專利名稱：實現(xiàn)白平衡校正的方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術，尤其涉及一種實現(xiàn)白平衡校正的方法及裝置。
背景技術：
數(shù)碼攝像機和數(shù)碼照相機等視頻攝像設備一般包括光學鏡頭、圖像傳感器、圖像處理芯片、圖像傳輸模塊和圖像顯示模塊。事實上，一種顏色在不同光源的照射下會呈現(xiàn)出不同的顏色，例如，灰色在白熾燈照射下會呈現(xiàn)黃色，而在冷光照射下會呈現(xiàn)青色。人眼有自動調(diào)節(jié)的功能，即使在不同的光源下也能夠區(qū)分灰色與彩色物體，但是，該灰色物體經(jīng)過光學鏡頭和圖像傳感器后輸出的顏色就不一定是灰色了，實驗表明，在A光照射下灰色物體通過圖像傳感器后輸出的原始圖像呈現(xiàn)明顯的橙色。因此，必須對輸入的原始圖像的顏色進行處理，使之在不同的光源照射下呈現(xiàn)正常的灰色，目前，較通用的校正方法是白平衡校正。
以灰色為例，在不同光源的照射下通過圖像傳感器后會呈現(xiàn)出不同的顏色，而光源一般是用色溫來量化表現(xiàn)。色溫的定義為光源發(fā)射光的顏色與黑體在某一溫度下輻射光色相同時，黑體的溫度稱為該光源的色溫。由于大部分光源所發(fā)出的光可以統(tǒng)稱為白光，故光源的色溫也可以用以指稱其光色相對白的程度。光色越偏藍，色溫越高，顏色越冷；偏紅則色溫越低，顏色越暖。標準光源(D65)色溫為6500K，而冷光(CW)則為4000～5000K，A光為3000K左右。對圖像傳感器來說，在某種色溫的光源下，灰色都呈現(xiàn)某種固定的顏色。由此如果能識別出當前場景的光源，則可由該光源的顏色確定白平衡的校正參數(shù)，對輸入圖像進行校正。如識別出當前光為A光后，考慮到三基色紅綠藍中，橙色的特征是紅色、綠色分量偏高，藍色偏低，我們就可以將圖像中紅色、綠色分量降低，提高藍色分量，將橙色調(diào)為灰色，達到自動白平衡的目的。
在現(xiàn)有的實現(xiàn)白平衡校正的方法中，并沒有考慮到光源對白平衡校正時參數(shù)的影響。當攝像頭捕獲的圖像為飽和度較小的單色物體時，如膚色圖像，則通過白平衡算法時，會將這類顏色視為灰色，即將膚色視為灰色，使得自動白平衡校正出錯，用戶最后查看到的圖像失真，圖像質(zhì)量較差，用戶體驗較差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種實現(xiàn)白平衡校正的方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術中存在的由于沒有考慮到光源的影響而存在圖像失真、圖像質(zhì)量較差的問題。
本發(fā)明提供一種實現(xiàn)白平衡校正的方法，該方法包括采集每一光源照射在一顏色素材時產(chǎn)生的顏色圖像，根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定在色度值空間上的色溫曲線；確定待處理圖像中象素點的色度值；根據(jù)所述象素點的色度值與所述色溫曲線上各點的色度值的距離，確定色溫曲線上各點對應的權重；確定一個達到閾值的權重，并根據(jù)該權重對應的點的色度值進行白平衡校正。
根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定在色度值空間上的色溫曲線包括根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定所述色度值分布區(qū)域；確定每一色度值分布區(qū)域中的色度平均值，將所述色度平均值順序相連得到所述色溫曲線。
所述色度平均值為所述顏色圖像中包含的象素點的色度值之和，與顏色圖像中包含的象素點個數(shù)的比值。
根據(jù)所述象素點的色度值與所述色溫曲線上各點的色度值的距離，確定色溫曲線上各點對應的權重包括在色度值空間中，確定所述待處理圖像中一象素點的色度值到所述色溫曲線上各點的色度值的距離，若所述距離中的最短距離小于設定值，則將色溫曲線上一點對應的權重增加，該權重的對應的所述色溫曲線上一點的色度值與所述象素點的色度值之間的距離為所述最短距離。
