施例提供一种自动白平衡的控制方法，以解决现有自动白平衡不准确特别是对于复杂场景不准确的问题。

一方面，本发明实施例提供一种自动白平衡的控制方法，应用于一移动终端，所述移动终端具有至少两个摄像头，其中一个为主摄像头，其余为辅摄像头，所述方法包括：

分别获取所述主摄像头视场内的第一预览图像以及辅摄像头视场内的第二预览图像，所述主摄像头视场与辅摄像头视场具有不重叠区域；

通过预设算法计算所述获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据，所述第一白平衡数据以第二白平衡数据为参考；

根据所述计算得到的第一白平衡数据，对主摄像头视场内的第一预览图像进行自动白平衡调整。

另一方面，本发明实施例还提供了一种移动终端，用以保证上述方法的实现及应用，所述移动终端具有至少两个摄像头，其中一个为主摄像头，其余为辅摄像头，所述移动终端包括：

预览图像获取单元，用于分别获取所述主摄像头视场内的第一预览图像以及辅摄像头视场内的第二预览图像，所述主摄像头视场与辅摄像头视场具有不重叠区域；

白平衡数据确定单元，用于通过预设算法计算所述获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据，所述第一白平衡数据以第二白平衡数据为参考；

自动白平衡调整单元，用于根据所述计算得到的第一白平衡数据，对主摄像头视场内的第一预览图像进行自动白平衡调整。

本发明实施例提供的自动白平衡的控制方法，为了实现AWB(自动白平衡)控制，本发明实施例的一个硬件要求是，终端具有至少两个摄像头，其中一个摄像头作为主摄像头，用于拍摄主体图像，其余摄像头作为辅摄像头，用于进行自动白平衡计算，然后将计算得到的白平衡结果应用到主摄像头进行主体图像拍摄。可见，本发明的目的就是为了满足用户在拍摄照片时，可以在不影响主体图像的拍摄的前提下，额外利用辅摄像头进行白平衡计算，从而进行更为精准的自动白平衡控制。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的一种自动白平衡的控制方法实施例一的步骤流程图；

图2是本发明的一种自动白平衡的控制方法实施例二的步骤流程图；

图3是本发明的一种自动白平衡的控制方法实施例二中主、辅摄像头视场示意图；

图4是本发明的一种自动白平衡的控制方法实施例三的步骤流程图；

图5是本发明的一种自动白平衡的控制方法实施例三中主、辅摄像头视场示意图；

图6a是本发明的一种移动终端第一实施例的结构框图；

图6b是本发明的一种移动终端第一实施例一优选方式的结构框图；

图6c是本发明的一种移动终端第一实施例另一优选方式的结构框图；

图7是本发明一个实施例的移动终端第二实施例结构框图；

图8是本发明另一个实施例的移动终端第三实施例结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了实现AWB(自动白平衡)控制，本发明实施例的一个硬件要求是，终端具有至少两个摄像头，其中一个摄像头作为主摄像头，用于拍摄主体图像，其余摄像头作为辅摄像头，用于进行自动白平衡计算，然后将计算得到的白平衡结果应用到主摄像头进行主体图像拍摄。可见，本发明的目的就是为了满足用户在拍摄照片时，可以在不影响主体图像的拍摄的前提下，额外利用辅摄像头进行白平衡计算，从而进行更为精准的自动白平衡控制。

本发明中的终端是指具有拍照功能的设备，例如，数码相机、具有拍照功能的手机、具有拍照功能的平板电脑、具有拍照功能的其他智能终端(例如智能手表、智能眼镜)等。终端上需安装双摄像头或者多摄像头，其中一个为主摄像头，其余为辅摄像头。主摄像头与辅摄像头同向，即，主摄像头与辅摄像头设置在终端的同一侧，而且，要保证辅摄像头与主摄像头有一定的视场差别。可以将辅摄像头配置为可改变方向的摄像头调整，例如发散摄像头，从而可利用机械装置改变辅摄像头的视场方向。例如，辅摄像头可以是广角镜头，在进行本发明实施例方案时，需保证广角镜头与主摄像头有视场不重叠区域。

参照图1，示出了本发明的一种AWB的控制方法实施例一的步骤流程图，其中终端具有至少两个摄像头，其中一个为主摄像头，其余为辅摄像头，该方法实施例一具体可以包括如下步骤：

S101：分别获取主摄像头视场内的第一预览图像以及辅摄像头视场内的第二预览图像，主摄像头视场与辅摄像头视场具有不重叠区域。

如前所述，为了实现AWB控制，本发明实施例的一个硬件要求是，终端具有至少两个摄像头，其中一个摄像头作为主摄像头，用于拍摄主体图像，其余摄像头作为辅摄像头，用于进行自动白平衡计算，然后将计算得到的白平衡结果应用到主摄像头进行主体图像拍摄。此外，本发明实施例另一个要求是，主摄像头与辅摄像头设置在终端的同一侧，而且，要保证辅摄像头与主摄像头有一定的视场差别。在满足上述两个要求后，即可启动主、辅摄像头，按照正常拍摄，获取到第一预览图像和第二预览图像。

S102：通过预设算法计算获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据，第一白平衡数据以第二白平衡数据为参考。

