CN108063934B - 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种图像处理方法包括：处理图像以检测图像的光源的颜色以得到光源的颜色丰富度和图像的纯色度；判断颜色丰富度是否大于或等于预定丰富度和纯色度是否小于或等于预定纯色度；和在颜色丰富度大于或等于预定丰富度和纯色度小于或等于预定纯色度时使用灰度世界法对图像进行白平衡处理。本申请还公开一种图像处理装置、计算机可读存储介质和计算机设备。本申请的图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备用于检测光源的颜色并判断光源的颜色丰富度和场景的纯色度，在光源的颜色丰富度比较高和场景的纯色度比较低的时候采用白平衡效果更好的灰度世界法进行白平衡处理，从而提升白平衡处理的效果。

Description

图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像处理方法、图像处理装置、计算机可读存储介质和计算机设备。

背景技术

相关技术的图像处理方法可能通过处理图像检测光源的颜色并根据光源的颜色进行白平衡处理。当场景中存在多个颜色不同的光源时，往往通过分析光源的权重选出主光源并根据主光源的颜色进行白平衡处理，然而，主光源的颜色往往与整个场景的光源的实际颜色存在偏差，导致白平衡处理效果比较差，特别是在场景的光源的颜色比较丰富时。

发明内容

本申请的实施例提供了一种图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备。

本申请实施方式的图像处理方法包括以下步骤：

处理图像以检测所述图像的光源的颜色以得到所述光源的颜色丰富度和所述图像的纯色度；

判断所述颜色丰富度是否大于或等于预定丰富度和所述纯色度是否小于或等于预定纯色度；和

在所述颜色丰富度大于或等于所述预定丰富度和所述纯色度小于或等于所述预定纯色度时使用灰度世界法对所述图像进行白平衡处理。

本申请实施方式的图像处理装置包括：

第一处理模块，所述第一处理模块用于处理图像以检测所述图像的光源的颜色以得到所述光源的颜色丰富度和所述图像的纯色度；

判断模块，所述判断模块用于判断所述颜色丰富度是否大于或等于预定丰富度和所述纯色度是否小于或等于预定纯色度；和

第二处理模块，所述第二处理模块用于在所述颜色丰富度大于或等于所述预定丰富度和所述纯色度小于或等于所述预定纯色度时使用灰度世界法对所述图像进行白平衡处理。

本申请实施方式的一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行所述图像处理方法。

本申请实施方式的一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述图像处理方法。

本申请实施方式的图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备检测光源的颜色，然而，相较于相关技术中直接用光源的颜色进行白平衡处理不同，本申请进一步考虑光源的颜色丰富度和场景的纯色度，并在光源的颜色丰富度比较高和场景的纯色度比较低的时候采用相较于直接用光源的色温进行白平衡处理效果更好的灰度世界法进行白平衡处理，从而提升白平衡处理的效果。

本申请的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例，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是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图。