所述將色溫曲線上一點對應的權重增加包括將所述權重增加一個固定值，該固定值大于0。
所述將色溫曲線上一點對應的權重增加包括利用公式Wnew＝Wold(s)+G(s，scur，σ)將權重增加，其中Wnew表示增加后的權重；Wold(s)表示增加前的權重；G(s,scur,σ)=12πσexp[-(s-scur)22σ2]]]>表示正態(tài)分布，scur表示色溫曲線上與所述象素點的色度值之間距離為所述最短距離的色度值所在的點到色溫曲線起始點的弧長，s表示色溫曲線上每一點到色溫曲線起始點的弧長。
確定一個達到閾值的權重，包括將達到所述閾值的最大權重作為確定的權重。
根據(jù)該權重對應的點的色度值進行白平衡校正，包括確定所述色度值對應的白平衡校正參數(shù)，并根據(jù)該白平衡校正參數(shù)進行白平衡校正。
本發(fā)明實施例還提供一種實現(xiàn)白平衡校正的裝置，該裝置包括采集單元，用于采集每一光源照射在一顏色素材時產(chǎn)生的顏色圖像；色溫曲線確定單元，用于根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定在色度值空間上的色溫曲線；權重確定單元，用于根據(jù)所述象素點的色度值與所述色溫曲線上各點的色度值的距離，確定色溫曲線上各點對應的權重；校正單元，用于確定一個達到閾值的權重，并根據(jù)該權重對應的點的色度值進行白平衡校正。
所述色溫曲線確定單元包括分布區(qū)域確定單元，用于根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定所述色度值分布區(qū)域；操作單元，用于確定每一色度值分布區(qū)域中的色度平均值，將所述色度平均值順序相連得到所述色溫曲線。
所述色溫曲線確定單元還包括第一保存單元，用于保存色度平均值，該色度平均值為所述顏色圖像中包含的象素點的色度值之和，與顏色圖像中包含的象素點個數(shù)的比值。
所述權重確定單元包括判斷單元和執(zhí)行單元，其中，所述判斷單元，用于在色度值空間中，確定所述待處理圖像中一象素點的色度值到所述色溫曲線上各點的色度值的距離，若所述距離中的最短距離小于設定值，則觸發(fā)所述執(zhí)行單元；所述執(zhí)行單元，用于將色溫曲線上一點對應的權重增加，該權重的對應的所述色溫曲線上一點的色度值與所述象素點的色度值之間的距離為所述最短距離。
所述執(zhí)行單元包括第二保存單元，用于保存一個固定值，該固定值大于0；第一權重增加單元，用于將所述權重增加所述保存的固定值。
所述執(zhí)行單元包括第三保存單元，用于保存公式Wnew＝Wold(s)+G(s，scur，σ)其中，Wnew表示增加后的權重；Wold(s)表示增加前的權重；G(s,scur,σ)=12πσexp[-(s-scur)22σ2]]]>表示正態(tài)分布，scur表示色溫曲線上與所述象素點的色度值之間距離為所述最短距離的色度值所在的點到色溫曲線起始點的弧長，s表示色溫曲線上每一點到色溫曲線起始點的弧長第二權重增加單元，用于利用保存的所述Wnew＝Wold(s)+G(s，scur，σ)公式將權重增加。
所述校正單元包括個數(shù)確定單元，用于確定達到所述閾值且最大的權重；實現(xiàn)單元，用于利用確定的所述最大的權重對應的點的色度值進行白平衡校正。
所述實現(xiàn)單元包括參數(shù)確定單元，用于確定所述色度值對應的白平衡校正參數(shù)；運行單元，用于根據(jù)該白平衡校正參數(shù)進行白平衡校正。
本發(fā)明通過訓練獲得在色度值空間上的色溫曲線和待處理圖像中象素點的色度值后，根據(jù)所述象素點的色度值與所述色溫曲線上各點的色度值的距離，確定色溫曲線上各點對應的權重，確定一個達到閾值的權重，并根據(jù)該權重對應的點的色度值進行白平衡校正的方法，避免了自動白平衡過程中由于忽略了當前光源對校正參數(shù)的影響而出錯造成的失真，同時解決了無法識別混合光源的問題，避免了由于訓練光源種類有限導致白平衡校正效果較差的問題，使得圖像質(zhì)量較好，用戶感受較好。


