CN107343189B - 白平衡处理方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种白平衡处理方法和装置，其中，方法包括：识别图像中的人像区域，根据人像区域在图像中所占面积，计算目标白平衡增益值，根据目标白平衡增益值，对图像进行白平衡处理。解决了当拍摄距离较远时，根据人脸所占面积确定白平衡增益值来进行白平衡调节时，因人脸区域在图像中所占的面积比例较小，而导致图像色彩还原不准确，用户体验差的技术问题。

Description

白平衡处理方法和装置
技术领域
本发明涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种白平衡处理方法和装置。
背景技术
随着科学技术的进步和图像处理技术的发展，移动终端(例如智能手机、个人数字助理等)在拍照方面的技术也日新月异，不但有图像处理软件处理自动白平衡(Automaticwhite balance，AWB)，也有针对人脸的自动白平衡FACE AWB。
但是在实际使用中，当FACE AWB应用于后置摄像头进行人像拍摄时，通过FACEAWB对拍照进行调节后，仍然出现拍照出来的照片色彩准确度较低，导致白平衡调节出现误差，用户体验度差的问题。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明提出了一种白平衡处理方法，解决了当拍摄距离较远时，根据人脸所占面积确定白平衡增益值来进行白平衡调节时，因人脸区域在图像中所占的面积比例较小，而导致图像色彩还原不准确，用户体验差的技术问题。
本发明还提出一种白平衡处理装置。
本发明还提出一种计算机设备。
本发明还提出一种计算机可读存储介质。
本发明第一方面实施例提出了一种白平衡处理方法，包括：
识别图像中的人像区域；
根据所述人像区域在所述图像中所占面积，计算目标白平衡增益值；
根据所述目标白平衡增益值，对所述图像进行白平衡处理。
本发明实施例的一种白平衡处理方法中，识别图像中的人像区域，根据人像区域在图像中所占面积，计算目标白平衡增益值，根据目标白平衡增益值，对图像进行白平衡处理。解决了当拍摄距离较远时，根据人脸所占面积确定白平衡增益值来进行白平衡调节时，因人脸区域在图像中所占的面积比例较小，而导致图像色彩还原不准确，用户体验差的技术问题。
本发明第二方面实施例提出了一种白平衡处理装置，包括：
识别模块，用于识别图像中的人像区域；
计算模块，用于根据所述人像区域在所述图像中所占面积，计算目标白平衡增益值；
白平衡模块，用于根据所述目标白平衡增益值，对所述图像进行白平衡处理。
本发明实施例的一种白平衡处理装置中，识别模块用于识别图像中的人像区域，计算模块用于根据人像区域在图像中所占面积，计算目标白平衡增益值，白平衡模块用于根据目标白平衡增益值，对图像进行白平衡处理。解决了当拍摄距离较远时，根据人脸所占面积确定白平衡增益值来进行白平衡调节时，因人脸区域在图像中所占的面积比例较小，而导致图像色彩还原不准确，用户体验差的技术问题。
本发明第三方面实施例提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现第一方面实施例所述的白平衡处理方法。
本发明第四方面实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面实施例所述的白平衡处理方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明实施例所提供的一种白平衡处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例所提供的另一种白平衡处理方法的流程示意图；
图3为本发明实施例所提供的一种白平衡处理装置的结构示意图；
图4为本发明实施例所提供的另一种白平衡处理装置的结构示意图；以及
图5示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备的框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的白平衡处理方法和装置。
图1为本发明实施例所提供的一种白平衡处理方法的流程示意图，本实施例的方法可由具有数据处理功能的终端来执行，如智能手机、平板电脑、个人电脑等，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101，识别图像中的人像区域。