其中，可采取AWB算法进行计算。本发明实施例可采用已经出现或未来出现的AWB算法，对此不作限制。概括而言，AWB算法包括两个分支：基于假设的算法和基于先验知识的算法，包括灰度世界(GrayWorldMethod)算法、完美反射(PerfectReflector)算法、模糊逻辑(FuzzyRuleMethod)算法、Chikane算法、Weng算法等。如果从全局－局部划分，又可以分为全局算法和局部算法。例如，全局白平衡法，该方法使对于所拍摄的全部图像的RGB三色分量的统计平均值应该近似相等或其UV分量的统计平均值应近似为零，W全部区域UV分量的统计平均值作为白平衡校准的依据。再如，局部白平衡法，该方法是搜索所拍摄的图像的区域作为白色区域，该区域的RGB三色分量的统计平均值应该近似相等或其UV分量的统计平均值应近似为零，以该区域UV分量的统计平均值作为白平衡校准的依据。

本领域技术人员理解，白平衡控制的目的是通过改变拍摄设备的色彩通道的增益，对色温环境所造成的颜色偏差和拍摄设备本身所固有的色彩通道增益的偏差进行统一补偿，从而使获得的图像能正确反映物体的真实色彩。

一种实现方式中，可以在辅摄像头视场内设置有一用户放置的白平衡参考物，该白平衡参考物位于辅摄像头视场内的与主摄像头视场不重叠的区域内。其中，通过预设算法计算获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据包括：通过预设算法计算获取的第二预览图像的第二白平衡数据；参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据。具体的，通过预设算法计算获取的第二预览图像的第二白平衡数据包括：根据获取的第二预览图像，通过模式识别算法，识别出白平衡参考物；将识别出的白平衡参考物的标准灰区域的RGB值统计后计算平均值，得到RGB平均值；将得到的RGB平均值与标准灰度值对比，得到第二白平衡数据。

另一种实现方式中，无需设置参考物，而是在计算得到的第一初始白平衡数据和第二白平衡数据中按照可信度选择之一作为最终的第一白平衡数据。其中，通过预设算法计算获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据包括：通过自动白平衡算法分别对获取的第一预览图像和第二预览图像进行计算，得到第一初始白平衡数据和第二白平衡数据；根据预设算法分别计算第一初始白平衡数据和第二白平衡数据的可信度，得到第一可信度和第二可信度；当得到的第一可信度大于第二可信度，或者，第一可信度小于第二可信度且第一可信度大于预设第一可信度阈值，或者，第一可信度小于第二可信度且第二可信度小于第一可信度阈值时，则将第一初始白平衡数据作为第一白平衡数据，第一可信度阈值的取值大小以及第二可信度阈值的取值大小通过对比不同阈值配比在多场景总的白平衡准确率变化来确定，选择总体准确率最高的阈值；否则，参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据。其中，根据预设算法分别计算第一初始白平衡数据和第二白平衡数据的可信度，得到第一可信度和第二可信度包括：分别将第一预览图像和第二预览图像分割为多个像素块；分别计算分割的每个像素块的平均亮度值；将每个符合预设范围的平均亮度值对应的像素块进行RGB平均值的计算，得到各RGB色平均值；将得到的各RGB色平均值与预设的标准参考点进行距离运算，得到各距离值；将第一预览图像或第二预览图像中的小于预设的距离阀值的距离值对应的像素块个数值与第一预览图像或第二预览图像像素块总数的比值确定为第一可信度或第二可信度，距离阀值的取值大小根据标准参考点与相邻标准参考点的距离来确定，标准参考点与相邻参考点距离越大，距离阈值越大。

上述两种方式中，都可能涉及将第二白平衡数据换算成第一白平衡数据。具体的，参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据包括：根据预设的第二预览图像白平衡参考点的RGB增益及不同的标准色温下测试出的相应色坐标，计算得到第二白平衡数据，第二白平衡数据为第二预览图像的RGB增益；根据得到的第二预览图像的RGB增益，计算得到第二预览图像的白平衡色坐标，映射出第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点；根据第二预览图像白平衡参考点RGB增益，以及映射出的第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点，根据预设算法计算，得到第一白平衡数据，第一白平衡数据为第一预览图像的RGB增益。

S103：根据计算得到的第一白平衡数据，对主摄像头视场内的第一预览图像进行自动白平衡调整。

如前所述，第一白平衡数据为第一预览图像的RGB增益，因此，将RGB增益写入ISP(系统编程)相应寄存器就可以实现对主摄像头的拍摄进行AWB控制。

可见，本发明实施例一中，在不影响主体图像的拍摄的前提下，额外利用辅摄像头进行白平衡计算，从而进行更为精准的自动白平衡控制。

在本发明优选实施例二中，为辅摄像头设置AWB参考物，由此可以在复杂环境(纯色场景或者混合光线场景)中，可以更为精准的进行AWB控制。

由此，辅摄像头的预览图像是通过对辅摄像头视场内的AWB参考物进行采样得到的，其中，AWB参考物设置在辅摄像头视场内的不与主摄像头视场重叠的区域内。与实施例一相比，实施例二还包括步骤：在辅摄像头采样获得的预览数据中，利用模式识别算法，识别出AWB参考物；将识别的AWB参考物的图像数据进行标准灰阶对比，得到第二白平衡数据；将第二白平衡数据换算成第一白平衡数据。

参见图2，是本发明的一种自动白平衡的控制方法实施例二的步骤流程图。

参见图3，是实施例二主辅摄像头视场对比示意图。图3以辅摄像头视场完全包含主摄像头视场为例，但本领域技术人员理解，本发明不限定辅摄像头视场需要完全包含主摄像头视场，只要辅摄像头与主摄像头有不重叠区域即可。