圖1(a)和圖1(b)為本發(fā)明實施例中實現(xiàn)白平衡校正的裝置；圖2為本發(fā)明實施例方法步驟流程示意圖；圖3為本發(fā)明實施例中訓練色溫曲線和白平衡校正流程示意圖；圖4為本發(fā)明實施例中灰色圖像被A光照射時象素點的直方圖；圖5為本發(fā)明實施例中灰色圖像被A光照射時象素點的旋轉(zhuǎn)45度后的直方圖；圖6為本發(fā)明實施例中三種色溫曲線示意圖；
圖7為本發(fā)明實施例中確定A是否為色溫曲線鄰域空間內(nèi)的色度值的示意圖；圖8為本發(fā)明實施例中三種色溫曲線的鄰域空間示意圖；圖9(a)為本發(fā)明實施例A光照射時校正前的彩色圖像；圖9(b)為利用本發(fā)明實施例后，將圖9(a)校正后的彩色圖像。
具體實施例方式
本發(fā)明實施例的主要思想為首先，采集每一光源照射在一顏色素材時產(chǎn)生的顏色圖像，根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定在色度值空間上的色溫曲線；然后，確定待處理圖像中象素點的色度值；再次，根據(jù)所述象素點的色度值與所述色溫曲線上各點的色度值的距離，確定色溫曲線上各點對應的權重；最后，確定一個達到閾值的權重，并根據(jù)該權重對應的點的色度值進行白平衡校正。
下面結合說明書附圖詳細說明本發(fā)明，如圖1(a)和圖1(b)所示，為本發(fā)明實施例中實現(xiàn)白平衡校正的裝置，該裝置包括采集單元11、色溫曲線確定單元12、權重確定單元13和校正單元14，其中，采集單元11用于采集每一光源照射在一顏色素材時產(chǎn)生的顏色圖像；色溫曲線確定單元12用于根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定在色度值空間上的色溫曲線；權重確定單元13用于根據(jù)所述象素點的色度值與所述色溫曲線上各點的色度值的距離，確定色溫曲線上各點對應的權重；校正單元14用于確定一個達到閾值的權重，并根據(jù)該權重對應的點的色度值進行白平衡校正。
所述色溫曲線確定單元12包括分布區(qū)域確定單元21和操作單元22，其中，分布區(qū)域確定單元21用于根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定所述色度值分布區(qū)域；操作單元22用于確定每一色度值分布區(qū)域中的色度平均值，將所述色度平均值順序相連得到所述色溫曲線。
所述色溫曲線確定單元12還包括第一保存單元23，用于保存色度平均值，該色度平均值為所述顏色圖像中包含的象素點的色度值之和，與顏色圖像中包含的象素點個數(shù)的比值。更進一步地，該第一保存單元23用于保存確定色度平均值的公式 所述權重確定單元13包括判斷單元31和執(zhí)行單元32，其中，所述判斷單元31用于在色度值空間中，確定所述待處理圖像中一象素點的色度值到所述色溫曲線上各點的色度值的距離，若所述距離中的最短距離小于設定值，則觸發(fā)所述執(zhí)行單元32；所述執(zhí)行單元32用于將色溫曲線上一點對應的權重增加，該權重的對應的所述色溫曲線上一點的色度值與所述象素點的色度值之間的距離為所述最短距離。
執(zhí)行單元32在實現(xiàn)將色溫曲線上一點對應的權重增加的方法可以有多種，包括但不限于如圖1(a)所示，所述執(zhí)行單元32包括第二保存單元41和第一權重增加單元42，其中，第二保存單元41用于保存一個固定值，該固定值大于0；第一權重增加單元42用于將所述權重增加所述保存的固定值。
如圖1(b)所示，所述執(zhí)行單元32包括第三保存單元43和第二權重增加單元44，其中，第三保存單元43用于保存公式Wnew＝Wold(s)+G(s，scur，σ)，其中，Wnew表示增加后的權重；Wold(s)表示增加前的權重；G(s,scur,σ)=12πσexp[-(s-scur)22σ2]]]>表示正態(tài)分布，scur表示色溫曲線上與所述象素點的色度值之間距離為所述最短距離的色度值所在的點到色溫曲線起始點的弧長，s表示色溫曲線上每一點到色溫曲線起始點的弧長；第二權重增加單元44用于利用保存的所述Wnew＝Wold(s)+G(s，scur，σ)公式將權重增加。
所述校正單元14包括個數(shù)確定單元51和實現(xiàn)單元52，其中，個數(shù)確定單元51用于確定達到所述閾值且最大的權重；實現(xiàn)單元52用于利用確定的所述最大的權重對應的點的色度值進行白平衡校正。