其中，人像区域包括人脸区域和身体区域。也就是说，人脸区域的面积小于人像区域的面积。
具体地，采用后置摄像头进行拍摄，和/或，采用大于预设焦距阈值的焦距进行拍摄，得到图像，对图像进行人脸识别，得到人脸区域。其中，人脸识别可采用现有技术中的人脸识别算法进行识别，此处不做具体限定。
图像中的像素点都包含深度信息，根据识别得到的人脸区域，确定人脸区域的深度信息，并将和人脸区域具有相似深度的区域定为候选区域，将候选区域中与人脸区域相邻的区域，识别为图像中的人像区域。
步骤102，根据人像区域在图像中所占面积，计算目标白平衡增益值。
具体地，根据人像区域在图像中所占面积，计算得到人像区域在图像中的面积比例，根据面积比例，对各颜色分量的第一增益值和第二增益值进行计算，得到白平衡增益值，
其中，第一增益值用于将图像中的人脸调整至肤色。
具体地，确定图像中人脸的肤色是否为正常人脸的肤色，如果不是，则生成可将人脸肤色调整为正常肤色的第一增益值。
作为一种可能的实现方式，获取人脸区域的所有像素点的颜色分量，每个像素点的颜色由一个(R，G，B)颜色向量表示，对各像素点的颜色向量取平均，可计算得到人脸肤色对应的颜色向量。判断人脸肤色对应的R，G，B值是否在正常人脸肤色对应的R，G，B值范围内，如果不在正常人脸肤色对应的R，G，B值范围内，则通过一个增益值调整人脸肤色对应的R，G，B值，使其处于正常人脸肤色对应的R，G，B值范围内，该增益值即为第一增益值。
其中，正常人脸肤色对用的R，G，B值范围，可以根据色彩矩阵CC中提供的R，G，B值确认，其中，色彩矩阵CC中R，G，B值可以根据国际照明委员会(Commission Internationalede L'Eclairage)提供的CIE色彩空间得到。
其中，第二增益值不同于第一增益值，第二增益值是指根据人像区域确定的用于调整白平衡的增益值，是根据人像区域中各颜色分量计算得到的。
作为一种可能的实现方式，当图像中颜色有足够的色彩变化时，所有像素点的颜色向量中的R，G，B三个分量的均值趋于平衡(1:1:1)，采用加权灰度算法可得到较准确的白平衡增益值，即第二增益值。
具体地，人像区域分成若干个子块，获取每个子块中所有像素点的颜色向量，每个像素点由一个(R，G，B)颜色向量表示，然后计算各子块中R，G，B三个通道的平均值和标准差，然后对每一个子块的标准差进行加权(舍弃相关性小的子块，保留相关性大的子块)，以减少大块单一颜色的影响，使得图像颜色丰富多彩。进而计算通过标准差加权的R，G，B三个通道的平均值，最终计算得到R，G，B三个通道的增益系数，即得到第二增益值。
步骤103，根据目标白平衡增益值，对图像进行白平衡处理。
具体地，根据计算得到的目标白平衡增益值，计算调整后各像素的红色(Red，R)值和蓝色(Blue，B)值数据，从而实现颜色的修正。
需要说明的是，由于人眼对于频谱中属于绿光波长的光(480nm-600nm)敏感度最高，而拜耳(Bayer)阵列中采集的绿色像素点数目最多，所以目前的相机通常都采用将绿色分量的增益值固定，然后分别调整红色分量和蓝色分量的增益值，实现对红色分量和蓝色分量的调整。
进一步地，在步骤102之前，还包括确定人像区域在图像中所占面积低于预设面积阈值。
这是由于当人像区域较小时，人脸区域的面积则更小，此时若采用基于人脸区域在图像中所占面积，调整第一增益值和第二增益值的权重，人脸肤色调整的效果往往不是很明显，所以，在确定出人像区域在图像中所占面积低于预设面积阈值时，需要调整为基于人像区域在所述图像中所占面积，计算目标白平衡增益值的计算方式。
具体地，计算人像区域在图像中所占的面积有很多种可能的实现方式，作为一种可能的实现方式，将图像划分为多个子块，各子块的面积大小相同，例如，将目标图片划分为m*n个子块，每个子块的长度为目标图片长度的1/m，每个子块的宽度为目标图片宽度的1/n，从而，每个子块的面积为1/m*n，其中，m和n为正整数，优选地，m为9，n为7。
进而，从获取的m*n个子块中，查找位于人脸区域的坐标区间的子块，以及包含了人脸区域的坐标区间的边缘的子块，得到人脸区域所包含的所有子块。由于各子块的面积是已知的，从而可以计算得到人脸区域的面积。
