CN114979608A - 白平衡调整方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

白平衡调整方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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CN114979608A CN202210496098.9A CN202210496098A CN114979608A CN 114979608 A CN114979608 A CN 114979608A CN 202210496098 A CN202210496098 A CN 202210496098A CN 114979608 A CN114979608 A CN 114979608A
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Abstract

本申请公开了一种白平衡调整方法、装置、电子设备和存储介质，属于图像技术领域。该方法包括：获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值；根据所述第一信息和所述第二信息，获得所述第二图像对于所述第一图像的融合权重；其中，所述第二图像的采集时间先于所述第一图像的采集时间；根据所述融合权重、所述第一单帧白平衡值和所述第二单帧白平衡值，获得所述第一图像的时序白平衡值；根据所述时序白平衡值对所述第一图像进行白平衡调整，获得调整后的第一图像。

Description

白平衡调整方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本申请属于图像技术领域，具体涉及一种白平衡调整方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
在待调整设备的画质处理中，为了能精确还原画面的场景、人物，达到色彩逼真、高画质质量，关键的基础是选择合适的标准白，同时保证白平衡调整装置的色温及白平衡控制在合理范围内。而待调整设备的色温及白平衡受其背光系统、制作工艺、材料等影响，即使是同一批次的产品，也有色温、白平衡离散性的问题。若不对其进行白平衡调整，则严重影响待调整设备的画质表现，同时产品的画质也会良莠不齐。而目前现有的时序白平衡方法只通过时间距离和图像相似度进行简单的计算，实现的白平衡效果较差。
发明内容
本申请的目的是提供一种白平衡调整方法、装置、电子设备和存储介质，能够解决白平衡效果较差的问题。
第一方面，本申请提供了一种白平衡调整方法，该方法包括：获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值；根据第一信息和第二信息，获得第二图像对于第一图像的融合权重；其中，第二图像的采集时间先于第一图像的采集时间；根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值；根据时序白平衡值对第一图像进行白平衡调整，获得调整后的第一图像。
第二方面，本申请提供了一种白平衡调整装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值；融合权重模块，用于根据第一信息和第二信息，获得第二图像对于第一图像的融合权重；其中，第二图像的采集时间先于第一图像的采集时间；第一获得模块，根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值；结果输出模块，用于根据时序白平衡值对第一图像进行白平衡调整，获得调整后的第一图像。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
第四方面，本申请提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
第五方面，本申请提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。
第六方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的方法。
在本申请中，根据第一图像的第一信息和N个第二图像的第二信息，可以获得第二图像与第一图像间的相似程度，由于相似程度越高，融合相应第二单帧白平衡值对第一图像进行白平衡处理的效果就会越佳，即，第二图像与第一图像间的相似程度反映了相应第二单帧白平衡值对第一图像进行白平衡处理的价值高度，这样，根据第一图像的第一信息和第二图像的第二信息，获得第二图像相对于第一图像的融合权重，并根据第二图像相对于第一图像的融合权重、第二单帧白平衡值和第一单帧白平衡值所确定的第一图像的时序白平衡值，将是更加精确的白平衡值，进一步地，根据该时序白平衡值对第一图像进行白平衡调整，也将获得更准确的白平衡效果，提高用户的拍摄体验。
附图说明
图1示出本公开一实施例的白平衡调整方法的流程图。
图2示出本公开一实施例的白平衡调整装置的框图。
图3示出本公开一实施例的电子设备的框图。
图4示出本公开实施例的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的白平衡调整方法、装置、电子设备和存储介质进行详细地说明。
图1是本公开一实施例的一种白平衡调整方法的流程图。该方法可以应用于服务器或者终端设备中，在此不作限定。如图1所示，该方法包括步骤S11至步骤S14。
步骤S11，获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值。
在本实施例的一个示例中，第一图像可以是当前帧的图像，拍摄终端在获取到当前帧的图像后，可以基于单帧白平衡值的算法直接读取到当前帧的未经权重计算的单帧的白平衡值。
