CN111314684A - 一种基于同色异谱的白平衡校正的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于同色异谱的白平衡校正的方法。传统白平衡校正方法对于不同光谱的光源环境会出现各种偏色、校正失败的问题。本发明方法首先对采集图像进行标定，然后进行色温曲线拟合，最后进行白平衡校正。本发明方法通过对不同的光谱特性进行白平衡标定，对不同光谱的色温曲线进行标定、融合，可以对不同光谱下拍摄的图片进行更加准确的白平衡处理。同时增加了根据不同光源情况进行二次校正，使得白平衡的校正更加的精确，解决当前市场白平衡对同色异谱的光源下，白平衡处理不准确的问题。本发明方法充分考虑了多种光谱光源下的情况，保证白平衡在不同的光谱的光源场景下，不会出现偏色、校正失败等情况，更加精确的进行白平衡的校正。

Description

一种基于同色异谱的白平衡校正的方法

技术领域

本发明属于图像处理技术处理，具体涉及的是一种基于同色异谱的白平衡校正的方法。

背景技术

目前，传统的基于色温曲线的白平衡校正的方法是，在荧光灯的光源下标定出一条色温曲线，色温曲线内有代表着白色点的范围区间，将待校正的图片信息代入到标定的色温曲线之中进行计算，可以计算出白平衡的结果。

当前此类白平衡算法存在一定的缺点，对于单一光谱的光源环境下校正较为理想，考虑到荧光灯光谱与LED光谱存在较大的光谱差异性，对于不同光谱的光源环境下，由于光谱的差异性较大，导致图像的统计点无法统计在标定的色温曲线的白色点的范围之内，因此常常会出现各种偏色、校正失败的问题；

随着不同光谱的光源在市场上的不断普及，例如LED光源的逐渐普及。传统的白平衡算法仅仅可以处理单一的光谱的光源，对于多光谱或标定其他光谱环境的场景下，这类白平衡算法对这些场景没有很好的适应性，不能将异谱光源下的图片正常的校正回来，出现了大量的白平衡校正失败、校正的颜色发生偏移等问题。

发明内容

本发明的目的就是针对现有技术的不足，对于同色异谱的光源环境下，无法兼顾到不同光谱带来的差异化而导致的偏色的问题，提供了一种实现白平衡校正的方法。

本发明方法首先对采集图像进行标定，然后进行色温曲线拟合，最后进行白平衡校正。

对采集图像进行标定，就是标定标准DNP光源和标准LED光源在不同色温下的光源色温组，具体方法是：

在标准DNP光源灯箱环境下，分别在m个不同色温条件下对24色标准色卡进行图像采集，m≥3，色温条件选择范围为2000K～10000K。

对采集的图片进行感兴趣区域ROI选取操作，选取采集图片中24标准色卡中的n个白色块，3≤n≤6，统计选取的24标准色卡中的n个白色块中每个白色块的红色通道的均值AvgR、绿色通道的均值AvgG、蓝色通道的均值AvgB,计算得到标准DNP光源在不同色温下的光源色温组{PointRG_dnp[k],PointBG_dnp[k],CT_dnp[k]}；其中，

红绿通道比例

蓝绿通道比例

CT_dnp[k]为采集图片时对当前光源通过色温测试仪器进行测量的色温值；i为白色块序号，i＝1,2,…,n；k为色温条件序号，k＝1,2,…,m。

在标准LED光源灯箱环境下，采用相同方法计算得到标准LED光源在不同色温下的光源色温组{PointRG_led[k],PointBG_led[k],CT_led[k]}。

色温曲线拟合包括融合色温曲线拟合、DNP色温曲线拟合、LED色温曲线拟合；

融合色温曲线拟合具体方法是：

针对每个色温条件，对标准DNP光源色温组和LED光源色温组进行融合：

融合后的R/G色温点

融合后的B/G色温点

融合后的色温值CT_mix[k]＝CT_dnp[k]＝CT_led[k]。

对m个不同色温条件的色温点均进行融合，得到融合色温点组：

{PointRG_mix[m],PointBG_mix[m],CT_mix[m]}。

利用高斯分布的方法对融合色温点组进行权重weight_mix分配运算，得到基于色温点的容差区间。利用双线性插值的拟合方法对容差区间进行拟合计算，得到的融合色温曲线拟合结果Curve_mix，即为色温判断中的白点区域。

利用高斯分布的方法分别对DNP色温点组{PointRG_dnp[m],PointBG_dnp[m],CT_dnp[m]}和LED色温点组{PointRG_led[m],PointBG_led[m],CT_led[m]}进行权重分配运算，得到基于色温点的容差区间；利用双线性插值的拟合方法对容差区间进行拟合计算，得到DNP色温曲线拟合结果Curve_mix和LED色温曲线拟合结果Curve_led。

