CN108156379A - 一种自动白平衡的优化方法、终端及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种自动白平衡的优化方法、终端及计算机可读存储介质，自动白平衡的优化方法包括：获取图像统计图中统计点对应的位置信息和色彩参数；其中，一个统计点对应一个位置信息和一个色彩参数；根据位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定统计点中、预设灰区之外的极端点；根据极端点和预设灰区判断是否进行优化处理；若判定进行优化处理，则根据极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值。本发明实施例提供的自动白平衡的优化方法，能够有效地提高awb值在特殊场景下的准确性，避免色偏的产生，从而有效地提高了图像的真实性。

Description

一种自动白平衡的优化方法、终端及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及终端技术，尤其涉及一种自动白平衡的优化方法、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

进行自动白平衡(automatic white balance，awb)处理的目的是通过改变终端的色彩通道的增益，对色温环境所造成的颜色偏差和终端本身所固有的色彩通道增益的偏差进行统一补偿，从而让获得的图像能正确的反映物体的真实色彩。现有技术中，进行自动白平衡的计算时，通常是基于终端摄像头输出的图像的统计点进行的，其中，统计点一般为图像中心区域的灰色区域中。

然而，对于某些特殊的场景，按照现有的方法进行计算并不能准确地确定awb值，因此产生在同一场景下awb不稳定、严重色偏的问题，从而降低了图像的真实性。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种自动白平衡的优化方法、终端及计算机可读存储介质，能够提高awb值在特殊场景下的准确性，避免色偏的产生，从而有效地提高了图像的真实性。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种自动白平衡的优化方法，包括：

获取图像统计图中统计点对应的位置信息和色彩参数；其中，一个统计点对应一个位置信息和一个色彩参数；

根据所述位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定所述统计点中、所述预设灰区之外的极端点；

根据所述极端点和所述预设灰区判断是否进行优化处理；

若判定进行所述优化处理，则根据所述极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值。

在上述方案中，所述根据所述极端点和所述预设灰区判断是否进行优化处理，包括：

确定所述极端点与所述预设灰区之间的距离参数；

确定所述极端点对应的数量参数和半径参数；

根据所述距离参数、所述数量参数以及所述半径参数，判断是否进行所述优化处理。

在上述方案中，所述根据所述距离参数、所述数量参数以及所述半径参数，判断是否进行所述优化处理，包括：

获取预设距离阈值、预设数量阈值以及预设半径阈值；

分别比较所述距离参数和所述预设距离阈值、所述数量参数和所述预设数量阈值、所述半径参数和所述预设半径阈值；

若所述距离参数大于或者等于所述预设距离阈值，且所述数量参数大于或者等于所述预设数量阈值，且所述半径参数小于或者等于所述预设半径阈值，则判定进行所述优化处理。

在上述方案中，所述分别比较所述距离参数和所述预设距离阈值、所述数量参数和所述预设数量阈值、所述半径参数和所述预设半径阈值之后，所述方法还包括：

若所述距离参数小于所述预设距离阈值，或者所述数量参数小于所述预设数量阈值，或者所述半径参数大于所述预设半径阈值，则判定不进行所述优化处理。

在上述方案中，所述根据所述位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定所述统计点中、所述预设灰区之外的极端点之前，所述方法还包括：

读取所述预设灰区对应的所述范围参数。

在上述方案中，所述根据所述极端点和所述预设灰区判断是否进行优化处理之后，所述方法还包括：

若判定不进行所述优化处理，则根据所述统计点对应的色彩参数，确定初始awb值。

在上述方案中，所述若判定进行所述优化处理，则根据所述极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值之后，所述方法还包括：

根据所述优化后的awb值进行色彩调节。

在上述方案中，所述若判定不进行所述优化处理，则根据所述统计点对应的色彩参数，确定初始awb值之后，所述方法还包括：

根据所述初始awb值进行色彩调节。

本发明实施例提供了一种终端，所述终端包括：处理器、存储器以及通信总线；所述通信总线用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信；所述处理器用于执行所述存储器中存储的数据发送程序，以实现如上所述的自动白平衡的优化方法。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的自动白平衡的优化方法。