在本实施例的一个示例中，第一信息包括第一图像的场景信息和第一图像的信息量，第一图像的场景信息包括图像特征信息和采集特征信息，场景信息还包括采集时间信息，其中图像的特征信息包括图像在R通道上的颜色信息、图像在B通道上的颜色信息、图像的边缘图在R通道上的颜色信息、及图像的边缘图在B通道上的颜色信息。
例如终端设备在获取到第一图像I后，可以先计算图像I的边缘图Ie。进而可以计算第一图像I在rgain/bgain空间上的二位颜色直方图His0和边缘图Ie在rgain/bgain空间上的二位颜色直方图His1。将二位颜色直方图His0沿rgain轴进行累加，就可以得到一维的累加直方图，即图像在R通道上的颜色信息rg-c，同理将His0沿bgain轴进行累加，就可以得到图像在B通道上的颜色信息bg-c，将二位颜色直方图His1沿rgain轴进行累加，就可以得到图像的边缘图在R通道上的颜色信息rg-e，将His1沿bgain轴进行累加，就可以得到图像边缘图在B通道上的颜色信息bg-e。
在本示例的一个示例中，采集时间信息可以在采集第一图像时自动进行获取。
在本实施例的一个示例中，第一图像的采集特征信息包括采集视角信息和采集亮度信息的至少一项。
在本实施例的一个示例中，第一图像的采集视角信息可以通过陀螺仪传感器进行获取。例如终端设备中可以设置有陀螺仪传感器，陀螺仪传感器可以在获取第一图像时采集镜头中轴方向的方向向量g作为第一图像的采集视角信息。
在本实施例的一个示例中，采集亮度信息可以是相机的自动曝光参数exp-idx，可以在获取第一图像时自动进行获取。
需要说明的是，尽管上述示例介绍了获取第一图像的场景信息的具体示例，但是本领域技术人员能够理解，本公开不限于此，具体的获取第一图像场景信息的方式，本领域技术人员可以根据实际需求灵活进行设置。
在本实施例的一个示例中，在终端设备开启相机后，就会创建一个时序缓冲队列，时序缓冲队列Q中记录了相机开启后获取过的不同场景的帧，即第二图像。时序缓冲队列Q中的第二图像的数量可以是N个，N个第二图像的相关信息存储在存储空间中，第二图像的相关信息包括场景信息、单帧白平衡值、时序白平衡值和第二图像的权重、第二图像的信息量等。
步骤S12，根据第一信息和第二信息，获得第二图像对于第一图像的融合权重；其中，第二图像的采集时间先于第一图像的采集时间。
步骤S13，根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值。
在本实施例的一个示例中，根据N个第二图像中每一第二图像对于所述第一图像的融合权重，每一第二图像的第二单帧白平衡值，以及所述第一单帧白平衡值，获得关于单帧白平衡的加权平均值，作为所述第一图像的时序白平衡值。
例如，对于第一图像，即当前帧cur_frame时序白平衡值wb_t，可以根据当前帧的单帧白平衡值wb_raw、时序缓冲队列中的每一帧，即N个第二图像的融合权重和每一帧的单帧白平衡值进行确定，如公式：
Figure BDA0003630292990000051
其中，wi为时序缓冲队列中的第i帧图像的融合权重，wb_rawi为时序缓冲队列中第i帧的单帧白平衡值。第一图像对应的权重最高，对应的权重系数为1。
步骤S14，根据时序白平衡值对第一图像进行白平衡调整，获得调整后的第一图像。
在本实施例中，根据第一图像的第一信息，和第二图像的第二信息以及第二图像与当前图像的融合权重，获得当前图像的时序白平衡值，并根据当前图像的时序白平衡值对图像进行调整。通过这种方式，可以在拍摄时获得更精确的时序白平衡值，实现了更准确的白平衡效果，提高用户的拍摄体验。
在本实施例的一个示例中，在根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值之前，方法包括：获取第一信息中的第一图像的信息量，根据所述第一图像的信息量，确定所述第一图像的预测置信度。在第一图像的预测置信度大于或者等于第一阈值的情况下，执行根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值的步骤。
在本实施例的一个示例中，第一图像的信息量可以利用信息熵公式进行计算，例如，第一图像I在rgain/bgain空间上的二位颜色直方图His0，边缘图Ie在rgain/bgain空间上的二位颜色直方图His1。根据信息熵公式，计算出第一图像I在rgain/bgain空间上的二位颜色直方图His0的信息熵为H0，边缘图Ie在rgain/bgain空间上的二位颜色直方图His1的信息熵为H1，第一图像的信息量h可以由如公式所示：
h＝w0·H0+w1·H1
其中，w0、w1分别为信息熵为H0和H1的权重参数。
在本实施例的一个示例中，根据第一图像的信息量h，可以确定第一图像的预测结果的置信度Conf，如公式所示：
Conf＝a*h2+b*h+c,ε1<＝h<＝ε2
其中，a，b，c，ε1，ε2为超参数，可以根据第一图像中的场景进行适配。在计算得到第一图像的预测置信度Conf后，可以将Conf与第一阈值进行对比，第一阈值为判断图像的信息量是否正常的阈值，在第一预测置信度Conf大于第一阈值的情况下，可以确定第一图像的信息量正常，可以对第一图像继续进行计算，获得第一图像的时序白平衡值。
在本实施例中，在对第一图像的时序白平衡值计算之前，还可以先对第一图像的信息量进行判断，在第一图像的信息量足够的情况下，再去获得第一图像的时序白平衡值，通过这种方式，可以避免在图像信息量不足的情况下，获取时序白平衡值不准确的问题，提升用户的体验。
在本实施例的一个示例中，在根据第一图像的信息量，确定第一图像的预测置信度后，方法还包括：在第一图像的预测置信度小于第一阈值的情况下，比较第一信息中第一图像的图像特征信息与第二信息中第二图像的图像特征信息，以及比较第一信息中第一图像的自动对焦信息与第二信息中第二图像的自动对焦信息，并根据比较结果确定第一图像是否包含于第二图像中，其中，第二图像为N个第二图像中采集时间最接近第一图像的第二图像。在第一图像包含于第二图像中的情况下，将第二图像的时序白平衡值作为第一图像的时序白平衡值。在第一图像未包含于第二图像中的情况下，执行根据融合权重、第一图像的单帧白平衡值和第二图像的单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值的步骤。
