CN105407340B - 一种白平衡处理方法及终端 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种白平衡处理方法及终端，该方法包括：获取本端摄像头拍摄的原生图像；确定原生图像中的镜面反射区域；确定镜面反射区域的色温；根据镜面反射区域的色温确定参考色温；使用参考色温对原生图像进行白平衡处理。实施本发明实施例，可以提高白平衡的准确性。

Description

一种白平衡处理方法及终端

技术领域

本发明涉及多媒体技术领域，具体涉及一种白平衡处理方法及终端。

背景技术

当照射在物体表面的颜色发生变化时，用户对物体表面的颜色的知觉仍然保持不变，以致拍摄的图像中的物体与用户看到的物体之间存在色差。为了解决上述问题，业界提出了白平衡技术，但现有的白平衡技术中，在进行白平衡处理之前，需要确定参考白和参考黑，当拍摄的图像中不包括白色和黑色时，将无法准确确定参考白和参考黑，降低了白平衡的准确性。

发明内容

本发明实施例提供一种白平衡处理方法及终端，用于提高白平衡的准确性。

本发明实施例第一方面提供一种白平衡处理方法，包括：

获取本端摄像头拍摄的原生图像；

确定所述原生图像中的镜面反射区域；

确定所述镜面反射区域的色温；

根据所述色温确定参考色温；

使用所述参考色温对所述原生图像进行白平衡处理。

本发明实施例第二方面提供一种终端，包括：

第一获取单元，用于获取所述白平衡处理装置摄像头拍摄的原生图像；

第一确定单元，用于确定所述第一获取单元获取的原生图像中的镜面反射区域；

第二确定单元，用于确定所述第一确定单元确定的镜面反射区域的色温；

第三确定单元，用于根据所述第二确定单元确定的色温确定参考色温；

处理单元，用于使用所述第三确定单元确定的参考色温对所述原生图像进行白平衡处理。

本发明实施例中，计算摄像头拍摄的原生图像中的镜面反射区域之后，将确定镜面反射区域的色温，以及根据色温确定参考色温，之后使用参考色温对原生图像进行白平衡处理，当拍摄的图像中不包括白色和黑色时，不需要确定参考白和参考黑，因此可以提高白平衡的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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是本发明实施例提供的一种白平衡处理方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的一种终端的结构图；

图3是本发明实施例提供的另一种终端的结构图；

图4是本发明实施例提供的一张raw图像；

图5是本发明实施例提供的一种确定镜面反射区域的示意图；

图6是本发明实施例提供的一种镜面反射区域的图像；

图7是本发明实施例提供的从图4中分离出的一个镜面反射区域；

图8是本发明实施例提供的将面反射区域的色度投影到IIC空间的拟合直线的示意图；

图9是本发明实施例提供的一种色温曲线的示意图。

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做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。

本发明实施例提供一种白平衡处理方法及终端，用于提高白平衡的准确性。以下分别进行详细说明。

请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种白平衡处理方法的流程图。其中，该白平衡处理方法适用于设置有摄像头的手机、平板电脑等终端。如图1所示，该白平衡处理方法可以包括以下步骤。

S101、获取本端摄像头拍摄的原生图像。

本实施例中，当检测到终端的摄像头拍摄图像时，将获取摄像头拍摄的原生图像，即raw图像。请参阅图4，图4是本发明实施例提供的一张raw图像。

S102、确定原生图像中的镜面反射区域。

作为一种可能的实施方式，确定原生图像中的镜面反射区域的方式具体为：

确定目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度，目标像素点是原生图像包括的像素点中的任一像素点；

根据目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度确定目标像素点中R通道、G通道和B通道的漫反射参数；

从目标像素点的R通道、G通道和B通道的色度中选取最大色度；

从目标像素点的R通道、G通道和B通道的漫反射参数中选取最大漫反射参数；

判断最大色度与最大漫反射参数的差值是否小于预设值；

若不小于预设值，则将目标像素点确定为镜面反射像素点；

将原生图像中包括镜面反射像素点的区域确定为一个镜面反射区域。

作为一种可能的实施方式，确定原生图像中的镜面反射区域的方式还包括：

判断最大色度与预设阈值的差值是否小于预设值，若不小于预设值，则执行所述判断最大色度与最大漫反射参数的差值是否小于预设值的步骤。

本实施例中，获取到终端摄像头拍摄的原生图像之后，将确定原生图像中的镜面反射区域。可以先确定目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度，目标像素点是原生图像包括的像素点的任一像素点，如下所示：