本发明实施例的技术方案中，获取图像统计图中统计点对应的位置信息和色彩参数；其中，一个统计点对应一个位置信息和一个色彩参数；根据位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定统计点中、预设灰区之外的极端点；根据极端点和预设灰区判断是否进行优化处理；若判定进行优化处理，则根据极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值。由此可见，本发明实施例提出的一种自动白平衡的优化方法、终端及计算机可读存储介质，可以先根据统计点的位置信息和预设灰区的范围参数，确定预设灰区外的极端点，且当极端点满足进行优化的条件时，根据极端点的色彩参数计算获得优化后的awb值。能够提高awb值在特殊场景下的准确性，避免色偏的产生，从而有效地提高了图像的真实性。

附图说明

图1为实现本发明各个实施例的一种可选的移动终端的硬件结构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图；

图3为本发明实施例中不同颜色对应的RGB数值示意图；

图4为本发明实施例中不同颜色对应的RGB数值分布示意图；

图5为本发明实施例中基于三基色的多种色彩示意图；

图6为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图一；

图7为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图二；

图8为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图三；

图9为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图四；

图10为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图五；

图11为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图六；

图12为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图七；

图13为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图八；

图14为本发明实施例提出的终端的组成结构示意图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。

后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

请参阅图1，其为实现本发明各个实施例的一种可选的移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：射频(Radio Frequency，RF)单元101、无线保真(WIreless-Fidelity，Wi-Fi)模块102、音频输出单元103、音频/视频(A/V)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：

射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的色彩调节给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(Global System of Mobilecommunication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet Radio Service，GPRS)、码分多址2000(Code Division Multiple Access 2000，CDMA2000)、宽带码分多址(WidebandCode Division Multiple Access，WCDMA)、时分同步码分多址(Time Division-Synchronous Code Division Multiple Access，TD-SCDMA)、频分双工长期演进(Frequency Division Duplexing-Long Term Evolution，FDD-LTE)和分时双工长期演进(Time Division Duplexing-Long Term Evolution，TDD-LTE)等。

Wi-Fi属于短距离无线传输技术，移动终端通过Wi-Fi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了Wi-Fi模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或Wi-Fi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。

A/V输入单元104用于接收音频或视频信号。A/V输入单元104可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或Wi-Fi模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。

移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置显示面板1061。

用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，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1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071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，再送给处理器110，并能接收处理器110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1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072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，具体此处不做限定。

进一步的，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。

存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。

移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图1未示出，移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。

为了便于理解本发明实施例，下面对本发明的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。

请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图，该通信网络系统为通用移动通信技术的LTE系统，该LTE系统包括依次通讯连接的用户设备(UserEquipment，UE)201，演进式UMTS陆地无线接入网(Evolved UMTS Terrestrial RadioAccess Network，E-UTRAN)202，演进式分组核心网(Evolved Packet Core，EPC)203和运营商的IP业务204。

具体地，UE201可以是上述终端100，此处不再赘述。

E-UTRAN202包括eNodeB2021和其它eNodeB2022等。其中，eNodeB2021可以通过回程(backhaul)(例如X2接口)与其它eNodeB2022连接，eNodeB2021连接到EPC203，eNodeB2021可以提供UE201到EPC203的接入。

EPC203可以包括移动性管理实体(Mobility Management Entity，MME)2031，归属用户服务器(Home Subscriber Server，HSS)2032，其它MME2033，服务网关(Serving GateWay，SGW)2034，分组数据网络网关(PDN Gate Way，PGW)2035和政策和资费功能实体(Policy and Charging Rules Function，PCRF)2036等。其中，MME2031是处理UE201和EPC203之间信令的控制节点，提供承载和连接管理。HSS2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器(图中未示)之类的功能，并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过SGW2034进行发送，PGW2035可以提供UE 201的IP地址分配以及其它功能，PCRF2036是业务数据流和IP承载资源的策略与计费控制策略决策点，它为策略与计费执行功能单元(图中未示)选择及提供可用的策略和计费控制决策。

IP业务204可以包括因特网、内联网、IP多媒体子系统(IP MultimediaSubsystem，IMS)或其它IP业务等。

虽然上述以LTE系统为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本发明不仅仅适用于LTE系统，也可以适用于其他无线通信系统，例如GSM、CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA以及未来新的网络系统等，此处不做限定。