如附图2所示，本发明实施例二包括如下步骤：

S201：提示用户设置AWB参考物。

在辅摄像头视场内但又不在与主摄像头视场重叠的区域内，摆放一个AWB标准参考物实物。例如，主体颜色为18阶灰，另外AWB标准参考物外观上加入易于识别的纹理或者特征，便于识别。由于很多时候AWB手动测量比较麻烦，常规使用灰卡或者白纸，首先摆放不容易，同时也不便于携带。传统方式拍摄时，设备不能自动识别到灰卡或者白纸，需要先对其测光，保存参数后在拍摄希望拍摄的主体。而此实施例二的标准AWB参考物，可以设计的易于携带和摆放。由于是自动识别，所以摆放没有严格要求，算法可以自动识别也不需要传统测光方式，需要灰卡充满视场。例如，AWB参考物可以是一个背包或者可以是一个公仔等，即美观也便于携带和摆放。另外拍摄时，使用软件自动识别参考物体，这样减少了手动测光、保存参数再去拍照的过程，保证了拍照的AWB实时性，同时简化了过程。

S202：主摄像头和辅摄像头分别进行采样，获得预览图像。

主摄像头按照常规模式预览，主摄像头获得的第一预览图像为正常画面的预览信息，用于用户取景、预览。辅摄像头获得的第二预览图像用于AWB计算。

S203：识别AWB参考物。

得到辅摄像头采集的数据后，通过模式识别找到主摄像头视场之外的AWB参考物。模式识别算法通过寻找图像中具有特殊纹理或者特殊图案、特征点等方法，识别到图片中容易识别的物体。由于AWB参考物是人为设计，可以设计与自然的物体有很大差异，便于识别。

其中，模式识别算法，是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。为了强调从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体，可以把这样一些个别的事物或现象叫作各个模式，也有观点认为应该把整个的类别叫作模式，这样的“模式”是一种抽象化的概念，如“房屋”等都是“模式”。

S204：第二白平衡数据计算。

将识别到的AWB参考物的图像数据进行处理，得到第二白平衡数据。因为辅摄像头获取到的是AWB参考物的拍摄数据，因此，只需将识别的AWB参考物中测试的标准灰区域的(R,G,B)平均值与灰色做对比，就可以得到第二白平衡数据(即：辅RGB增益)。

S205：对第二白平衡数据进行换算，得到第一白平衡数据。

将步骤S204中得到的第二白平衡数据进行转换，转换过程要参考主摄像头与辅摄像头的特性，可通过手动测量然后进行映射，准确的将辅摄像头的第二白平衡数据转换之后应用到主摄像头。

具体的换算方法是：

获知辅摄像头AWB参考点的增益(r1,g1,b1),(r2,g2,b2)……(rn,gn,bn)、主摄像头AWB参考点的增益为(R1,B1,G1),(R2,B2,G2)…..(RN,BN,GN)，这些值都是事先测量出来的标准参考点。

AWB参考点是在不同的标准色温下测试出相应的色坐标(r/g,b/g)，并计算得到相应的RGB增益。计算方法是：r*r_gain＝b*b_gain＝g*1。得到(r_gain,1,b_gain)。

如果辅摄像头第二白平衡数据为(x,y,z)，可找到辅摄像头落在(r_gain,1,b_gain)相邻的两个点之间，在映射到主摄像头对应的(R_gain,1,B_gain)点，然后进行线插值计算即可。线性插值可以直接用线段拟合，然后做等比例的对应。

具体如下：

已知：(r_gain1,1,b_gain1),(r_gain2,1,b_gain2),(r_gainx,1,b_gainy)、

(R_gain1,1,B_gain1),(R_gain2,1,B_gain2)，

其中r和R，b和B对应，求(r_gainX,1,b_gainY)，即可得到主摄像头RGB增益(R_gain,1,B_gain)，即第一白平衡数据。

具体解释主摄像头RGB增益(R_gain,1,B_gain)计算原理如下：辅摄像头AWB参考点的增益(r1,g1,b1),(r2,g2,b2)……(rn,gn,bn)主摄像头AWB参考点的增益为(R1,B1,G1),(R2,B2,G2)…..(RN,BN,GN)，这些值都是事先测量出来的标准参考点。(r1,g1,b1)映射到主摄像头是(R1,B1,G1)，(r2,g2,b2)映射到主摄像头是(R2,B2,G2)，.....(rn,gn,bn)映射到主摄像头是(RN,BN,GN)。因此，得到的辅助摄像头AWB结果为(r_gain,g_gain,b_gain),计算其映射到主摄像头的(R_gain,G_gain,B_gain)。如果rx_gain<r_gain<rx+1_gain那么Rx_gain<R_gain<Rx+1_gain，得到等式：

(r_gain-rx_gain)/(rx+1_gain-r_gain)＝(R_gain-Rx_gain)/(Rx+1_gain-R_gain)

即可求解等式可以得到R_gain。

S206：将第一白平衡数据应用到主摄像头上。

如前所述，第一白平衡数据为主摄像头RGB增益，因此，将该RGB增益写入ISP相应寄存器就可以实现WB控制，其原理是每个像素点都乘以相应的(R_gain,1,B_gain)。

可见，在本发明实施例二中，利用辅摄像头与主摄像头的视场差异，设置AWB参考物，从而得到辅摄像头的精确第二白平衡数据，然后再将此数据通过换算得到第一白平衡数据，并应用到主摄像头上，可实现精准AWB控制，同时又不影响主摄像头的画面。由于可自主设置AWB参考物，即使在较复杂的拍摄环境下(纯色场景或者混合光线场景)，也可以使参考物突出显示，从而特别适宜AWB算法计算得出精确的AWB数据，因此具有精确的优点。

在本发明优选实施例三中，同时采取主摄像头和辅摄像头进行白平衡数据计算，并根据主、辅摄像头的可信度指数，确定选择主摄像头初始白平衡数据还是选择辅摄像头白平衡数据。由此，与实施例二相比，实施例三无需设置参考物。