其中，σ_C代表像素点中通道的色度(chroma)，c代表像素点中R通道、G通道、B通道中的任一通道，J_c代表像素点中通道的值。之后根据目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度确定目标像素点中R通道、G通道和B通道的漫反射参数，如下所示：

σ_min＝min(σ_r,σ_g,σ_b) (2)

λ_c代表像素点中通道的漫反射参数，其中，漫反射参数是目标像素点中R通道、G通道和B通道的漫反射的强度值，之后通过公式(4)从目标像素点的R通道、G通道和B通道的色度中选取最大色度，以及通过公式(5)从目标像素点的R通道、G通道和B通道的漫反射参数中选取最大漫反射参数，

σ_max＝min(σ_r,σ_g,σ_b) (4)

λ_max＝max(λ_r,λ_g,λ_b) (5)

根据联合双边滤波的理论

其中，I为引导图像，P为输入图像，q为输出图像，为滤波核参数，K_i为归一化参数，σ_s为空间相似度参数，σ_r为亮度相似度参数。以λ_max为引导图像、σ_max为输入图像进行联合双边滤波进行去高光计算，引导图像的意义由公式(6)和(7)可见在于空间距离的加权和亮度的加权，当亮度相差较大时，权重就变小。当对于整幅图像进行镜面反射区域检测时，并不要求精度非常高并考虑到算法复杂度问题。因此，我们利用以下公式判断粗略判断像素点是否为镜面反射像素点，如下式：

σ_max-λ_max≥threshold_spec (8)

其中，threshold_spec是预设值，此外，在使用公式(8)判断像素点是否是为镜面反射像素点之前，可以先判断像素点的最大色度与预设阈值的差值是否小于预设值，当最大色度与预设阈值的差值小于预设值时，表明目标像素点为漫反射像素点，将不需要使用公式(8)再继续进行判断；当最大色度与预设阈值的差值不小于预设值时，将继续使用公式(8)判断最大色度与最大漫反射参数的差值是否小于预设值，当最大色度与最大漫反射参数的差值不小于预设值，表明目标像素点为镜面反射像素点，当最大色度与最大漫反射参数的差值小于预设值，表明目标像素点为非镜面反射像素点。其中，预设值和预设阈值是根据经验预先确定的值。确定出原生图像中包括的所有镜面反射像素点之后，将原生图像中包括镜面反射像素点的最小矩形作为一个镜面反射区域，该最小矩形中应该包括尽可能多的镜面反射像素点以及包括尽可能少的非镜面反射像素点，且这些镜面反射像素点之间是相互连通的。举例说明，请参阅图5，图5是本发明实施例提供的一种确定镜面反射区域的示意图，其中，每一个方块代表一个像素点，灰色的像素点为镜面反射像素点，白色的像素点为非镜面反射像素点。图5a是原生图像中部分像素点的示意图，图5b和图5c是从图5a中确定出的两个镜面反射区域，如图5b和图5c所示，镜面反射区域是包括镜面反射像素点的最小矩形，且处于最小矩形中的镜面反射像素点在八领域内必须是连通的。当一个镜面反射像素点同时属于两个镜面反射区域时，将这个镜面反射像素点归属于与它在八领域内有连通的镜面反射像素点的镜面反射区域，以便重复统计镜面反射像素点。请参阅图6，图6是本发明实施例提供的一种镜面反射区域的图像，图6是基于图4的图像，白像素是镜面反射区域。如果反射面比较光滑，当平行入射的光线射到这个反射面时，仍会平行地向一个方向反射出去，这种反射属于镜面反射，这个反射面对应的区域即镜面反射区域。其中，图像中常见的色彩模式可以包括：位图(Bitmap)模式、灰度(Grayscale)模式、双色调(Duotone)模式、索引色(Index Color)模式、RGB色彩模式、CMYK色彩模式、Lab色彩模式、多通道(Multichannel)模式和HSB色彩模式等，而RGB色彩模式采用三基色模型，又称加色模式，是由红(Red，R)、绿(Green，G)、蓝(Blue，B)三通道叠加产生的彩色模式。