基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统，提出本发明方法各个实施例。

实施例一

在本发明的实施例中，RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。

图3为本发明实施例中不同颜色对应的RGB数值示意图，如图3所示，对于不同的颜色，对应的RGB数值也不同，其中，R值、G值、B值最大的数值为255，最小的数值为0。

图4为本发明实施例中不同颜色对应的RGB数值分布示意图，如图4所示，不同颜色对应的RGB数值的分布不同。

图5为本发明实施例中基于三基色的多种色彩示意图，如图5所示，自然界中的所有颜色都可以通过红、绿、蓝的三基色按照不同的比例混合而成，例如，按照一定比例将红色与绿色混合，可以获得黄色。

图6为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图一，如图6所示，在本发明的实施例中，终端优化awb值的方法可以包括以下步骤：

步骤101、获取图像统计图中统计点对应的位置信息和色彩参数；其中，一个统计点对应一个位置信息和一个色彩参数。

在本发明的实施例中，上述终端可以先获取当前场景对应的图像统计图中的统计点对应的位置信息和色彩参数。其中，上述色彩参数可以为上述统计点对应的RGB值，即红色R值、绿色G值以及蓝色B值，上述位置信息可以为上述统计点在R/G、B/G坐标系中对应的位置坐标。

需要说明的是，在本发明的实施例中，上述图像统计图可以为上述当前场景对应的图像中的、全部像素点集合的像素点统计图。

具体地，在本发明的实施例中，上述终端可以根据公式(1)和公式(2)计算一个统计点在R/G、B/G坐标系中的位置(D1，D2)，

D1＝R/G (1)

D2＝B/G (2)

其中，R为上述终端的红色通道R值，B为上述终端的蓝色通道B值，G为上述终端的绿色通道G值。

需要说明的是，在本发明的实施例中，上述终端可以为配置有摄像头的拍摄终端，例如，上述终端可以为配置有摄像头的手机、智能相机、平板电脑等。

需要说明的是，在本发明的实施例中，上述统计点可以为上述终端摄像头对当前场景进行采集所获得的多个基准点。

进一步地，在本发明的实施例中，上述统计点可以为上述终端通过配置的摄像头对上述当前场景进行划分获得的。具体地，在本发明的实施例中，上述终端可以将上述当前场景划分为64*64个大小相同的区域，从而便可以获得64*64个统计点。

进一步地，在本发明的实施例中，上述终端获取的上述位置信息和上述色彩参数中，一个统计点分别对应一个位置信息和一个色彩参数。

步骤102、根据位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定统计点中、预设灰区之外的极端点。

在本发明的实施例中，上述终端在获取上述统计点对应的上述位置信息和上述色彩参数之后，可以根据上述位置信息和预设灰区对应的范围参数，在上述统计点中确定出上述预设灰区之外的极端点。

进一步地，在本发明的实施例中，上述终端可以先根据预先设置的灰区参数，在R/G、B/G坐标系中确定出上述预设灰区。具体地，在本发明的实施例中，上述预设灰区为位于图像中心区域中的一个区域。

进一步地，在本发明的实施例中，上述终端可以根据上述预设灰区对应的范围参数对上述统计点的位置分别进行判定，从而可以确定上述统计点是否在上述预设灰区范围之内。

进一步地，在本发明的实施例中，上述终端在将上述统计点对应的位置信息和上述预设灰区对应的参数范围进行比较之后，如果上述统计点中存在处于上述预设灰区范围之外的统计点，那么上述终端便可以认为该统计点为极端点，也就是说，上述终端可以将上述统计点中，处于上述预设灰区之外的统计点，确定为上述极端点。

步骤103、根据极端点和预设灰区判断是否进行优化处理。

在本发明的实施例中，上述终端在根据上述位置信息和上述预设灰区对应的范围参数，在上述统计点中确定出上述预设灰区之外的上述极端点之后，可以根据上述极端点和上述预设灰区，判断是否进行优化处理。

需要说明的是，在本发明的实施例中，上述终端在从上述统计点中确定出上述极端点之后，可以根据上述极端点对应的具体信息进一步对是否进行优化处理进行判断。

需要说明的是，在本发明的实施例中，上述极端点对应的具体信息可以为上述极端点与上述预设灰区的相对距离、上述极端点的半径以及上述极端点的数量等。

进一步地，在本发明的实施例中，如果上述极端点距离上述预设灰区较远，且上述极端点的半径较小，且上述极端点的数量较多，那么上述终端便可以判定需要进行优化处理。

步骤104、若判定进行优化处理，则根据极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值。

在本发明的实施例中，上述终端在根据上述极端点和上述预设灰区，判断是否进行优化处理之后，如果判定进行上述优化处理，那么上述终端可以根据上述极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值。

