CN105959662A - 自适应白平衡调整方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种自适应白平衡算法。通过针对不同的成像系统，在暗室灯箱环境测出其在多个标准色温下对白色测试卡的成像数据，计算得出相应的白平衡增益并拟合得出该成像系统的色温增益曲线。实际应用中通过色温增益曲线查找白点，并依据色温信息按亮度权重分类统计白点数据，根据统计结果中各色温区白点个数评估当前场景的色温情况，给不同色温区分配相应的权重，最终计算得出白平衡增益。

Description

自适应白平衡调整方法及装置

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，尤其是指一种自适应白平衡调整方法及装置。

背景技术

习知的，对于电子图像采集而言，环境中不同色温的光源，其光谱成分变化较大，在低色温光源下，白色物体编红，在高色温光源下，白色物体会偏蓝。因此对于电子图像采集(摄影、摄像等)而言，确保任意光源下白色物体成像依然为白色对于整个图像色彩是否正确十分重要。因此在电子图像采集中，白平衡算法必不可少，其功能就是通过数字处理的方法使白色物体在任意色温光源下成像仍为白色。

典型的白平衡算法有灰度世界算法、全反射理论算法和色温估计算法等。其中灰度世界算法认为色彩丰富的图像，其各个颜色通道的平均值是相等的，在此基础上求取相应的白平衡增益；全反射理论算法认为图像中最亮的点是白点，通过统计图像中最亮点的通道的信息来计算白平衡增益；色温估计算法利用预先设定的白点应满足的条件区域，通过统计条件区域内的白点的信息来计算白平衡增益。然而，由于实际场景色彩环境复杂，场景可能包括多种色温区域，因此上述传统白平衡算法只是简单的进行白色判断而后调整白平衡，因此最终出来的白平衡后容易偏色，效果不佳。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种针对图像真实色温情况进行针对性白平衡调整的自适应白平衡调整方法及装置。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：提供一种自适应白平衡调整方法及装置，包括先验信息获取流程及白平衡调整流程；

所述先验信息获取流程包括步骤，

A)获取暗室灯箱环境下至少两个标准色温光源中白色测试卡的图像数据；

B)根据图像数据计算得出相应标准色温下的白平衡增益值；

C)根据标准色温下的白平衡增益值，通过插值拟合得到覆盖低色温至高色温的宽色温范围内的色温增益曲线；

D)至少在低色温、正常色温、高色温三个区域各选取一个判别色温点，通过色温增益曲线获取选取的判别色温点下对应的白平衡增益值；

所述白平衡调整流程包括步骤，

S1)获取图像数据；

S2)将获取的图像转化至RGB色彩空间；

S3)包括平均亮度子流程及白点判断标记子流程；

所述平均亮度子流程包括求取当前图像的平均亮度值的步骤；

所述白点判断标记子流程包括步骤，

S31)对图像逐像素的在各判别色温点下进行对应白平衡增益值的预白平衡处理；

S32)对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志；

S4)将判别色温点按低色温、正常色温、高色温分入三个色温区；

S5)统计各色温区中判别色温点的标记为白点的和数；

S6)权重分配子流程及色温区白点标记子流程；

所述权重分配子流程包括对白点像素的亮度越接近平均亮度值分配越大白点权重的步骤；

所述白点标记子流程包括标记各判别色温点白点所属色温区，是则置该色温区白点标志为1，否则置该色温区白点标志为0；

S7)累加图像在不同色温区下的R、G、B通道下像素与白点权重、白点标志的乘积得到三个色温区的R、G、B通道和；

S8)根据各色温区中白点和数关系分配色温区域权重，

若正常色温下白点数量占比达到一半以上，则转到步骤S9；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于低色温下白点数量，则转到步骤S10；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于高色温下白点数量，则转到步骤S11；

S9)增加正常色温区域权重，转到步骤S13；

S10)增加低色温区域权重及正常色温区域权重，转到步骤S13；

S11)增加高色温区域权重及正常色温区域权重，转到步骤S13；

S13)根据不同色温区下R、G、B通道的和以及低色温区域权重、正常色温区域权重及高色温区域权重计算图像调整白平衡增益；

S14)根据图像调整白平衡增益对图像数据进行白平衡还原处理。

上述中，所述先验信息获取流程的步骤B中，所述低色温不小于1800K，所述高色温不大于10500K；

步骤D中，选取1800K、2600K、3200K、4000K、5000K、5500K、6000K、6500K、8000K、9000K、10500K十一个判别色温点，并通过色温增益曲线获取选取的十一个判别色温点下对应的白平衡增益值；

所述白平衡调整流程的步骤S4中，将

1800K、2600K、3200K、4000K分入低色温区；

5000K、5500K、6000K、6500K分入正常色温区；

8000K、9000K、10500K分入高色温区。

上述中，所述白平衡调整流程中，S1)从视频中获取一帧图像数据；S7)根据图像调整白平衡增益对视频中下一帧图像数据进行白平衡还原处理。

上述中，所述白平衡调整流程的步骤S8中，

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于1/2低色温下白点数量，则转到步骤S10；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于1/2高色温下白点数量，则转到步骤S11；

其他情况则转到步骤S12；

S12)增加正常色温区域权重、低色温区域权重及高色温区域权重，且增加的正常色温区域权重大于低色温区域权重及高色温区域权重。

上述中，所述步骤S3中，根据公式

$gray\_aver=\left(\underset{i=0}{\overset{x}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{y}{\Σ}}\right(\left(Rin\left(i,j\right)+Gin\left(i,j\right)+Bin\left(i,j\right)\right)/3\left)\right)/(x*y),$

求取当前图像的平均亮度值gray_aver；式中，Rin、Gin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、G、B通道值，i为图像的像素列数，j为图像的像素行数，x为图像的像素最大列数，y为图像的像素最大行数；

所述步骤S31具体为：对图像逐像素的在各判别色温点下，根据公式：

R_compt_x＝Rin*Rgain_x，

B_compt_x＝Bin*Bgain_x，

进行对应白平衡增益值的预白平衡处理；式中，R_compt_x、B_compt_x为图像像素在R、B通道中预白平衡处理后的值，Rin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、B通道值，Rgain_x、Bgain_x为在先验信息获取流程中步骤D中由色温增益曲线获取的各判别色温点下的白平衡增益值；