参见图4，是本发明的一种自动白平衡的控制方法实施例三的步骤流程图。

参见图5，是实施例三主辅摄像头视场对比示意图。图5以辅摄像头视场完全包含主摄像头视场为例，但本领域技术人员理解，本发明不限定辅摄像头视场需要完全包含主摄像头视场，只要辅摄像头与主摄像头有不重叠区域即可。

如附图4所示，本发明实施例三包括如下步骤：

S401：获取主摄像头的第一预览数据以及辅摄像头的第二预览数据。

S402：主、辅摄像头的第一初始白平衡数据、第二白平衡数据计算以及主、辅摄像头可信度指数计算。

对步骤S401中得到的主、辅摄像头的预览数据分别进行处理，即，对主摄像头第一预览数据进行AWB计算，得到第一初始白平衡数据，以及，对辅摄像头的第二预览数据进行AWB计算，得到第二白平衡数据。

另外，根据预览数据，进行主、辅摄像头可信度指数计算。

可信度指数计算方法如下：

1、将预览图像分割为N*Y个小块，对每个小块进行平均亮度计算，其中，N或Y的取值不作限制，只要是正整数即可。

2、如果亮度平均值大于最大亮度阈值(例如220)或者小于最低亮度阈值(例如40)，判断为不可信。其中，最大亮度阈值和最低亮度阈值可以调整，并非固定不变。

3、将符合条件的每小块进行色坐标(r/g,b/g)平均值计算。

4、将色坐标平均值与标准参考点的色坐标进行距离运算，距离大于一定值L认为不可信。

5、除去不可信小块数据，可信度为剩余可信点/N*Y。

S403:根据主、辅摄像头可信度指数，从第一初始白平衡数据和第二白平衡数据中选择一个作为最终的第一白平衡数据。

根据预设的可信度选取条件，依据主摄像头可信度指数和辅摄像头可信度指数，从第一初始白平衡数据和第二白平衡数据中选择一个作为AWB的最终结果，应用到主摄像头。

具体可以采取以下选择策略。

如果：主摄像头可信度指数>辅摄像头可信度指数，则使用主摄像头的第一初始白平衡数据。

如果：最高可信度指数阈值(如40％)<主摄像头可信度指数<辅摄像头可信度指数，则使用主摄像头的第一初始白平衡数据。

如果，主摄像头可信度指数<辅摄像头可信度指数<最低可信度指数阈值(如25％)，则使用主摄像头的第一初始白平衡数据。

除了上述三种情况，其余使用辅摄像头的第二白平衡数据。

S404：在选择辅摄像头的第二白平衡数据情况下，对第二白平衡数据进行换算，得到第一白平衡数据。

此步骤具体方式可参见实施例二步骤S205，此处不赘述。

S405：将第一白平衡数据应用到主摄像头进行AWB控制。

可见，在实施例三中，由于AWB算法需要参考画面内容，画面信息越多，AWB算法准确性越高。利用辅摄像头进行AWB运算，由于引入新的输入，相对于现有单摄像头AWB计算而言，增加了AWB算法信息。在主摄像头AWB处于边界或者不可信状态时，可以增加判断条件。由于辅摄像头视场与主摄像头视场存在不重叠部分，这样辅摄像头会有更多的信息给予AWB算法，提升AWB的准度。并且，通过引入决策判断机制，依据AWB算法中可信度分析判断更准确的AWB结果，然后应用到主摄像头上达到更准确AWB效果。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图6a，示出了本发明一种自动白平衡AWB的移动终端第一实施例的结构框图，该移动终端600具有至少两个摄像头，其中一个为主摄像头，其余为辅摄像头，该移动终端600具体可以包括如下单元：

预览图像获取单元601，用于分别获取主摄像头视场内的第一预览图像以及辅摄像头视场内的第二预览图像，主摄像头视场与辅摄像头视场具有不重叠区域；

白平衡数据确定单元602，用于通过预设算法计算获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据，第一白平衡数据以第二白平衡数据为参考；

自动白平衡调整单元603，用于根据计算得到的第一白平衡数据，对主摄像头视场内的第一预览图像进行自动白平衡调整。

可见，为了实现AWB(自动白平衡)控制，本发明移动终端600实施例的一个硬件要求是，终端具有至少两个摄像头，其中一个摄像头作为主摄像头，用于拍摄主体图像，其余摄像头作为辅摄像头，用于进行自动白平衡计算，然后将计算得到的白平衡结果应用到主摄像头进行主体图像拍摄。可见，通过上述装置600，可在满足用户在拍摄照片时，在不影响主体图像的拍摄的前提下，额外利用辅摄像头进行白平衡计算，从而进行更为精准的自动白平衡控制。

参见图6b，是移动终端第一实施例一优选方式结构示意图。在该实现方式中，辅摄像头视场内有一用户放置的白平衡参考物，白平衡参考物位于辅摄像头视场内的与主摄像头视场不重叠的区域内；白平衡数据确定单元602包括：第二白平衡数据计算子单元6021，用于通过预设算法计算所述获取的第二预览图像的第二白平衡数据；白平衡数据换算子单元6022，用于参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据。

优选的，第二白平衡数据计算子单元6021具体用于，根据获取的第二预览图像，通过模式识别算法，识别出白平衡参考物；将识别出的白平衡参考物的标准灰区域的RGB值统计后计算平均值，得到RGB平均值；将得到的RGB平均值与标准灰度值对比，得到第二白平衡数据。