具体地，在本发明的实施例中，上述终端在进行是否优化处理的判定之后，如果判定进行上述优化处理，那么上述终端可以根据上述极端点对应的色彩参数计算获得优化后的awb值。

需要说明的是，在本发明的实施例中，上述终端如果判定需要进行上述优化处理，那么上述终端便可以根据上述极端点对应的色彩参数进行awb值的计算，而不是根据上述统计点对应的色彩参数进行awb值的计算。进一步地，上述终端根据上述统计点中的上述预设灰区外的统计点进行awb值的计算，而不是根据上述统计点中的上述预设灰区内的统计点进行awb值的计算，从而便可以获得上述优化后的awb值。

图7为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图二，如图7所示，在本发明的实施例中，上述终端在根据位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定统计点中、预设灰区之外的极端点之前，即步骤102之前，上述终端优化awb值的方法还可以包括以下步骤：

步骤105、读取预设灰区对应的范围参数。

在本发明的实施例中，上述终端在根据上述位置信息和是预设灰区对应的上述范围参数，在上述统计点中确定上述预设灰区之外的极端点之前，可以先读取上述预设灰区对应的上述范围参数。

具体地，在本发明的实施例中，上述终端可以先读取上述预设灰区对应的上述范围参数，即上述预设灰区在上述R/G、B/G坐标系中的坐标。具体地，在本发明的实施例中，上述终端可以获取上述预设灰区对应的边界坐标，从而可以根据上述预设灰区对应的上述边界坐标与上述统计点的位置信息进行比较，从而确定上述统计点是否在上述预设灰区范围之内。

图8为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图三，如图8所示，在本发明的实施例中，如果判定进行上述优化处理，上述终端根据上述极端点对应的色彩参数，确定上述优化后的awb值之后，即步骤104之后，上述终端优化awb值的方法还可以包括以下步骤：

步骤106、根据优化后的awb值进行色彩调节。

在本发明的实施例中，上述终端在根据上述极端点对应的色彩参数确定上述优化后的awb值之后，便可以根据上述优化后的awb值进行色彩调节。

具体地，在本发明的实施例中，上述优化后的awb值可以用于对上述当前场景中的上述色彩参数进行调节。具体地，在本发明的实施例中，上述终端可以根据上述优化后的awb值分别确定上述统计点对应的R补偿值和B补偿值，然后进一步根据上述R补偿值和上述B补偿值，分别对上述统计点的R值和B值进行调节。

本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法，获取图像统计图中统计点对应的位置信息和色彩参数；其中，一个统计点对应一个位置信息和一个色彩参数；根据位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定统计点中、预设灰区之外的极端点；根据极端点和预设灰区判断是否进行优化处理；若判定进行优化处理，则根据极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值。由此可见，本发明实施例提出的一种自动白平衡的优化方法，可以先根据统计点的位置信息和预设灰区的范围参数，确定预设灰区外的极端点，且当极端点满足进行优化的条件时，根据极端点的色彩参数计算获得优化后的awb值。能够提高awb值在特殊场景下的准确性，避免色偏的产生，从而有效地提高了图像的真实性。

实施例二

基于上述实施例一，图9为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图四，如图9所示，在本发明的实施例中，上述终端根据上述极端点和上述预设灰区判断是否进行优化处理的方法可以包括以下步骤：

步骤103a、确定极端点与预设灰区之间的距离参数。

在本发明的实施例中，上述终端在根据上述位置信息和上述预设灰区对应的范围参数，在上述统计点中确定出上述预设灰区之外的上述极端点之后，可以先确定上述极端点与上述预设灰区之间的距离参数。

具体地，在本发明的实施例中，上述距离参数用于表征上述极端点与上述预设灰区之间的相对距离。其中，上述距离参数可以为上述极端点中心与上述预设灰区中心之间的距离，也可以为上述极端点中心与上述预设灰区边间之间的距离。