所述步骤S32具体为：根据逻辑式，

对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志wp_x；

所述步骤S6中，权重分配子流程具体为：对白点像素依照公式

weight_wp(i,j)＝1024*e^((-|(Rin(i,j)+Gin(i,j)+Bin(i,j))/3-gray_aver|)/64)

分配权重weight_wp(i,j)；

式中，Rin(i,j)、Gin(i,j)、Bin(i,j)为图像在RGB色彩空间下第i列j行像素原始的R、G、B通道值；

所述步骤S7具体为：通过公式，

$R\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}(\left(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L\right)$

$G\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)$

$B\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)$

计算低色温区下R、G、B通道的和R_sum_L、G_sum_L、B_sum_L；

通过公式：

$R\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)$

$G\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)$

$B\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)$

计算正常色温区下R、G、B通道的和R_sum_N、G_sum_N、B_sum_N；

通过公式：

$R\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)$

$G\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)$

$B\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)$

计算高色温区下R、G、B通道的和R_sum_H、G_sum_H、B_sum_H。

本发明还涉及一种自适应白平衡调整装置，包括先验信息获取模块及白平衡调整模块流程；

所述先验信息获取模块包括，

标准获取单元，用于获取暗室灯箱环境下至少两个标准色温光源中白色测试卡的图像数据，而后转到标准计算单元；

标准计算单元，用于根据图像数据计算得出相应标准色温下的白平衡增益值，而后转到拟合单元；

拟合单元，用于根据标准色温下的白平衡增益值，通过插值拟合得到覆盖低色温至高色温的宽色温范围内的色温增益曲线，而后转到选取单元；

选取单元，用于至少在低色温、正常色温、高色温三个区域各选取一个判别色温点，通过色温增益曲线获取选取的判别色温点下对应的白平衡增益值；

所述白平衡调整模块包括，

获取单元，用于获取图像数据，而后转到色彩空间转化单元；

色彩空间转化单元，用于将获取的图像转化至RGB色彩空间，而后转到平均亮度单元及白点判断标记单元；

所述平均亮度单元用于求取当前图像的平均亮度值而后转到色温区分类单元；

所述白点判断标记单元包括，

预白平衡处理子单元，用于对图像逐像素的在各判别色温点下进行对应白平衡增益值的预白平衡处理，而后转到白点标志子单元；

白点标志子单元，用于对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志，而后转到色温区分类单元；

色温区分类单元，用于将判别色温点按低色温、正常色温、高色温分入三个色温区，而后转到白点统计单元；

白点统计单元，用于统计各色温区中判别色温点的标记为白点的和数，而

后转到权重分配单元及色温区白点标记单元；

权重分配单元用于对白点像素的亮度越接近平均亮度值分配越大白点权重，而后转到累加单元；

白点标记单元用于标记各判别色温点白点所属色温区，是则置该色温区白点标志为1，否则置该色温区白点标志为0，而后转到累加单元；

累加单元，用于累加图像在不同色温区下的R、G、B通道下像素与白点权重、白点标志的乘积得到三个色温区的R、G、B通道和，而后转到区域权重分配单元；

区域权重分配单元，用于根据各色温区中白点和数关系分配色温区域权重，

若正常色温下白点数量占比达到一半以上，则转到第一权重调整单元；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于低色温下白点数量，则转到第二权重调整单元；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于高色温下白点数量，则转到第三权重调整单元；

第一权重调整单元，用于增加正常色温区域权重，转到增益计算单元；

第二权重调整单元，用于增加低色温区域权重及正常色温区域权重，转到增益计算单元；

第三权重调整单元，用于增加高色温区域权重及正常色温区域权重，转到增益计算单元；

增益计算单元，用于根据不同色温区下R、G、B通道的和以及低色温区域权重、正常色温区域权重及高色温区域权重计算图像调整白平衡增益，而后转到白平衡还原单元；

白平衡还原单元，用于根据图像调整白平衡增益对图像数据进行白平衡还原处理。

上述中，所述先验信息获取模块的标准计算单元中，所述低色温不小于1800K，所述高色温不大于10500K；

所述选取单元，选取1800K、2600K、3200K、4000K、5000K、5500K、6000K、6500K、8000K、9000K、10500K十一个判别色温点，并通过色温增益曲线获取选取的十一个判别色温点下对应的白平衡增益值；

所述白平衡调整模块的色温区分类单元中，将

1800K、2600K、3200K、4000K分入低色温区；

5000K、5500K、6000K、6500K分入正常色温区；

8000K、9000K、10500K分入高色温区。

上述中，所述白平衡调整模块中，色温区分类单元用于从视频中获取一帧图像数据；所述累加单元，用于根据图像调整白平衡增益对视频中下一帧图像数据进行白平衡还原处理。

上述中，所述白平衡调整模块的区域权重分配单元中，

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于1/2低色温下白点数量，则转到第二权重调整单元；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于1/2高色温下白点数量，则转到第三权重调整单元；

其他情况则转到第四权重调整单元；

第四权重调整单元，用于增加正常色温区域权重、低色温区域权重及高色温区域权重，且增加的正常色温区域权重大于低色温区域权重及高色温区域权重，转到增益计算单元。

上述中，所述平均亮度单元中，根据公式

$gray\_aver=\left(\underset{i=0}{\overset{x}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{y}{\Σ}}\right(\left(Rin\left(i,j\right)+Gin\left(i,j\right)+Bin\left(i,j\right)\right)/3\left)\right)/(x*y),$

求取当前图像的平均亮度值gray_aver；式中，Rin、Gin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、G、B通道值，i为图像的像素列数，j为图像的像素行数，x为图像的像素最大列数，y为图像的像素最大行数；

所述预白平衡处理子单元，用于对图像逐像素的在各判别色温点下，根据公式：

R_compt_x＝Rin*Rgain_x，

B_compt_x＝Bin*Bgain_x，

进行对应白平衡增益值的预白平衡处理；式中，R_compt_x、B_compt_x为图像像素在R、B通道中预白平衡处理后的值，Rin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、B通道值，Rgain_x、Bgain_x为在先验信息获取模块中D中由色温增益曲线获取的各判别色温点下的白平衡增益值；

所述白点标志子单元，用于根据逻辑式，

对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志wp_x；

权重分配单元，用于对白点像素依照公式

weight_wp(i,j)＝1024*e^((-|(Rin(i,j)+Gin(i,j)+Bin(i,j))/3-gray_aver|)/64)