在本实施例的一个示例中，所述的第二图像也就是时许缓冲队列中第N个第二图像，即时序缓冲队列中最后一帧的图像，所述第二图像的图像特征信息，就是时序缓冲队列中的第N个第二图像对应的图像特征信息。
在本实施例的一个示例中，在第一图像的预测置信度Conf小于第一阈值的情况下，图像的信息量不足，此时需要对第一图像是否包含于于第N个第二图像进行判断。
在本实施例的一个示例中，确定第一图像包含于第N个第二图像的结果P需要满足四个条件，条件1为第N个第二图像的自动对焦信息与第一图像自动对焦信息的差大于预设参数。条件2为第一图像与第N个第二图像的图像相似距离小于预设参数。条件3为第一图像与第N个第二图像在rgain轴上的交集大于预设参数。条件4为第一图像与第N个第二图像在bgain轴上的交集大于预设参数。
在本实施例的一个示例中，第一图像的自动对焦信息为AF0，第N个第二图像的自动对焦信息为AF1，ε3为预设参数，条件1为：
Cond1＝AF1-AF0>ε3
第一图像与第N个第二图像的相似距离d_I，可以根据第一图像与第N个第二图像的在R通道上的颜色信息、图像在B通道上的颜色信息、图像的边缘图在R通道上的颜色信息、及图像的边缘图在B通道上的颜色信息来确定，具体的，可以通过巴氏距离对第一图像和第二图像的rg_c、bg_c、rg_e、bg_e两两进行度量，最后通过加权的方式进行整合，得到图像的相似距离d_I。记巴氏距离的度量函数为B(x,y)，
Figure BDA0003630292990000081
Figure BDA0003630292990000082
d_I＝w1*c_sim+w2*e_sim
其中，
Figure BDA0003630292990000083
可以根据第N个第二图像在R通道上的颜色信息、图像在B通道上的颜色信息、图像的边缘图在R通道上的颜色信息、及图像的边缘图在B通道上的颜色信息来确定。
Figure BDA0003630292990000084
可以根据第一图像在R通道上的颜色信息、图像在B通道上的颜色信息、图像的边缘图在R通道上的颜色信息、及图像的边缘图在B通道上的颜色信息来确定。w1、w2为权重参数。
条件2为第一图像与第N个第二图像的图像相似距离小于预设参数ε4，即条件2为：
Cond2＝d_I<ε4
第一图像与第N个第二图像在rgain轴上的交集inter_r以及第一图像与第二图像在bgain轴上的交集inter_b为：
inter_r＝(∑r0*mask_r)/∑r0
inter_b＝(∑b0*mask_b)/∑b0
其中，r0为第一图像在R通道上的颜色信息，b0为第一图像在R通道上的颜色信息。mask_r为第N个第二图像在R通道上的颜色信息去除噪声后的结果，mask_b为第N个第二图像在B通道上的颜色信息去除噪声后的结果。
条件3以及条件4为：
Cond3＝inter_r>ε5
Cond4＝inter_b>ε6
其中，ε5和ε6为预设参数。需要说明的是，本示例中的预设参数，本领域技术人员可以根据实际情况灵活进行设置。
在第一图像与第N个第二图像的比较结果满足条件1、条件2、条件3和条件4时，确定第一图像包含于第N个第二图像中，即
P＝Cond1&&Cond2&&Cond3&&Cond4
在本实施例的一个示例中，在第一图像包含于所述第二图像中的情况下，即第一图像是第二图像的一部分，第一图像是通过第二图像放大获得的，可以直接将第二图像的时序白平衡值作为第一图像的时序白平衡值进行调整。在所述第一图像不包含于所述第二图像中的情况下，再通过前述方法，根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值。
在本例中，通过比较第一图像与第二图像的图像特征信息以及自动对焦信息确定第一图像是否包含于第二图像，在第一图像包含于第二图像时，可以直接使用第二图像的时序白平衡结果进行调整，提供更好的体验。
在本实施例的一个示例中，根据第一信息和第二信息，获得第二图像对于第一图像的融合权重，包括：根据第二信息中的第二图像的信息量，确定第二图像的预测置信度；根据第一信息、第二信息和第二图像的预测置信度，获得第二图像对于第一图像的融合权重。
在本实施例的一个示例中，根据第一信息和第二信息，获得第二图像对于第一图像的融合权重，包括：根据第二信息中第二图像的信息量，确定第二图像的预测置信度，根据第二信息中第二图像的场景信息和第一信息中第一图像的场景信息，确定第二图像与第一图像的相似度；其中，场景信息包括图像特征信息和采集特征信息，采集特征信息包括采集视角信息和采集亮度信息中的至少一项，根据第二图像的预测置信度和第二图像与第一图像的相似度，获得第二图像对于第一图像的融合权重。
例如，对于时序缓冲队列Q的每一个第二图像frame_i的融合权重w_i，根据该第二图像的置信度获得，如公式：
Figure BDA0003630292990000091
Figure BDA0003630292990000101
代表第二图像与第一图像的相似度。α1、α2、α3、α4为基于场置的参数，d_i为第二图像与第一图像的图像相似距离，d_g为第一图像与第二图像的镜头中轴方向的方向向量的余弦距离，镜头中轴方向的方向向量可以通过陀螺仪传感器进行获取。d_l为第一图像与第二图像的自动曝光参数exp_idx的距离，可以只通过第一图像与第二图像的exp_idx相减获得。d_t为第一图像与第二图像的时间距离，可以通过获取第一图像的时间与第二图像的时间相减获得。
在本实施例的一个示例中，获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值之后，方法还包括：根据所述第一图像的所述第一信息和第二图像的第二信息，确定第一图像与所述第二图像是否为同一场景的图像，其中，第二图像为所述N个第二图像中采集时间最接近所述第一图像的第二图像。在第一图像与第二图像不是同一场景的情况下，执行根据所述融合权重、第一图像的单帧白平衡值和第二图像的单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值的步骤。在第一图像与第二图像是同一场景的情况下，根据第一图像的单帧白平衡值第二图像的单帧白平衡值第二图像的时序白平衡值、及每帧第二图像对于第一图像的融合权重之和，获得第一图像的时序白平衡值。