进一步地，上述终端在确定上述距离参数之后，便可以根据上述距离参数确定上述极端点与上述预设灰区之间的相对距离，从而进一步对是否进行上述优化处理进行判定。

步骤103b、确定极端点对应的数量参数和半径参数。

在本发明的实施例中，上述终端在根据上述位置信息和上述预设灰区对应的范围参数，在上述统计点中确定出上述预设灰区之外的上述极端点之后，还可以对上述极端点的半径和数量进行确定，即确定上述极端点对应的数量参数和半径参数。

具体地，在本发明的实施例中，上述数量参数可以用于表征上述预设灰区以外的上述极端点的多少；上述半径参数可以用于表征上述预设灰区以外的上述极端点的大小。

进一步地，上述终端在确定上述数量参数和上述半径参数之后，便可以根据上述数量参数和上述半径参数进一步对是否进行上述优化处理进行判定。

步骤103c、根据距离参数、数量参数以及半径参数，判断是否进行优化处理。

在本发明的实施例中，上述终端在确定出上述距离参数、上述数量参数以及上述半径参数之后，便可以根据上述距离参数、上述数量参数以及上述半径参数，判断是否进行上述优化处理。

具体地，在本发明的实施例中，如果上述极端点与上述预设灰区之间的相对距离较远、上述极端点的数量较多，且上述极端点的半径较小，那么上述终端便可以判定进行上述优化处理。

根据上述的描述可知，通过上述的步骤103a～103c，上述终端确定极端点与预设灰区之间的距离参数；确定极端点对应的数量参数和半径参数；根据距离参数、数量参数以及半径参数，判断是否进行优化处理。由此可见，本发明实施例提出的一种自动白平衡的优化方法，可以先根据统计点的位置信息和预设灰区的范围参数，确定预设灰区外的极端点，且当极端点满足进行优化的条件时，根据极端点的色彩参数计算获得优化后的awb值。能够提高awb值在特殊场景下的准确性，避免色偏的产生，从而有效地提高了图像的真实性。

实施例三

基于上述实施例二，图10为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图五，如图10所示，在本发明的实施例中，上述终端根据上述距离参数、上述数量参数以及上述半径参数，判断是否进行上述优化处理的方法可以包括以下步骤：

步骤201、获取预设距离阈值、预设数量阈值以及预设半径阈值。

在本发明的实施例中，上述终端在判断是否进行优化处理在之前，可以先获取预先设置的距离阈值、数量阈值以及半径阈值，即上述终端可以先获取上述预设距离阈值、上述预设数量阈值以及上述预设半径阈值。

需要说明的是，在本发明的实施例中，上述预设距离阈值用于对上述极端点与上述预设灰区之间的相对距离远近的判定；上述预设数量阈值用于对上述极端点数量多少的判定；上述预设半径阈值用于对上述极端点半径大小的判定。

步骤202、分别比较距离参数和预设距离阈值、数量参数和预设数量阈值、半径参数和预设半径阈值。

在本发明的实施例中，上述终端在获取上述预设距离阈值、上述预设数量阈值以及上述预设半径阈值之后，可以分别对上述距离参数和上述预设距离阈值、上述数量参数和上述预设数量阈值、上述半径参数和上述预设半径阈值进行比较。

进一步地，上述终端可以通过比较上述距离参数和上述预设距离阈值判定上述极端点与上述预设灰区之间的相对距离的远近；上述终端可以通过比较上述数量参数和上述预设数量阈值判定上述极端点数量的多少；上述终端可以通过比较上述半径参数和上述预设半径阈值判定上述极端点半径的大小。

步骤203、若距离参数大于或者等于预设距离阈值，且数量参数大于或者等于预设数量阈值，且半径参数小于或者等于预设半径阈值，则判定进行优化处理。

在本发明的实施例中，上述终端在分别对上述距离参数和上述预设距离阈值、上述数量参数和上述预设数量阈值、上述半径参数和上述预设半径阈值进行比较之后，如果上述距离参数大于或者等于上述预设距离阈值，且上述数量参数大于或者等于上述预设数量阈值，且上述半径参数小于或者等于上述预设半径阈值，那么上述终端便可以判定进行上述优化处理。

进一步地，在本发明的实施例中，如果上述极端点与上述预设灰区之间的相对距离较远、上述极端点的数量较多，且上述极端点的半径较小，那么上述终端便可以判定进行上述优化处理。