图2是本申请某些实施方式的图像处理装置的模块示意图。

图3是本申请某些实施方式的计算机设备的平面示意图。

图4是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图。

图5是本申请某些实施方式的第一处理模块的模块示意图。

图6是本申请某些实施方式的图像处理方法的场景示意图。

图7是本申请某些实施方式的图像处理方法的场景示意图。

图8是本申请某些实施方式的图像处理方法的区域形成的直方图。

图9是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图。

图10是本申请某些实施方式的第一处理模块的模块示意图。

图11是本申请某些实施方式的图像处理方法的场景示意图。

图12是本申请某些实施方式的色温曲线示意图。

图13是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图。

图14是本申请某些实施方式的第一处理模块的模块示意图。

图15是本申请某些实施方式的图像处理方法的场景示意图。

图16是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图。

图17是本申请某些实施方式的第一处理模块的模块示意图。

图18是本申请某些实施方式的图像处理方法的图像形成的直方图。

图19是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图。

图20是本申请某些实施方式的图像处理装置的模块示意图。

图21是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图。

图22是本申请某些实施方式的第三处理模块的模块示意图。

图23是本申请某些实施方式的图像处理方法的场景示意图。

图24是本申请某些实施方式的图像处理方法的场景示意图。

图25是本申请某些实施方式的计算机设备的模块示意图。

图26是本申请某些实施方式的图像处理电路的模块示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。

请参阅图1，本申请实施方式的图像处理方法包括以下步骤：

S12：处理图像以检测图像的光源的颜色以得到光源的颜色丰富度和图像的纯色度；

S14：判断颜色丰富度是否大于或等于预定丰富度和纯色度是否小于或等于预定纯色度；和

S16：在颜色丰富度大于或等于预定丰富度和纯色度小于或等于预定纯色度时使用灰度世界法对图像进行白平衡处理。

请参阅图2，本申请实施方式的图像处理装置10包括第一处理模块12、判断模块14、第二处理模块16。第一处理模块12用于处理图像以检测图像的光源的颜色以得到光源的颜色丰富度和图像的纯色度。判断模块14用于判断颜色丰富度是否大于或等于预定丰富度和纯色度是否小于或等于预定纯色度。第二处理模块16用于在颜色丰富度大于或等于预定丰富度和纯色度小于或等于预定纯色度时使用灰度世界法对图像进行图像处理。

本申请实施方式的图像处理方法可以由本申请实施方式的图像处理装置10实现，其中，步骤S12可以由第一处理模块12实现，步骤S14可以由判断模块14实现，步骤S16可以由第二处理模块16实现。

请参阅图3，本申请实施方式的图像处理装置10可以应用于本申请实施方式的计算机设备100中，也即是说，本申请实施方式的计算机设备100可以包括本申请实施方式的图像处理装置10。

在某些实施方式中，计算机设备100包括手机、平板电脑、笔记本电脑、智能手环、智能手表、智能头盔、智能眼镜等。

本申请实施方式的图像处理方法、图像处理装置10和计算机设备100检测光源的颜色，然而，相较于相关技术中直接用光源的颜色进行白平衡处理不同，本申请进一步考虑光源的颜色丰富度和场景的纯色度，并在光源的颜色丰富度比较高和场景的纯色度比较低的时候采用相较于直接用光源的色温进行白平衡处理效果更好的灰度世界法进行白平衡处理，从而提升白平衡处理的效果。

在某些实施方式中，用灰度世界法对图像进行处理的步骤包括以下步骤：

统计图像所有像素的基色通道值；

计算(R,G,B)三个基色通道值的平均值；

根据平均值确定R、G和B通道的白平衡调整值。和

根据白平衡调整值对图像进行白平衡调整。

具体的，通过计算图像的基色通道值数据获得图像的基色通道像素平均值为(R_avg，G_avg，B_avg),然后根据平均值计算各通道的白平衡调整值为K/R_avg，K/G_avg和K/B_avg，其中，K＝(R_avg，G_avg，B_avg)/3。如此，可以根据该基色通道值的白平衡调整值可以对整个图像进行白平衡处理。

如此，可以快速进行白平衡且在光源颜色越丰富和场景纯色度越低的情况下白平衡效果越好。

请参阅图4，在某些实施方式中，步骤S12包括以下步骤：

S122：将图像分成多个区域；

S124：根据每个区域的直方图判断区域是否为包括光源的目标区域；

S126：在区域为包括光源的目标区域时判断是否存在相邻的多个目标区域；

S128：在存在相邻的多个目标区域时将相邻的多个目标区域拼接为光源；

S121：在不存在相邻的多个目标区域时将目标区域确定为光源；和

S123：统计光源的个数。

请参阅图5，在某些实施方式中，第一处理模块12包括划分单元122、第一判断单元124、第二判断单元126、拼接单元128、第一确定单元121和统计单元123。划分单元122用于将图像分成多个区域。第一判断单元124用于根据每个区域的直方图判断区域是否为包括光源的目标区域。第二判断单元126用于判断是否存在相邻的多个目标区域。拼接单元128用于在存在相邻的多个目标区域时将相邻的多个目标区域拼接为光源。第一确定单元121用于在不存在相邻的多个目标区域时将目标区域确定为光源。统计单元123用于统计光源的个数。

也即是说，步骤S122可以由划分单元122实现，步骤S124可以由第一判断单元124实现，步骤S126可以由第二判断单元126实现，步骤S128可以由拼接单元128实现，步骤S121可以由第一确定单元121实现，步骤S123可以由统计单元123实现。