在本实施例的一个示例中，第一图像与第N个第二图像的是否为同一个场景，可以根据第一图像的场景信息和存储空间中第二图像的场景信息来确定。具体的，可以根据第一图像与第二图像的场景信息确定第一图像与第二图像的图像相似距离d_I、第一图像与第二图像的镜头中轴方向的方向向量的余弦距离d_g、第一图像与第二图像的自动曝光参数的距离d_l和第一图像与第二图像的时间距离d_t。在d_I、d_g、d_l、d_t全部满足逻辑运算的条件时，确定第一图像与第二图像是同一场景。
在本实施例的一个示例中，在第一图像与第N个第二图像不是同一场景时，通过前述方法，根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值。
在第一图像与第N个第二图像是同一场景时，令第一图像的单帧白平衡值为wb_raw1、第N个第二图像的单帧白平衡值为wb_raw0，第N个第二图像的时序白平衡值为wb_t0及存储空间中每帧第二图像对于第一图像的融合权重为w，则有：
wb_new＝(wb_raw0*rep+wb_raw1)/(rep+1)
其中，wb_new为更新后的第N个第二图像的单帧白平衡值为wb_raw0，rep为重复计算次数，初始值为0，每计算一次，rep的值加一。即本公式是通过对同一场景下的单帧白平衡值取平均，来获取第二图像的单帧白平衡值。
在获取到第二图像的单帧白平衡值wb_new后，则有：
wb_new1＝wb_t0+(wb_new-wb_raw0)/∑w
其中，wb_new1为更新后第一图像的时序白平衡值，∑w为每帧第二图像对于第一图像的融合权重之和。
在本实施例的一个示例中，获得第一图像的时序白平衡值之后，方法还包括：在第一图像与第二图像是同一场景的情况下，保持存储空间存储的第二图像不变，将第二图像的时序白平衡值更新为第一图像的时序白平衡值，及将第二图像的单帧白平衡值更新为融合第一图像的单帧白平衡值的新值。在第一图像与第二图像不是同一场景的情况下，将第一图像的信息保存至存储空间中，及在存储空间中的图像数目大于设定数目的情况下，从存储空间中移除采集时间最早的第二图像的信息。
在本实施例的一个示例中，在第一图像与第二图像是同一场景时，将第二图像的时序白平衡值更新为第一图像的时序白平衡值，将第二图像的单帧白平衡值更新为融合所述第一图像的单帧白平衡值的新值，即在第一图像与第二图像是同一场景时，不将第一图像放进时序缓存队列，只将第一图像的时序白平衡值更新到同场景的第二图像的存储空间中。在第一图像与第二图像不是同一场景的情况下，把第一图像放进时序缓存队列的队尾，即最新的第二图像的位置。如果时序缓存队列的数目大于预设的上限，则移出最早的一帧第二图像，并将第一图像放进时序缓存队列的队尾。
在本例中，可以根据第一图像与第二图像是否为同一场景，智能的获取第一图像的时序白平衡值，以及更新时序缓冲队列和存储空间，通过这种方式，可以有效对时序缓冲队列进行管理，便于队列收集数据，减少队列的性能功耗，提升了用户的体验。
本申请实施例提供的白平衡调整方法，执行主体可以为白平衡调整装置。本申请实施例中以白平衡调整装置执行白平衡调整的方法为例，说明本申请实施例提供的白平衡调整的装置。
图2示出根据本公开一实施例的白平衡调整装置的框图，如图2所示，该拍摄装置100包括第一获取模块110、融合权重模块120、第一获得模块130和结果输出模块140。
第一获取模块，用于获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值；融合权重模块，用于根据第一信息和第二信息，获得第二图像对于第一图像的融合权重；其中，第二图像的采集时间先于第一图像的采集时间；第一获得模块，根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值；结果输出模块，用于根据时序白平衡值对第一图像进行白平衡调整，获得调整后的第一图像。
可选的，第一获得模块还用于根据融合权重、第一图像的单帧白平衡值和第二图像的单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值之前，获取第一信息中的第一图像的信息量，根据第一图像的信息量，确定第一图像的预测置信度；在第一图像的预测置信度大于或者等于第一阈值的情况下，执行根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值的步骤；在第一图像的预测置信度小于第一阈值的情况下，比较第一信息中第一图像的图像特征信息与第二信息中第二图像的图像特征信息，以及比较第一信息中第一图像的自动对焦信息与第二信息中第二图像的自动对焦信息，并根据比较结果确定第一图像是否包含于第二图像中，其中，第二图像为N个第二图像中采集时间最接近第一图像的第二图像；在第一图像未包含于第二图像中的情况下，执行根据融合权重、第一图像的单帧白平衡值和第二图像的单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值的步骤。
可选的，融合权重模块包括：第一确定子模块，用于根据第二信息中的第二图像的信息量，确定第二图像的预测置信度；第一获得子模块，用于根据第一信息、第二信息和第二图像的预测置信度，获得第二图像对于第一图像的融合权重。
可选的，第一获得模块还用于获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值之后，根据第一图像的第一信息和第二图像的第二信息，确定第一图像与第二图像是否为同一场景的图像；其中，第二图像为N个第二图像中采集时间最接近第一图像的第二图像。在第一图像与第二图像不是同一场景的图像情况下，执行根据融合权重、第一图像的单帧白平衡值和第二图像的单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值的步骤。
