CN117336619A - 一种色彩平衡方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种色彩平衡方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN117336619A CN202311402969.7A CN202311402969A CN117336619A CN 117336619 A CN117336619 A CN 117336619A CN 202311402969 A CN202311402969 A CN 202311402969A CN 117336619 A CN117336619 A CN 117336619A
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Abstract

本发明公开了一种色彩平衡方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取环视相机拍摄的四路视频图像，对所述四路视频图像进行畸变矫正，得到目标四路视频图像；其中，所述四路视频图像是目标对象前后左右四个方向的超广角图像；对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图；对于任意一路俯视图，基于曲线拟合对所述俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图。本发明通过曲线拟合的方式实现色彩平衡，解决现有方法自适应性较差且鲁棒性较低的问题，提高色彩平衡方法的自适应性和鲁棒性。

Description

一种色彩平衡方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种色彩平衡方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
全景环视系统主要为驾驶员提供车辆周围的俯视是图，行车360度无盲区的视觉体验。全景环视算法通过将去畸变的前后左右四幅鱼眼图像经过逆透视变化、色彩平衡、图像拼接合成360度的全景俯视图。
目前，常用的色彩平衡方法有灰度世界法、白点检测法等方法，然而现有方法无法满足全景环视的要求，方法的自适应性较差，且鲁棒性较低。
发明内容
本发明提供了一种色彩平衡方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有方法自适应性较差且鲁棒性较低的问题。
根据本发明的一方面，提供了一种色彩平衡方法，包括：
获取环视相机拍摄的四路视频图像，对所述四路视频图像进行畸变矫正，得到目标四路视频图像；其中，所述四路视频图像是目标对象前后左右四个方向的超广角图像；
对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图；
对于任意一路俯视图，基于曲线拟合对所述俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图。
根据本发明的另一方面，提供了一种色彩平衡装置，包括：
目标四路视频图像获取模块，用于获取环视相机拍摄的四路视频图像，对所述四路视频图像进行畸变矫正，得到目标四路视频图像；其中，所述四路视频图像是目标对象前后左右四个方向的超广角图像；
逆透视变换模块，用于对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图；
色彩平衡模块，用于对于任意一路俯视图，基于曲线拟合对所述俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的色彩平衡方法。
根据本发明的另一方面，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计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的色彩平衡方法。
本发明实施例的技术方案，通过获取环视相机拍摄的四路视频图像，对四路视频图像进行畸变矫正，得到目标四路视频图像；对目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图；对于任意一路俯视图，基于曲线拟合对俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图。通过曲线拟合的方式实现色彩平衡，解决现有方法自适应性较差且鲁棒性较低的问题，提高色彩平衡方法的自适应性和鲁棒性。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种色彩平衡方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种色彩平衡装置的结构示意图；