图11为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图六，如图11所示，在本发明的实施例中，上述终端分别比较上述距离参数和上述预设距离阈值、上述数量参数和上述预设数量阈值、上述半径参数和上述预设半径阈值之后，即步骤202之后，上述终端进行awb值的优化方法还可以包括以下步骤：

步骤204、若距离参数小于预设距离阈值，或者数量参数小于预设数量阈值，或者半径参数大于预设半径阈值，则判定不进行优化处理。

在本发明的实施例中，上述终端在分别对上述距离参数和上述预设距离阈值、上述数量参数和上述预设数量阈值、上述半径参数和上述预设半径阈值进行比较之后，如果上述距离参数小于上述预设距离阈值，或者上述数量参数小于上述预设数量阈值，或者上述半径参数大于上述预设半径阈值，那么上述终端便可以判定不进行上述优化处理。

进一步地，在本发明的实施例中，如果上述极端点与上述预设灰区之间的相对距离较近，或者上述极端点的数量较少，或者上述极端点的半径较大，那么上述终端便可以判定不进行上述优化处理。

本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法，获取图像统计图中统计点对应的位置信息和色彩参数；其中，一个统计点对应一个位置信息和一个色彩参数；根据位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定统计点中、预设灰区之外的极端点；根据极端点和预设灰区判断是否进行优化处理；若判定进行优化处理，则根据极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值。由此可见，本发明实施例提出的一种自动白平衡的优化方法，可以先根据统计点的位置信息和预设灰区的范围参数，确定预设灰区外的极端点，且当极端点满足进行优化的条件时，根据极端点的色彩参数计算获得优化后的awb值。能够提高awb值在特殊场景下的准确性，避免色偏的产生，从而有效地提高了图像的真实性。

实施例四

基于上述实施例一，图12为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图七，如图12所示，在本发明的实施例中，上述终端根据上述极端点和上述预设灰区判断是否进行上述优化处理之后，即步骤103之后，上述终端进行awb值的优化方法还可以包括以下步骤：

步骤107、若判定不进行优化处理，则根据统计点对应的色彩参数，确定初始awb值。

在本发明的实施例中，上述终端在根据上述极端点和上述预设灰区，判断是否进行优化处理之后，如果判定不进行上述优化处理，那么上述终端可以根据上述统计点对应的色彩参数，确定初始awb值。

具体地，在本发明的实施例中，上述终端在进行是否优化处理的判定之后，如果判定不进行上述优化处理，那么上述终端可以根据上述统计点对应的色彩参数计算获得初始awb值。

较佳地，在本发明的实施例中，上述终端如果判定不需要进行上述优化处理，那么上述终端便可以根据上述统计点中除过上述极端点之外的其他统计点对应的色彩参数进行awb值的计算。也就是说，如果上述终端判定不进行上述优化处理，那么上述终端便可以根据上述统计点中的，上述预设灰区范围之内的统计点对应的色彩参数，计算获得相应的awb值，即上述初始awb值。

图13为本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法的实现流程示意图八，如图13所示，在本发明的实施例中，上述终端如果判定不进行上述优化处理，上述终端根据上述统计点对应的色彩参数，确定上述初始awb值之后，即步骤107之后，上述终端优化awb值的方法还可以包括以下步骤：

步骤108、根据初始awb值进行色彩调节。

在本发明的实施例中，上述终端在根据上述统计点对应的色彩参数确定上述初始awb值之后，便可以根据上述初始awb值进行色彩调节。

具体地，在本发明的实施例中，上述初始awb值可以用于对上述当前场景中的上述色彩参数进行调节。具体地，在本发明的实施例中，上述终端可以根据上述初始awb值分别确定上述统计点对应的R补偿值和B补偿值，然后进一步根据上述R补偿值和上述B补偿值，分别对上述统计点的R值和B值进行调节。

本发明实施例提出的自动白平衡的优化方法，获取图像统计图中统计点对应的位置信息和色彩参数；其中，一个统计点对应一个位置信息和一个色彩参数；根据位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定统计点中、预设灰区之外的极端点；根据极端点和预设灰区判断是否进行优化处理；若判定进行优化处理，则根据极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值。由此可见，本发明实施例提出的一种自动白平衡的优化方法，可以先根据统计点的位置信息和预设灰区的范围参数，确定预设灰区外的极端点，且当极端点满足进行优化的条件时，根据极端点的色彩参数计算获得优化后的awb值。能够提高awb值在特殊场景下的准确性，避免色偏的产生，从而有效地提高了图像的真实性。