可选的，融合权重模块包括；第二确定子模块，用于根据第二信息中第二图像的信息量，确定第二图像的预测置信度，第三确定子模块，用于根据第二信息中第二图像的场景信息和第一信息中第一图像的场景信息，确定第二图像与第一图像的相似度；其中，场景信息包括图像特征信息和采集特征信息，采集特征信息包括采集视角信息和采集亮度信息中的至少一项，第二获得子模块，用于根据第二图像的预测置信度和第二图像与第一图像的相似度，获得第二图像对于第一图像的融合权重，第一获得模块还用于根据N个第二图像中每一第二图像对于第一图像的融合权重，每一第二图像的第二单帧白平衡值，以及第一单帧白平衡值，获得关于单帧白平衡的加权平均值，作为第一图像的时序白平衡值。
在本例中，提供了一种装置，可以根据第一图像与第二图像是否为同一场景，智能的获取第一图像的时序白平衡值，以及更新时序缓冲队列和存储空间，通过这种方式，可以有效对时序缓冲队列进行管理，便于队列收集数据，减少队列的性能功耗，提升了用户的体验。
本申请实施例中的白平衡调整装置可以是电子设备，也可以是电子设备中的部件，例如集成电路或芯片。该电子设备可以是终端，也可以为除终端之外的其他设备。示例性的，电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、移动上网装置(Mobile Internet Device，MID)、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、机器人、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobilepersonal computer，UMPC)、上网本或者个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等，还可以为服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage，NAS)、个人计算机(personal computer，PC)、电视机(television，TV)、柜员机或者自助机等，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例中的白平衡调整装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(Android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例提供的白平衡调整装置能够实现图1的方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
可选地，如图3所示，本申请实施例还提供一种电子设备400，包括处理器401和存储器402，存储器402上存储有可在所述处理器401上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器401执行时实现上述白平衡调整方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
需要说明的是，本申请实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。
图4为实现本申请实施例的一种电子设备的硬件结构示意图。
该电子设备1000包括但不限于：射频单元1001、网络模块1002、音频输出单元1003、输入单元1004、传感器1005、显示单元1006、用户输入单元1007、接口单元1008、存储器1009、以及处理器1010等部件。
本领域技术人员可以理解，电子设备1000还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器1010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。图4中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备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，在此不再赘述。
其中，处理器1010，用于获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值；根据第一信息和第二信息，获得第二图像对于第一图像的融合权重；其中，第二图像的采集时间先于第一图像的采集时间；根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值；根据时序白平衡值对第一图像进行白平衡调整，获得调整后的第一图像。
可选的，处理器1010，用于根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值之前，还包括：获取第一信息中的第一图像的信息量；根据第一图像的信息量，确定第一图像的预测置信度；在第一图像的预测置信度大于或者等于第一阈值的情况下，执行根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值的步骤；在第一图像的预测置信度小于第一阈值的情况下，比较第一信息中第一图像的图像特征信息与第二信息中第二图像的图像特征信息，以及比较第一信息中第一图像的自动对焦信息与第二信息中第二图像的自动对焦信息，并根据比较结果确定第一图像是否包含于第二图像中，其中，第二图像为N个第二图像中采集时间最接近第一图像的第二图像；在第一图像未包含于第二图像中的情况下，执行根据融合权重、第一图像的单帧白平衡值和第二图像的单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值的步骤。