图3是本发明实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必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，以便这里描述的本发明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。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种色彩平衡方法的流程图，本实施例可适用于对车辆四个方向上的超广角图像进行色彩平衡的情况，该方法可以由色彩平衡装置来执行，该色彩平衡装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该色彩平衡装置可配置于车载终端中。如图1所示，该方法包括：
S110、获取环视相机拍摄的四路视频图像，对所述四路视频图像进行畸变矫正，得到目标四路视频图像；其中，所述四路视频图像是目标对象前后左右四个方向的超广角图像。
其中，四路视频图像是目标对象前后左右四个方向的四张超广角图像，具体的，目标对象可以是车辆，可以通过设置在车辆上的环视相机采集车辆前后左后四个方向上的超广角图像，四路视频图像包括前路视频图像、后路视频图像、左路视频图像和后路视频图像；示例性的，环视相机通常由四个鱼眼摄像头组成，鱼眼摄像头的安装位置可以在前后车标附近以及集成于左右后视镜上，基于四个鱼眼摄像头分别拍摄车辆前后左右四个方向的超广角图像。可以理解的是，鱼眼摄像头可以捕捉到较大的视野，但与此同时也容易产生扭曲效应，因此，在获取四路视频图像之后，需要对四路视频图像进行畸变矫正，以获取校正后无畸变的四路视频图像，即为目标四路视频图像；具体的，可以通过畸变模型对四路视频图像进行畸变矫正，得到目标四路视频图像。
S120、对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图。
其中，四路俯视图是前后左右四个方向的超广角图像转换得到的俯视图。本实施例中，对四路视频图像分别进行逆透视变换，得到四路视频图像的四路俯视图。
在上述实施例的基础上，可选的，所述对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图，包括：基于所述环视相机进行环视标定得到的外参和内参生成单应性矩阵；基于所述单应性矩阵确定逆透视变换矩阵；所述逆透视变换矩阵是所述单应性矩阵的逆矩阵；基于所述逆透视变换矩阵对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图。
其中，外参是指环视相机的外部参数，具体的，外参包括旋转矩阵和平移向量，用以描述环视相机在世界坐标系中的位置和方向。内参是指环视相机的内部参数，内参包括但不限于焦距、主点(光学中心)坐标、畸变系数等，用以描述了相机本身的光学和几何特性。本实施例中，可以通过对环视相机进行环视标定得到环视相机的外参和内参，进而根据外参和内参生成单应性矩阵；示例性的，假设环视相机的旋转矩阵为R、平移向量为T和内参矩阵为K，可以按照以下步骤生成单应性矩阵H：
1)将旋转矩阵R和平移向量T合并成一个3x3的变换矩阵T，即T＝[R|RT]，其中，RT是旋转矩阵和平移向量的矩阵拼接；
2)将相机的内参矩阵K和变换矩阵T相乘，得到投影矩阵P，即P＝KT；
3)将投影矩阵P的最后一列除以它的最后一个元素，得到单应性矩阵H。
需要注意的是，单应性矩阵是一个3x3的矩阵，它可以描述二维平面到二维平面的映射关系。
本实施例中，在生成单应性矩阵之后，可以根据单应性矩阵求单应性矩阵的逆矩阵，得到逆透视变换矩阵，进而基于逆透视变换矩阵对目标四路视频图像进行逆透视变换，得到四路俯视图。其中，逆透视变换矩阵为单应性矩阵的逆矩阵，逆矩阵的求解方法有待定系数方、方程组求逆矩阵、初等变换求逆矩阵等，这里不做限定。
S130、对于任意一路俯视图，基于曲线拟合对所述俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图。
其中，任意一路俯视图是指目标对象任意一路目标四路视频图像转换得到的俯视图。本实施例中，对于任意一路俯视图，可以基于曲线拟合对俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图。