S103、确定镜面反射区域的色温。

作为一种可能的实施方式，确定镜面反射区域的色温的方式具体为：

将色度作为纵轴，以及将1除以R值、G值和B值的和作为横轴建立色度坐标系；

根据镜面反射区域中每个镜面反射像素点的色度、R值、G值和B值确定该镜面反射像素点在色度坐标系中对应的色度点；

将色度坐标系中的色度点拟合成色度直线；

将色度直线在纵轴的截距确定为镜面反射区域的色温。

本实施例中，确定出原生图像中的镜面反射区域之后，将镜面反射区域的色度投影到反强度色度(Inverse Intensity Chroma，IIC)空间，即将色度作为纵轴，以及将1除以R值、G值和B值的和作为横轴建立色度坐标系，确定每个镜面反射区域中的镜面反射像素点在横轴的坐标值，以及每个镜面反射区域中的镜面反射像素点的R(G)通道的色度在纵轴的坐标值，以便确定每个镜面反射区域中的镜面反射像素点的R(G)通道在色度坐标系中对应的色度点。之后利用最小二乘法将色度坐标系中的这些色度点拟合成色度直线，将色度直线在纵轴的截距确定为镜面反射区域R(G)通道的色温。其中，色温是表示光源光色的尺度，单位为开尔文(K)，也是表示光源光谱质量的指标。

举例说明，在IIC空间中根据(Dichromatic Reflection Model，DRM)模型理论可以由漫反射和镜面反射两部分来表示，如以下公式所示：

I_c(x)＝m_d(x)Λ_c(x)+m_s(x)Γ_c (9)

其中：

其中，I_c(x)代表光源，Γ_c代表镜面反射，Λ_c(x)代表漫反射，m_d(x)为漫反射评估参数，m_s(x)为镜面反射评估参数。由公式(9)和公式(1)可以推出，原生图像包括的像素点中通道的色度可以表示为

由公式(12)可推导出

将公式(13)的结果带入公式(9)可得到：

其中：

p_c(x)＝m_d(x)(Λ_c(x)-Γ_c) (15)

由此可以推导出IIC空间求的图像的色度的模型。之后拟合在IIC空间投影的色度点所形成的直线，使用最小二乘法即TLS算法，算法公式如下：

b＝y^ave-a^*x^ave (17)

在公式(16)(17)中，x、y为数据点，N为数据点个数，a、b为直线方程参数，其中，截距b即为色温。请参阅图7，图7是本发明实施例提供的从图4中分离出的一个镜面反射区域，图7a中的镜面反射区域包括非镜面反射像素点，图7b中的点为镜面反射区域中的镜面反射像素点。请参阅图8，图8是本发明实施例提供将镜面反射区域的色度投影到IIC空间的拟合直线的示意图，图8a是图7a中的所有像素点在IIC空间的投影，图8b是图7b中镜面反射像素点在IIC空间的投影。

S104、根据镜面反射区域的色温确定参考色温。

作为一种可能的实施方式，镜面反射区域的色温包括R通道色温和G通道色温；

根据色温确定参考色温的方式具体为：

获取预设色温曲线，预设色温曲线所在色温坐标系的横轴为R通道的色温、纵轴为G通道的色温；

根据镜面反射区域的色温包括的R通道色温和G通道色温确定镜面反射区域在色温坐标系中对应的色温点；

将色温点中位于预设色温曲线上且重合率最高的色温点对应的R通道色温和G通道色温确定为参考色温。

本实施例中，由于DRM模型和IIC模型的理论基于一定的条件并且在计算物体镜面反射的区域时也可能发生误差，于是引入色温曲线进行验证，其中，色温曲线是在实验条件下使用固定的元器件使用灰卡进行采集，并根据采集的数据点进行拟合而成的，不同的摄像头其对应的色温曲线不同，本实施例中采用的色温曲线是基于金立E7手机的摄像头元器件进行采集的。当获取到预设色温曲线，预设色温曲线所在色温坐标系的横轴为R通道的色温、纵轴为G通道的色温，并根据镜面反射区域的色温包括的R通道色温和G通道色温确定镜面反射区域在色温坐标系中对应的色温点之后，将色温点在色温曲线上的色温保留。请参阅图9，图9是本发明实施例提供的一种色温曲线的示意图。将所有镜面反射区域的色温都投影到色温坐标系中之后，使用核密度估计算法获取参考色温：