所述實現(xiàn)單元52包括參數(shù)確定單元61和運行單元62，其中，參數(shù)確定單元61用于確定所述色度值對應的白平衡校正參數(shù)；運行單元62用于根據(jù)該白平衡校正參數(shù)進行白平衡校正。
下面結合具體實施例詳細說明本發(fā)明方法。
如圖2所示，為本發(fā)明實施例方法步驟流程示意圖，該方法包括步驟201采集每一光源照射在一顏色素材時產(chǎn)生的顏色圖像，根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定在色度值空間上的色溫曲線。
在本發(fā)明實施例中，可以利用訓練方法確定在色度值空間上的色溫曲線，在本實施例中后續(xù)所涉及的色溫曲線和距離都是指色度值空間中的，具體實施步驟如圖3所示，該訓練步驟包括首先，確定光源與顏色素材。
要獲得多種光源分別照射在多種顏色素材時產(chǎn)生的顏色圖像的色溫曲線，則首先要確定出參與訓練的多種光源和顏色素材。在這里，所謂多種光源可以是根據(jù)不同的色溫來劃分的，例如，可以根據(jù)色溫的從高到低劃分出6種光源，它們分別是D65、室內(nèi)目光燈(Indoor)、CW、TL84、A和H，而多種顏色素材也可以包括灰色素材、綠色素材和膚色素材等。以灰色素材為例，可以分別獲得上述6種光源照射在灰色素材時產(chǎn)生的顏色圖像的色度值分布區(qū)域。
其次，采集一光源照射在一素材時產(chǎn)生的顏色圖像。
在上一步中確定的三種顏色素材灰色素材、綠色素材和膚色素材分別放在所述6種光源下，由圖像傳感器和計算機采集產(chǎn)生的顏色圖像數(shù)據(jù)，共可以采集18幅顏色圖像。當然，采集顏色樣本過程中也可以利用其它的方法，例如，將每種圖像素材提供兩個樣本，采集到36幅訓練圖像等方法。
再者，根據(jù)采集到的顏色圖像中象素點的色度值確定色度值分布區(qū)域。
本實施例以A光照射在灰色圖像上為例，可以將采集到的A光照射在灰色素材時產(chǎn)生的顏色圖像中象素點顏色分量的比值或該比值的對數(shù)作為顏色圖像中象素點的色度值。在本實施例中采用顏色分量的比值的對數(shù)作為象素點色度值的原因是由于顏色亮度不包含色度值信息，所以利用圖像象素點的顏色分量(RGB)的比值來衡量色度值信息。將該三個顏色分量進行相除可以獲得兩個色度值r/b和g/b，即獲得了該象素點的色度值信息，當然，也可以是r/g和b/g，或b/r和g/r。在實際的白平衡硬件操作中，除法是比較難處理的，為了實現(xiàn)查表實現(xiàn)快速算法，則將r/b和g/b轉(zhuǎn)化為log(r/b)和log(g/b)，這兩個表達式可簡化為log(r)-log(b)和log(g)-log(b)。由于R、G和B三個顏色分量值的大小在0至255之間的整數(shù)，因此可以設定0至255之間每一個整數(shù)和該整數(shù)取對數(shù)的值的對應關系，對于任意象素點的色度值，利用該對應關系可以簡便地獲得對色度值log(r/b)和log(g/b)。通過此方法，可以獲得該灰色圖像中每一個象素點的兩個色度值。
統(tǒng)計確定該顏色圖像中象素點的兩個色度值的直方圖，將上述log(r)-log(b)和log(g)-log(b)分別作為所述直方圖中象素點色度值的x坐標和y坐標，如圖4所示，由于圖像傳感器噪聲干擾、亮度不同等因素，成像后各點的色度值并非完全一致，而是分布在一個狹窄的長條內(nèi)，即圖中白色亮度區(qū)域為象素點色度值的分布區(qū)域。從圖4中可以看出，所述灰色圖像中象素點色度值的分布方向大致與水平軸存在45度角，為了使硬件工作更加簡便，將圖4中的象素點色度值的分布方向旋轉(zhuǎn)45度，旋轉(zhuǎn)后如圖5所示，則旋轉(zhuǎn)后的象素點色度值的x坐標和y坐標變?yōu)閘og(r)+log(g)-2log(b)和log(r)-log(g)，則將該直方圖中象素點色度值分布范圍作為所述色度值分布區(qū)域。
最后，利用色度值分布區(qū)域確定色溫曲線。