在上述实施例的基础上，可选的，所述基于曲线拟合对所述俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图，包括：在图像坐标系下，基于所述俯视图中像素点的坐标、所述像素点的原始灰度值以及所述四路俯视图重叠区域的平均灰度值形成数据点集；对所述数据点集中的数据点进行曲线拟合，得到拟合参数；将所述拟合参数代入曲线方程，得到拟合曲线；基于所述拟合曲线确定所述俯视图中各像素点的目标灰度值；基于所述俯视图中各像素点的目标灰度值确定目标俯视图。
其中，重叠区域是指四路俯视图中相邻两路俯视图的视野重叠区域，具体的，每路俯视图有两个相邻俯视图，因此，每路俯视图中存在两个重叠区域，例如：左路俯视图分别与前路俯视图以及后路俯视图相邻，左路俯视图中存在与前路俯视图以及后路俯视图视野重叠的区域，因此，四路俯视图共存在八个重叠区域。图像坐标系是俯视图的笛卡尔坐标系，图像坐标系的原点可以是俯视图上的任一位置，例如俯视图的左上角位置、俯视图中心点等，这里不做限定；图像坐标系的横轴和纵轴分别为俯视图相邻的两条边平行。本实施例中，在图像坐标系下，在过俯视图中心点的一条直线上，将像素点的原始灰度值与预设灰度阈值进行比对，若像素点的灰度值超过预设灰度阈值，则将像素点的横坐标或者纵坐标作为数据点的横坐标，并将该像素点的原始灰度值与四路俯视图重叠区域的平均灰度值的差值作为数据点的纵坐标，从而形成俯视图对应的数据点集。其中，预设灰度阈值由本领域技术人员设置，这里不做限定。可以理解的是，数据点的横坐标为像素点的横坐标或者纵坐标，数据点的纵坐标为原始灰度值与平均灰度值的差值。
其中，曲线方程可以是三次多项式曲线方程，曲线拟合算法包括但不限于最小二乘算法、样条差值等，这里不做限定。本实施例中，可以对数据点集中的数据点进行曲线拟合，得到拟合参数，进而将拟合参数代入曲线方程，得到拟合曲线，其中，拟合参数是曲线方程中的待定参数，示例性的，以三次多项式曲线方程为例，四路俯视图对应的三次多项式曲线方程分别为：
前路俯视图：y＝afront+bfront*x+cfront*x2+dfront*x3
后路俯视图：y＝arear+brear*x+crear*x2+drear*x3
左路俯视图：y＝aleft+aleft*x+cleft*x2+dleft*x3
右路俯视图：y＝aright+bright*x+cright*x2+dright*x3
其中，afront、bfront、cfront和dfront为前路俯视图对应三次多项式曲线方程的拟合参数，同样的，arear、brear、crear和drear为后路俯视图对应三次多项式曲线方程的拟合参数，aleft、aleft、cleft和dleft为左路俯视图对应三次多项式曲线方程的拟合参数，aright、bright、cright和dright为右路俯视图对应三次多项式曲线方程的拟合参数。
本实施例中，可以根据俯视图中各像素点的横坐标或者纵坐标以及该俯视图对应的拟合曲线确定俯视图中各像素点的目标灰度值，从而根据俯视图中各像素点的目标灰度值确定目标俯视图。其中，目标灰度值即为色彩平衡后俯视图中像素点的灰度值。
本实施例基于俯视图中像素点的坐标、像素点的原始灰度值以及四路俯视图重叠区域的平均灰度值形成数据点集；对数据点集中的数据点进行曲线拟合，得到拟合参数；将拟合参数代入曲线方程，得到拟合曲线；基于拟合曲线确定俯视图中各像素点的目标灰度值；基于俯视图中各像素点的目标灰度值确定目标俯视图。通过曲线拟合的方式实现色彩平衡，提高色彩平衡方法的自适应性和鲁棒性。
在上述实施例的基础上，可选的，所述四路俯视图重叠区域的平均灰度值的确定方法，包括：获取所述俯视图中与相邻俯视图的重叠区域；对于任一重叠区域，将所述重叠区域中白点的灰度值与预设白点灰度阈值进行比对，在所述白点的灰度值超过预设白点灰度阈值的情况下，基于所述重叠区域中白点的灰度值确定所述重叠区域的平均灰度值；基于各所述重叠区域的平均灰度值确定所述四路俯视图重叠区域的平均灰度值。
本实施例中，获取四路俯视图的八个重叠区域，对于任一重叠区域，将重叠区域中白点的灰度值与预设白点灰度阈值进行比对，在白点的灰度值超过预设白点灰度阈值的情况下，根据各白点的灰度值确定重叠区域内白点的平均灰度值，将重叠区域内白点的平均灰度值作为重叠区域的平均灰度值；进而可以根据八个重叠区域的平均灰度值通过加权平均法计算得到四路俯视图重叠区域的平均灰度值。
在上述实施例的基础上，可选的，所述基于所述拟合曲线确定所述俯视图中各像素点的目标灰度值，包括：将所述俯视图像中像素点的坐标代入拟合曲线得到所述像素点的灰度差值；基于所述像素点的原始灰度值和所述灰度差值确定所述像素点的目标灰度值。
其中，灰度差值是指目标灰度值与原始灰度值的差值。本实施例中，可以将俯视图中像素点的横坐标或者纵坐标代入得到的拟合曲线，得到像素点的灰度差值，进而根据像素点的灰度差值和原始灰度值确定目标灰度值。可以理解的是，代入拟合曲线的坐标与曲线拟合时的坐标为相同类型的坐标，也就是说，在进行曲线拟合时，数据点的横坐标为像素点的横坐标，则后续代入拟合曲线的也必须为横坐标。