如此，可以确定图像中的光源的位置和个数。

具体的，请参阅图6-8，在一个实施例中，图像处理方法先将图像分成多个区域，例如，4*5个区域。每个区域按R、Gr、Gb、B的通道值可以绘制4张直方图，然后根据每个区域的4张直方图判断该区域是否为包括光源的目标区域。在图6和图7中，图像均包括多个目标区域。例如，图6中的图像包括3个目标区域，图7中的图像包括8个目标区域。图像处理方法在存在区域为包括光源的目标区域时，判断是否存在相邻的多个目标区域，即判断是否存在一个光源同时覆盖多个目标区域的情况，其中，覆盖可以为部分覆盖或者完全覆盖。图像处理方法在存在相邻的多个目标区域时，将相邻的多个目标区域拼接为光源；在不存在相邻的多个目标区域时，将每个目标区域都确定为光源。请参阅图6，3个互不相邻的目标区域分别确定为光源R、光源G、光源B。请参阅图7，其中6个相邻的目标区域拼接为一个完整的光源R，另外两个不相邻的目标区域分别确定为光源G、光源B。

另外，需要指出的是，在图8中，区域的直方图的绘制方法仅为示例，图8中的直方图的横轴为像素值，纵轴为像素个数。在其他实施例中，直方图的横轴还可以为像素个数，纵轴为像素值；或者直方图的横轴为像素个数占比，纵轴为像素值；或者直方图的横轴为像素值，直方图的纵轴为像素个数占比。

在某些实施方式中，在根据某个区域的直方图来判断该区域是否为包括光源的目标区域时，可以通过判断像素值超过预定值的像素个数占比是否超过预定占比来实现。例如，可以通过判断像素值超过239的像素个数占比是否超过5％来实现，当像素值超过239的像素个数占比超过5％时，表明该区域为包括光源的目标区域；当像素值超过239的像素个数占比不超过5％时，表明该区域不为包括光源的目标区域。

请参阅图9，在某些实施方式中，步骤S12包括以下步骤：

S125：根据光源的中心沿径向向外的亮度分布确定高亮区域和中亮区域；和

S127：将高亮区域的基色通道像素平均值减去中亮区域的基色通道像素平均值以确定光源的颜色。

请参阅图10，在某些实施方式中，第一处理模块12包括第二确定单元125和第三确定单元127。第二确定单元125用于根据光源的中心沿径向向外的亮度分布确定高亮区域和中亮区域。第三确定单元127用于将高亮区域的基色通道像素平均值减去中亮区域的基色通道像素平均值以确定光源的颜色。

也即是说，步骤S125可以由第二确定单元125实现，步骤S127可以由第三确定单元127实现。

如此，可以通过高亮区域H和中亮区域M确定主光源颜色并根据主光源颜色确定主光源色温，可以更准确对主光源的色温进行估计。

请参阅图11，在图像中的光源位置确定后，可以理解，图像中的光源的中心O区域为过曝区域，一般为大白斑，不包含光源颜色的信息。光源颜色可以通过高亮区域H和中亮区域M的基色通道像素平均值确定。高亮区域H可以是指光源的中心沿径向向外的亮度值处于第一亮度范围L1的像素所构成的区域，第一亮度范围L1例如为[200，239)。中亮区域M可以是指光源的中心沿径向向外的亮度值处于第二亮度范围L2的像素所构成的区域，第二亮度范围L2例如为[150，200)。需要说明的是，第一亮度范围L1和第二亮度范围L2的具体取值可以根据光源的中心O沿径向向外的亮度分布确定，例如光源的亮度衰减得比较快，可以增大第一亮度范围L1和第二亮度范围L2；例如光源的亮度衰减得比较慢，可以减小第一亮度范围L1和第二亮度范围L2。

高亮区域的基色通道像素平均值即为高亮区域的所有像素的像素值的平均值，中亮区域的基色通道像素平均值即为中亮区域的所有像素的像素值的平均值。假设高亮区域的像素个数为C1，中亮区域的像素个数为C2，则

高亮区域的基色通道像素平均值为：

中亮区域的基色通道像素平均值为：

将高亮区域的基色通道像素平均值

减去中亮区域的基色通道像素平均值

即

以确定光源的颜色，根据光源的颜色可以对应确定光源的色温在某些实施方式中，根据光源的颜色确定光源的色温，具体可以为：根据光源的颜色、光源的颜色和光源的色温的对应关系确定光源色温。其中，光源的颜色和光源的色温的对应关系可以是映射表和/或色温曲线(如图12所示)。具体地，在一个实施例中，可以在色温分别为3000K、4000K、5000K、6000K、……的标准灯箱下，获取图像并通过计算得到在上述不同色温下对应的