以6種光源照射在灰色素材為例，得到6個色度值分布區(qū)域，分別從這6個分布區(qū)域中確定一個色度值，則將這6個色度值順序相連即為灰色色溫曲線，這條曲線近似描述了當前傳感器采集到的灰色圖像中的象素點色度值分布范圍曲線。從分布區(qū)域中確定色度值的方式可以有多種，例如，將色度平均值作為從分布區(qū)域中確定的色度值，該色度平均值為顏色圖像中包含的象素點的色度值之和，與顏色圖像中包含的象素點個數(shù)的比值，即利用下述公式(1)確定的色度平均值，將該色度平均值作為色度值分布區(qū)域中確定的色度值。
當然，也可以從每一個分布區(qū)域中確定至少兩個色度值，以確定兩個色度值為例，則將從6個色度值分布區(qū)域中確定出的12個色度值順序相連作為灰色色溫曲線。同樣，可以通過前面描述的方法來確定出綠色色溫曲線和膚色色溫曲線，如圖6所示，將得到的色溫曲線保存，此時色溫曲線訓練結束。
圖6中所示的3條色溫曲線可以用參數(shù)表達式來描述，灰色色溫曲線的表達式如公式(2)所示Lx=Lxgray(s)Ly=Lygray(s)T=Tgray(s)0≤s≤sH---(2)]]>其中，s為色溫曲線中的一段的弧長，即該灰色色溫曲線中一點到該色溫曲線起始點的弧長距離，sH為該色溫曲線的整個弧長，例如，圖6中灰色色溫曲線是按照光源色溫從高至低順序連接的，起始點為D65光源對應的點，則在起始點s＝0，末尾點為H光源對應的點，則在末尾點s＝sH；Lxgray(s)和Lygray(s)表示色溫曲線上弧長為s的點的色度值；Tgray(s)表示色溫曲線上弧長為s的點的色溫。
當確定了灰色色溫曲線的參數(shù)表達式后，可以以該參數(shù)表達式為基礎得到綠色色溫曲線和灰色色溫曲線的參數(shù)表達式。對于綠色色溫曲線而言，其表達式為公式(3)Lx=Lxgreen(sgreen)Ly=Lygreen(sgreen)---(3)]]>其中，sgreen表示綠色色溫曲線上的一點到該曲線起始點的弧長，Lxgreen(sgreen)和Lygreen(sgreen)表示該點的色度值。
可以利用線性對應的方法建立s與sgreen之間的對應關系sgreen＝fgreen(s)，則可將公式(3)轉(zhuǎn)換為公式(4)Lx=Lxgreen(fgreen(s))=Lxgreen′(s)Ly=Lygreen(fgreen(s))=Lygreen′(s)---(4)]]>同樣，膚色色溫曲線的參數(shù)表達式也可以公式(5)Lx=Lxskin(fskin(s))=Lxskin′(s)Ly=Lyskin(fskin(s))=Lyskin′(s)---(5)]]>即對于某一色溫，可以利用線性插值法確定出該色溫在色溫曲線上的點，和該點的弧長與色度值。
步驟202確定待處理圖像中象素點的色度值。
若色溫曲線訓練結束，則可以進行后續(xù)的校正。如圖3所示，首先輸入待處理圖像，如利用圖像傳感器捕獲到當前待處理圖像。然后計算待處理圖像中象素點的色度值。即利用步驟101中的方法，獲得待處理圖像中象素點的兩個色度值log(r)-log(b)和log(g)-log(b)，當然，若步驟101中以旋轉(zhuǎn)后的圖5作為參考的直方圖，則本步驟中待處理圖像中象素點的兩個色度值也可以為log(r)-log(g)和log(r)+log(g)-2log(b)。
步驟203根據(jù)所述象素點的色度值與所述色溫曲線上各點的色度值的距離，確定色溫曲線上各點對應的權重。
通過步驟202確定了待處理圖像中象素點的色度值，即log(r)+log(g)-2log(b)和log(r)-log(g)，在色度值空間中，將這兩個色度值分別作為x坐標和y坐標，待處理圖像中象素點的色度值對應著色度值空間中的一點。
根據(jù)所述象素點的色度值與所述色溫曲線上各點的色度值的距離，確定色溫曲線上各點對應的權重可以有多種方法，至少可以有以下兩種方法1、在色度值空間中，確定所述待處理圖像中一象素點的色度值到所述色溫曲線上各點的色度值的距離，若所述距離中的最短距離小于設定值，則將色溫曲線上一點對應的權重增加，該權重的對應的所述色溫曲線上一點的色度值與所述象素點的色度值之間的距離為所述最短距離。一個權重與色溫曲線中的一個點一一對應，表示該點的色度值對應的待處理圖像中象素點個數(shù)的多少，權重值越大，說明該點的色度值對應的象素點個數(shù)越多。反之，若確定的距離中的最短距離不小于設定值，則該點沒有位于色溫曲線的鄰域空間中，則繼續(xù)判斷下一點，直至判斷結束。