在上述实施例的基础上，可选的，所述方法还包括：基于预设位置对四路所述目标俯视图进行拼接，得到全景俯视图。
其中，预设位置是指四路目标俯视图在全景俯视图中的拼接位置。本实施例中，根据预设位置对目标对象四个方向的俯视图进行拼接，得到目标对象周围的全景俯视图。
本实施例的技术方案，通过获取环视相机拍摄的四路视频图像，对四路视频图像进行畸变矫正，得到目标四路视频图像；对目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图；对于任意一路俯视图，基于曲线拟合对俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图。通过曲线拟合的方式实现色彩平衡，解决现有方法自适应性较差且鲁棒性较低的问题，提高色彩平衡方法的自适应性和鲁棒性。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种色彩平衡装置的结构示意图。如图2所示，该装置包括：
目标四路视频图像获取模块210，用于获取环视相机拍摄的四路视频图像，对所述四路视频图像进行畸变矫正，得到目标四路视频图像；其中，所述四路视频图像是目标对象前后左右四个方向的超广角图像；
逆透视变换模块220，用于对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图；
色彩平衡模块230，用于对于任意一路俯视图，基于曲线拟合对所述俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图。
本实施例的技术方案，通过获取环视相机拍摄的四路视频图像，对四路视频图像进行畸变矫正，得到目标四路视频图像；对目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图；对于任意一路俯视图，基于曲线拟合对俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图。通过曲线拟合的方式实现色彩平衡，解决现有方法自适应性较差且鲁棒性较低的问题，提高色彩平衡方法的自适应性和鲁棒性。
在上述实施例的基础上，可选的，逆透视变换模块220具体用于基于所述环视相机进行环视标定得到的外参和内参生成单应性矩阵；基于所述单应性矩阵确定逆透视变换矩阵；所述逆透视变换矩阵是所述单应性矩阵的逆矩阵；基于所述逆透视变换矩阵对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图。
在上述实施例的基础上，可选的，色彩平衡模块230具体用于在图像坐标系下，基于所述俯视图中像素点的坐标、所述像素点的原始灰度值以及所述四路俯视图重叠区域的平均灰度值形成数据点集；对所述数据点集中的数据点进行曲线拟合，得到拟合参数；将所述拟合参数代入曲线方程，得到拟合曲线；基于所述拟合曲线确定所述俯视图中各像素点的目标灰度值；基于所述俯视图中各像素点的目标灰度值确定目标俯视图。
在上述实施例的基础上，可选的，所述数据点的横坐标为像素点的横坐标或者纵坐标，所述数据点的纵坐标为所述原始灰度值与所述平均灰度值的差值。
在上述实施例的基础上，可选的，色彩平衡模块230包括平均灰度值确定单元，用于获取所述俯视图中与相邻俯视图的重叠区域；其中，每路所述俯视图中存在两个重叠区域；对于任一重叠区域，将所述重叠区域中白点的灰度值与预设白点灰度阈值进行比对，在所述白点的灰度值超过预设白点灰度阈值的情况下，基于所述重叠区域中白点的灰度值确定所述重叠区域的平均灰度值；基于各所述重叠区域的平均灰度值确定所述四路俯视图重叠区域的平均灰度值。
在上述实施例的基础上，可选的，色彩平衡模块230包括包括目标灰度值确定单元，用于将所述俯视图像中像素点的坐标代入拟合曲线得到所述像素点的灰度差值；基于所述像素点的原始灰度值和所述灰度差值确定所述像素点的目标灰度值。
在上述实施例的基础上，可选的，该装置还包括目标俯视图拼接模块，用于基于预设位置对四路所述目标俯视图进行拼接，得到全景俯视图。
本发明实施例所提供的色彩平衡装置可执行本发明任意实施例所提供的色彩平衡方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备10旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图3所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如色彩平衡方法。