的值，由此可以形成

与光源的色温之间的映射表或色温曲线图，并可以将该色温曲线图或映射表保存在本地数据库。在本申请实施方式中，在计算得到

后，可以通过该色温曲线图或映射表，查询得到对应的光源的色温。然后，根据光源的色温、以及光源的色温和白平衡参数的对应关系可以查找获得相应的白平衡参数，从而可以根据白平衡参数对图像进行白平衡处理。

在某些实施方式中，基色通道是指颜色通道，例如包括R(红色)通道、Gr(绿红)通道、Gb(绿蓝)通道、B(蓝色)通道中的至少一个，在某些实施方式中，可以通过Gr通道的像素值和Gb通道的像素值获得G(绿色)通道的像素值。像素平均值可以是指像素值的算术平均值。在一个例子中，高亮区域的各个基色通道像素平均值(Ravg，Gavg，Bavg)为(200,210,220)，中亮区域的各个基色通道像素平均值(Ravg，Gavg，Bavg)为(160,180,190)，则光源颜色的通道(R，G，B)为(200-160,210-180,220-190)，即(40,30,30)。

请参阅图13，在某些实施方式中，步骤S12还包括以下步骤：

S129：根据光源的颜色确定光源的色温；

S12b：比较不同光源以得到不同光源之间的色温差值并在色温差值小于预定色温差值时合并不同光源为同一光源；和

S12d：根据合并后的光源的数目确定颜色丰富度。

请参阅图14，在某些实施方式中，第一处理模块12还包括第四确定单元129、第一比较单元12b和第五确定单元12d。第四确定单元129用于根据光源的颜色确定光源的色温。第一比较单元12b用于比较不同光源以得到不同光源之间的色温差值并在色温差值小于预定色温差值时合并不同光源为同一光源。第五确定单元12d用于根据合并后的光源的数目确定颜色丰富度。

也即是说，步骤S129由第四确定单元129实现，步骤S12b由第一比较单元12b实现，步骤S12d由第五确定单元12d实现。

如此，根据不同光源之间的色温差值判断不同光源是否为同一色温的光源，在色温差值小于预定色温差值时，合并不同光源为同一光源，通过合并后的光源数目确定光源的颜色丰富度，准确度高。

具体的，如图15所示，图像中存在5个光源，光源A的色温为3000K、光源B的色温为3500K、光源C的色温为3800K、光源D的色温为4100K和光源E的色温为5000K。例如，预定色温差值为500，通过计算不同光源之间的差值得出，光源B和光源C的色温差值为300小于预定色温差值500，在计算光源个数时，逻辑上把光源B和光源C看作一个光源，而这个光源包含两个不同色温的光源，合并后的光源在进行比较时应满足该光源包含的所有光源与被比较光源的差值小于500，如在光源B和光源C合并成一个光源后，与光源D比较时，光源C和光源D的差值为300，但是光源B和光源D的差值为600，仅仅其中一个光源满足条件，故无法合并。如此，最终光源个数计为4。当然，预定色温差值可以是其他合适的数值。如此根据光源的个数衡量颜色丰富度，即光源个数越多，代表不同色温范围的光源的个数越多，表示颜色丰富度越高。预定丰富度可设为3，即在光源个数(颜色丰富度)大于3时表示该图像的光源颜色丰富度满足使用灰度世界法的条件，如此，在判断图像的纯色度小于预定纯色度后采用灰度世界法进行白平衡处理。

请参阅图16，在某些实施方式中，步骤S12还包括以下步骤：

S12f：比较落入预定像素值范围的像素占图像总像素的比例以确定最大像素比例；和

S12h：根据最大像素比例确定纯色度。

请参阅图17，在某些实施方式中，第一处理模块12还包括第二比较单元12f和第六确定单元12h。第二比较单元12f用于比较落入预定像素值范围的像素占图像总像素的比例以确定最大像素比例。第六确定单元12h用于根据最大像素比例确定纯色度。