可选的，处理器1010，用于根据第一信息和第二信息，获得第二图像对于第一图像的融合权重，包括：根据第二信息中的第二图像的信息量，确定第二图像的预测置信度；根据第一信息、第二信息和第二图像的预测置信度，获得第二图像对于第一图像的融合权重。
可选的，处理器1010，用于获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值之后，方法还包括：根据第一图像的第一信息和第二图像的第二信息，确定第一图像与第二图像是否为同一场景的图像；其中，第二图像为N个第二图像中采集时间最接近第一图像的第二图像；在第一图像与第二图像不是同一场景的图像情况下，执行根据融合权重、第一图像的单帧白平衡值和第二图像的单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值的步骤。
可选的，处理器1010，用于根据第一信息和第二信息，获得第二图像对于第一图像的融合权重，包括：根据第二信息中第二图像的信息量，确定第二图像的预测置信度；根据第二信息中第二图像的场景信息和第一信息中第一图像的场景信息，确定第二图像与第一图像的相似度；其中，场景信息包括图像特征信息和采集特征信息，采集特征信息包括采集视角信息和采集亮度信息中的至少一项；根据第二图像的预测置信度和第二图像与第一图像的相似度，获得第二图像对于第一图像的融合权重；根据融合权重、第一单帧白平衡值和第二单帧白平衡值，获得第一图像的时序白平衡值，包括：根据N个第二图像中每一第二图像对于第一图像的融合权重，每一第二图像的第二单帧白平衡值，以及第一单帧白平衡值，获得关于单帧白平衡的加权平均值，作为第一图像的时序白平衡值。
在本例中，提供了一种电子设备，可以根据第一图像与第二图像是否为同一场景，智能的获取第一图像的时序白平衡值，以及更新时序缓冲队列和存储空间，通过这种方式，可以有效对时序缓冲队列进行管理，便于队列收集数据，减少队列的性能功耗，提升了用户的体验。
应理解的是，本申请实施例中，输入单元1004可以包括图形处理器(GraphicsProcessing Unit，GPU)10041和麦克风10042，图形处理器10041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。显示单元1006可包括显示面板10061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板10061。用户输入单元1007包括触控面板10071以及其他输入设备10072中的至少一种。触控面板10071，也称为触摸屏。触控面板10071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备10072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，在此不再赘述。
存储器1009可用于存储软件程序以及各种数据。存储器1009可主要包括存储程序或指令的第一存储区和存储数据的第二存储区，其中，第一存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器1009可以包括易失性存储器或非易失性存储器，或者，存储器1009可以包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synch link DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DRRAM)。本申请实施例中的存储器1009包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
处理器1010可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器1010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涉及操作系统、用户界面和应用程序等的操作，调制解调处理器主要处理无线通信信号，如基带处理器。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1010中。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述白平衡调整方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、磁碟或者光盘等。
本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述白平衡调整方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
本申请实施例提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如上述白平衡调整方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
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。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可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，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
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，本申请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计算机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，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请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申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (12)