同样的方法，可以查找出人像区域所包含的所有子块，由于各子块的面积是已知的，从而可以计算得到人像区域的面积，从而可以确定人像区域在图像中所占的面积。
进而，确定人像区域在图像中所占的面积是否低于预设面积阈值。
需要理解的是，当人像区域在图像中所占的面积是低于预设面积阈值的，则说明该图像是远景拍摄获取的，符合本发明适用的应用场景。
本发明实施例的一种白平衡处理方法中，识别图像中的人像区域，根据人像区域在图像中所占面积，计算目标白平衡增益值，根据目标白平衡增益值，对图像进行白平衡处理。解决了当拍摄距离较远时，根据人脸所占面积确定白平衡增益值来进行白平衡调节时，因人脸区域在图像中所占的面积比例较小，而导致图像色彩还原不准确，用户体验差的技术问题。
为了清楚说明上一实施例，本实施例提供了另一种可能的白平衡处理方法，图2为本发明实施例所提供的另一种白平衡处理方法的流程示意图，通过人像区域在图像中所占的面积比例，确定第一增益值和第二增益值的权重，根据权重的加权，计算得到最终的白平衡增益值，如图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤201，采用后置摄像头进行拍摄，得到图像，和/或，采用大于预设焦距阈值的焦距进行拍摄，得到图像。
具体地，采用后置摄像头进行人像拍摄时，人像距离摄像头的距离相对较远，人脸在图像中所占的面积比例则较小，和/或，采用大于预设焦距阈值的焦距进行人像拍摄时，即进行远景拍摄，所得图像中，人脸在图像中所占的面积比较也较小。
需要说明的是，该后置摄像头可以为双摄像头、深度摄像头(Red-Green-BlueDepth，RGBD)，或者结构光，或者TOF摄像头，在此不一一列举，通过这些摄像头既可以获得拍摄对象的成像信息，又可以获得拍摄对象的深度信息。
步骤202，对图像进行人脸识别，得到人脸区域。
具体地，通过人脸识别技术，对图像中的人脸进行识别，得到人脸区域的坐标区间，其中，人脸识别算法，现有技术中有很多种实现方式，例如，采用Adaboost模型算法来进行人脸识别，还可以采用其他能快递识别人脸区域的算法，进行人脸区域的识别。对应人脸识别的实现方式，本实施例中不做限定。
步骤203，根据图像的深度信息，确定与人脸区域具有相似深度的候选区域，将候选区域中与人脸区域相邻的区域，识别为图像中的人像区域。
其中，深度信息是指图像中每一个像素点距离摄像头的距离。
具体地，获取图像中各像素点对应的深度信息，根据确定的人脸区域，可确定人脸区域对应像素点的深度信息，而和人脸区域对应像素点具有相似深度信息的像素点则被确定为候选像素点，由候选像素点组成的区域即为候选区域，将候选区域中与人脸区域相邻的区域，识别为图像中的人像区域。
步骤204，根据人像区域在图像中所占面积，计算得到人像区域在图像中的面积比例。
具体地，用人像区域的面积除以图像的总面积，其商即为人像区域在图像中的面积比例。
步骤205，根据面积比例，确定第一增益值的权重与第二增益值的权重。
具体地，为了便于说明，该第一增益的权重值设为K，同时确定第二增益值权重为1-K。根据面积比例，确定K的取值，一般来说，面积比例与K的取值为正向关系。
步骤206，根据确定出的第一增益值的权重与第二增益值的权重，对第一增益值和第二增益值进行加权计算，得到白平衡增益值。
具体地，将第一增益值和第二增益值分别和对应的权重相乘，计算得到白平衡增益值，即白平衡增益值＝第一增益值*K+第二增益值*(1-K)。
步骤207，根据目标白平衡增益值，对图像进行白平衡处理。
具体地，根据计算得到的白平衡增益值，将图像中颜色分量中的R值和B值，分别和白平衡增益值中对应的增益值相乘，得到白平衡处理后颜色分量的R值和B值，实现对图像色彩的调整。
本发明实施例的一种白平衡处理方法中，识别图像中的人像区域，根据人像区域在图像中所占面积，计算目标白平衡增益值，根据目标白平衡增益值，对图像进行白平衡处理。解决了当拍摄距离较远时，根据人脸所占面积确定白平衡增益值来进行白平衡调节时，因人脸区域在图像中所占的面积比例较小，而导致图像色彩还原不准确，用户体验差的技术问题。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种白平衡处理装置。
图3为本发明实施例所提供的一种白平衡处理装置的结构示意图，如图3所示，该装置包括：识别模块31、计算模块32和白平衡模块33。
识别模块31，用于识别图像中的人像区域。