假设样本数据值在D维空间服从一个未知的概率密度函数，那么在区域R内的概率为：

P＝∫_Rp(x)dx (18)

概率P的含义就为每个样本数据点落入区域R的概率为P.假设N个样本数据点有K个落入了区域R，那么就应该服从二项分布：

由概率知识可知，在N样本数据很大时，K约等于N*P。而另一方面，我们假设区域R足够小的话，那么P约等于p(x)*V(V为区域R的空间)。结合两个不等式子可得：

即将色温点中位于预设色温曲线上且重合率最高的色温点对应的R通道色温和G通道色温确定为参考色温。

S105、使用参考色温对原生图像进行白平衡处理。

本实施例中，根据镜面反射区域的色温确定出参考色温，将使用参考色温对原生图像进行白平衡处理。

在图1所描述的白平衡处理方法中，计算摄像头拍摄的原生图像中的镜面反射区域之后，将确定镜面反射区域的色温，以及根据色温确定参考色温，之后使用参考色温对原生图像进行白平衡处理，当拍摄的图像中不包括白色和黑色时，不需要确定参考白和参考黑，因此可以提高白平衡的准确性。

请参阅图2，图2是本发明实施例提供的一种终端的结构图。其中，该终端可以为设置有摄像头的手机、平板电脑等。如图2所示，该终端200可以包括：

第一获取单元201，用于获取终端摄像头拍摄的原生图像；

第一确定单元202，用于确定第一获取单元201获取的原生图像中的镜面反射区域；

第二确定单元203，用于确定第一确定单元202确定的镜面反射区域的色温；

第三确定单元204，用于根据第二确定单元203确定的色温确定参考色温；

处理单元205，用于使用第三确定单元204确定的参考色温对原生图像进行白平衡处理。

本实施例中，当检测到终端的摄像头拍摄图像时，第一获取单元201将获取摄像头拍摄的原生图像，即raw图像。请参阅图4，图4是本发明实施例提供的一张raw图像。

作为一种可能的实施方式，第一确定单元202可以包括：

第四确定单元2021，用于确定目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度，以及根据目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度确定目标像素点中R通道、G通道和B通道的漫反射参数，目标像素点是第一获取单元201获取的原生图像包括的像素点中的任一像素点；

选取单元2022，用于从第四确定单元2021确定的目标像素点的R通道、G通道和B通道的色度中选取最大色度，以及从第四确定单元确定的目标像素点的R通道、G通道和B通道的漫反射参数中选取最大漫反射参数；

第一判断单元2023，用于判断选取单元2022选取的最大色度与选取单元选取的最大漫反射参数的差值是否小于预设值；

第四确定单元2021，还用于当第一判断单元2023的判断结果为否时，将目标像素点确定为镜面反射像素点，以及将原生图像中包括镜面反射像素点的区域确定为一个镜面反射区域。

作为一种可能的实施方式，第一确定单元202还可以包括：

第二判断单元2024，用于判断选取单元2022选取的最大色度与预设阈值的差值是否小于预设值，当第二判断单元2024的判断结果为否时，将触发第一判断单元2023执行所述判断最大色度与最大漫反射参数的差值是否小于预设值的步骤。

本实施例中，第一获取单元201获取到终端摄像头拍摄的原生图像之后，第一确定单元202将确定原生图像中的镜面反射区域。第四确定单元2021确定目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度，目标像素点是原生图像包括的像素点的任一像素点，如下所示：

其中，σ_C代表像素点中通道的色度(chroma)，c代表像素点中R通道、G通道、B通道中的任一通道，J_c代表像素点中通道的值。之后根据目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度确定目标像素点中R通道、G通道和B通道的漫反射参数，如下所示：

σ_min＝min(σ_r,σ_g,σ_b) (2)

λ_c代表像素点中通道的漫反射参数，之后选取单元2022通过公式(4)从目标像素点的R通道、G通道和B通道的色度中选取最大色度，以及通过公式(5)从目标像素点的R通道、G通道和B通道的漫反射参数中选取最大漫反射参数，