分配权重weight_wp(i,j)；

式中，Rin(i,j)、Gin(i,j)、Bin(i,j)为图像在RGB色彩空间下第i列j行像素原始的R、G、B通道值；

所述累加单元，用于：通过公式，

$R\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)$

$G\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)$

$B\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)$

计算低色温区下R、G、B通道的和R_sum_L、G_sum_L、B_sum_L；

通过公式，

$R\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)$

$G\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)$

$B\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)$

计算正常色温区下R、G、B通道的和R_sum_N、G_sum_N、B_sum_N；

通过公式，

$R\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)$

$G\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)$

$B\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)$

计算高色温区下R、G、B通道的和R_sum_H、G_sum_H、B_sum_H。

本发明的有益效果在于：基于成像系统标准色温成像特性先验的自适应白平衡算法。首先针对不同的成像系统，通过暗室灯箱环境测出其在多个标准色温下对白色测试卡的成像数据，计算得出相应的白平衡增益并拟合得出该成像系统的色温增益曲线。实际应用中通过色温增益曲线查找白点，并依据色温信息按亮度权重分类统计白点数据，根据统计结果中各色温区白点个数评估当前场景的色温情况，给不同色温区分配相应的权重，最终计算得出白平衡增益。

附图说明

下面结合附图详述本发明的具体结构

图1为本发明方法的先验信息获取流程的流程图；

图2为本发明方法的白平衡调整流程的流程图；

图3为本发明方法的白平衡调整流程的具体实施例的流程图。

具体实施方式

为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。

一种自适应白平衡调整方法，包括先验信息获取流程及白平衡调整流程；

如图1所示，所述先验信息获取流程包括步骤，

A)获取暗室灯箱环境下至少两个标准色温光源中白色测试卡的图像数据；

B)根据图像数据计算得出相应标准色温下的白平衡增益值；

C)根据标准色温下的白平衡增益值，通过插值拟合得到覆盖低色温至高色温的宽色温范围内的色温增益曲线；

D)至少在低色温、正常色温、高色温三个区域各选取一个判别色温点，通过色温增益曲线获取选取的判别色温点下对应的白平衡增益值；

参见图2，所述白平衡调整流程包括步骤，

S1)获取图像数据；

S2)将获取的图像转化至RGB色彩空间；

S3)包括平均亮度子流程及白点判断标记子流程；

所述平均亮度子流程包括求取当前图像的平均亮度值的步骤；

所述白点判断标记子流程包括步骤，

S31)对图像逐像素的在各判别色温点下进行对应白平衡增益值的预白平衡处理；

S32)对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志；

S4)将判别色温点按低色温、正常色温、高色温分入三个色温区；

S5)统计各色温区中判别色温点的标记为白点的和数；

S6)权重分配子流程及色温区白点标记子流程；

所述权重分配子流程包括对白点像素的亮度越接近平均亮度值分配越大白点权重的步骤；

所述白点标记子流程包括标记各判别色温点白点所属色温区，是则置该色温区白点标志为1，否则置该色温区白点标志为0；

S7)累加图像在不同色温区下的R、G、B通道下像素与白点权重、白点标志的乘积得到三个色温区的R、G、B通道和；

S8)根据各色温区中白点和数关系分配色温区域权重，

若正常色温下白点数量占比达到一半以上，则转到步骤S9；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于低色温下白点数量，则转到步骤S10；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于高色温下白点数量，则转到步骤S11；

S9)增加正常色温区域权重，转到步骤S13；

S10)增加低色温区域权重及正常色温区域权重，转到步骤S13；

S11)增加高色温区域权重及正常色温区域权重，转到步骤S13；

S13)根据不同色温区下R、G、B通道的和以及低色温区域权重、正常色温区域权重及高色温区域权重计算图像调整白平衡增益；

S14)根据图像调整白平衡增益对图像数据进行白平衡还原处理。

对比传统白平衡算法只是简单的查找白点，然后对白点进行统计计算得出最终的白平衡增益的方法，在实际场景中应用时，一些色彩点容易误判为白点，场景中也极有可能存在多色温光源，因此传统白平衡算法在这些场景中极易查找到错误的白点，并且对多色温光源的不同白点不进行区别处理。这些都将导致最终还原出来的图像出现不同程度的偏色。

而本发明方法的优势在于：基于成像系统成像特性的先验信息，查找白点更准确，分色温区处理能够适应各种复杂光源环境，并基于人眼视觉将正常色温区和图像平均亮度区的权重加大，还原出来的图像更加真实，符合人眼的视觉。

实施例1

上述中，所述先验信息获取流程的步骤B中，所述低色温不小于1800K，所述高色温不大于10500K。

此处，考虑到视频图像的正常场景中，钠光灯的色温较低，为1800k，晴天天空色温较高，约10500k，因此色温取值范围覆盖1800k-10500k最为适宜。

步骤D中，选取1800K、2600K、3200K、4000K、5000K、5500K、6000K、6500K、8000K、9000K、10500K十一个判别色温点，并通过色温增益曲线获取选取的十一个判别色温点下对应的白平衡增益值。

此处选的十一个值，是申请人结合大量实验，从常用色温范围内，对应有代表性的常见光源的色温、各种灯泡、室外场景的色温的精选判别色温点，基本可以涵盖1800-10500内的所有白点情况。

所述白平衡调整流程的步骤S4中，将

1800K、2600K、3200K、4000K分入低色温区；

5000K、5500K、6000K、6500K分入正常色温区；

8000K、9000K、10500K分入高色温区。

实施例2

参见图3，当在白平衡调整流程中，S1)从视频中获取一帧图像数据；S7)根据图像调整白平衡增益对视频中下一帧图像数据进行白平衡还原处理。如此往复将视频一帧图像送至白平衡调整流程获取白平衡增益数据，而后应用在当前帧上，即可实现连续视频的白平衡自适应处理。

实施例3

参见图3，上述中，所述白平衡调整流程的步骤S8中，

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于1/2低色温下白点数量，则转到步骤S10；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于1/2高色温下白点数量，则转到步骤S11；

其他情况则转到步骤S12；

S12)增加正常色温区域权重、低色温区域权重及高色温区域权重，且增加的正常色温区域权重大于低色温区域权重及高色温区域权重。

实施例4

所述先验信息获取流程的步骤A中，获取暗室灯箱环境下2600K、3200K、5500K及6500K四个标准色温光源中白色测试卡的图像数据。

实施例5

所述步骤S3中，根据公式

$gray\_aver=\left(\underset{i=0}{\overset{x}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{y}{\Σ}}\right(\left(Rin\left(i,j\right)+Gin\left(i,j\right)+Bin\left(i,j\right)\right)/3\left)\right)/(x*y),$