也即是说，步骤S12f被第二比较单元12f实现，步骤S12h被第六确定单元12h实现。

如此，通过比较比较落入预定像素值范围的像素占图像总像素的比例以确定最大像素比例，然后根据最大像素比例确定纯色度。可以准确的估计图像的纯色度。

具体的，如图18所示，先统计图像中所有像素的像素值，然后确定多个像素范围，例如像素值每隔10为一个像素值范围如(0,10],(10,20]等等，以像素值为直方图的横轴，而每个像素值范围内的像素认为是同一颜色。然后统计落入每个像素值范围内的像素的个数占图像总像素的比例以作为直方图的纵轴，在某个像素值范围内的像素的比例最大且为40％时，可以认为该图像的纯色度为40％，设定预定纯色度例如为90％，那么此时该图像满足灰度世界法的纯色度的限制条件。在光源颜色丰富度满足条件时，采用灰度世界法对图像进行白平衡处理。

请参阅图19，在某些实施方式中，图像处理方法还包括以下步骤：

S18：在颜色丰富度小于预定丰富度或纯色度大于预定纯色度时根据光源的色温对图像进行白平衡处理。

请参阅图20，在某些实施方式中，图像处理装置还包括第三处理模块18。第三处理模块18用于在颜色丰富度小于预定丰富度或纯色度大于预定纯色度时根据光源的色温对图像进行白平衡处理。

也即是说，步骤S18被第三处理模块18实现。

如此，在在颜色丰富度小于预定丰富度或纯色度大于预定纯色度时不采用灰度世界法，保证了白平衡的稳定性。

请参阅图21，在某些实施方式中，步骤S18包括以下步骤：

S182：判断光源的个数是否大于或等于1；

S184：在光源的个数等于1时，根据光源的色温对图像进行白平衡处理；和

S186：在光源的个数大于1时，根据光源的场景参数、对应的面积、亮度参数中的至少一种确定主光源并根据主光源的色温对图像进行白平衡处理，其中，场景参数包括拍摄图像的时间和GPS的信号强度，亮度参数包括多个光源的亮度，光源包括主光源。

请参阅图22，在某些实施方式中，第三处理模块18包括第三判断单元182、第一处理单元184和第二处理单元186。第三判断单元182用于判断光源的个数是否大于或等于1。第一处理单元184在光源的个数等于1时，根据光源的色温对图像进行白平衡处理。第二处理单元186用于在光源的个数大于1时，根据光源的场景参数、对应的面积、亮度参数中的至少一种确定主光源并根据主光源的色温对图像进行白平衡处理，其中，场景参数包括拍摄图像的时间和GPS的信号强度，亮度参数包括多个光源的亮度，光源包括主光源。

如此，在图像的光源丰富度低且图像的纯色度高时，判断光源个数是否大于1，在不大于1时，确定光源为主光源，在光源个数大于1时，根据光源的场景参数、对应的面积、亮度参数中的至少一种确定主光源并根据主光源的色温对图像进行白平衡处理，如此，针对不同情形采用不同的图像处理方法，提高了白平衡处理的稳定性。

具体地，根据拍摄图像的时间可以区分当前时间位于哪个时间段，通过保存在本地数据库的用户作息时间和常规习惯，可以判断用户在当前时间段可能处于什么地点进行拍摄活动。例如，在中午12点钟的时候，该用户一般在餐厅吃午饭；在晚上8点以后，用户一般在客厅看书。如此，根据拍摄图像的时间可以大致区分出用户处于室内环境、还是室外环境或者某个特定场景。另外，由于室外的GPS的信号强度一般比室内的GPS的信号强度更强。因此，根据GPS的信号强度也可以大致区分出用户处于室内环境或室外环境。可以理解，室内的光源的色温一般为5000K以下，例如，钨丝灯的色温为2760-2900K，闪光灯的色温为3800K；室外的光源的色温一般在5000K以上，例如，中午阳光的色温为5000K，蓝天的色温为10000K。如此，根据用户处于室内环境或室外环境可以大致判断当前色温应该在5000K以上还是5000K以下，如图23所示，例如光源R色温为4500K，光源G的色温为3500K，光源B的色温为7000K，而根据场景参数确定当前色温应为5000K，显然光源R距离场景当前色温最接近故确定光源R为主光源。由此，可以用于确定主光源。

当根据多个光源的对应的面积确定主光源时，可以通过比较多个光源的面积大小，选取面积最大的光源作为主光源。例如，在图23中，光源R的面积大于光源G的面积，且大于光源B的面积，则确定光源R作为主光源。

当根据多个光源对应的亮度确定主光源时，可以理解，光源的亮度越高，对图像整体的影响一般越大。如图24所示，在光源面积相同时，光源G亮度为150，光源G亮度为100，光源B亮度值为200，则确定光源B为主光源。如此，在光源面积相同时，亮度最大的光源确定为主光源。