σ_max＝min(σ_r,σ_g,σ_b) (4)

λ_max＝max(λ_r,λ_g,λ_b) (5)

根据联合双边滤波的理论

其中，I为引导图像，P为输入图像，q为输出图像，为滤波核参数，K_i为归一化参数，σ_s为空间相似度参数，σ_r为亮度相似度参数。以λ_max为引导图像、σ_max为输入图像进行联合双边滤波进行去高光计算，引导图像的意义由公式(6)和(7)可见在于空间距离的加权和亮度的加权，当亮度相差较大时，权重就变小。当对于整幅图像进行镜面反射区域检测时，并不要求精度非常高并考虑到算法复杂度问题。因此，我们利用以下公式判断粗略判断像素点是否为镜面反射像素点，如下式：

σ_max-λ_max≥threshold_spec (8)

其中，threshold_spec是预设值，此外，在使用公式(8)判断像素点是否是为镜面反射像素点之前，第二判断单元2024可以先判断像素点的最大色度与预设阈值的差值是否小于预设值，当最大色度与预设阈值的差值小于预设值时，表明目标像素点为漫反射像素点，将不需要使用公式(8)再继续进行判断；当最大色度与预设阈值的差值不小于预设值时，第一判断单元2023将继续使用公式(8)判断最大色度与最大漫反射参数的差值是否小于预设值，当最大色度与最大漫反射参数的差值不小于预设值，第四确定单元2021确定目标像素点为镜面反射像素点，当最大色度与最大漫反射参数的差值小于预设值，表明目标像素点为非镜面反射像素点。其中，预设值和预设阈值是根据经验预先确定的值。确定出原生图像中包括的所有镜面反射像素点之后，将原生图像中包括镜面反射像素点的最小矩形作为一个镜面反射区域，该最小矩形中应该包括尽可能多的镜面反射像素点以及包括尽可能少的非镜面反射像素点，且这些镜面反射像素点之间是相互连通的。举例说明，请参阅图5，图5是本发明实施例提供的一种确定镜面反射区域的示意图，其中，每一个方块代表一个像素点，灰色的像素点为镜面反射像素点，白色的像素点为非镜面反射像素点。图5a是原生图像中部分像素点的示意图，图5b和图5c是从图5a中确定出的两个镜面反射区域，如图5b和图5c所示，镜面反射区域是包括镜面反射像素点的最小矩形，且处于最小矩形中的镜面反射像素点在八领域内必须是连通的。当一个镜面反射像素点同时属于两个镜面反射区域时，将这个镜面反射像素点归属于与它在八领域内有连通的镜面反射像素点的镜面反射区域，以便重复统计镜面反射像素点。请参阅图6，图6是本发明实施例提供的一种镜面反射区域的图像，图6是基于图4的图像，白像素是镜面反射区域。

作为一种可能的实施方式，第二确定单元203包括：

建立单元2031，用于将色度作为纵轴，以及将1除以R值、G值和B值的和作为横轴建立色度坐标系；

第五确定单元2032，用于根据第四确定单元2021确定的镜面反射区域中每个镜面反射像素点的色度、R值、G值和B值确定该镜面反射像素点在建立单元2031建立的色度坐标系中对应的色度点；

拟合单元2033，用于利用最小二乘法将第五确定单元2032确定的色度点拟合成色度直线；

第五确定单元2032，还用于将拟合单元2033拟合的色度直线在纵轴的截距确定为镜面反射区域的色温。

本实施例中，确定出原生图像中的镜面反射区域之后，将镜面反射区域的色度投影到反强度色度(Inverse Intensity Chroma，IIC)空间，即建立单元2031将色度作为纵轴，以及将1除以R值、G值和B值的和作为横轴建立色度坐标系，第五确定单元2032确定每个镜面反射区域中的镜面反射像素点在横轴的坐标值，以及每个镜面反射区域中的镜面反射像素点的R(G)通道的色度在纵轴的坐标值，以便确定每个镜面反射区域中的镜面反射像素点的R(G)通道在色度坐标系中对应的色度点。之后利用最小二乘法将色度坐标系中的这些色度点拟合成色度直线，将色度直线在纵轴的截距确定为镜面反射区域R(G)通道的色温。

