CN108833875A - 一种自动白平衡校正方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自动白平衡校正方法，该方法包括如下步骤：步骤一，分别收集当前图像RGB各通道的直方图信息；步骤二，通过图像RGB通道直方图的特征选取适宜的算法模式，包括直方图匹配算法和直方图平移算法；步骤三，直方图调整，直方图匹配模式需计算出RB通道新的像素值，直方图平移模式需计算出平移系数；步骤四，对RGB通道各像素值进行变换，得到校正后的图像，本发明通过利用RGB通道直方图的分布特点对基于直方图匹配的白平衡算法增加有效性判断，结合直方图匹配与直方图平移的特点，弥补现有基于直方图的白平衡算法的不足，在保证校正效果的同时算法的适用范围得到了极大的提高。

Description

一种自动白平衡校正方法
技术领域
本发明涉及数字图像处理技术领域，特别是涉及一种校正效果优秀且适用范围广的自动白平衡校正方法。
背景技术
图像传感器是模仿人类的视觉成像的，但传感器并不具有人类视觉的一些特征，颜色恒常性就是其中之一。颜色恒常性即人类视觉***在一定范围内不受光源信息的影响，而图像传感器的成像不具备这种特性，在什么颜色的光源下成像，图片就会存在该光源颜色的偏色信息。在低色温下拍摄的图片明显偏红色，在高色温下拍摄的图片明显偏蓝色。但偏色信息并不是人类所需要的，恰恰相反，光源信息导致图片反映出的事物本身颜色出现偏差，需要将色偏校正。自动白平衡功能就是模拟人类视觉的自适应性还原图片本身的真实色彩信息，消除光源颜色对成像的影响。
现有的白平衡算法主要分为三大类：基于假设的白平衡算法、基于先验知识的白平衡算法以及基于直方图的自动白平衡算法。基于假设的白平衡算法依托于一定的假设基础，例如灰色世界法、完美反射法，算法简单但当假设不成立时算法失效；基于先验知识的自动白平衡算法依托于大量的样本数据获得参数值，例如色域映射算法、颜色相关性算法、神经网络算法，算法校正准确度高、适用范围广，但算法复杂；基于直方图的自动白平衡算法通过调整图像的直方图校正色偏，例如基于直方图拉伸、直方图匹配的自动白平衡算法，此类算法不依托于假设、算法简单、校正效果好但适用范围较窄。
发明内容
为克服上述现有技术的不足，本发明之目的在于提供一种自动白平衡校正方法，主要是通过图像RGB通道直方图的特征选取该图像适宜采用的校正算法，包括基于直方图的自动白平衡算法和基于直方图平移的自动白平衡算法，最大程度的提高校正准确度以及算法的适用范围。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种自动白平衡校正方法，包括如下步骤：
步骤一：分别收集当前图像RGB各通道的直方图信息；
步骤二：通过收集到的图像RGB通道直方图信息的特征选取适宜的算法模式，该算法模式包括直方图匹配模式和直方图平移模式；
步骤三：直方图调整，直方图匹配模式需计算出RB通道新的像素值，直方图平移模式需计算出平移系数；
步骤四：对RGB通道各像素值进行变换，得到校正后的图像。
作为本发明一种优选的技术方案，于步骤二中，根据RB通道直方图信息的特征选取适宜的算法模式，即如果RB通道直方图的高饱和像素数量均小于G通道直方图高明度像素数量，则该图像适宜采用直方图匹配模式；否则，该图像适宜采用直方图平移模式。
作为本发明一种优选的技术方案，高饱和像素数量通过对该通道[sat_th,255]区域内的像素数量累加得到；高明度像素数量通过对该通道[bri_th,255]区域内的像素数量累加得到；其中，sat_th为高饱和像素的下界限，bri_th为高明度像素的下界限。
作为本发明一种优选的技术方案，于步骤三中，若图像适宜采用直方图匹配模式，计算RB通道与G通道的匹配值时，首先需要计算RGB通道累积直方图