2、在色度值空間中，確定所述待處理圖像中一象素點的色度值到所述色溫曲線上各點的色度值的距離，若存在色溫曲線上至少兩點的色度值與象素點的色度值之間的距離小于設定值，則將色溫曲線上所述至少兩點對應的權重都增加，與象素點的色度值之間的距離為最短距離的點的權重增加大于其他點的權重。
下面利用圖7和圖8詳細說明第1種方法，如圖7所示，A為待處理圖像中一象素點的色度值，A與B之間的距離為A到色溫曲線上各點的最短距離，其中，B為色溫曲線上的一點。由于R、G、B三個顏色分量的值是0到255之間的整數(shù)，則色溫曲線中點的個數(shù)是有限的，因此，總能找到在色溫曲線上的一點與A的距離最短。當確定了A、B之后，判斷A和B之間的距離d(A)是否小于設定值，即A是否在色溫曲線的鄰域空間內(nèi)，當然，鄰域空間可以如圖8所示，在色溫曲線周圍的范圍內(nèi)設定鄰域空間，若A在圖8色溫曲線鄰域空間的范圍內(nèi)，則顯然與B之間的距離小于設定值。當確定d(A)小于設定值后，則可以將A的色度值近似看作B點的色度值，因此，將B點對應的權重增加，該增加權重的方法可以有多種，例如，可以在初始時刻設定權重為0，當判斷出權重需要增加時，可以將該權重加一個固定值，該固定值是大于0的，例如加1，當然，也可以當判斷出累計有10個象素點的色度值與B之間的距離最小，且小于設定值時，再將B對應的權重加10。直到將待處理圖像中的所有象素點都查找完成，然后統(tǒng)計出色溫曲線中每一點對應的權重，顯然，該權重與象素點個數(shù)對應。
上面這種增加權重的方法比較簡單，但是抗干擾性較差，因此，可以利用正態(tài)分布描述權重，以在準確體現(xiàn)色溫曲線中各點的色度值對應的象素點個數(shù)的同時，提高抗干擾性，該方法包括若確定需要增加權重時，則利用公式(6)來實現(xiàn)Wnew＝Wold(s)+G(s，scur，σ)(6)其中，Wnew表示增加后的權重；Wold(s)表示增加前的權重，若在初始時刻，則為0；G(s,scur,σ)=12πσexp[-(s-scur)22σ2]]]>表示正態(tài)分布，scur表示B點到色溫曲線起始點的弧長，s表示色溫曲線上每一點到色溫曲線起始點的弧長。
對多條色溫曲線的情形，我們?yōu)槊織l色溫曲線的各點都計算了一個權重，對灰色色溫曲線，權重表達式為Wgray(s)，對綠色色溫曲線，權重為Wgreen(sgreen)＝Wgreen(fgreen(s))＝Wgreen′(s)，對膚色色溫曲線，權重為Wskin(sskin)＝Wskin′(s)。由此可將三者的權重均轉(zhuǎn)化為灰色色溫曲線的弧長s的表達式，將三個權重求和，可得到一個總的權重W(s)，對這個總的權重進行分析，即可確定最佳光源及該光源對應的弧長和色度值。
步驟204確定一個達到閾值的權重，并根據(jù)該權重對應的點的色度值進行白平衡校正。
待處理圖像中的所有象素點處理完畢后，可以獲得色溫曲線上每一點對應的權重，將每一權重與閾值進行比較，確定出一個達到閾值的權重和該權重對應的點的色度值，根據(jù)該確定出的色度值進行白平衡校正。
在本實施例中，該閾值可以是用戶根據(jù)需要預先設定的。例如，若權重是根據(jù)直接加1的方式獲得的，且待處理圖像中象素點的個數(shù)為10000個，則可以設定閾值為4000。當統(tǒng)計出色溫曲線上一點對應的權重為5000，另一點對應的權重與為4500，則可以從這兩個點中選擇一個進行后續(xù)的白平衡操作。為了達到最好的效果，則選擇達到閾值且最大的權重對應的點的色度值進行后續(xù)操作，即選擇色溫曲線中對應的象素點個數(shù)最多的點的色度值。
確定出最大權重后，則該權重對應的點的色度值(Lxres，Lyres)表征的是當前光源的特征，根據(jù)該色度值計算出該光源對應的白平衡校正參數(shù)，分別為gr_gain和gb_gain，并利用這兩個gr_gain和gb_gain對待處理圖像進行白平衡校正。gr_gain和gb_gain是根據(jù)公式(7)確定的gr_gain=exp[-Lxres]gb_gain=exp