举例说明，在IIC空间中根据(Dichromatic Reflection Model，DRM)模型理论可以由漫反射和镜面反射两部分来表示，如以下公式所示：

I_c(x)＝m_d(x)Λ_c(x)+m_s(x)Γ_c (9)

其中：

其中，I_c(x)代表光源，Γ_c代表镜面反射，Λ_c(x)代表漫反射，m_d(x)为漫反射评估参数，m_s(x)为镜面反射评估参数。由公式(9)和公式(1)可以推出，原生图像包括的像素点中通道的色度可以表示为

由公式(12)可推导出

将公式(13)的结果带入公式(9)可得到：

其中：

p_c(x)＝m_d(x)(Λ_c(x)-Γ_c) (15)

由此可以推导出IIC空间求的图像的色度的模型。之后拟合单元2033拟合在IIC空间投影的色度点所形成的直线，使用最小二乘法即TLS算法，算法公式如下：

b＝y^ave-a^*x^ave (17)

在公式(16)(17)中，x、y为数据点，N为数据点个数，a、b为直线方程参数，其中，截距b即为色温。请参阅图7，图7是本发明实施例提供的从图4中分离出的一个镜面反射区域，图7a中的镜面反射区域包括非镜面反射像素点，图7b中的点为镜面反射区域中的镜面反射像素点。请参阅图8，图8是本发明实施例提供将镜面反射区域的色度投影到IIC空间的拟合直线的示意图，图8a是图7a中的所有像素点在IIC空间的投影，图8b是图7b中镜面反射像素点在IIC空间的投影。

作为一种可能的实施方式，镜面反射区域的色温可以包括R通道色温和G通道色温；

第三确定单元204可以包括：

第二获取单元2041，用于获取预设色温曲线，预设色温曲线所在色温坐标系的横轴为R通道的色温、纵轴为G通道的色温；

第六确定单元2042，用于根据第五确定单元2032确定的镜面反射区域的色温包括的R通道色温和G通道色温确定镜面反射区域在第二获取单元4041获取的色温坐标系中对应的色温点，以及将色温点中位于预设色温曲线上且重合率最高的色温点对应的R通道色温和G通道色温确定为参考色温。

本实施例中，由于DRM模型和IIC模型的理论基于一定的条件并且在计算物体镜面反射的区域时也可能发生误差，于是引入色温曲线进行验证，其中，色温曲线是在实验条件下使用固定的元器件使用灰卡进行采集，并根据采集的数据点进行拟合而成的，不同的摄像头其对应的色温曲线不同，本实施例中采用的色温曲线是基于金立E7手机的摄像头元器件进行采集的。当第二获取单元2041获取到预设色温曲线，预设色温曲线所在色温坐标系的横轴为R通道的色温、纵轴为G通道的色温，并第六确定单元2042根据镜面反射区域的色温包括的R通道色温和G通道色温确定镜面反射区域在色温坐标系中对应的色温点之后，将色温点在色温曲线上的色温保留。请参阅图9，图9是本发明实施例提供的一种色温曲线的示意图。将所有镜面反射区域的色温都投影到色温坐标系中之后，使用核密度估计算法获取参考色温：

假设样本数据值在D维空间服从一个未知的概率密度函数，那么在区域R内的概率为：

P＝∫_Rp(x)dx (18)

概率P的含义就为每个样本数据点落入区域R的概率为P.假设N个样本数据点有K个落入了区域R，那么就应该服从二项分布：

由概率知识可知，在N样本数据很大时，K约等于N*P。而另一方面，我们假设区域R足够小的话，那么P约等于p(x)*V(V为区域R的空间)。结合两个不等式子可得：

即将色温点中位于预设色温曲线上且重合率最高的色温点对应的R通道色温和G通道色温确定为参考色温。

在图2所描述的终端中，计算摄像头拍摄的原生图像中的镜面反射区域之后，将确定镜面反射区域的色温，以及根据色温确定参考色温，之后使用参考色温对原生图像进行白平衡处理，当拍摄的图像中不包括白色和黑色时，不需要确定参考白和参考黑，因此可以提高白平衡的准确性。

请参阅图3，图3是本发明实施例提供的另一种终端的结构图。其中，该终端可以为设置有摄像头的手机、平板电脑等。如图3所示，该终端300可以包括：至少一个处理器301，如CPU，存储器302，摄像头303以及至少一个通信总线304。存储器302可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器302还可以是至少一个位于远离前述处理器301的存储装置。其中：