求取当前图像的平均亮度值gray_aver；式中，Rin、Gin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、G、B通道值，i为图像的像素列数，j为图像的像素行数，x为图像的像素最大列数，y为图像的像素最大行数；

所述步骤S31具体为：对图像逐像素的在各判别色温点下，根据公式：

R_compt_x＝Rin*Rgain_x，

B_compt_x＝Bin*Bgain_x，

进行对应白平衡增益值的预白平衡处理；式中，R_compt_x、B_compt_x为图像像素在R、B通道中预白平衡处理后的值，Rin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、B通道值，Rgain_x、Bgain_x为在先验信息获取流程中步骤D中由色温增益曲线获取的各判别色温点下的白平衡增益值；

所述步骤S32具体为：根据逻辑式，

对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志wp_x；

所述步骤S6中，权重分配子流程具体为：对白点像素依照公式

weight_wp(i,j)＝1024*e^((-|(Rin(i,j)+Gin(i,j)+Bin(i,j))/3-gray_aver|)/64)

分配权重weight_wp(i,j)；

式中，Rin(i,j)、Gin(i,j)、Bin(i,j)为图像在RGB色彩空间下第i列j行像素原始的R、G、B通道值；

所述步骤S7具体为：通过公式，

$R\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)$

$G\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)$

$B\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)$

计算低色温区下R、G、B通道的和R_sum_L、G_sum_L、B_sum_L；

通过公式，

$R\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)$

$G\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)$

$B\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)$

计算正常色温区下R、G、B通道的和R_sum_N、G_sum_N、B_sum_N；

通过公式，

$R\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)$

$G\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)$

$B\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)$

计算高色温区下R、G、B通道的和R_sum_H、G_sum_H、B_sum_H。

实施例6

所述步骤S31中，在预白平衡处理前还包括对图像逐像素进行亮度判断，去除过暗或过亮的点，而后对正常亮度的像素点进行预白平衡处理的步骤。

具体实施示例：

本实施示例提供的是一套包含了所有具体公式算法的实施例。需要说明的是上述实施例的内容虽不包括具体公式算法，但本领域技术员根据公知技术上即可实现。而本实施例中提供的算法是申请人付出创造性劳动经过大量实验、反复测试优化后的的最简易快捷的适合于本发明方法的算法。

一种自适应白平衡调整方法，主要分为两部分，一部分是先验信息获取的先验信息获取流程，另一部分是自适应白平衡算法的白平衡调整流程。

首先，先验信息获取流程中，包括步骤：

A)针对不同的成像系统，在暗室灯箱环境下抓取2600K,3200K,5500K,6500K四个标准色温光源中白色测试卡的成像的raw数据(即图像数据)。

B)根据图像数据计算得出相应标准色温下的白平衡增益值Rgain_x与Bgain_x，计算方式通过公式：Rgain_x＝G/R，Bgain_x＝G/B，式中R、G、B为图像在RGB通道下R、G、B通道的值。

C)根据标准色温下的白平衡增益值，通过插值拟合得到覆盖1500K到10500K色温范围内的色温增益曲线；

D)取1800K、2600K、3200K、4000K、5000K、5500K、6000K、6500K、8000K、9000K、10500K共11个判别色温点(这些点范围很宽，覆盖了低色温、正常色温、高色温三个区域)，通过色温增益曲线获取选取的判别色温点下对应的白平衡增益值Rgain_x,Bgain_x；

自适应白平衡流程，针对视频流处理时，首先对上一帧图像数据进行处理得出白平衡增益作用于当前帧图像，其过程包括:

S1)获取图像数据；

获取的图像数据通常是RAW格式。

S2)将获取的图像转化至RGB色彩空间；

由于获取图像为RAW格式，通过一个RAW转RGB模块，对输入的RAW视频数据进行简单双线性插值转换到RGB空间视频数据。

S3)包括平均亮度子流程及白点判断标记子流程；

所述平均亮度子流程，包括根据公式：

$gray\_aver=\left(\underset{i=0}{\overset{x}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{y}{\Σ}}\right(\left(Rin\left(i,j\right)+Gin\left(i,j\right)+Bin\left(i,j\right)\right)/3\left)\right)/(x*y),$

求取当前图像的平均亮度值gray_aver的步骤。

上式中，Rin、Gin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、G、B通道值，i为图像的像素列数，j为图像的像素行数，x为图像的像素最大列数，y为图像的像素最大行数，例如对1080p的1920*1080分辨率的视频而言，x为1919，y为1079。

所述白点判断标记子流程包括步骤，

S30)对图像逐像素的首先在亮度上去除过暗和过亮的点，然后对正常亮度的像素点同时进行步骤S31的在不同色温点下的预补偿处理。

S31)对图像逐像素的在各判别色温点下，根据公式：

R_compt_x＝Rin*Rgain_x

B_compt_x＝Bin*Bgain_x

进行对应白平衡增益值的预白平衡处理。

上式中，R_compt_x、B_compt_x为图像像素在R、B通道中预白平衡处理后的值，Rin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、B通道值，Rgain_x、Bgain_x为在先验信息获取流程中步骤D中由色温增益曲线获取的各判别色温点下的白平衡增益值。

S32)根据逻辑式：

对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志wp_x为1，否则为0。wp_x中的x代表不同判别色温点。

S4)将判别色温点按低色温、正常色温、高色温分入三个色温区；具体的，

低色温区(LOW)为1800K,2600K,3200K,4000K，

正常色温区(NORMAL)为5000K,5500K,6000K,6500K，

高色温区(HIGH)为8000K,9000K,10500K。

S5)统计各色温区中判别色温点的标记为白点的和数。具体的：

低色温区(LOW)白点和数wp_counter_L统计公式：

$wp\_counter\_L=(\underset{i=0}{\overset{1919}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{1079}{\Σ}}\left(wp\_1800\left(i,j\right)\left|\right|wp\_2600\left(i,j\right)\left|\right|wp\_3200\left(i,j\right)\left|\right|wp\_4000\left(i,j\right)\right)$

正常色温区(NORMAL)白点和数wp_counter_N统计公式：

$wp\_counter\_N=\left(\underset{i=0}{\overset{1919}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{1079}{\Σ}}\right(wp\_5000\left(i,j\right)\left|\right|wp\_5500\left(i,j\right)\left|\right|wp\_6000\left(i,j\right)\left|\right|wp\_6500\left(i,j\right))$