---(7)]]>gr_gain和gb_gain可以調(diào)節(jié)圖像中各個象素點的色度值，具體調(diào)節(jié)方法是保持R、G和B三個分量的G不變，根據(jù)gr_gain參數(shù)調(diào)節(jié)R分量，根據(jù)gb_gain參數(shù)調(diào)節(jié)B分量，獲得不失真的校正圖像，設校正前某個象素點的顏色分量為R1、G1和B1，則校正后改象素點的顏色分量為R2＝R1×gr_gain，G2＝G1，B2＝B1×gb_gain，至此，白平衡校正結束。
在本發(fā)明實施例中，白平衡校正過程中色溫是非必要的，但是，若用戶希望獲得色溫，則可以根據(jù)最大權重對應的點的色度值確定該點的弧長，然后利用線性插值法得到該弧長對應的色溫。
實驗表明，根據(jù)本發(fā)明方法進行校正，如圖9(a)所示，為校正前A光照射彩色圖像，如圖9(b)所示，為校正后的彩色圖像，顯然，校正前各種顏色都偏黃，校正后較白，失真較少。
通過本發(fā)明，避免了自動白平衡過程中由于忽略了當前光源對校正參數(shù)的影響而出錯造成的失真，同時解決了無法識別混合光源的問題，避免了由于訓練光源種類有限導致白平衡校正效果較差的問題，使得圖像質(zhì)量較好，用戶感受較好。
顯然，本領域的技術人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權利要求及其等同技術的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。
權利要求
1.一種實現(xiàn)白平衡校正的方法，其特征在于，該方法包括采集每一光源照射在一顏色素材時產(chǎn)生的顏色圖像，根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定在色度值空間上的色溫曲線；確定待處理圖像中象素點的色度值；根據(jù)所述象素點的色度值與所述色溫曲線上各點的色度值的距離，確定色溫曲線上各點對應的權重；確定一個達到閾值的權重，并根據(jù)該權重對應的點的色度值進行白平衡校正。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定在色度值空間上的色溫曲線包括根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定所述色度值分布區(qū)域；確定每一色度值分布區(qū)域中的色度平均值，將所述色度平均值順序相連得到所述色溫曲線。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述色度平均值為所述顏色圖像中包含的象素點的色度值之和，與顏色圖像中包含的象素點個數(shù)的比值。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述象素點的色度值與所述色溫曲線上各點的色度值的距離，確定色溫曲線上各點對應的權重包括在色度值空間中，確定所述待處理圖像中一象素點的色度值到所述色溫曲線上各點的色度值的距離，若所述距離中的最短距離小于設定值，則將色溫曲線上一點對應的權重增加，該權重的對應的所述色溫曲線上一點的色度值與所述象素點的色度值之間的距離為所述最短距離。
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將色溫曲線上一點對應的權重增加包括將所述權重增加一個固定值，該固定值大于0。
6.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將色溫曲線上一點對應的權重增加包括利用公式Wnew＝Wold(s)+G(s，scur，σ)將權重增加，其中Wnew表示增加后的權重；Wold(s)表示增加前的權重；G(s,scur,σ)=12πσexp[-(s-scur)22σ2]]]>表示正態(tài)分布，scur表示色溫曲線上與所述象素點的色度值之間距離為所述最短距離的色度值所在的點到色溫曲線起始點的弧長，s表示色溫曲線上每一點到色溫曲線起始點的弧長。
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，確定一個達到閾值的權重，包括將達到所述閾值的最大權重作為確定的權重。