通信总线304，用于实现这些组件之间的连接通信；

摄像头303，用于拍摄原生图像，并将原生图像发送至处理器301；

存储器302中存储有一组程序代码，处理器301用于调用存储器302中存储的程序代码执行以下操作：

获取原生图像；

确定原生图像中的镜面反射区域；

确定镜面反射区域的色温；

根据色温确定参考色温；

使用参考色温对原生图像进行白平衡处理。

作为一种可能的实施方式，处理器301确定原生图像中的镜面反射区域的方式具体为：

确定目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度，目标像素点是原生图像包括的像素点中的任一像素点；

根据目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度确定目标像素点中R通道、G通道和B通道的漫反射参数；

从目标像素点的R通道、G通道和B通道的色度中选取最大色度；

从目标像素点的R通道、G通道和B通道的漫反射参数中选取最大漫反射参数；

判断最大色度与最大漫反射参数的差值是否小于预设值；

若不小于预设值，则将目标像素点确定为镜面反射像素点；

将原生图像中包括镜面反射像素点的区域确定为一个镜面反射区域。

作为一种可能的实施方式，处理器301还用于调用存储器302中存储的程序代码执行以下操作：

判断最大色度与预设阈值的差值是否小于预设值，若不小于预设值，则执行所述判断最大色度与最大漫反射参数的差值是否小于预设值的步骤。

作为一种可能的实施方式，处理器301确定镜面反射区域的色温的方式具体为：

将色度作为纵轴，以及将1除以R值、G值和B值的和作为横轴建立色度坐标系；

根据镜面反射区域中每个镜面反射像素点的色度、R值、G值和B值确定该镜面反射像素点在色度坐标系中对应的色度点；

利用最小二乘法将色度点拟合成色度直线；

将色度直线在纵轴的截距确定为镜面反射区域的色温。

作为一种可能的实施方式，镜面反射区域的色温包括R通道色温和G通道色温；

处理器301根据色温确定参考色温的方式具体为：

获取预设色温曲线，预设色温曲线所在色温坐标系的横轴为R通道的色温、纵轴为G通道的色温；

根据镜面反射区域的色温包括的R通道色温和G通道色温确定镜面反射区域在色温坐标系中对应的色温点；

将色温点中位于预设色温曲线上且重合率最高的色温点对应的R通道色温和G通道色温确定为参考色温。

在图3所描述的终端中，计算摄像头拍摄的原生图像中的镜面反射区域之后，将确定镜面反射区域的色温，以及根据色温确定参考色温，之后使用参考色温对原生图像进行白平衡处理，当拍摄的图像中不包括白色和黑色时，不需要确定参考白和参考黑，因此可以提高白平衡的准确性。

本发明实施例的方法的步骤顺序可以根据实际需要进行调整、合并或删减。本发明实施例的终端的单元可以根据实际需要进行整合、进一步划分或删减。

本发明实施例的单元，可以以通用集成电路(如中央处理器CPU)，或以专用集成电路(ASIC)来实现。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(Random AccessMemory，RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例提供的白平衡处理方法及终端进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种白平衡处理方法，其特征在于，包括：

获取本端摄像头拍摄的原生图像；

确定所述原生图像中的镜面反射区域；

确定所述镜面反射区域的色温；

根据所述色温确定参考色温；

使用所述参考色温对所述原生图像进行白平衡处理；其中，

所述确定所述原生图像中的镜面反射区域包括：

确定目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度，所述目标像素点是所述原生图像包括的像素点中的任一像素点；

根据所述目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度确定所述目标像素点中R通道、G通道和B通道的漫反射参数，所述漫反射参数是所述目标像素点中R通道、G通道和B通道的漫反射的强度值；

从所述目标像素点的R通道、G通道和B通道的色度中选取最大色度；

从所述目标像素点的R通道、G通道和B通道的漫反射参数中选取最大漫反射参数；

判断所述最大色度与所述最大漫反射参数的差值是否小于预设值；

若不小于预设值，则将所述目标像素点确定为镜面反射像素点；

将所述原生图像中包括所述镜面反射像素点的区域确定为一个镜面反射区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断所述最大色度与预设阈值的差值是否小于所述预设值，若不小于所述预设值，则执行所述判断所述最大色度与所述最大漫反射参数的差值是否小于预设值的步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述镜面反射区域的色温包括：