本申请实施方式的图像处理方法可以根据多个光源的拍摄图像的时间和GPS的信号强度的组合确定主光源，或者根据多个光源对应的面积确定主光源；或者根据多个光源的对应的亮度和图像的平均亮度的组合确定主光源；或者根据多个光源的拍摄图像的时间和GPS的信号强度的组合、和多个光源对应的面积确定主光源；或者根据多个光源的拍摄图像的时间和GPS的信号强度的组合、和多个光源的对应的亮度和图像的平均亮度的组合确定主光源；或者根据多个光源对应的面积、和多个光源的对应的亮度和图像的平均亮度的组合确定主光源；或者根据多个光源的拍摄图像的时间和GPS的信号强度的组合、对应的面积、和对应的亮度和图像的平均亮度的组合确定主光源。

较佳地，图像处理方法根据多个光源的拍摄图像的时间和GPS的信号强度的组合、对应的面积、和对应的亮度和图像的平均亮度的组合确定主光源。多个光源的拍摄图像的时间和GPS的信号强度的组合、对应的面积、和对应的亮度和图像的平均亮度的组合可以分别设置不同的权重。如此，选取的主光源较为准确，对图像进行白平衡处理时更能满足用户预期的白平衡效果。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：

S12：处理图像以检测图像的光源的颜色以得到光源的颜色丰富度和图像的纯色度；

S14：判断颜色丰富度是否大于或等于预定丰富度和纯色度是否小于或等于预定纯色度；和

S16：在颜色丰富度大于或等于预定丰富度和纯色度小于或等于预定纯色度时使用灰度世界法对图像进行白平衡处理。

图25为一个实施例中计算机设备100的内部结构示意图。如图25所示，该计算机设备100包括通过***总线51连接的处理器52、存储器53(例如为非易失性存储介质)、内存储器54、显示屏55和输入装置56。其中，计算机设备100的存储器53存储有操作***和计算机可读指令。该计算机可读指令可被处理器52执行，以实现本申请实施方式的图像处理方法。该处理器52用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备100的运行。计算机设备100的内存储器53为存储器52中的计算机可读指令的运行提供环境。计算机设备100的显示屏55可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏等，输入装置56可以是显示屏55上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备100外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，也可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。该计算机设备100可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理或穿戴式设备(例如智能手环、智能手表、智能头盔、智能眼镜)等。本领域技术人员可以理解，图25中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的示意图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备100的限定，具体的计算机设备100可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

请参阅图26，本申请实施例的计算机设备100中包括图像处理电路80，图像处理电路80可以利用硬件和/或软件组件实现，可包括定义ISP(Image Signal Processing，图像信号处理)管线的各种处理单元。图26为一个实施例中图像处理电路80的示意图。如图26所示，为便于说明，仅示出与本申请实施例相关的图像处理技术的各个方面。

如图26所示，图像处理电路80包括ISP处理器81(ISP处理器81可为处理器52或处理器52的一部分)和控制逻辑器82。摄像头83捕捉的图像数据首先由ISP处理器81处理，ISP处理器81对图像数据进行分析以捕捉可用于确定摄像头83的一个或多个控制参数的图像统计信息。摄像头83可包括一个或多个透镜832和图像传感器834。图像传感器834可包括色彩滤镜阵列(如Bayer滤镜)，图像传感器834可获取每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由ISP处理器81处理的一组原始图像数据。传感器84(如陀螺仪)可基于传感器84接口类型把采集的图像处理的参数(如防抖参数)提供给ISP处理器81。传感器84接口可以为SMIA(Standard Mobile Imaging Architecture，标准移动成像架构)接口、其它串行或并行照相机接口或上述接口的组合。

此外，图像传感器834也可将原始图像数据发送给传感器84，传感器84可基于传感器84接口类型把原始图像数据提供给ISP处理器81，或者传感器84将原始图像数据存储到图像存储器85中。

ISP处理器81按多种格式逐个像素地处理原始图像数据。例如，每个图像像素可具有8、10、12或14比特的位深度，ISP处理器81可对原始图像数据进行一个或多个图像处理操作、收集关于图像数据的统计信息。其中，图像处理操作可按相同或不同的位深度精度进行。

