CN106358031A - 一种普朗克曲线的适应性调整算法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种普朗克曲线的适应性调整算法，该算法按如下步骤实现：绘制原始普朗克曲线表PLK[N]；用线性插值的方法，以距离L插值，建立普朗克曲线重映射表PLKMapping[N/L]；根据实际场景对应的颜色统计信息在Cr‑Cb坐标系中与原始普朗克曲线；在x‑y坐标系中选择一条参考曲线，对普朗克曲线重映射，获取PLKN[N]中rg与bg与参考曲线最接近的点，将PLKN[N]中两端高低色温重叠的部分全部置为Cr=Cb。至此，自动白平衡以重新映射后的PLKN[N]进行相关的计算，实现高色温部分和低色温部分的适应性调整。

Description

一种普朗克曲线的适应性调整算法
技术领域
本发明涉及一种数字图像自动白平衡算法，更具体地，涉及一种普朗克曲线的适应性调整算法。
背景技术
在不同的光线照射下，当我们直接用肉眼察看这个世界时，对相同颜色的感觉基本保持恒定不变的，比如在旭日初升的早晨，我们看一个白色的物体时，感觉到它是白色的；而在夜晚，我们处于昏暗的灯光下看白色物体时，感到它仍然是白的。又比如我们在钨丝灯下呆了很长一段时间，钨丝灯下的白色感觉到依然是白色的，并不会觉得白纸偏红。这是由于人类在不断的生长过程中，人的大脑已经适应了不同光线下的物体的颜色。正是由于这种独特的适应性，人的大脑可以侦测并且更正不同光照下的色彩变更，因此不论在阳光、室内、阴影、或荧光下，人们所看到的白色物体颜色仍旧为白色。但是，图像传感器没有这种适应性，由于图像传感器在不同的光照条件下输出的不平衡性，导致传感器输出会出现色彩失真，造成图像偏红，或者偏蓝的不良后果。为了使传感器的输出与人的视觉标准更加贴近，就必须通过仿造人类大脑的行为，并能根据光线的变化来调整色彩，来达到令人满意的色彩。自动白平衡就是针对不同色温条件下，通过信息统计,算法计算自动调整图像颜色,消除偏色，使拍摄出来的图像更接近人眼的视觉习惯。
现有基于普朗克曲线的自动白平衡算法在中色温(5000K)左右有很好的调整效果, 能够使图的像色彩还原准确,但是当色温过高(高于7500K)和过低(低于3000K)时,由于普朗克曲线校准时采样环境的限制,容易使其高色温与低色温时存在偏差，从而出现偏蓝和偏红的情况,造成颜色的失真。一般的解决办法仅仅是进行色温的限制，将色温限制在中色温范围内，虽然能够减轻，但是没有改变普朗克曲线偏差导致的问题的根源。
发明内容
本发明旨在提供一种普朗克曲线的适应性调整算法，解决现有的基于普朗克曲线的自动白平衡算法在高色温和低色温下图像容易出现偏蓝和偏红等颜色失真的问题。
为了实现上述目的，本发明提供了一种普朗克曲线的适应性调整算法，包含如下步骤：
步骤一：采样测定的普朗克曲线，采样点数为N，高色温部分以蓝色增益bg为自变量，采样N/2个点；低色温部分以红色增益rg为自变量，采样N/2个点；其结果保存至原始普朗克曲线表PLK[N]；
步骤二：以线性插值的方法，建立普朗克曲线重映射表PLKMapping[N/L]；其中L为插值距离，N/L为普朗克映射表的参数个数；其初始化参数为原始普朗克曲线以距离L进行采样保存后的值,；
步骤三：根据实际场景对应的颜色统计信息，在Cr-Cb坐标系中与原始普朗克曲线高色温部分和低色温部分的偏离情况，逐个设定PLKMapping[N/L]中每个参数；在x-y坐标系中选定一条参考曲线；
对于原始普朗克曲线PLK[0]～PLK[N/2-1]中的每个值，按照PLKMapping[0]～PLKMapping[N/2L-1]中的设定参数插值新普朗克曲线PLKN[0]～PLKN[N/2-1]中的rg，保留PLKN[N]中与参考曲线最接近的点；
对于原始普朗克曲线PLK[N/2]～PLK[N-1]中的每个值按照PLKMapping[N/2L]～PLKMapping[N/L-1]中的设定参数插值新普朗克曲线PLKN[N/2]～PLKN[N-1]中的bg，保留PLKN[N]中与参考曲线最接近的点；
步骤四：获取PLKN[N]中rg与bg与参考曲线最接近的点，将PLKN[N]中两端高低色温重叠的部分全部置为rg=rb；
完成上述步骤新生成的PLKN[N]，即为调整后的普朗克曲线表。
所述参考曲线对应 x-y坐标系中的x=y曲线。
自动白平衡以重新映射后的PLKN[N]进行相关的计算，实现高色温部分和低色温部分的适应性调整。
本发明的有益效果是，通过将普朗克曲线根据需要进行重新映射，使其形状能够摆脱色温采样点的限制，从而在高色温和低色温下，绘制出自己想要的，更符合实际情况的普朗克曲线，为后续的自动白平衡处理提供更精确的基准，有效提升自动白平衡在高色温和低色温场景的适应性，从根源上解决其偏色失真的问题。
附图说明
图1为本发明所述算法的实现流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述：
如图1所示，一种普朗克曲线的适应性调整算法，包含如下步骤：
步骤一：采样测定的普朗克曲线，采样点数为N，高色温部分以蓝色增益bg为自变量，采样N/2个点；低色温部分以红色增益rg为自变量，采样N/2个点；其结果保存至原始普朗克曲线表PLK[N]；
步骤二：以线性插值的方法，建立普朗克曲线重映射表PLKMapping[N/L]；其中L为插值距离，N/L为普朗克映射表的参数个数；其初始化参数为原始普朗克曲线以距离L进行采样保存后的值,；
步骤三：根据实际场景对应的颜色统计信息，在Cr-Cb坐标系中与原始普朗克曲线高色温部分和低色温部分的偏离情况，逐个设定PLKMapping[N/L]中每个参数；在x-y坐标系中选定一条参考曲线；
对于原始普朗克曲线PLK[0]～PLK[N/2-1]中的每个值，按照PLKMapping[0]～PLKMapping[N/2L-1]中的设定参数插值新普朗克曲线PLKN[0]～PLKN[N/2-1]中的rg，保留PLKN[N]中与参考曲线最接近的点；
对于原始普朗克曲线PLK[N/2]～PLK[N-1]中的每个值按照PLKMapping[N/2L]～PLKMapping[N/L-1]中的设定参数插值新普朗克曲线PLKN[N/2]～PLKN[N-1]中的bg，保留PLKN[N]中与参考曲线最接近的点；
步骤四：获取PLKN[N]中rg与bg与参考曲线最接近的点，将PLKN[N]中两端高低色温重叠的部分全部置为rg=rb；
完成上述步骤新生成的PLKN[N]，即为调整后的普朗克曲线表。
所述参考曲线对应 x-y坐标系中的x=y曲线。
自动白平衡以重新映射后的PLKN[N]进行相关的计算，实现高色温部分和低色温部分的适应性调整。