高色温区(HIGH)白点和数wp_counter_H统计公式：

$wp\_counter\_H=\left(\underset{i=0}{\overset{1919}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{1079}{\Σ}}\right(wp\_8000\left(i,j\right)||wp\_9000\left(i,j\right)||wp\_10500\left(i,j\right))$

注：上式中，均是以1080p的视频为对象的。

S6)权重分配子流程及色温区白点标记子流程；

所述权重分配子流程包括对白点像素的亮度越接近平均亮度值分配越大白点权重的步骤；具体的，权重分配子流程对白点像素依照公式：

weight_wp(i,j)＝1024*e^((-|(Rin(i,j)+Gin(i,j)+Bin(i,j))/3-gray_aver|)/64)

分配权重weight_wp(i,j)。

上式中，Rin(i,j)、Gin(i,j)、Bin(i,j)为图像在RGB色彩空间下第i列j行像素原始的R、G、B通道值。

所述白点标记子流程包括标记各判别色温点白点所属色温区，是则置该色温区对应的白点标志wp_L、wp_N、wp_H为1，否则置该色温区白点标志wp_、wp_N、wp_H为0。

与wp_x不同的是，wp_x代表各个判别色温下像素是否属于白点，而wp_、wp_N、wp_H则分别是三个色温区下像素是否属于该色温区的白点的标志。

S7)累加图像在不同色温区下的R、G、B通道下像素与白点权重、白点标志的乘积得到三个色温区的R、G、B通道和。

计算方式通式如下：

$X\_sum\_T=\underset{i=0}{\overset{1919}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{1079}{\Σ}}\left(\right(Xin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_T)$

其中X＝R,G,B；T＝L,N,H。

具体的，展开上述通式，累加方式对三个色温区的RGB计算通过以下公式实现：

$R\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)\mathrm{...}\left(1\right)$

$G\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)\mathrm{...}\left(2\right)$

$B\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)\mathrm{...}\left(3\right)$

由上式(1)、(2)、(3)计算低色温区下R、G、B通道的和R_sum_L、G_sum_L、B_sum_L。

$R\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)\mathrm{...}\left(4\right)$

$G\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)\mathrm{...}\left(5\right)$

$B\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)\mathrm{...}\left(6\right)$

由上式(4)、(5)、(6)计算正常色温区下R、G、B通道的和R_sum_N、G_sum_N、B_sum_N。

$R\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)\mathrm{...}\left(7\right)$

$G\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)\mathrm{...}\left(8\right)$

$B\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\Σ}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)\mathrm{...}\left(9\right)$

由上式(7)、(8)、(9)计算高色温区下R、G、B通道的和R_sum_H、G_sum_H、B_sum_H。

S8)根据各色温区中白点和数wp_counter_L、wp_counter_N、wp_counter_H关系分配色温区域权重：

若正常色温下白点数量占比达到一半以上(即wp_counter_N占白点数量的一半以上)，则转到步骤S9；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于低色温下白点数量(即wp_counter_N小于白点数量的一半，且wp_counter_L<wp_counter_H/2)，则转到步骤S10；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于高色温下白点数量(即wp_counter_N小于白点数量的一半，且wp_counter_H<wp_counter_L/2)，则转到步骤S11；

其他情况转到步骤S12；

S9)此种情形，认为当前场景处于正常色温，由正常色温区的白点统计数据计算白平衡增益，低色温区域权重weight_L＝0、正常色温区域权重weight_N＝32、高色温区域权重weight_H＝0，转到步骤S13；

S10)则低色温区域权重weight_L＝0、正常色温区域权重weight_N＝32、高色温区域权重weight_H＝32，转到步骤S13；

S11)则低色温区域权重weight_L＝32、正常色温区域权重weight_N＝32、高色温区域权重weight_H＝0，转到步骤S13；

S12)则低色温区域权重weight_L＝16、正常色温区域权重weight_N＝32、高色温区域权重weight_H＝16，转到步骤S13；

S8-S12的判断可用以下逻辑是予以概括：

S13)根据不同色温区下R、G、B通道的和以及低色温区域权重、正常色温区域权重及高色温区域权重计算图像调整白平衡增益Rgain、Bgain；

计算公式如下：

$Rgain=\frac{G\_sum\_L*weight\_L+G\_sum\_N*weight\_N+G\_sum\_H*weight\_H}{R\_sum\_L*weight\_L+R\_sum\_N*weight\_N+R\_sum\_H*weight\_H}$

$Bgain=\frac{G\_sum\_L*weight\_L+G\_sum\_N*weight\_N+G\_sum\_H*weight\_H}{B\_sum\_L*weight\_L+B\_sum\_N*weight\_N+B\_sum\_H*weight\_H}$

S14)根据图像调整白平衡增益Rgain、Bgain对图像数据进行白平衡还原处理。

参考计算公式如下：

$RAW\_out=\left\{\begin{array}{ccc}RAW\_in*Rgain& if& (RAW\_in=R)\\ RAW\_in*Rgain& if& (RAW\_in=B)\\ RAW\_in& if& (RAW\_in=G)\end{array}\right.,$

