CN102196274A - 一种基于颜色映射的自动白平衡方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于颜色映射的自动白平衡方法,以标准灰色色卡为基准,首先对摄像机的物理色偏进行测定,并进行模型描述,获得物理颜色平衡的映射关系,之后,根据采集到的图像中的颜色分布与中性色之间的映射关系,获得基于颜色映射的白平衡关系式,实时自动白平衡处理。本发明色偏校正效果好,且不受画面的颜色足够丰富以及必须具有中性色等限制。
Description
技术领域
本发明属于图像处理方法技术领域,涉及一种基于颜色映射的自动白平衡方法。
背景技术
自动白平衡是使摄像机保持拍摄图像色彩特性的重要组成部分。现有的白平衡技术,主要有两大类——广泛假设法和先验知识法。前者基于对图像内容的某种假设,如灰色世界假设和白斑假设等。这类算法实现简单,但是,当所拍摄的有效视场内,景物的色彩不够丰富;或者画面中没有白色物体;或者在画面中存在高光区时,很容易导致误调整,使画面的色偏校正失效。而后者需要提前获得光源信息,主要包括色彩透视法、色彩相关法和色域对应法等。这类方法的性能优于前者,但需要复杂的训练过程,计算量大,不适于硬件实现。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于颜色映射的自动白平衡方法,运算量小,色偏校正效果好,且不受画面的颜色足够丰富以及必须具有中性色的限制。
本发明所采用的技术方案是,一种基于颜色映射的自动白平衡方法,具体步骤如下:
步骤2、首先,定义在RGB颜色空间中,过原点的直线方程如下:
其中,R,G,B为颜色空间中三通道自变量,k1和k2为直线的系数;
步骤3、构造估计中性色集合的候选区域
对待处理图像中的任意一像素点(RPixel(i,j),GPixel(i,j),BPixel(i,j)),i=1,2,...,m,j=1,2,...,n,其中,m和n分别为图像的长和宽,i和j均表示像素点的坐标,令:
步骤4、扫描待处理图像全图,如果该图中存在落在估计中性色集合的候选区域内的点,则进入步骤5,如果该图中没有落在中性色集合的候选区域的点,则转入步骤6;
步骤5、选取待处理图像中,落在估计中性色集合的候选区域内的点的亮度最大值,记做
步骤6、首先,确定待处理图像中各点的亮度;
然后,在待处理图像中,选取该图中的亮度最大值,记做Ymax,再以亮度不小于0.9倍Ymax为条件,选取估计白点集合Ωwhite;
选取校正色偏角:
其中,kR和kB是白平衡增益系数;
步骤7、对待处理图像进行白平衡处理
对待处理图像中的任意一点(R(i,j),G(i,j),B(i,j)),i=1,2,...,m,j=1,2,...,n。
按照下式进行颜色校正:
R(i,j)=kR·R(i,j) (12)
G(i,j)=kG·G(i,j) (13)
B(i,j)=kB·B(i,j) (14)
其中,kR和kB根据步骤5或者步骤6得到,kG=1。
步骤3中,色偏斜率的偏差范围ε的取值范围为0.05~0.1。
步骤5中,各点亮度的选取方法为:为了能够有效避免饱和度较高的彩色点被选中,使估计白点集合的选择更精确,选取待处理图像各点中,RGB三通道中最小的一个值min(RPixel(i,j),GPixel(i,j),BPixel(i,j)),作为该点的亮度。
步骤6中,各点亮度的选取方法为:为了能够有效避免饱和度较高的彩色点被选中,使估计白点集合的选择更精确,选取待处理图像各点中,RGB三通道中最小的一个值min(RPixel(i,j),GPixel(i,j),BPixel(i,j)),作为该点的亮度。
本发明的一种基于颜色映射的自动白平衡方法,主要应用于带有嵌入式可编程处理器的摄像机中,其首先采用摄像机,在自然光环境下拍摄标准灰阶色卡,并根据拍摄到的灰阶色卡图像,计算出摄像机的物理色偏,并以此建立一个物理色偏角。在摄像机使用过程中,以物理色偏角为中心,在一定范围内搜索估计中性颜色点集合,以此集合的均值作为校正色偏角,将其校正到理想的中性色下,以获得RGB三分量的白平衡增益系数。如果图像中所有的像素点均没有处于物理色偏角的一定范围内,则首先以亮度最高原则,估计出图像色偏角,再根据图像色偏角与物理色偏角的关系,估计出合理的校正色偏角,将其校正到理想的中性色下,以获得RGB三分量的白平衡增益系数,对图像进行白平衡颜色校正。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种基于颜色映射的自动白平衡方法,具体步骤如下:
步骤2、首先定义在RGB颜色空间中,过原点的直线方程如下:
其中,R,G,B为颜色空间中三通道自变量,k1和k2为直线的系数,根据k1和k2能唯一地确定一条直线。