1.一种白平衡调整方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值；
根据所述第一信息和所述第二信息，获得所述第二图像对于所述第一图像的融合权重；其中，所述第二图像的采集时间先于所述第一图像的采集时间；
根据所述融合权重、所述第一单帧白平衡值和所述第二单帧白平衡值，获得所述第一图像的时序白平衡值；
根据所述时序白平衡值对所述第一图像进行白平衡调整，获得调整后的第一图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合权重、所述第一单帧白平衡值和所述第二单帧白平衡值，获得所述第一图像的时序白平衡值之前，还包括：
获取所述第一信息中的第一图像的信息量；
根据所述第一图像的信息量，确定所述第一图像的预测置信度；
在所述第一图像的预测置信度大于或者等于第一阈值的情况下，执行所述根据所述融合权重、所述第一单帧白平衡值和所述第二单帧白平衡值，获得所述第一图像的时序白平衡值的步骤；
在所述第一图像的预测置信度小于所述第一阈值的情况下，比较所述第一信息中第一图像的图像特征信息与第二信息中第二图像的图像特征信息，以及比较所述第一信息中第一图像的自动对焦信息与所述第二信息中第二图像的自动对焦信息，并根据比较结果确定所述第一图像是否包含于所述第二图像中，其中，所述第二图像为所述N个第二图像中采集时间最接近所述第一图像的第二图像；
在所述第一图像未包含于所述第二图像中的情况下，执行所述根据所述融合权重、所述第一图像的单帧白平衡值和所述第二图像的单帧白平衡值，获得所述第一图像的时序白平衡值的步骤。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一信息和所述第二信息，获得所述第二图像对于所述第一图像的融合权重，包括：
根据所述第二信息中的第二图像的信息量，确定所述第二图像的预测置信度；
根据所述第一信息、所述第二信息和所述第二图像的预测置信度，获得所述第二图像对于所述第一图像的融合权重。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值之后，所述方法还包括：
根据所述第一图像的所述第一信息和所述第二图像的所述第二信息，确定所述第一图像与所述第二图像是否为同一场景的图像；其中，所述第二图像为所述N个第二图像中采集时间最接近所述第一图像的第二图像；
在所述第一图像与所述第二图像不是同一场景的图像情况下，执行所述根据所述融合权重、所述第一图像的单帧白平衡值和所述第二图像的单帧白平衡值，获得所述第一图像的时序白平衡值的步骤。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一信息和所述第二信息，获得所述第二图像对于所述第一图像的融合权重，包括：
根据第二信息中第二图像的信息量，确定第二图像的预测置信度；
根据第二信息中第二图像的场景信息和第一信息中第一图像的场景信息，确定所述第二图像与所述第一图像的相似度；其中，所述场景信息包括图像特征信息和采集特征信息，所述采集特征信息包括采集视角信息和采集亮度信息中的至少一项；
根据所述第二图像的预测置信度和所述第二图像与所述第一图像的相似度，获得所述第二图像对于所述第一图像的融合权重；
根据所述融合权重、所述第一单帧白平衡值和所述第二单帧白平衡值，获得所述第一图像的时序白平衡值，包括：
根据N个第二图像中每一第二图像对于所述第一图像的融合权重，每一第二图像的第二单帧白平衡值，以及所述第一单帧白平衡值，获得关于单帧白平衡的加权平均值，作为所述第一图像的时序白平衡值。
6.一种白平衡调整装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值；
融合权重模块，用于根据所述第一信息和所述第二信息，获得所述第二图像对于所述第一图像的融合权重；其中，所述第二图像的采集时间先于所述第一图像的采集时间；
第一获得模块，根据所述融合权重、所述第一单帧白平衡值和所述第二单帧白平衡值，获得所述第一图像的时序白平衡值；
结果输出模块，用于根据所述时序白平衡值对所述第一图像进行白平衡调整，获得调整后的第一图像。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一获得模块还用于所述根据所述融合权重、所述第一图像的单帧白平衡值和第二图像的单帧白平衡值，获得所述第一图像的时序白平衡值之前，获取所述第一信息中的第一图像的信息量，根据所述第一图像的信息量，确定所述第一图像的预测置信度；
在所述第一图像的预测置信度大于或者等于第一阈值的情况下，执行所述根据所述融合权重、所述第一单帧白平衡值和所述第二单帧白平衡值，获得所述第一图像的时序白平衡值的步骤；
在所述第一图像的预测置信度小于所述第一阈值的情况下，比较所述第一信息中第一图像的图像特征信息与第二信息中第二图像的图像特征信息，以及比较所述第一信息中第一图像的自动对焦信息与所述第二信息中第二图像的自动对焦信息，并根据比较结果确定所述第一图像是否包含于所述第二图像中，其中，所述第二图像为所述N个第二图像中采集时间最接近所述第一图像的第二图像；
在所述第一图像未包含于所述第二图像中的情况下，执行所述根据所述融合权重、所述第一图像的单帧白平衡值和所述第二图像的单帧白平衡值，获得所述第一图像的时序白平衡值的步骤。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述融合权重模块包括：
第一确定子模块，用于根据所述第二信息中的第二图像的信息量，确定所述第二图像的预测置信度；
第一获得子模块，用于根据所述第一信息、所述第二信息和所述第二图像的预测置信度，获得所述第二图像对于所述第一图像的融合权重。