式中，RAW_out为最终白平衡还原处理后输出图像，RAW_in为白平衡处理前输入的当前帧图像(白平衡参考的下一帧图像)。

本发明还涉及一种自适应白平衡调整装置，包括先验信息获取模块及白平衡调整模块流程；

所述先验信息获取模块包括，

标准获取单元，用于获取暗室灯箱环境下至少两个标准色温光源中白色测试卡的图像数据，而后转到标准计算单元；

标准计算单元，用于根据图像数据计算得出相应标准色温下的白平衡增益值，而后转到拟合单元；

拟合单元，用于根据标准色温下的白平衡增益值，通过插值拟合得到覆盖低色温至高色温的宽色温范围内的色温增益曲线，而后转到选取单元；

选取单元，用于至少在低色温、正常色温、高色温三个区域各选取一个判别色温点，通过色温增益曲线获取选取的判别色温点下对应的白平衡增益值；

所述白平衡调整模块包括，

获取单元，用于获取图像数据，而后转到色彩空间转化单元；

色彩空间转化单元，用于将获取的图像转化至RGB色彩空间，而后转到平均亮度单元及白点判断标记单元；

所述平均亮度单元用于求取当前图像的平均亮度值而后转到色温区分类单元；

所述白点判断标记单元包括，

预白平衡处理子单元，用于对图像逐像素的在各判别色温点下进行对应白平衡增益值的预白平衡处理，而后转到白点标志子单元；

白点标志子单元，用于对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志，而后转到色温区分类单元；

色温区分类单元，用于将判别色温点按低色温、正常色温、高色温分入三个色温区，而后转到白点统计单元；

白点统计单元，用于统计各色温区中判别色温点的标记为白点的和数，而

后转到权重分配单元及色温区白点标记单元；

权重分配单元用于对白点像素的亮度越接近平均亮度值分配越大白点权重，而后转到累加单元；

白点标记单元用于标记各判别色温点白点所属色温区，是则置该色温区白点标志为1，否则置该色温区白点标志为0，而后转到累加单元；

累加单元，用于累加图像在不同色温区下的R、G、B通道下像素与白点权重、白点标志的乘积得到三个色温区的R、G、B通道和，而后转到区域权重分配单元；

区域权重分配单元，用于根据各色温区中白点和数关系分配色温区域权重，

若正常色温下白点数量占比达到一半以上，则转到第一权重调整单元；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于低色温下白点数量，则转到第二权重调整单元；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于高色温下白点数量，则转到第三权重调整单元；

第一权重调整单元，用于增加正常色温区域权重，转到增益计算单元；

第二权重调整单元，用于增加低色温区域权重及正常色温区域权重，转到增益计算单元；

第三权重调整单元，用于增加高色温区域权重及正常色温区域权重，转到增益计算单元；

增益计算单元，用于根据不同色温区下R、G、B通道的和以及低色温区域权重、正常色温区域权重及高色温区域权重计算图像调整白平衡增益，而后转到白平衡还原单元；

白平衡还原单元，用于根据图像调整白平衡增益对图像数据进行白平衡还原处理。

对比传统白平衡算法只是简单的查找白点，然后对白点进行统计计算得出最终的白平衡增益的方法，在实际场景中应用时，一些色彩点容易误判为白点，场景中也极有可能存在多色温光源，因此传统白平衡算法在这些场景中极易查找到错误的白点，并且对多色温光源的不同白点不进行区别处理。这些都将导致最终还原出来的图像出现不同程度的偏色。

而本发明方法的优势在于：基于成像系统成像特性的先验信息，查找白点更准确，分色温区处理能够适应各种复杂光源环境，并基于人眼视觉将正常色温区和图像平均亮度区的权重加大，还原出来的图像更加真实，符合人眼的视觉。

实施例7

上述中，所述先验信息获取模块的标准计算单元中，所述低色温不小于1800K，所述高色温不大于10500K。

此处，考虑到视频图像的正常场景中，钠光灯的色温较低，为1800k，晴天天空色温较高，约10500k，因此色温取值范围覆盖1800k-10500k最为适宜。

所述选取单元，选取1800K、2600K、3200K、4000K、5000K、5500K、6000K、6500K、8000K、9000K、10500K十一个判别色温点，并通过色温增益曲线获取选取的十一个判别色温点下对应的白平衡增益值。

此处选的十一个值，是申请人结合大量实验，从常用色温范围内，对应有代表性的常见光源的色温、各种灯泡、室外场景的色温的精选判别色温点，基本可以涵盖1800-10500内的所有白点情况。

所述白平衡调整模块的色温区分类单元中，将

1800K、2600K、3200K、4000K分入低色温区；

5000K、5500K、6000K、6500K分入正常色温区；

8000K、9000K、10500K分入高色温区。

实施例8

上述中，所述白平衡调整模块中，色温区分类单元用于从视频中获取一帧图像数据；所述累加单元，用于根据图像调整白平衡增益对视频中下一帧图像数据进行白平衡还原处理。

如此往复将视频一帧图像送至白平衡调整流程获取白平衡增益数据，而后应用在当前帧上，即可实现连续视频的白平衡自适应处理。

实施例9

上述中，所述白平衡调整模块的区域权重分配单元中，

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于1/2低色温下白点数量，则转到第二权重调整单元；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于1/2高色温下白点数量，则转到第三权重调整单元；

其他情况则转到第四权重调整单元；

第四权重调整单元，用于增加正常色温区域权重、低色温区域权重及高色温区域权重，且增加的正常色温区域权重大于低色温区域权重及高色温区域权重，转到增益计算单元。

实施例10

所述先验信息获取流程的标准获取单元中，获取暗室灯箱环境下2600K、3200K、5500K及6500K四个标准色温光源中白色测试卡的图像数据。

实施例11

上述中，所述平均亮度单元中，根据公式

$gray\_aver=\left(\underset{i=0}{\overset{x}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{y}{\&Sigma;}}\right(\left(Rin\left(i,j\right)+Gin\left(i,j\right)+Bin\left(i,j\right)\right)/3\left)\right)/(x*y),$

求取当前图像的平均亮度值gray_aver；式中，Rin、Gin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、G、B通道值，i为图像的像素列数，j为图像的像素行数，x为图像的像素最大列数，y为图像的像素最大行数；

所述预白平衡处理子单元，用于对图像逐像素的在各判别色温点下，根据公式：

R_compt_x＝Rin*Rgain_x，

B_compt_x＝Bin*Bgain_x，

进行对应白平衡增益值的预白平衡处理；式中，R_compt_x、B_compt_x为图像像素在R、B通道中预白平衡处理后的值，Rin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、B通道值，Rgain_x、Bgain_x为在先验信息获取模块中D中由色温增益曲线获取的各判别色温点下的白平衡增益值；

所述白点标志子单元，用于根据逻辑式，

对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志wp_x；

权重分配单元，用于对白点像素依照公式

weight_wp(i,j)＝1024*e^((-|(Rin(i,j)+Gin(i,j)+Bin(i,j))/3-gray_aver|)/64)

分配权重weight_wp(i,j)；

式中，Rin(i,j)、Gin(i,j)、Bin(i,j)为图像在RGB色彩空间下第i列j行像素原始的R、G、B通道值；

所述累加单元，用于：通过公式，

$R\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)$

$G\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)$

$B\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L)$

计算低色温区下R、G、B通道的和R_sum_L、G_sum_L、B_sum_L；

通过公式，

$R\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)$

$G\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)$

$B\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N)$

计算正常色温区下R、G、B通道的和R_sum_N、G_sum_N、B_sum_N；

通过公式，

$R\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}\left(\right(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)$