其中，HR[i]、HG[i]、HB[i]分别为RGB通道直方图i像素值的数量，SR、SG、SB分别为像素值为r、g、b时的像素累积值。
然后，以R通道为例，计算R通道i像素累积值与G通道每个像素值累积值之差的绝对值，绝对值最小时对应的G通道的像素值即为R通道i像素的匹配值，对应的求解公式为
ZR(i)＝arg min(|SR(i)-SG(j)|) i,j＝0...255
ZB(i)＝arg min(|SB(i)-SG(j)|) i,j＝0...255
其中，ZR、ZB分别为匹配后的RB通道像素值。
作为本发明一种优选的技术方案，于步骤三中，若图像适宜采用直方图平移模式，需要求得RB通道的直方图平移系数，基于RGB通道直方图的重叠面积可以反映图像的色偏，而最大的覆盖面积可以校正图像的色偏这一准则，平移系数的计算通过RB通道每平移一个单位计算一次重叠面积并计算出重叠面积最大时对应的系数来完成。
作为本发明一种优选的技术方案，重叠面积的计算实际为RGB通道每个像素点对应最小值的累加，运算如下：
其中，OA为重叠面积，HR(i)、HG(i)、HB(i)分别为RGB通道i像素值的数量。
作为本发明一种优选的技术方案，RB通道直方图的平移范围为[-th+1,th]，平移步长为step，RB通道直方图平移需遍历整个范围，并不断计算平移后的重叠面积，平移过程结束后，重叠面积最大时对应的系数即为所需值。
作为本发明一种优选的技术方案，于步骤四中，对RGB通道各像素值进行变换，若采用直方图匹配模式，则将RB通道原像素值替换为计算出的匹配值；若采用直方图平移模式，则在RB通道原像素的基础上分别调整计算出的平移值。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过利用RGB通道直方图的分布特点对基于直方图匹配的白平衡算法增加有效性判断，并针对直方图存在大量高饱和像素的图片采用直方图平移算法处理，平移系数通过最大的直方图重叠面积求出，并结合直方图匹配与直方图平移的特点，弥补单个算法的不足，更适用于各种光源下拍摄的多种场景。
附图说明
图1为本发明一种自动白平衡校正方法的步骤流程图；
图2为本发明一种自动白平衡校正方法的直方图匹配的匹配过程示意图；
图3为本发明一种自动白平衡校正方法的直方图匹配方法的计算流程图；
图4为本发明一种自动白平衡校正方法的直方图平移的平移过程示意图；
图5为本发明一种自动白平衡校正方法的直方图平移方法的计算流程图；
具体实施方式
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，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供的一种自动白平衡校正方法，用于数码相机图像的预处理，包括如下步骤：
步骤一101，分别收集当前图像各个通道的直方图信息。
直方图可以明显反映出一幅图像的暗区域、中间区域和明亮区域的像素分布。图像的偏色信息可以在直方图上直观的表现出来，因此我们可以通过调整图像的RGB通道直方图分布校正色偏。直方图可以表示为：
其中，HC[i]表示通道直方图，C可以为R、G、B通道。W和H为图像的宽和高。
对于单点像素来讲，如果某个像素点RGB像素值相等，则可以认为该点是灰色。如果在红色光源下成像，红色通道的像素值远就会大于其他通道的像素值，白色像素点会偏红。同理，如果在蓝色光源下成像，蓝色通道的像素值远大于其他通道的像素值，白色像素点会偏蓝。类比上述单个像素情况，我们可知对于一整幅图像来说在偏色灯光下成像，该颜色通道的像素值会整体偏向明亮。通过调整直方图的整***置可以校正图像色偏，达到白平衡的效果。
步骤二102，通过图像RGB通道直方图的特征选取适宜采用的校正算法。