其中，白平衡数据换算子单元6022具体用于：根据预设的第二预览图像白平衡参考点的RGB增益及不同的标准色温下测试出的相应色坐标，计算得到第二白平衡数据，所述第二白平衡数据为第二预览图像的RGB增益；根据所述得到的第二预览图像的RGB增益，计算得到第二预览图像的白平衡色坐标，映射出第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点；根据第二预览图像白平衡参考点RGB增益，以及映射出的第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点，根据预设算法计算，得到第一白平衡数据，所述第一白平衡数据为第一预览图像的RGB增益。

可见，在上述移动终端优选的第一种方式中，利用辅摄像头与主摄像头的视场差异，设置AWB参考物，从而得到辅摄像头的精确第二白平衡数据，然后再将此数据通过换算得到第一白平衡数据，并应用到主摄像头上，可实现精准AWB控制，同时又不影响主摄像头的画面。由于可自主设置AWB参考物，即使在较复杂的拍摄环境下(纯色场景或者混合光线场景)，也可以使参考物突出显示，从而特别适宜AWB算法计算得出精确的AWB数据，因此具有精确的优点。

参见图6c，是移动终端第一实施例另一优选方式结构示意图。在该实现方式中，白平衡数据确定单元602包括：白平衡数据计算子单元6023，用于通过自动白平衡算法分别对所述获取的第一预览图像和第二预览图像进行计算，得到第一初始白平衡数据和第二白平衡数据；可信度计算子单元6024，用于根据预设算法分别计算第一初始白平衡数据和第二白平衡数据的可信度，得到第一可信度和第二可信度；白平衡数据选择子单元6025，用于当所述得到的第一可信度大于第二可信度，或者，所述第一可信度小于第二可信度且第一可信度大于预设第一可信度阈值，或者，所述第一可信度小于第二可信度且第二可信度小于第一可信度阈值时，则将第一初始白平衡数据作为第一白平衡数据，所述第一可信度阈值的取值大小以及第二可信度阈值的取值大小通过对比不同阈值配比在多场景总的白平衡准确率变化来确定，选择总体准确率最高的阈值；白平衡数据换算子单元6022，用于在所述白平衡数据选择子单元未选择第一初始白平衡数据作为第一白平衡数据情况下，参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据。

优选的，可信度计算子单元6024具体用于，分别将所述第一预览图像和第二预览图像分割为多个像素块；分别计算所述分割的每个像素块的平均亮度值；将每个符合预设范围的平均亮度值对应的像素块进行RGB平均值的计算，得到各RGB色平均值；将所述得到的各RGB色平均值与预设的标准参考点进行距离运算，得到各距离值；将第一预览图像或第二预览图像中的小于预设的距离阀值的距离值对应的像素块个数值与第一预览图像或第二预览图像像素块总数的比值确定为第一可信度或第二可信度，所述距离阀值的取值大小根据标准参考点与相邻标准参考点的距离来确定，所述标准参考点与相邻参考点距离越大，所述距离阈值越大。

其中，白平衡数据换算子单元6022具体用于：根据预设的第二预览图像白平衡参考点的RGB增益及不同的标准色温下测试出的相应色坐标，计算得到第二白平衡数据，所述第二白平衡数据为第二预览图像的RGB增益；根据所述得到的第二预览图像的RGB增益，计算得到第二预览图像的白平衡色坐标，映射出第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点；根据第二预览图像白平衡参考点RGB增益，以及映射出的第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点，根据预设算法计算，得到第一白平衡数据，所述第一白平衡数据为第一预览图像的RGB增益。

移动终端600能够实现图1至图5的方法实施例中移动终端实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。可见，在上述移动终端优选的第二种方式中，由于AWB算法需要参考画面内容，画面信息越多，AWB算法准确性越高。利用辅摄像头进行AWB运算，由于引入新的输入，相对于现有单摄像头AWB计算而言，增加了AWB算法信息。在主摄像头AWB处于边界或者不可信状态时，可以增加判断条件。由于辅摄像头视场与主摄像头视场存在不重叠部分，这样辅摄像头会有更多的信息给予AWB算法，提升AWB的准度。并且，通过引入决策判断机制，依据AWB算法中可信度分析判断更准确的AWB结果，然后应用到主摄像头上达到更准确AWB效果。

图7是本发明移动终端第二实施例的框图。图7所示的移动终端700包括：至少一个处理器701、存储器702、至少一个网络接口704和其他用户接口703。移动终端700中的各个组件通过总线系统705耦合在一起。可理解，总线系统705用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统705除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图7中将各种总线都标为总线系统705。

其中，用户接口703可以包括显示器、键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)、触感板或者触摸屏等。

可以理解，本发明实施例中的存储器702可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、可编程只读存储器(ProgrammableROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasablePROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(ElectricallyEPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(StaticRAM，SRAM)、动态随机存取存储器(DynamicRAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(SynchronousDRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DoubleDataRateSDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(EnhancedSDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(SynchlinkDRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambusRAM，DRRAM)。本文描述的系统和方法的存储器702旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

在一些实施方式中，存储器702存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统7021和应用程序7022。

其中，操作系统7021，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序7022，包含各种应用程序，例如媒体播放器(MediaPlayer)、浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序7022中。

在本发明实施例中，通过调用存储器702存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序7022中存储的程序或指令，处理器701用于分别获取所述主摄像头视场内的第一预览图像以及辅摄像头视场内的第二预览图像，所述主摄像头视场与辅摄像头视场具有不重叠区域；通过预设算法计算所述获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据，所述第一白平衡数据以第二白平衡数据为参考；根据所述计算得到的第一白平衡数据，对主摄像头视场内的第一预览图像进行自动白平衡调整。

上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器701中，或者由处理器701实现。处理器701可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器701中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器701可以是通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器702，处理器701读取存储器702中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