白平衡校正的具体方法是：

获取待校正图像，对待校正图像进行色温估计：

首先将待校正图像分成M×N个块，计算出每个块的红绿通道比值R/G和蓝绿通道比值B/G，将每个块中的R/G和B/G代入到融合色温曲线拟合结果Curve_mix中，得到融合色温红色通道增益GainR_mix和融合色温蓝色通道增益GainB_mix：

weight_j为第j块的权重，j＝1,2,…,M×N。

将每个块中的R/G和B/G代入到DNP色温曲线拟合结果Curve_mix，得到标准DNP光源下的红色通道增益GainR_dnp和蓝色通道增益GainB_dnp；将每个块中的R/G和B/G代入到LED色温曲线拟合结果Curve_led，得到标准LED光源下的红色通道增益GainR_led和蓝色通道增益GainB_led。

将融合色温红色通道增益GainR_mix和融合色温蓝色通道增益GainB_mix代入标定的CT_mix[m]，得到融合色温值Temp_mix；将标准DNP光源下的红色通道增益GainR_dnp和蓝色通道增益GainB_dnp代入标定的CT_dnp[m]，得到DNP色温值Temp_dnp；将标准LED光源下的红色通道增益GainR_led和蓝色通道增益GainB_led代入标定的CT_led[m]，得到LED色温值Temp_led。

计算Temp_mix与Temp_dnp的欧氏距离值D_dnp，和Temp_mix与Temp_led的欧氏距离值D_led：

根据欧式距离判断是否需要进行白平衡的二次校正：如果

无需进行二次校正；如果

或

则需要进行二次校正。通过

的值判断白色点更趋向于哪种光源色温，选择对应的光源曲线，选择对应的白平衡校正值。

二次校正的方法如下：

如果

则选用{GainR_led,GainB_led}作为白平衡的增益计算结果；

如果

则选用{GainR_dnp,GainB_dnp}作为白平衡的增益计算结果。

其中，τ₁和τ₂为设定阈值，τ₁＝0.6～0.7，τ₂＝1.3～1.4。

本发明方法充分考虑了多种光谱光源下的情况，保证白平衡在不同的光谱的光源场景下，不会出现偏色、校正失败等情况。在通过对不同光谱的色温曲线进行融合以后，可以有效的覆盖同色异谱光源的多种场景，保证白平衡正常的校正。当画面中仅有单个光谱光源时，可以通过二次校正进行判断当前场景的色温，更加精确的进行白平衡的校正。

附图说明

图1是本发明方法总流程图。

图2是本发明实施例的白平衡校正中高斯权重分配示意图；

图3是本发明实施例的白平衡校正中色温曲线权重示意图；

图4是本发明实施例的白平衡校正中白平衡色温曲线权重示意图；

图5是本发明实施例的白平衡校正的块划分示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，具体实施方式是示例性的，仅用于解释本发明而不能作为对本发明的限制。

如图1，，基于同色异谱的白平衡校正的方法，首先对采集图像进行标定，然后进行色温曲线拟合，最后进行白平衡校正。

对采集图像进行标定，就是标定标准DNP光源和标准LED光源在不同色温下的光源色温组，具体方法是：

在标准DNP光源灯箱环境下，分别在m个不同色温条件下对24色标准色卡(24ColorCheckerChart)进行图像采集，m≥3，选择色温条件越多，白平衡的校正会越准确，色温条件选择范围为2000K～10000K，本实施例选择5000K、4000K、2800K三个色温条件。

对采集的图片进行ROI(感兴趣区域)的块操作进行选取，选取采集图片中24标准色卡中的n个白色块，3≤n≤6，本实施例选取图像中的24标准色卡的20#、21#、22#、23#共四个色块。统计每个白色块的红色通道的均值AvgR、绿色通道的均值AvgG、蓝色通道的均值AvgB,计算得到标准DNP光源在不同色温下的光源色温组{PointRG_dnp[k],PointBG_dnp[k],CT_dnp[k]}，k＝1,2,3；k＝1表示5000K色温条件，k＝2表示4000K色温条件，k＝3表示2800K色温条件。其中，

红绿通道比例

蓝绿通道比例

CT_dnp[k]为采集图片时对当前光源通过色温测试仪器进行测量的色温值；i为白色块序号，i＝1,2,3,4。

在标准LED光源灯箱环境下，采用相同方法计算得到标准LED光源在不同色温下的光源色温组{PointRG_led[k],PointBG_led[k],CT_led[k]}。