$G\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}\left(\right(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)$

$B\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}\left(\right(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H)$

计算高色温区下R、G、B通道的和R_sum_H、G_sum_H、B_sum_H。

实施例12

所述预白平衡处理子单元中，在预白平衡处理前还包括对图像逐像素进行亮度判断，去除过暗或过亮的点，而后对正常亮度的像素点进行预白平衡处理的步骤。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种自适应白平衡调整方法，其特征在于：包括先验信息获取流程及白平衡调整流程；

所述先验信息获取流程包括步骤，

A)获取暗室灯箱环境下至少两个标准色温光源中白色测试卡的图像数据；

B)根据图像数据计算得出相应标准色温下的白平衡增益值；

C)根据标准色温下的白平衡增益值，通过插值拟合得到覆盖低色温至高色温的宽色温范围内的色温增益曲线；

D)至少在低色温、正常色温、高色温三个区域各选取一个判别色温点，通过色温增益曲线获取选取的判别色温点下对应的白平衡增益值；

所述白平衡调整流程包括步骤，

S1)获取图像数据；

S2)将获取的图像转化至RGB色彩空间；

S3)包括平均亮度子流程及白点判断标记子流程；

所述平均亮度子流程包括求取当前图像的平均亮度值的步骤；

所述白点判断标记子流程包括步骤，

S31)对图像逐像素的在各判别色温点下进行对应白平衡增益值的预白平衡处理；

S32)对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志；

S4)将判别色温点按低色温、正常色温、高色温分入三个色温区；

S5)统计各色温区中判别色温点的标记为白点的和数；

S6)权重分配子流程及色温区白点标记子流程；

所述权重分配子流程包括对白点像素的亮度越接近平均亮度值分配越大白点权重的步骤；

所述白点标记子流程包括标记各判别色温点白点所属色温区，是则置该色温区白点标志为1，否则置该色温区白点标志为0；

S7)累加图像在不同色温区下的R、G、B通道下像素与白点权重、白点标志的乘积得到三个色温区的R、G、B通道和；

S8)根据各色温区中白点和数关系分配色温区域权重，

若正常色温下白点数量占比达到一半以上，则转到步骤S9；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于低色温下白点数量，则转到步骤S10；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于高色温下白点数量，则转到步骤S11；

S9)增加正常色温区域权重，转到步骤S13；

S10)增加低色温区域权重及正常色温区域权重，转到步骤S13；

S11)增加高色温区域权重及正常色温区域权重，转到步骤S13；

S13)根据不同色温区下R、G、B通道的和以及低色温区域权重、正常色温区域权重及高色温区域权重计算图像调整白平衡增益；

S14)根据图像调整白平衡增益对图像数据进行白平衡还原处理。

2.如权利要求1所述的自适应白平衡调整方法，其特征在于：所述先验信息获取流程的步骤B中，所述低色温不小于1800K，所述高色温不大于10500K；

步骤D中，选取1800K、2600K、3200K、4000K、5000K、5500K、6000K、6500K、8000K、9000K、10500K十一个判别色温点，并通过色温增益曲线获取选取的十一个判别色温点下对应的白平衡增益值；

所述白平衡调整流程的步骤S4中，将

1800K、2600K、3200K、4000K分入低色温区；

5000K、5500K、6000K、6500K分入正常色温区；

8000K、9000K、10500K分入高色温区。

3.如权利要求1所述的自适应白平衡调整方法，其特征在于：所述白平衡调整流程中，S1)从视频中获取一帧图像数据；S7)根据图像调整白平衡增益对视频中下一帧图像数据进行白平衡还原处理。

4.如权利要求1所述的自适应白平衡调整方法，其特征在于：所述白平衡调整流程的步骤S8中，

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于1/2低色温下白点数量，则转到步骤S10；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于1/2高色温下白点数量，则转到步骤S11；

其他情况则转到步骤S12；

S12)增加正常色温区域权重、低色温区域权重及高色温区域权重，且增加的正常色温区域权重大于低色温区域权重及高色温区域权重。

5.如权利要求1所述的自适应白平衡调整方法，其特征在于：所述步骤S3中，根据公式

求取当前图像的平均亮度值gray_aver；式中，Rin、Gin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、G、B通道值，i为图像的像素列数，j为图像的像素行数，x为图像的像素最大列数，y为图像的像素最大行数；

所述步骤S31具体为：对图像逐像素的在各判别色温点下，根据公式：

R_compt_x＝Rin*Rgain_x，

B_compt_x＝Bin*Bgain_x，

进行对应白平衡增益值的预白平衡处理；式中，R_compt_x、B_compt_x为图像像素在R、B通道中预白平衡处理后的值，Rin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、B通道值，Rgain_x、Bgain_x为在先验信息获取流程中步骤D中由色温增益曲线获取的各判别色温点下的白平衡增益值；

所述步骤S32具体为：根据逻辑式，

对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志wp_x；

所述步骤S6中，权重分配子流程具体为：对白点像素依照公式

weight_wp(i,j)＝1024*e^((-|(Rin(i,j)+Gin(i,j)+Bin(i,j))/3-gray_aver|)/64)