可以理解的是，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuits，ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，DSP)、数字信号处理设备(DSPDevice，DSPD)、可编程逻辑设备(ProgrammableLogicDevice，PLD)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。

对于软件实现，可通过执行本文所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。

可选地，所述辅摄像头视场内有一用户放置的白平衡参考物，所述白平衡参考物位于辅摄像头视场内的与主摄像头视场不重叠的区域内。

可选的，处理器701还用于，通过预设算法计算所述获取的第二预览图像的第二白平衡数据；参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据。

可选的，处理器701还用于：根据所述获取的第二预览图像，通过模式识别算法，识别出所述白平衡参考物；将所述识别出的白平衡参考物的标准灰区域的RGB值统计后计算平均值，得到RGB平均值；将所述得到的RGB平均值与标准灰度值对比，得到第二白平衡数据。

可选的，处理器701还用于：通过自动白平衡算法分别对所述获取的第一预览图像和第二预览图像进行计算，得到第一初始白平衡数据和第二白平衡数据；根据预设算法分别计算第一初始白平衡数据和第二白平衡数据的可信度，得到第一可信度和第二可信度；当所述得到的第一可信度大于第二可信度，或者，所述第一可信度小于第二可信度且第一可信度大于预设第一可信度阈值，或者，所述第一可信度小于第二可信度且第二可信度小于第一可信度阈值时，则将第一初始白平衡数据作为第一白平衡数据，所述第一可信度阈值的取值大小以及第二可信度阈值的取值大小通过对比不同阈值配比在多场景总的白平衡准确率变化来确定，选择总体准确率最高的阈值；否则，参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据。

可选的，处理器701还用于：分别将所述第一预览图像和第二预览图像分割为多个像素块；分别计算所述分割的每个像素块的平均亮度值；将每个符合预设范围的平均亮度值对应的像素块进行RGB平均值的计算，得到各RGB色平均值；将所述得到的各RGB色平均值与预设的标准参考点进行距离运算，得到各距离值；将第一预览图像或第二预览图像中的小于预设的距离阀值的距离值对应的像素块个数值与第一预览图像或第二预览图像像素块总数的比值确定为第一可信度或第二可信度，所述距离阀值的取值大小根据标准参考点与相邻标准参考点的距离来确定，所述标准参考点与相邻参考点距离越大，所述距离阈值越大。

可选的，处理器701还用于：根据预设的第二预览图像白平衡参考点的RGB增益及不同的标准色温下测试出的相应色坐标，计算得到第二白平衡数据，所述第二白平衡数据为第二预览图像的RGB增益；根据所述得到的第二预览图像的RGB增益，计算得到第二预览图像的白平衡色坐标，映射出第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点；根据第二预览图像白平衡参考点RGB增益，以及映射出的第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点，根据预设算法计算，得到第一白平衡数据，所述第一白平衡数据为第一预览图像的RGB增益。

移动终端700能够实现前述实施例中移动终端实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。可见，为了实现AWB(自动白平衡)控制，本发明实施例的一个硬件要求是，终端具有至少两个摄像头，其中一个摄像头作为主摄像头，用于拍摄主体图像，其余摄像头作为辅摄像头，用于进行自动白平衡计算，然后将计算得到的白平衡结果应用到主摄像头进行主体图像拍摄。可见，本发明的目的就是为了满足用户在拍摄照片时，可以在不影响主体图像的拍摄的前提下，额外利用辅摄像头进行白平衡计算，从而进行更为精准的自动白平衡控制。

图8是本发明移动终端第三实施例的结构示意图。具体地，图8中的移动终端800可以为手机、平板电脑、个人数字助理(PersonalDigitalAssistant，PDA)、或车载电脑等。

图8中的移动终端800包括射频(RadioFrequency，RF)电路810、存储器820、输入单元830、显示单元840、处理器860、音频电路870、WiFi(WirelessFidelity)模块880和电源890。

其中，输入单元830可用于接收用户输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端800的用户设置以及功能控制有关的信号输入。具体地，本发明实施例中，该输入单元830可以包括触控面板831。触控面板831，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板831上的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板831可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给该处理器860，并能接收处理器860发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板831。除了触控面板831，输入单元830还可以包括其他输入设备832，其他输入设备832可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

其中，显示单元840可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及移动终端800的各种菜单界面。显示单元840可包括显示面板841，可选的，可以采用LCD或有机发光二极管(OrganicLight-EmittingDiode，OLED)等形式来配置显示面板841。

应注意，触控面板831可以覆盖显示面板841，形成触摸显示屏，当该触摸显示屏检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器860以确定触摸事件的类型，随后处理器860根据触摸事件的类型在触摸显示屏上提供相应的视觉输出。

触摸显示屏包括应用程序界面显示区及常用控件显示区。该应用程序界面显示区及该常用控件显示区的排列方式并不限定，可以为上下排列、左右排列等可以区分两个显示区的排列方式。该应用程序界面显示区可以用于显示应用程序的界面。每一个界面可以包含至少一个应用程序的图标和/或widget桌面控件等界面元素。该应用程序界面显示区也可以为不包含任何内容的空界面。该常用控件显示区用于显示使用率较高的控件，例如，设置按钮、界面编号、滚动条、电话本图标等应用程序图标等。

其中处理器860是移动终端800的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在第一存储器821内的软件程序和/或模块，以及调用存储在第二存储器822内的数据，执行移动终端800的各种功能和处理数据，从而对移动终端800进行整体监控。可选的，处理器860可包括一个或多个处理单元。