实施例五

基于上述实施例一至实施例四，图14为本发明实施例提出的终端的组成结构示意图，在实际应用中，基于实施例一至实施例四的同一发明构思下，如图14所示，本发明实施例的终端3包括：处理器31、存储器32以及通信总线33。需要说明的是，在本发明的实施例中，图14中的处理器31和存储器32分别对应上述图一中的处理器110和存储器109。在具体实施例的过程中，上述处理器31可以为特定用途集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(ProgrammableLogic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本发明实施例不作具体限定。

在本发明的实施例中，上述通信总线33用于实现处理器31和存储器32之间的连接通信；上述处理器31用于执行存储器32中存储的自动白平衡的优化程序，以实现以下步骤：

获取图像统计图中统计点对应的位置信息和色彩参数；其中，一个统计点对应一个位置信息和一个色彩参数；根据位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定统计点中、预设灰区之外的极端点；根据极端点和预设灰区判断是否进行优化处理；若判定进行优化处理，则根据极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值。

在本发明的实施例中，进一步地，上述处理器31，具体用于确定极端点与预设灰区之间的距离参数；以及确定极端点对应的数量参数和半径参数；以及根据距离参数、数量参数以及半径参数，判断是否进行优化处理。

在本发明的实施例中，进一步地，上述处理器31，还具体用于获取预设距离阈值、预设数量阈值以及预设半径阈值；以及分别比较距离参数和预设距离阈值、数量参数和预设数量阈值、半径参数和预设半径阈值；以及若距离参数大于或者等于预设距离阈值，且数量参数大于或者等于预设数量阈值，且半径参数小于或者等于预设半径阈值，则判定进行优化处理。

在本发明的实施例中，进一步地，上述处理器31，还用于分别比较距离参数和预设距离阈值、数量参数和预设数量阈值、半径参数和预设半径阈值之后，若距离参数小于预设距离阈值，或者数量参数小于预设数量阈值，或者半径参数大于预设半径阈值，则判定不进行优化处理。

在本发明的实施例中，进一步地，上述处理器31，还用于根据位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定统计点中、预设灰区之外的极端点之前，读取预设灰区对应的范围参数。

在本发明的实施例中，进一步地，上述处理器31，还用于根据极端点和预设灰区判断是否进行优化处理之后，若判定不进行优化处理，则根据统计点对应的色彩参数，确定初始awb值。

在本发明的实施例中，进一步地，上述处理器31，还用于若判定进行优化处理，则根据极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值之后，根据优化后的awb值进行色彩调节。

在本发明的实施例中，进一步地，上述处理器31，还用于若判定不进行优化处理，则根据统计点对应的色彩参数，确定初始awb值之后，根据初始awb值进行色彩调节。

本发明实施例提出的终端，获取图像统计图中统计点对应的位置信息和色彩参数；其中，一个统计点对应一个位置信息和一个色彩参数；根据位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定统计点中、预设灰区之外的极端点；根据极端点和预设灰区判断是否进行优化处理；若判定进行优化处理，则根据极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值。由此可见，本发明实施例提出的终端，可以先根据统计点的位置信息和预设灰区的范围参数，确定预设灰区外的极端点，且当极端点满足进行优化的条件时，根据极端点的色彩参数计算获得优化后的awb值。能够提高awb值在特殊场景下的准确性，避免色偏的产生，从而有效地提高了图像的真实性。

本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，上述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，应用于终端中，该程序被处理器执行时实现如实施例一至实施例四的方法。

具体来讲，本实施例中的一种自动白平衡的优化方法对应的程序指令可以被存储在光盘，硬盘，U盘等存储介质上，当存储介质中的与一种自动白平衡的优化方法对应的程序指令被一电子设备读取或被执行时，包括如下步骤：