计算模块32，用于根据人像区域在图像中所占面积，计算目标白平衡增益值。
白平衡模块33，用于根据目标白平衡增益值，对图像进行白平衡处理。
作为一种可能的实现方式，识别模块31，具体用于：
对图像进行人脸识别，得到人脸区域，根据图像的深度信息，确定与人脸区域具有相似深度的候选区域，将候选区域中与人脸区域相邻的区域，识别为图像中的人像区域。
需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用于该实施例的装置，此处不再赘述。
本实施例的一种白平衡处理装置中，识别模块用于识别图像中的人像区域，计算模块用于根据人像区域在图像中所占面积，计算目标白平衡增益值，白平衡模块用于根据目标白平衡增益值，对图像进行白平衡处理。当采用后置摄像头进行人像拍摄时，由于人像区域在图像中所占的面积比例较大，根据人像区域所占的面积计算得到图像的目标白平衡增益值，解决了由于人脸所占的面积比例较小，当通过人脸所占面积确定白平衡增益来进行白平衡调节时，导致人像色彩还原不准确，用户体验度差的技术问题。
基于上述实施例，本发明实施例还提供了一种白平衡处理装置的可能的实现方式，图4为本发明实施例所提供的另一种白平衡处理装置的结构示意图，在上一实施例的基础上，该装置还包括：拍摄模块34和确定模块35。
拍摄模块34，用于采用后置摄像头进行拍摄，得到图像，和/或，采用大于预设焦距阈值的焦距进行拍摄，得到图像。
确定模块35，用于确定人像区域在图像中所占面积低于预设面积阈值。
作为一种可能的实现方式，计算模块32，还可以包括：第一计算单元321和第二计算单元322。
第一计算单元321，用于根据人像区域在图像中所占面积，计算得到人像区域在图像中的面积比例。
第二计算单元322，用于根据面积比例，对各颜色分量的第一增益值和第二增益值进行计算，得到白平衡增益值，其中，第一增益值用于将图像中的人脸调整至肤色，第二增益值不同于第一增益值。
作为一种可能的实现方式，第二计算单元322，还可以包括：确定子单元3221和第二计算子单元3222。
确定子单元3221，用于根据面积比例，确定第一增益值的权重与第二增益值的权重。
第二计算子单元3222，根据确定出的第一增益值的权重与第二增益值的权重，对第一增益值和第二增益值进行加权计算，得到白平衡增益值。
需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用于本实施例的装置，此处不再赘述。
本实施例的一种白平衡处理装置中，识别模块用于识别图像中的人像区域，计算模块用于根据人像区域在图像中所占面积，计算目标白平衡增益值，白平衡模块用于根据目标白平衡增益值，对图像进行白平衡处理。当采用后置摄像头进行人像拍摄时，由于人像区域在图像中所占的面积比例较大，根据人像区域所占的面积计算得到图像的目标白平衡增益值，解决了由于人脸所占的面积比例较小，当通过人脸所占面积确定白平衡增益来进行白平衡调节时，导致人像色彩还原不准确，用户体验度差的技术问题。为了实现上述实施例，本发明还提出另一种装置，包括：处理器，以及用于存储所述处理器可执行指令的存储器。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现前述实施例所述的白平衡处理方法。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现前述实施例所述的白平衡处理方法。
图5示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备的框图，图5显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture；以下简称：ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture；以下简称：MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation；以下简称：VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection；以下简称：PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(Compact Disc Read