8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)該權重對應的點的色度值進行白平衡校正，包括確定所述色度值對應的白平衡校正參數(shù)，并根據(jù)該白平衡校正參數(shù)進行白平衡校正。
9.一種實現(xiàn)白平衡校正的裝置，其特征在于，該裝置包括采集單元，用于采集每一光源照射在一顏色素材時產(chǎn)生的顏色圖像；色溫曲線確定單元，用于根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定在色度值空間上的色溫曲線；權重確定單元，用于根據(jù)所述象素點的色度值與所述色溫曲線上各點的色度值的距離，確定色溫曲線上各點對應的權重；校正單元，用于確定一個達到閾值的權重，并根據(jù)該權重對應的點的色度值進行白平衡校正。
10.如權利要求9所述裝置，其特征在于，所述色溫曲線確定單元包括分布區(qū)域確定單元，用于根據(jù)所述顏色圖像中象素點的色度值確定所述色度值分布區(qū)域；操作單元，用于確定每一色度值分布區(qū)域中的色度平均值，將所述色度平均值順序相連得到所述色溫曲線。
11.如權利要求10所述裝置，其特征在于，所述色溫曲線確定單元還包括第一保存單元，用于保存色度平均值，該色度平均值為所述顏色圖像中包含的象素點的色度值之和，與顏色圖像中包含的象素點個數(shù)的比值。
12.如權利要求9所述裝置，其特征在于，所述權重確定單元包括判斷單元和執(zhí)行單元，其中，所述判斷單元，用于在色度值空間中，確定所述待處理圖像中一象素點的色度值到所述色溫曲線上各點的色度值的距離，若所述距離中的最短距離小于設定值，則觸發(fā)所述執(zhí)行單元；所述執(zhí)行單元，用于將色溫曲線上一點對應的權重增加，該權重的對應的所述色溫曲線上一點的色度值與所述象素點的色度值之間的距離為所述最短距離。
13.如權利要求12所述裝置，其特征在于，所述執(zhí)行單元包括第二保存單元，用于保存一個固定值，該固定值大于0；第一權重增加單元，用于將所述權重增加所述保存的固定值。
14.如權利要求12所述裝置，其特征在于，所述執(zhí)行單元包括第三保存單元，用于保存公式Wnew＝Wold(s)+G(s，scur，σ)其中，Wnew表示增加后的權重；Wold(s)表示增加前的權重；G(s,scur,σ)=12πσexp[-(s-scur)22σ2]]]>表示正態(tài)分布，scur表示色溫曲線上與所述象素點的色度值之間距離為所述最短距離的色度值所在的點到色溫曲線起始點的弧長，s表示色溫曲線上每一點到色溫曲線起始點的弧長；第二權重增加單元，用于利用保存的所述Wnew＝Wold(s)+G(s，scur，σ)公式將權重增加。
15.如權利要求9所述裝置，其特征在于，所述校正單元包括個數(shù)確定單元，用于確定達到所述閾值且最大的權重；實現(xiàn)單元，用于利用確定的所述最大的權重對應的點的色度值進行白平衡校正。
16.如權利要求9所述裝置，其特征在于，所述實現(xiàn)單元包括參數(shù)確定單元，用于確定所述色度值對應的白平衡校正參數(shù)；運行單元，用于根據(jù)該白平衡校正參數(shù)進行白平衡校正。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種實現(xiàn)白平衡校正的方法，該方法包括通過訓練確定在色度值空間上的色溫曲線；確定待處理圖像中象素點的色度值；根據(jù)所述象素點的色度值與所述色溫曲線上各點的色度值的距離，確定色溫曲線上各點對應的權重；確定一個達到閾值的權重，并根據(jù)該權重對應的點的色度值進行白平衡校正。通過本發(fā)明，避免了自動白平衡過程中由于忽略了當前光源對校正參數(shù)的影響而出錯造成的失真，同時解決了無法識別混合光源的問題，避免了由于訓練光源種類有限導致白平衡校正效果較差的問題，使得圖像質(zhì)量較好，用戶感受較好。本發(fā)明還公開了一種實現(xiàn)白平衡校正的裝置。
文檔編號H04N9/73GK101079954SQ20071011796
公開日2007年11月28日 申請日期2007年6月26日 優(yōu)先權日2007年6月26日
發(fā)明者黃英, 沈操, 王浩 申請人:北京中星微電子有限公司