色温曲线拟合包括融合色温曲线拟合、DNP色温曲线拟合、LED色温曲线拟合；

融合色温曲线拟合具体方法是：

针对每个色温条件，对标准DNP光源色温组和LED光源色温组进行融合：

融合后的R/G色温点

融合后的B/G色温点

融合后的色温值CT_mix[k]＝CT_dnp[k]＝CT_led[k]。

对三个不同色温条件的色温点均进行融合，得到融合色温点组：

{PointRG_mix[1,2,3],PointBG_mix[1,2,3],CT_mix[1,2,3]}。

利用高斯分布的方法对融合色温点组进行权重weight_mix分配运算，得到基于色温点的容差区间。如图2所示，其中分配的输入参数需要由开发人员进行自行设定。

利用双线性插值的拟合方法对容差区间进行拟合计算，将所有的点在图上表示，即得到的融合色温曲线拟合结果Curve_mix，如图3所示。所得的曲线拟合区域，即为色温判断中的白点区域。双线性插值拟合方法为通用的设计方法。色温曲线权重如图4所示。

利用高斯分布的方法分别对DNP色温点组{PointRG_dnp[1,2,3],PointBG_dnp[1,2,3],CT_dnp[1,2,3]}和LED色温点组{PointRG_led[1,2,3],PointBG_led[1,2,3],CT_led[1,2,3]}进行权重分配运算，得到基于色温点的容差区间；利用双线性插值的拟合方法对容差区间进行拟合计算，得到DNP色温曲线拟合结果Curve_mix和LED色温曲线拟合结果Curve_led。

白平衡校正的具体方法是：

获取待校正图像，对待校正图像进行色温估计：

首先将待校正图像分成15×17(255)个块，分块示意图如图5所示。计算出每个块的红绿通道比值R/G和蓝绿通道比值B/G，将每个块中的R/G和B/G代入到融合色温曲线拟合结果Curve_mix中，得到融合色温红色通道增益GainR_mix和融合色温蓝色通道增益GainB_mix：

weight_j为第j块的权重，j＝1,2,…,255。

将每个块中的R/G和B/G代入到DNP色温曲线拟合结果Curve_mix，得到标准DNP光源下的红色通道增益GainR_dnp和蓝色通道增益GainB_dnp；将每个块中的R/G和B/G代入到LED色温曲线拟合结果Curve_led，得到标准LED光源下的红色通道增益GainR_led和蓝色通道增益GainB_led。

将融合色温红色通道增益GainR_mix和融合色温蓝色通道增益GainB_mix代入标定的CT_mix[1,2,3]，得到融合色温值Temp_mix；将标准DNP光源下的红色通道增益GainR_dnp和蓝色通道增益GainB_dnp代入标定的CT_dnp[1,2,3]，得到DNP色温值Temp_dnp；将标准LED光源下的红色通道增益GainR_led和蓝色通道增益GainB_led代入标定的CT_led[1,2,3]，得到LED色温值Temp_led。

计算Temp_mix与Temp_dnp的欧氏距离值D_dnp，和Temp_mix与Temp_led的欧氏距离值D_led：

根据欧式距离判断是否需要进行白平衡的二次校正：如果

无需进行二次校正；如果

或

则需要进行二次校正。通过

的值判断白色点更趋向于哪种光源色温，选择对应的光源曲线，选择对应的白平衡校正值。

二次校正的方法如下：

如果

则选用{GainR_led,GainB_led}作为白平衡的增益计算结果；

如果

则选用{GainR_dnp,GainB_dnp}作为白平衡的增益计算结果。

其中，τ₁和τ₂为设定阈值，τ₁在0.6～0.7之间取值，τ₂在1.3～1.4之间取值，本实施例中τ₁＝0.65，τ₂＝1.35。

该方法首先基于同色异谱的思想，考虑到同样的色温下，光谱含量不同，导致普通的白平衡算法在标定的单一性，导致不能完全的覆盖不同光谱的场景，导致的图像偏色、白平衡校正失败等问题。根据结合不同光源的融合性，判断当前场景的光源情况，可以有效的正确的在不同光源场景下进行准确的校正。同时设置白平衡二次校正的设计思想，可以在单光源场景下，可以进一步的校正，以达到更加精确的校正的目的。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于同色异谱的白平衡校正的方法，首先对采集图像进行标定，然后进行色温曲线拟合，最后进行白平衡校正，其特征在于：