将色度作为纵轴，以及将1除以R值、G值和B值的和作为横轴建立色度坐标系；

根据所述镜面反射区域中每个镜面反射像素点的色度、R值、G值和B值确定该镜面反射像素点在所述色度坐标系中对应的色度点；

将所述色度点拟合成色度直线；

将所述色度直线在所述纵轴的截距确定为所述镜面反射区域的色温。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述镜面反射区域的色温包括R通道色温和G通道色温；

所述根据所述色温确定参考色温包括：

获取预设色温曲线，所述预设色温曲线所在色温坐标系的横轴为R通道的色温、纵轴为G通道的色温；

根据所述镜面反射区域的色温包括的R通道色温和G通道色温确定所述镜面反射区域在所述色温坐标系中对应的色温点；

将所述色温点中位于所述预设色温曲线上且重合率最高的色温点对应的R通道色温和G通道色温确定为参考色温。

5.一种白平衡处理终端，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取所述终端摄像头拍摄的原生图像；

第一确定单元，用于确定所述第一获取单元获取的原生图像中的镜面反射区域；

第二确定单元，用于确定所述第一确定单元确定的镜面反射区域的色温；

第三确定单元，用于根据所述第二确定单元确定的色温确定参考色温；

处理单元，用于使用所述第三确定单元确定的参考色温对所述原生图像进行白平衡处理；其中，

所述第一确定单元包括：

第四确定单元，用于确定目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度，以及根据所述目标像素点中R通道、G通道和B通道的色度确定所述目标像素点中R通道、G通道和B通道的漫反射参数，所述目标像素点是所述原生图像包括的像素点中的任一像素点；

选取单元，用于从所述第四确定单元确定的目标像素点的R通道、G通道和B通道的色度中选取最大色度，以及从所述第四确定单元确定的目标像素点的R通道、G通道和B通道的漫反射参数中选取最大漫反射参数，所述漫反射参数是所述目标像素点中R通道、G通道和B通道的漫反射的强度值；

第一判断单元，用于判断所述选取单元选取的最大色度与所述选取单元选取的最大漫反射参数的差值是否小于预设值；

所述第四确定单元，还用于当所述第一判断单元的判断结果为否时，将所述目标像素点确定为镜面反射像素点，以及将所述原生图像中包括所述镜面反射像素点的区域确定为一个镜面反射区域。

6.根据权利要求5所述的白平衡处理终端，其特征在于，所述第一确定单元还包括：

第二判断单元，用于判断所述选取单元选取的最大色度与预设阈值的差值是否小于所述预设值，当所述第二判断单元的判断结果为否时，将触发所述第一判断单元执行所述判断所述最大色度与所述最大漫反射参数的差值是否小于预设值的步骤。

7.根据权利要求6所述的白平衡处理终端，其特征在于，所述第二确定单元包括：

建立单元，用于将色度作为纵轴，以及将1除以R值、G值和B值的和作为横轴建立色度坐标系；

第五确定单元，用于根据所述镜面反射区域中每个镜面反射像素点的色度、R值、G值和B值确定该镜面反射像素点在所述建立单元建立的色度坐标系中对应的色度点；

拟合单元，用于将所述第五确定单元确定的色度点拟合成色度直线；

所述第五确定单元，还用于将所述拟合单元拟合的色度直线在所述纵轴的截距确定为所述镜面反射区域的色温。

8.根据权利要求7所述的白平衡处理终端，其特征在于，所述镜面反射区域的色温包括R通道色温和G通道色温；

所述第三确定单元包括：

第二获取单元，用于获取预设色温曲线，所述预设色温曲线所在色温坐标系的横轴为R通道的色温、纵轴为G通道的色温；

第六确定单元，用于根据所述镜面反射区域的色温包括的R通道色温和G通道色温确定所述镜面反射区域在所述第二获取单元获取的色温坐标系中对应的色温点，以及将所述色温点中位于所述预设色温曲线上且重合率最高的色温点对应的R通道色温和G通道色温确定为参考色温。