在本发明实施例中，通过调用存储该第一存储器821内的软件程序和/或模块和/或该第二存储器822内的数据，处理器860用于分别获取所述主摄像头视场内的第一预览图像以及辅摄像头视场内的第二预览图像，所述主摄像头视场与辅摄像头视场具有不重叠区域；通过预设算法计算所述获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据，所述第一白平衡数据以第二白平衡数据为参考；根据所述计算得到的第一白平衡数据，对主摄像头视场内的第一预览图像进行自动白平衡调整。

可选地，所述辅摄像头视场内有一用户放置的白平衡参考物，所述白平衡参考物位于辅摄像头视场内的与主摄像头视场不重叠的区域内。

可选的，处理器860还用于，通过预设算法计算所述获取的第二预览图像的第二白平衡数据；参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据。

可选的，处理器860还用于：根据所述获取的第二预览图像，通过模式识别算法，识别出所述白平衡参考物；将所述识别出的白平衡参考物的标准灰区域的RGB值统计后计算平均值，得到RGB平均值；将所述得到的RGB平均值与标准灰度值对比，得到第二白平衡数据。

可选的，处理器860还用于：通过自动白平衡算法分别对所述获取的第一预览图像和第二预览图像进行计算，得到第一初始白平衡数据和第二白平衡数据；根据预设算法分别计算第一初始白平衡数据和第二白平衡数据的可信度，得到第一可信度和第二可信度；当所述得到的第一可信度大于第二可信度，或者，所述第一可信度小于第二可信度且第一可信度大于预设第一可信度阈值，或者，所述第一可信度小于第二可信度且第二可信度小于第一可信度阈值时，则将第一初始白平衡数据作为第一白平衡数据，所述第一可信度阈值的取值大小以及第二可信度阈值的取值大小通过对比不同阈值配比在多场景总的白平衡准确率变化来确定，选择总体准确率最高的阈值；否则，参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据。

可选的，处理器860还用于：分别将所述第一预览图像和第二预览图像分割为多个像素块；分别计算所述分割的每个像素块的平均亮度值；将每个符合预设范围的平均亮度值对应的像素块进行RGB平均值的计算，得到各RGB色平均值；将所述得到的各RGB色平均值与预设的标准参考点进行距离运算，得到各距离值；将第一预览图像或第二预览图像中的小于预设的距离阀值的距离值对应的像素块个数值与第一预览图像或第二预览图像像素块总数的比值确定为第一可信度或第二可信度，所述距离阀值的取值大小根据标准参考点与相邻标准参考点的距离来确定，所述标准参考点与相邻参考点距离越大，所述距离阈值越大。

可选的，处理器860还用于：根据预设的第二预览图像白平衡参考点的RGB增益及不同的标准色温下测试出的相应色坐标，计算得到第二白平衡数据，所述第二白平衡数据为第二预览图像的RGB增益；根据所述得到的第二预览图像的RGB增益，计算得到第二预览图像的白平衡色坐标，映射出第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点；根据第二预览图像白平衡参考点RGB增益，以及映射出的第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点，根据预设算法计算，得到第一白平衡数据，所述第一白平衡数据为第一预览图像的RGB增益。

移动终端800能够实现前述实施例中移动终端实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。可见，为了实现AWB(自动白平衡)控制，本发明实施例的一个硬件要求是，终端具有至少两个摄像头，其中一个摄像头作为主摄像头，用于拍摄主体图像，其余摄像头作为辅摄像头，用于进行自动白平衡计算，然后将计算得到的白平衡结果应用到主摄像头进行主体图像拍摄。可见，本发明的目的就是为了满足用户在拍摄照片时，可以在不影响主体图像的拍摄的前提下，额外利用辅摄像头进行白平衡计算，从而进行更为精准的自动白平衡控制。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (14)

1.一种自动白平衡的控制方法，应用于一移动终端，所述移动终端具有至少两个摄像头，其中一个为主摄像头，其余为辅摄像头，其特征在于，所述方法包括：

分别获取所述主摄像头视场内的第一预览图像以及辅摄像头视场内的第二预览图像，所述主摄像头视场与辅摄像头视场具有不重叠区域；

通过预设算法计算所述获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据，所述第一白平衡数据以第二白平衡数据为参考；

根据所述计算得到的第一白平衡数据，对主摄像头视场内的第一预览图像进行自动白平衡调整。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述辅摄像头视场内有一用户放置的白平衡参考物，所述白平衡参考物位于辅摄像头视场内的与主摄像头视场不重叠的区域内。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过预设算法计算所述获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据包括：

通过预设算法计算所述获取的第二预览图像的第二白平衡数据；

参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过预设算法计算所述获取的第二预览图像的第二白平衡数据包括：

根据所述获取的第二预览图像，通过模式识别算法，识别出所述白平衡参考物；

将所述识别出的白平衡参考物的标准灰区域的RGB值统计后计算平均值，得到RGB平均值；

将所述得到的RGB平均值与标准灰度值对比，得到第二白平衡数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设算法计算所述获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据包括：

通过自动白平衡算法分别对所述获取的第一预览图像和第二预览图像进行计算，得到第一初始白平衡数据和第二白平衡数据；

根据预设算法分别计算第一初始白平衡数据和第二白平衡数据的可信度，得到第一可信度和第二可信度；

当所述得到的第一可信度大于第二可信度，或者，所述第一可信度小于第二可信度且第一可信度大于预设第一可信度阈值，或者，所述第一可信度小于第二可信度且第二可信度小于第一可信度阈值时，则将第一初始白平衡数据作为第一白平衡数据，所述第一可信度阈值的取值大小以及第二可信度阈值的取值大小通过对比不同阈值配比在多场景总的白平衡准确率变化来确定，选择总体准确率最高的阈值；