分配权重weight_wp(i,j)；

式中，Rin(i,j)、Gin(i,j)、Bin(i,j)为图像在RGB色彩空间下第i列j行像素原始的R、G、B通道值；

所述步骤S7具体为：通过公式，

$R\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L\right)$

$G\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L\right)$

$B\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L\right)$

计算低色温区下R、G、B通道的和R_sum_L、G_sum_L、B_sum_L；

通过公式，

$R\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N\right)$

$G\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N\right)$

$B\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N\right)$

计算正常色温区下R、G、B通道的和R_sum_N、G_sum_N、B_sum_N；

通过公式，

$R\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H\right)$

$G\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H\right)$

$B\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H\right)$

计算高色温区下R、G、B通道的和R_sum_H、G_sum_H、B_sum_H。

6.一种自适应白平衡调整装置，其特征在于：包括先验信息获取模块及白平衡调整模块流程；

所述先验信息获取模块包括，

标准获取单元，用于获取暗室灯箱环境下至少两个标准色温光源中白色测试卡的图像数据，而后转到标准计算单元；

标准计算单元，用于根据图像数据计算得出相应标准色温下的白平衡增益值，而后转到拟合单元；

拟合单元，用于根据标准色温下的白平衡增益值，通过插值拟合得到覆盖低色温至高色温的宽色温范围内的色温增益曲线，而后转到选取单元；

选取单元，用于至少在低色温、正常色温、高色温三个区域各选取一个判别色温点，通过色温增益曲线获取选取的判别色温点下对应的白平衡增益值；

所述白平衡调整模块包括，

获取单元，用于获取图像数据，而后转到色彩空间转化单元；

色彩空间转化单元，用于将获取的图像转化至RGB色彩空间，而后转到平均亮度单元及白点判断标记单元；

所述平均亮度单元用于求取当前图像的平均亮度值而后转到色温区分类单元；

所述白点判断标记单元包括，

预白平衡处理子单元，用于对图像逐像素的在各判别色温点下进行对应白平衡增益值的预白平衡处理，而后转到白点标志子单元；

白点标志子单元，用于对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志，而后转到色温区分类单元；

色温区分类单元，用于将判别色温点按低色温、正常色温、高色温分入三个色温区，而后转到白点统计单元；

白点统计单元，用于统计各色温区中判别色温点的标记为白点的和数，而后转到权重分配单元及色温区白点标记单元；

权重分配单元用于对白点像素的亮度越接近平均亮度值分配越大白点权重，而后转到累加单元；

白点标记单元用于标记各判别色温点白点所属色温区，是则置该色温区白点标志为1，否则置该色温区白点标志为0，而后转到累加单元；

累加单元，用于累加图像在不同色温区下的R、G、B通道下像素与白点权重、白点标志的乘积得到三个色温区的R、G、B通道和，而后转到区域权重分配单元；

区域权重分配单元，用于根据各色温区中白点和数关系分配色温区域权重，

若正常色温下白点数量占比达到一半以上，则转到第一权重调整单元；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于低色温下白点数量，则转到第二权重调整单元；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于高色温下白点数量，则转到第三权重调整单元；

第一权重调整单元，用于增加正常色温区域权重，转到增益计算单元；

第二权重调整单元，用于增加低色温区域权重及正常色温区域权重，转到增益计算单元；

第三权重调整单元，用于增加高色温区域权重及正常色温区域权重，转到增益计算单元；

增益计算单元，用于根据不同色温区下R、G、B通道的和以及低色温区域权重、正常色温区域权重及高色温区域权重计算图像调整白平衡增益，而后转到白平衡还原单元；

白平衡还原单元，用于根据图像调整白平衡增益对图像数据进行白平衡还原处理。

7.如权利要求6所述的自适应白平衡调整装置，其特征在于：所述先验信息获取模块的标准计算单元中，所述低色温不小于1800K，所述高色温不大于10500K；

所述选取单元，选取1800K、2600K、3200K、4000K、5000K、5500K、6000K、6500K、8000K、9000K、10500K十一个判别色温点，并通过色温增益曲线获取选取的十一个判别色温点下对应的白平衡增益值；

所述白平衡调整模块的色温区分类单元中，将

1800K、2600K、3200K、4000K分入低色温区；

5000K、5500K、6000K、6500K分入正常色温区；

8000K、9000K、10500K分入高色温区。

8.如权利要求6所述的自适应白平衡调整装置，其特征在于：所述白平衡调整模块中，色温区分类单元用于从视频中获取一帧图像数据；所述累加单元，用于根据图像调整白平衡增益对视频中下一帧图像数据进行白平衡还原处理。

9.如权利要求6所述的自适应白平衡调整装置，其特征在于：所述白平衡调整模块的区域权重分配单元中，

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且高色温下白点数量少于1/2低色温下白点数量，则转到第二权重调整单元；

若正常色温下白点数量占比达到不足一半且低色温下白点数量少于1/2高色温下白点数量，则转到第三权重调整单元；

其他情况则转到第四权重调整单元；

第四权重调整单元，用于增加正常色温区域权重、低色温区域权重及高色温区域权重，且增加的正常色温区域权重大于低色温区域权重及高色温区域权重，转到增益计算单元。

10.如权利要求6所述的自适应白平衡调整装置，其特征在于：所述平均亮度单元中，根据公式

$gray\_aver=\left(\underset{i=0}{\overset{x}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{y}{\&Sigma;}}\right(\left(Rin\left(i,j\right)+Gin\left(i,j\right)+Bin\left(i,j\right)\right)/3\left)\right)/\left(x*y\right),$

求取当前图像的平均亮度值gray_aver；式中，Rin、Gin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、G、B通道值，i为图像的像素列数，j为图像的像素行数，x为图像的像素最大列数，y为图像的像素最大行数；

所述预白平衡处理子单元，用于对图像逐像素的在各判别色温点下，根据公式：

R_compt_x＝Rin*Rgain_x，

B_compt_x＝Bin*Bgain_x，

进行对应白平衡增益值的预白平衡处理；式中，R_compt_x、B_compt_x为图像像素在R、B通道中预白平衡处理后的值，Rin、Bin为图像在RGB色彩空间下像素原始的R、B通道值，Rgain_x、Bgain_x为在先验信息获取模块中D中由色温增益曲线获取的各判别色温点下的白平衡增益值；

所述白点标志子单元，用于根据逻辑式，

对预白平衡处理后的像素在判别色温点为接近白色的，置该像素点的对应判别色温点的白点标志wp_x；

权重分配单元，用于对白点像素依照公式

weight_wp(i,j)＝1024*e^((-|(Rin(i,j)+Gin(i,j)+Bin(i,j))/3-gray_aver|)/64)

分配权重weight_wp(i,j)；

式中，Rin(i,j)、Gin(i,j)、Bin(i,j)为图像在RGB色彩空间下第i列j行像素原始的R、G、B通道值；

所述累加单元，用于：通过公式，

$R\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L\right)$

$G\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L\right)$

$B\_sum\_L=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_L\right)$

计算低色温区下R、G、B通道的和R_sum_L、G_sum_L、B_sum_L；

通过公式，

$R\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N\right)$

$G\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N\right)$

$B\_sum\_N=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_N\right)$

计算正常色温区下R、G、B通道的和R_sum_N、G_sum_N、B_sum_N；通过公式，

$R\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Rin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H\right)$

$G\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Gin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H\right)$

$B\_sum\_H=\underset{i=0}{\overset{X}{\&Sigma;}}\underset{j=0}{\overset{Y}{\&Sigma;}}(\left(Bin\left(i,j\right)*weight\_wp\left(i,j\right)*wp\_H\right)$

计算高色温区下R、G、B通道的和R_sum_H、G_sum_H、B_sum_H。