获取图像统计图中统计点对应的位置信息和色彩参数；其中，一个统计点对应一个位置信息和一个色彩参数；

根据位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定统计点中、预设灰区之外的极端点；

根据极端点和预设灰区判断是否进行优化处理；

若判定进行优化处理，则根据极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值。

在本发明的实施例中，进一步地，根据极端点和预设灰区判断是否进行优化处理时，上述一个或者多个程序还可被上述一个或者多个处理器执行，具体实现以下步骤：

确定极端点与预设灰区之间的距离参数；

确定极端点对应的数量参数和半径参数；

根据距离参数、数量参数以及半径参数，判断是否进行优化处理。

在本发明的实施例中，进一步地，根据距离参数、数量参数以及半径参数，判断是否进行优化处理时，上述一个或者多个程序还可被上述一个或者多个处理器执行，具体实现以下步骤：

获取预设距离阈值、预设数量阈值以及预设半径阈值；

分别比较距离参数和预设距离阈值、数量参数和预设数量阈值、半径参数和预设半径阈值；

若距离参数大于或者等于预设距离阈值，且数量参数大于或者等于预设数量阈值，且半径参数小于或者等于预设半径阈值，则判定进行优化处理。

在本发明的实施例中，进一步地，分别比较距离参数和预设距离阈值、数量参数和预设数量阈值、半径参数和预设半径阈值之后，上述一个或者多个程序还可被上述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

若距离参数小于预设距离阈值，或者数量参数小于预设数量阈值，或者半径参数大于预设半径阈值，则判定不进行优化处理。

在本发明的实施例中，进一步地，根据位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定统计点中、预设灰区之外的极端点之前，上述一个或者多个程序还可被上述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

读取预设灰区对应的范围参数。

在本发明的实施例中，进一步地，根据极端点和预设灰区判断是否进行优化处理之后，上述一个或者多个程序还可被上述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

若判定不进行优化处理，则根据统计点对应的色彩参数，确定初始awb值。

在本发明的实施例中，进一步地，若判定进行优化处理，则根据极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值之后，上述一个或者多个程序还可被上述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

根据优化后的awb值进行色彩调节。

在本发明的实施例中，进一步地，若判定不进行优化处理，则根据统计点对应的色彩参数，确定初始awb值之后，上述一个或者多个程序还可被上述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

根据初始awb值进行色彩调节。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种自动白平衡的优化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取图像统计图中统计点对应的位置信息和色彩参数；其中，一个统计点对应一个位置信息和一个色彩参数；

根据所述位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定所述统计点中、所述预设灰区之外的极端点；

根据所述极端点和所述预设灰区判断是否进行优化处理；

若判定进行所述优化处理，则根据所述极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述极端点和所述预设灰区判断是否进行优化处理，包括：

确定所述极端点与所述预设灰区之间的距离参数；

确定所述极端点对应的数量参数和半径参数；

根据所述距离参数、所述数量参数以及所述半径参数，判断是否进行所述优化处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述距离参数、所述数量参数以及所述半径参数，判断是否进行所述优化处理，包括：

获取预设距离阈值、预设数量阈值以及预设半径阈值；

分别比较所述距离参数和所述预设距离阈值、所述数量参数和所述预设数量阈值、所述半径参数和所述预设半径阈值；

若所述距离参数大于或者等于所述预设距离阈值，且所述数量参数大于或者等于所述预设数量阈值，且所述半径参数小于或者等于所述预设半径阈值，则判定进行所述优化处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别比较所述距离参数和所述预设距离阈值、所述数量参数和所述预设数量阈值、所述半径参数和所述预设半径阈值之后，所述方法还包括：

若所述距离参数小于所述预设距离阈值，或者所述数量参数小于所述预设数量阈值，或者所述半径参数大于所述预设半径阈值，则判定不进行所述优化处理。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置信息和预设灰区对应的范围参数，确定所述统计点中、所述预设灰区之外的极端点之前，所述方法还包括：

读取所述预设灰区对应的所述范围参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述极端点和所述预设灰区判断是否进行优化处理之后，所述方法还包括：

若判定不进行所述优化处理，则根据所述统计点对应的色彩参数，确定初始awb值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若判定进行所述优化处理，则根据所述极端点对应的色彩参数，确定优化后的自动白平衡awb值之后，所述方法还包括：

根据所述优化后的awb值进行色彩调节。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述若判定不进行所述优化处理，则根据所述统计点对应的色彩参数，确定初始awb值之后，所述方法还包括：

根据所述初始awb值进行色彩调节。

9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：处理器、存储器以及通信总线；所述通信总线用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信；所述处理器用于执行所述存储器中存储的数据发送程序，以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。