在一些实施例中，色彩平衡方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的色彩平衡方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行色彩平衡方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的色彩平衡方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
实施例四
本发明实施例四还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行一种色彩平衡方法，该方法包括：
获取环视相机拍摄的四路视频图像，对所述四路视频图像进行畸变矫正，得到目标四路视频图像；其中，所述四路视频图像是目标对象前后左右四个方向的超广角图像；对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图；对于任意一路俯视图，基于曲线拟合对所述俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种色彩平衡方法，其特征在于，包括：
获取环视相机拍摄的四路视频图像，对所述四路视频图像进行畸变矫正，得到目标四路视频图像；其中，所述四路视频图像是目标对象前后左右四个方向的超广角图像；
对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图；
对于任意一路俯视图，基于曲线拟合对所述俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图，包括：
基于所述环视相机进行环视标定得到的外参和内参生成单应性矩阵；
基于所述单应性矩阵确定逆透视变换矩阵；所述逆透视变换矩阵是所述单应性矩阵的逆矩阵；
基于所述逆透视变换矩阵对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于曲线拟合对所述俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图，包括：
在图像坐标系下，基于所述俯视图中像素点的坐标、所述像素点的原始灰度值以及所述四路俯视图重叠区域的平均灰度值形成数据点集；
对所述数据点集中的数据点进行曲线拟合，得到拟合参数；
将所述拟合参数代入曲线方程，得到拟合曲线；
基于所述拟合曲线确定所述俯视图中各像素点的目标灰度值；
基于所述俯视图中各像素点的目标灰度值确定目标俯视图。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述数据点的横坐标为像素点的横坐标或者纵坐标，所述数据点的纵坐标为所述原始灰度值与所述平均灰度值的差值。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述四路俯视图重叠区域的平均灰度值的确定方法，包括：
获取所述俯视图中与相邻俯视图的重叠区域；其中，每路所述俯视图中存在两个重叠区域；
对于任一重叠区域，将所述重叠区域中白点的灰度值与预设白点灰度阈值进行比对，在所述白点的灰度值超过预设白点灰度阈值的情况下，基于所述重叠区域中白点的灰度值确定所述重叠区域的平均灰度值；
基于各所述重叠区域的平均灰度值确定所述四路俯视图重叠区域的平均灰度值。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述拟合曲线确定所述俯视图中各像素点的目标灰度值，包括：
将所述俯视图像中像素点的坐标代入拟合曲线得到所述像素点的灰度差值；
基于所述像素点的原始灰度值和所述灰度差值确定所述像素点的目标灰度值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于预设位置对四路所述目标俯视图进行拼接，得到全景俯视图。
8.一种色彩平衡装置，其特征在于，包括：
目标四路视频图像获取模块，用于获取环视相机拍摄的四路视频图像，对所述四路视频图像进行畸变矫正，得到目标四路视频图像；其中，所述四路视频图像是目标对象前后左右四个方向的超广角图像；
逆透视变换模块，用于对所述目标四路视频图像进行逆透视变换生成四路俯视图；
色彩平衡模块，用于对于任意一路俯视图，基于曲线拟合对所述俯视图进行色彩平衡，得到目标俯视图。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的色彩平衡方法。
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计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的色彩平衡方法。
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