否则，参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设算法分别计算第一初始白平衡数据和第二白平衡数据的可信度，得到第一可信度和第二可信度包括：

分别将所述第一预览图像和第二预览图像分割为多个像素块；

分别计算所述分割的每个像素块的平均亮度值；

将每个符合预设范围的平均亮度值对应的像素块进行RGB平均值的计算，得到各RGB色平均值；

将所述得到的各RGB色平均值与预设的标准参考点进行距离运算，得到各距离值；

将第一预览图像或第二预览图像中的小于预设的距离阀值的距离值对应的像素块个数值与第一预览图像或第二预览图像像素块总数的比值确定为第一可信度或第二可信度，所述距离阀值的取值大小根据标准参考点与相邻标准参考点的距离来确定，所述标准参考点与相邻参考点距离越大，所述距离阈值越大。

7.根据权利要求3或5所述的方法，其特征在于，所述参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据包括：

根据预设的第二预览图像白平衡参考点的RGB增益及不同的标准色温下测试出的相应色坐标，计算得到第二白平衡数据，所述第二白平衡数据为第二预览图像的RGB增益；

根据所述得到的第二预览图像的RGB增益，计算得到第二预览图像的白平衡色坐标，映射出第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点；

根据第二预览图像白平衡参考点RGB增益，以及映射出的第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点，根据预设算法计算，得到第一白平衡数据，所述第一白平衡数据为第一预览图像的RGB增益。

8.一种移动终端，所述移动终端具有至少两个摄像头，其中一个为主摄像头，其余为辅摄像头，其特征在于，所述移动终端包括：

预览图像获取单元，用于分别获取所述主摄像头视场内的第一预览图像以及辅摄像头视场内的第二预览图像，所述主摄像头视场与辅摄像头视场具有不重叠区域；

白平衡数据确定单元，用于通过预设算法计算所述获取的第一预览图像的第一白平衡数据以及第二预览图像的第二白平衡数据，所述第一白平衡数据以第二白平衡数据为参考；

自动白平衡调整单元，用于根据所述计算得到的第一白平衡数据，对主摄像头视场内的第一预览图像进行自动白平衡调整。

9.根据权利要求8所述的移动终端，其特征在于，所述辅摄像头视场内有一用户放置的白平衡参考物，所述白平衡参考物位于辅摄像头视场内的与主摄像头视场不重叠的区域内。

10.根据权利要求9所述的移动终端，其特征在于，所述白平衡数据确定单元包括：

第二白平衡数据计算子单元，用于通过预设算法计算所述获取的第二预览图像的第二白平衡数据；

白平衡数据换算子单元，用于参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据。

11.根据权利要求10所述的移动终端，其特征在于，所述第二白平衡数据计算子单元具体用于，根据所述获取的第二预览图像，通过模式识别算法，识别出所述白平衡参考物；将所述识别出的白平衡参考物的标准灰区域的RGB值统计后计算平均值，得到RGB平均值；将所述得到的RGB平均值与标准灰度值对比，得到第二白平衡数据。

12.根据权利要求8所述的移动终端，其特征在于，所述白平衡数据确定单元包括：

白平衡数据计算子单元，用于通过自动白平衡算法分别对所述获取的第一预览图像和第二预览图像进行计算，得到第一初始白平衡数据和第二白平衡数据；

可信度计算子单元，用于根据预设算法分别计算第一初始白平衡数据和第二白平衡数据的可信度，得到第一可信度和第二可信度；

白平衡数据选择子单元，用于当所述得到的第一可信度大于第二可信度，或者，所述第一可信度小于第二可信度且第一可信度大于预设第一可信度阈值，或者，所述第一可信度小于第二可信度且第二可信度小于第一可信度阈值时，则将第一初始白平衡数据作为第一白平衡数据，所述第一可信度阈值的取值大小以及第二可信度阈值的取值大小通过对比不同阈值配比在多场景总的白平衡准确率变化来确定，选择总体准确率最高的阈值；

白平衡数据换算子单元，用于在所述白平衡数据选择子单元未选择第一初始白平衡数据作为第一白平衡数据情况下，参考第一预览图像与第二预览图像的白平衡特性，将第二白平衡数据换算为第一白平衡数据。

13.根据权利要求12所述的移动终端，其特征在于，所述可信度计算子单元具体用于，分别将所述第一预览图像和第二预览图像分割为多个像素块；分别计算所述分割的每个像素块的平均亮度值；将每个符合预设范围的平均亮度值对应的像素块进行RGB平均值的计算，得到各RGB色平均值；将所述得到的各RGB色平均值与预设的标准参考点进行距离运算，得到各距离值；将第一预览图像或第二预览图像中的小于预设的距离阀值的距离值对应的像素块个数值与第一预览图像或第二预览图像像素块总数的比值确定为第一可信度或第二可信度，所述距离阀值的取值大小根据标准参考点与相邻标准参考点的距离来确定，所述标准参考点与相邻参考点距离越大，所述距离阈值越大。

14.根据权利要求10或12所述的移动终端，其特征在于，所述白平衡数据换算子单元具体用于：根据预设的第二预览图像白平衡参考点的RGB增益及不同的标准色温下测试出的相应色坐标，计算得到第二白平衡数据，所述第二白平衡数据为第二预览图像的RGB增益；根据所述得到的第二预览图像的RGB增益，计算得到第二预览图像的白平衡色坐标，映射出第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点；根据第二预览图像白平衡参考点RGB增益，以及映射出的第一预览图像中与第二预览图像白平衡参考点相对位置的点，根据预设算法计算，得到第一白平衡数据，所述第一白平衡数据为第一预览图像的RGB增益。