步骤3、根据步骤2中确定的物理色偏角,选取合适的阈值,构造一个估计白点的像素点集合,作为估计中性色集合的候选区域。
对待处理图像中的任意一像素点(RPixel(i,j),GPixel(i,j),BPixel(i,j)),i=1,2,...,m,j=1,2,...,n。其中,m和n分别为图像的长和宽,i和j均表示像素点的坐标,令:
其中,ε为色偏斜率的偏差范围,考虑到ε过大,则容易误将非中性色当作中性色处理,干扰校正结果,ε过小,则算法对色偏图像的适应度不强,经大量实验得,ε取值范围优选0.05~0.1。
步骤4、扫描待处理图像全图,如果该图中存在落在估计中性色集合的候选区域内的点,则进入步骤5,如果该图中没有落在中性色集合的候选区域的点,则转入步骤6。
其中,各点亮度的选取方法为:为了能够有效避免饱和度较高的彩色点被选中,使估计白点集合的选择更精确,选取待处理图像各点中,RGB三通道中最小的一个值min(RPixel(i,j),GPixel(i,j),BPixel(i,j)),作为该点的亮度。
步骤6、首先确定待处理图像中各点的亮度。其中,各点亮度的选取方法为:为了能够有效避免饱和度较高的彩色点被选中,使估计白点集合的选择更精确,选取待处理图像各点中,RGB三通道中最小的一个值min(RPixel(i,j),GPixel(i,j),BPixel(i,j)),作为该点的亮度。
然后在待处理图像中,选取该图中的亮度最大值,记做Ymax,再以亮度不小于0.9倍Ymax为条件,选取估计白点集合Ωwhite。
并根据下式确定图像色偏角,即:
由于在这种情况下,图像色偏角有可能处于步骤3中的估计中性色范围以外,选取如下条件对图像色偏角进行修正,以作为校正色偏角。即
其中,kR和kB是最终得到的白平衡增益系数。
步骤7、对待处理图像进行白平衡处理:
对待处理图像中的任意一点(R(i,j),G(i,j),B(i,j)),i=1,2,...,m,j=1,2,...,n。按照下式进行颜色校正:
R(i,j)=kR·R(i,j), (12)
G(i,j)=kG·G(i,j), (13)
B(i,j)=kB·B(i,j), (14)
其中kR和kB根据步骤5或者步骤6得到,kG=1。
Claims (4)
1.一种基于颜色映射的自动白平衡方法,其特征在于,具体步骤如下:
步骤2、首先,定义在RGB颜色空间中,过原点的直线方程如下:
其中,R,G,B为颜色空间中三通道自变量,k1和k2为直线的系数;
步骤3、构造估计中性色集合的候选区域
对待处理图像中的任意一像素点(RPixel(i,j),GPixel(i,j),BPixel(i,j)),i=1,2,...,m,j=1,2,...,n,其中,m和n分别为图像的长和宽,i和j均表示像素点的坐标,令:
步骤4、扫描待处理图像全图,如果该图中存在落在估计中性色集合的候选区域内的点,则进入步骤5,如果该图中没有落在中性色集合的候选区域的点,则转入步骤6;
步骤5、选取待处理图像中,落在估计中性色集合的候选区域内的点的亮度最大值,记做
步骤6、首先,确定待处理图像中各点的亮度;
然后,在待处理图像中,选取该图中的亮度最大值,记做Ymax,再以亮度不小于0.9倍Ymax为条件,选取估计白点集合Ωwhite;
计算估计白色点集合Ωwhite中RGB三分量均值并根据下式确定图像色偏角,即:
选取校正色偏角:
其中,kR和kB是白平衡增益系数;
步骤7、对待处理图像进行白平衡处理
对待处理图像中的任意一点(R(i,j),G(i,j),B(i,j)),i=1,2,...,m,j=1,2,...,n。按照下式进行颜色校正:
R(i,j)=kR·R(i,j), (12)
G(i,j)=kG·G(i,j), (13)
B(i,j)=kB·B(i,j), (14)
其中,kR和kB根据步骤5或者步骤6得到,kG=1。
2.按照权利要求1所述的基于颜色映射的自动白平衡方法,其特征在于,步骤3中,色偏斜率的偏差范围ε的取值范围为0.05~0.1。
3.按照权利要求1所述的基于颜色映射的自动白平衡方法,其特征在于,步骤5中,各点亮度的选取方法为:为了能够有效避免饱和度较高的彩色点被选中,使估计白点集合的选择更精确,选取待处理图像各点中,RGB三通道中最小的一个值min(RPixel(i,j),GPixel(i,j),BPixel(i,j)),作为该点的亮度。
4.按照权利要求1所述的基于颜色映射的自动白平衡方法,其特征在于,步骤6中,各点亮度的选取方法为:为了能够有效避免饱和度较高的彩色点被选中,使估计白点集合的选择更精确,选取待处理图像各点中,RGB三通道中最小的一个值min(RPixel(i,j),GPixel(i,j),BPixel(i,j)),作为该点的亮度。
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