OnlyMemory；以下简称：CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory；以下简称：DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network；以下简称：LAN)，广域网(Wide Area Network；以下简称：WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现前述实施例中提及的方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，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模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种白平衡处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
对图像进行人脸识别，得到人脸区域；
根据图像的深度信息，确定与人脸区域具有相似深度的候选区域，将候选区域中与人脸区域相邻的区域，识别为图像中的人像区域，所述人像区域包括所述人脸区域和身体区域；
确定所述人像区域在所述图像中所占面积是否低于预设面积阈值；
若所述人像区域在所述图像中所占面积不低于所述预设面积阈值，则根据所述人脸区域在所述图像中所占面积，计算目标白平衡增益值；若所述人像区域在所述图像中所占面积低于所述预设面积阈值，则根据所述人像区域在所述图像中所占面积，计算目标白平衡增益值；
根据所述目标白平衡增益值，对所述图像进行白平衡处理。
2.根据权利要求1所述的白平衡处理方法，其特征在于，所述根据所述人像区域在所述图像中所占面积，计算目标白平衡增益值，包括：
根据所述人像区域在所述图像中所占面积，计算得到所述人像区域在所述图像中的面积比例；
根据所述面积比例，对各颜色分量的第一增益值和第二增益值进行计算，得到所述目标白平衡增益值；其中，所述第一增益值用于将所述图像中的人脸调整至肤色，所述第二增益值不同于所述第一增益值。
3.根据权利要求2所述的白平衡处理方法，其特征在于，所述根据所述面积比例，对各颜色分量的第一增益值和第二增益值进行计算，得到所述目标白平衡增益值，包括：
根据所述面积比例，确定所述第一增益值的权重与第二增益值的权重；
根据确定出的所述第一增益值的权重与第二增益值的权重，对所述第一增益值和所述第二增益值进行加权计算，得到所述目标白平衡增益值。
4.根据权利要求1-3任一项所述的白平衡处理方法，其特征在于，所述识别图像中的人像区域之前，还包括：
采用后置摄像头进行拍摄，得到所述图像；
和/或，采用大于预设焦距阈值的焦距进行拍摄，得到所述图像。
5.一种白平衡处理装置，其特征在于，包括：
识别模块，用于对图像进行人脸识别，得到人脸区域，根据图像的深度信息，确定与人脸区域具有相似深度的候选区域，将候选区域中与人脸区域相邻的区域，识别为图像中的人像区域，所述人像区域包括所述人脸区域和身体区域；
计算模块，用于确定人像区域在所述图像中所占面积不低于预设面积阈值，则根据所述人脸区域在所述图像中所占面积，计算目标白平衡增益值；所述计算模块，还用于确定所述人像区域在所述图像中所占面积低于所述预设面积阈值，则根据所述人像区域在所述图像中所占面积，计算目标白平衡增益值；
白平衡模块，用于根据所述目标白平衡增益值，对所述图像进行白平衡处理。
6.根据权利要求5所述的白平衡处理装置，其特征在于，所述计算模块，包括：
第一计算单元，用于根据所述人像区域在所述图像中所占面积，计算得到所述人像区域在所述图像中的面积比例；
第二计算单元，用于根据所述面积比例，对各颜色分量的第一增益值和第二增益值进行计算，得到所述白平衡增益值；其中，所述第一增益值用于将所述图像中的人脸调整至肤色，所述第二增益值不同于所述第一增益值。
7.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-4中任一所述的白平衡处理方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的白平衡处理方法。
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