Claims (2)

1.一种普朗克曲线的适应性调整算法，其特征在于，包含如下步骤：
步骤一：采样测定的普朗克曲线，采样点数为N，高色温部分以蓝色增益bg为自变量，采样N/2个点；低色温部分以红色增益rg为自变量，采样N/2个点；其结果保存至原始普朗克曲线表PLK[N]；
步骤二：以线性插值的方法，建立普朗克曲线重映射表PLKMapping[N/L]；其中L为插值距离，N/L为普朗克映射表的参数个数；其初始化参数为原始普朗克曲线以距离L进行采样保存后的值,；
步骤三：根据实际场景对应的颜色统计信息，在Cr-Cb坐标系中与原始普朗克曲线高色温部分和低色温部分的偏离情况，逐个设定PLKMapping[N/L]中每个参数；在x-y坐标系中选定一条参考曲线；
对于原始普朗克曲线PLK[0]～PLK[N/2-1]中的每个值，按照PLKMapping[0]～PLKMapping[N/2L-1]中的设定参数插值新普朗克曲线PLKN[0]～PLKN[N/2-1]中的rg，保留PLKN[N]中与参考曲线最接近的点；
对于原始普朗克曲线PLK[N/2]～PLK[N-1]中的每个值按照PLKMapping[N/2L]～PLKMapping[N/L-1]中的设定参数插值新普朗克曲线PLKN[N/2]～PLKN[N-1]中的bg，保留PLKN[N]中与参考曲线最接近的点；
步骤四：获取PLKN[N]中rg与bg与参考曲线最接近的点，将PLKN[N]中两端高低色温重叠的部分全部置为rg=rb；
完成上述步骤新生成的PLKN[N]，即为调整后的普朗克曲线表。
2.如权利要求1所述的一种普朗克曲线的适应性调整算法，其特征在于，所述参考曲线对应 x-y坐标系中的x=y曲线。
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