ISP处理器81还可从图像存储器85接收图像数据。例如，传感器84接口将原始图像数据发送给图像存储器85，图像存储器85中的原始图像数据再提供给ISP处理器81以供处理。图像存储器85可为存储器53、存储器53的一部分、存储设备、或电子设备内的独立的专用存储器，并可包括DMA(Direct Memory Access，直接直接存储器存取)特征。

当接收到来自图像传感器834接口或来自传感器84接口或来自图像存储器85的原始图像数据时，ISP处理器81可进行一个或多个图像处理操作，如时域滤波。处理后的图像数据可发送给图像存储器85，以便在被显示之前进行另外的处理。ISP处理器81从图像存储器85接收处理数据，并对处理数据进行原始域中以及RGB和YCbCr颜色空间中的图像数据处理。ISP处理器81处理后的图像数据可输出给显示器87(显示器87可包括显示屏55)，以供用户观看和/或由图形引擎或GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)进一步处理。此外，ISP处理器81的输出还可发送给图像存储器85，且显示器87可从图像存储器85读取图像数据。在一个实施例中，图像存储器85可被配置为实现一个或多个帧缓冲器。此外，ISP处理器81的输出可发送给编码器/解码器86，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示于显示器87设备上之前解压缩。编码器/解码器86可由CPU或GPU或协处理器实现。

ISP处理器81确定的统计数据可发送给控制逻辑器82单元。例如，统计数据可包括自动曝光、自动白平衡、自动聚焦、闪烁检测、黑电平补偿、透镜832阴影校正等图像传感器834统计信息。控制逻辑器82可包括执行一个或多个例程(如固件)的处理元件和/或微控制器，一个或多个例程可根据接收的统计数据，确定摄像头83的控制参数及ISP处理器81的控制参数。例如，摄像头83的控制参数可包括传感器84控制参数(例如增益、曝光控制的积分时间、防抖参数等)、照相机闪光控制参数、透镜832控制参数(例如聚焦或变焦用焦距)、或这些参数的组合。ISP控制参数可包括用于自动白平衡和颜色调整(例如，在RGB处理期间)的增益水平和色彩校正矩阵，以及透镜832阴影校正参数。

以下为运用图26中图像处理技术实现图像处理方法的步骤：

S12：处理图像以检测图像的光源的颜色以得到光源的颜色丰富度和图像的纯色度；

S14：判断颜色丰富度是否大于或等于预定丰富度和纯色度是否小于或等于预定纯色度；和

S16：在颜色丰富度大于或等于预定丰富度和纯色度小于或等于预定纯色度时使用灰度世界法对图像进行白平衡处理。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括以下步骤：

处理图像以检测所述图像的光源的颜色以得到所述光源的颜色丰富度和所述图像的纯色度；

判断所述颜色丰富度是否大于或等于预定丰富度和所述纯色度是否小于或等于预定纯色度；

在所述颜色丰富度大于或等于所述预定丰富度和所述纯色度小于或等于所述预定纯色度时使用灰度世界法对所述图像进行白平衡处理；和

在所述颜色丰富度小于所述预定丰富度或所述纯色度大于所述预定纯色度时根据所述光源的色温对所述图像进行白平衡处理；

所述处理图像以检测所述图像的光源的颜色以得到所述光源的颜色丰富度和所述图像的纯色度的步骤包括以下步骤：

将所述图像分成多个区域；

根据每个所述区域的直方图中像素值超过预定值的像素个数占比是否超过预定占比来判断所述区域是否为包括所述光源的目标区域；

在所述区域为包括所述光源的所述目标区域时判断是否存在相邻的多个所述目标区域；

在存在相邻的多个所述目标区域时将相邻的多个所述目标区域拼接为所述光源；

在不存在相邻的多个所述目标区域时将所述目标区域确定为所述光源；和

统计所述光源的个数；

根据所述光源的中心沿径向向外的亮度分布确定围绕所述光源中心区域的高亮区域和中亮区域，所述光源的中心区域为过曝区域；和

将所述高亮区域的基色通道像素平均值减去所述中亮区域的基色通道像素平均值以确定所述光源的颜色。

2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述处理图像以检测所述图像的光源的颜色以得到所述光源的颜色丰富度和所述图像的纯色度的步骤还包括以下步骤：

根据所述光源的颜色确定所述光源的色温；

比较不同所述光源以得到不同所述光源之间的色温差值并在所述色温差值小于预定色温差值时合并不同所述光源为同一所述光源；和

根据合并后的所述光源的数目确定所述颜色丰富度。

3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述处理图像以检测所述图像的光源的颜色以得到所述光源的颜色丰富度和所述图像的纯色度的步骤还包括以下步骤：