所述的对采集图像进行标定，就是标定标准DNP光源和标准LED光源在不同色温下的光源色温组，具体方法是：

标准DNP光源灯箱环境下，分别在m个不同色温条件下对24色标准色卡进行图像采集；

对采集图片进行感兴趣区域选取操作，选取采集图片中24标准色卡中的n个白色块，统计每个白色块的红色通道的均值AvgR、绿色通道的均值AvgG、蓝色通道的均值AvgB，得到标准DNP光源在不同色温下的光源色温组{PointRG_dnp[k],PointBG_dnp[k],CT_dnp[k]}；其中，红绿通道比例

蓝绿通道比例

CT_dnp[k]为采集图片时对当前光源通过色温测试仪器进行测量的色温值；i为白色块序号，i＝1,2,…,n；k为色温条件序号，k＝1,2,…,m；

在标准LED光源灯箱环境下，采用相同方法计算得到标准LED光源在不同色温下的光源色温组{PointRG_led[k],PointBG_led[k],CT_led[k]}；

所述的色温曲线拟合，包括融合色温曲线拟合、DNP色温曲线拟合、LED色温曲线拟合；

融合色温曲线拟合具体方法是：

针对每个色温条件，对标准DNP光源色温组和LED光源色温组进行融合：

融合后的R/G色温点

融合后的B/G色温点

融合后的色温值CT_mix[k]＝CT_dnp[k]＝CT_led[k]；

对m个不同色温条件的色温点均进行融合，得到融合色温点组：

{PointRG_mix[m],PointBG_mix[m],CT_mix[m]}；

利用高斯分布的方法对融合色温点组进行权重weight_mix分配运算，得到基于色温点的容差区间；利用双线性插值的拟合方法对容差区间进行拟合计算，得到的融合色温曲线拟合结果Curve_mix，即为色温判断中的白点区域；

利用高斯分布的方法分别对DNP色温点组{PointRG_dnp[m],PointBG_dnp[m],CT_dnp[m]}和LED色温点组{PointRG_led[m],PointBG_led[m],CT_led[m]}进行权重分配运算，得到基于色温点的容差区间；利用双线性插值的拟合方法对容差区间进行拟合计算，得到DNP色温曲线拟合结果Curve_mix和LED色温曲线拟合结果Curve_led；

所述的白平衡校正的具体方法是：

获取待校正图像，对待校正图像进行色温估计：

首先将待校正图像分成M×N个块，计算出每个块的红绿通道比值R/G和蓝绿通道比值B/G，将每个块中的R/G和B/G代入到融合色温曲线拟合结果Curve_mix中，得到融合色温红色通道增益GainR_mix和融合色温蓝色通道增益GainB_mix：

weight_j为第j块的权重，j＝1,2,…,M×N；

将每个块中的R/G和B/G代入到DNP色温曲线拟合结果Curve_mix，得到标准DNP光源下的红色通道增益GainR_dnp和蓝色通道增益GainBdn_p；将每个块中的R/G和B/G代入到LED色温曲线拟合结果Curve_led，得到标准LED光源下的红色通道增益GainR_led和蓝色通道增益GainB_led；

将融合色温红色通道增益GainR_mix和融合色温蓝色通道增益GainB_mix代入标定的CT_mix[m]，得到融合色温值Temp_mix；将标准DNP光源下的红色通道增益GainR_dnp和蓝色通道增益GainB_dnp代入标定的CT_dnp[m]，得到DNP色温值Temp_dnp；将标准LED光源下的红色通道增益GainR_led和蓝色通道增益GainB_led代入标定的CT_led[m]，得到LED色温值Temp_led；

计算Temp_mix与Temp_dnp的欧氏距离值D_dnp和Temp_mix与Temp_led的欧氏距离值D_led：

根据欧式距离判断是否需要进行白平衡的二次校正：如果

无需进行二次校正；如果

或

则需要进行二次校正；通过

的值判断白色点更趋向于哪种光源色温，选择对应的光源曲线，选择对应的白平衡校正值；

二次校正的方法如下：

如果

则选用{GainR_led,GainB_led}作为白平衡的增益计算结果；

如果

则选用{GainR_dnp,GainB_dnp}作为白平衡的增益计算结果；

其中，τ₁和τ₂为设定阈值。

2.如权利要求1所述的一种基于同色异谱的白平衡校正的方法，其特征在于：选择色温条件数量m≥3，色温条件选择范围为2000K～10000K。

3.如权利要求1所述的一种基于同色异谱的白平衡校正的方法，其特征在于：3≤n≤6。

4.如权利要求1所述的一种基于同色异谱的白平衡校正的方法，其特征在于：τ₁＝0.6～0.7，τ₂＝1.3～1.4。

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