9.根据权利要求6-8中任一项所述的装置，其特征在于，所述第一获得模块还用于所述获取第一图像的第一信息和第一单帧白平衡值和N个第二图像的第二信息和第二单帧白平衡值之后，根据所述第一图像的所述第一信息和所述第二图像的所述第二信息，确定所述第一图像与所述第二图像是否为同一场景的图像；其中，所述第二图像为所述N个第二图像中采集时间最接近所述第一图像的第二图像；
在所述第一图像与所述第二图像不是同一场景的图像情况下，执行所述根据所述融合权重、所述第一图像的单帧白平衡值和所述第二图像的单帧白平衡值，获得所述第一图像的时序白平衡值的步骤。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述融合权重模块包括；
第二确定子模块，用于根据第二信息中第二图像的信息量，确定第二图像的预测置信度；
第三确定子模块，用于根据第二信息中第二图像的场景信息和第一信息中第一图像的场景信息，确定所述第二图像与所述第一图像的相似度；其中，所述场景信息包括图像特征信息和采集特征信息，所述采集特征信息包括采集视角信息和采集亮度信息中的至少一项；
第二获得子模块，用于根据所述第二图像的预测置信度和所述第二图像与所述第一图像的相似度，获得所述第二图像对于所述第一图像的融合权重；
所述第一获得模块还用于根据N个第二图像中每一第二图像对于所述第一图像的融合权重，每一第二图像的第二单帧白平衡值，以及所述第一单帧白平衡值，获得关于单帧白平衡的加权平均值，作为所述第一图像的时序白平衡值。
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的白平衡调整方法的步骤。
12.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的白平衡调整方法的步骤。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080152228A1 (en) * 2006-11-06 2008-06-26 Sony Corporation Image processing apparatus, image processing method, and program
US20150002693A1 (en) * 2013-06-26 2015-01-01 Nvidia Corporation Method and system for performing white balancing operations on captured images
CN107959839A (zh) * 2017-11-27 2018-04-24 努比亚技术有限公司 一种白平衡调整的方法、终端及计算机可读存储介质
US20180315166A1 (en) * 2017-04-28 2018-11-01 Qualcomm Incorporated Depth assisted auto white balance
CN108881876A (zh) * 2018-08-17 2018-11-23 Oppo广东移动通信有限公司 对图像进行白平衡处理的方法、装置和电子设备
WO2021104352A1 (zh) * 2019-11-26 2021-06-03 Oppo广东移动通信有限公司 一种白平衡校正方法、装置、存储介质及终端设备
CN114040179A (zh) * 2021-10-20 2022-02-11 重庆紫光华山智安科技有限公司 一种图像的处理方法及装置
WO2022067761A1 (zh) * 2020-09-30 2022-04-07 深圳市大疆创新科技有限公司 图像处理方法、装置、拍摄设备、可移动平台及计算机可读存储介质

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080152228A1 (en) * 2006-11-06 2008-06-26 Sony Corporation Image processing apparatus, image processing method, and program
US20150002693A1 (en) * 2013-06-26 2015-01-01 Nvidia Corporation Method and system for performing white balancing operations on captured images
US20180315166A1 (en) * 2017-04-28 2018-11-01 Qualcomm Incorporated Depth assisted auto white balance
CN107959839A (zh) * 2017-11-27 2018-04-24 努比亚技术有限公司 一种白平衡调整的方法、终端及计算机可读存储介质
CN108881876A (zh) * 2018-08-17 2018-11-23 Oppo广东移动通信有限公司 对图像进行白平衡处理的方法、装置和电子设备
WO2021104352A1 (zh) * 2019-11-26 2021-06-03 Oppo广东移动通信有限公司 一种白平衡校正方法、装置、存储介质及终端设备
WO2022067761A1 (zh) * 2020-09-30 2022-04-07 深圳市大疆创新科技有限公司 图像处理方法、装置、拍摄设备、可移动平台及计算机可读存储介质
CN114040179A (zh) * 2021-10-20 2022-02-11 重庆紫光华山智安科技有限公司 一种图像的处理方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周毅敏;李光耀;: "多重光照色差下图像平滑美化处理算法", 计算机科学, no. 10, 15 October 2016 (2016-10-15) *

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