比较落入预定像素值范围的像素占所述图像总像素的比例以确定最大像素比例；和

根据所述最大像素比例确定所述纯色度。

4.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，在所述颜色丰富度小于所述预定丰富度或所述纯色度大于所述预定纯色度时根据所述光源的色温对所述图像进行白平衡处理的步骤包括以下步骤：

判断所述光源的个数是否大于或等于1；

在所述光源的个数等于1时，根据所述光源的色温对所述图像进行白平衡处理；和

在所述光源的个数大于1时，根据所述光源的场景参数、对应的面积、亮度参数中的至少一种确定主光源并根据所述主光源的色温对所述图像进行白平衡处理，其中，所述场景参数包括拍摄所述图像的时间和GPS的信号强度，所述亮度参数包括所述多个光源的亮度，所述光源包括主光源。

5.一种图像处理装置，其特征在于，所述图像处理装置包括：

第一处理模块，所述第一处理模块用于处理图像以检测所述图像的光源的颜色以得到所述光源的颜色丰富度和所述图像的纯色度；

判断模块，所述判断模块用于判断所述颜色丰富度是否大于或等于预定丰富度和所述纯色度是否小于或等于预定纯色度；

第二处理模块，所述第二处理模块用于在所述颜色丰富度大于或等于所述预定丰富度和所述纯色度小于或等于所述预定纯色度时使用灰度世界法对所述图像进行白平衡处理；和

第三处理模块，所述第三处理模块用于在所述颜色丰富度小于所述预定丰富度或所述纯色度大于所述预定纯色度时根据所述光源的色温对所述图像进行白平衡处理；

所述第一处理模块包括：

划分单元，所述划分单元用于将所述图像分成多个区域；

第一判断单元，所述第一判断单元用于根据每个所述区域的直方图中像素值超过预定值的像素个数占比是否超过预定占比来判断所述区域是否为包括所述光源的目标区域；

第二判断单元，所述第二判断单元用于在所述区域为包括所述光源的所述目标区域时判断是否存在相邻的多个所述目标区域；

拼接单元，所述拼接单元用于在存在相邻的多个所述目标区域时将相邻的多个所述目标区域拼接为所述光源；

第一确定单元，所述第一确定单元用于在不存在相邻的多个所述目标区域时将所述目标区域确定为所述光源；和

统计单元，所述统计单元用于统计所述光源的个数；

第二确定单元，所述第二确定单元用于根据所述光源的中心沿径向向外的亮度分布确定围绕所述光源中心区域的高亮区域和中亮区域，所述光源的中心区域为过曝区域；和

第三确定单元，所述第三确定单元用于将所述高亮区域的基色通道像素平均值减去所述中亮区域的基色通道像素平均值以确定所述光源的颜色。

6.如权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，所述第一处理模块还包括：

第四确定单元，所述第四确定单元用于根据所述光源的颜色确定所述光源的色温；

第一比较单元，所述第一比较单元用于比较不同所述光源以得到不同所述光源之间的色温差值并在所述色温差值小于预定色温差值时合并不同所述光源为同一所述光源；和

第五确定单元，所述第五确定单元用于根据合并后的所述光源的数目确定所述颜色丰富度。

7.如权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，所述第一处理模块还包括：

第二比较单元，所述第二比较单元用于比较落入预定像素值范围的像素占所述图像总像素的比例以确定最大像素比例；和

第六确定单元，所述第六确定单元用于根据所述最大像素比例确定所述纯色度。

8.如权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述第三处理模块包括：

第三判断单元，所述第三判断单元用于判断所述光源的个数是否大于或等于1；

第一处理单元，所述第一处理单元用于在所述光源的个数等于1时，根据所述光源的色温对所述图像进行白平衡处理；和

第二处理单元，所述第二处理单元用于在所述光源的个数大于1时，根据所述光源的场景参数、对应的面积、亮度参数中的至少一种确定主光源并根据所述主光源的色温对所述图像进行白平衡处理，其中，所述场景参数包括拍摄所述图像的时间和GPS的信号强度，所述亮度参数包括所述多个光源的亮度，所述光源包括主光源。

9.一种包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述的图像处理方法。

10.一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述的图像处理方法。

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