对RB通道直方图不存在大量高饱和像素的图像而言，基于直方图匹配的自动白平衡算法将RB通道直方图匹配到G直方图上，经过直方图匹配后，RGB通道直方图形状相似且他们的中心几乎是在同一位置，这使得RGB通道直方图的重叠面积达到最大，使三个通道色调一致，色偏校正效果最好。
通过对大量图片测试的结果表明，对于一般图片而言，基于直方图的自动白平衡算法校正效果优于基于其它直方图运算的自动白平衡算法。但是对于许多需要保留直方图细节的图片，直方图重叠面积并不是越大校正越准确，此类图片采用基于直方图匹配的自动白平衡算法将会校正失效。
直方图匹配的原理以RG通道为例，计算R通道累积直方图中每个像素点对应的累积值与G通道哪个像素值对应的累积值最为相近，得到R通道该像素值对应的匹配值。当R通道直方图或G通道直方图亮度饱和像素较多，而B通道高明度区域像素分量较少，采用直方图匹配会使得匹配后的R通道直方图或B通道直方图亮度饱和像素值匹配为较低明亮度的像素值。而一般情况下，高饱和像素值意味着图片中存在该颜色的物品或区域，对于这类直方图若继续采用直方图匹配的方式处理会使得RG通道直方图保存的图片色调信息调整过大，很大可能性破坏图片单色区域，使得图片校正失败。对于上述图片考虑采用求取平移系数避免校正过度情况的产生，以在保证RGB各直方图亮度饱和像素校正适宜的基础上进行白平衡调整。
如此，可以用伪代码和公式的形式对步骤102进行进一步说明。考虑直方图匹配失效原因是将亮度饱和像素[sat_th,255]匹配为中明度区域像素[bri_th,255]，经过对大量的图片测试表明，当sat_th、bri_th分别设置为246和196时，对该图片的适宜算法判断的更加准确。判断算法模式首先计算三个所需值：
其中，sat_sumr、sat_sumb分别为RB通道直方图高饱和像素的数量，h_sumg为G通道直方图高明度像素数量。
如果RB通道直方图像素高饱和像素数量sat_sumr、sat_sumb大于G通道直方图的高明度像素数量h_sumg，可以认为直方图匹配将RB通道亮度饱和像素匹配到中亮度区域，基于直方图匹配的自动白平衡算法失效，需要采用直方图平移算法作为补充。
步骤三103，直方图调整，直方图匹配模式需计算出RB通道新的像素值，直方图平移模式需计算出平移系数；
直方图匹配模式是将RG通道直方图匹配到B通道直方图，这样处理后的RGB通道直方图具有相似的形状和中心位置，使得RGB直方图的重叠面积最大得到最好的色偏校正效果。图2为本发明一种自动白平衡校正方法之直方图匹配的匹配过程示意图，图3为本发明一种自动白平衡校正方法之直方图匹配方法的计算流程图，结合图2和图3对直方图匹配过程做详细说明。
首先需要计算RGB通道累积直方图
其中，HR[i]、HG[i]、HB[i]分别为RGB通道直方图i像素值的数量，SR、SG、SB分别为像素值为r、g、b时的像素累积值。
然后，如图2所示，以R通道为例，首先计算R通道0像素累积值与G通道每个像素值累积值之差的绝对值，绝对值最小时对应的G通道的像素值即为R通道0像素的匹配值，即图中绿色箭头表示R通道0像素积累值与G通道1像素累积值差的绝对值最小。采用同样的步骤计算1像素的匹配值，直到将R通道的256组像素的匹配值均求出。对应的匹配成功的公式为
ZR(i)＝arg min(|SR(i)-SG(j)|) i,j＝0...255
ZB(i)＝arg min(|SB(i)-SG(j)|) i,j＝0...255
其中，ZR(i)、ZB(j)分别为RB通道i像素的匹配值。
基于直方图平移的自动白平衡算法通过求取使得RGB重叠面积最大的平移系数避免校正过度情况的产生，以在保证RGB各直方图亮度饱和像素校正适宜的基础上进行白平衡调整。图4为本发明一种自动白平衡校正方法之直方图平移的平移过程示意图；图5为本发明一种自动白平衡校正方法之直方图平移方法的计算流程图。结合图4、图5对直方图平移过程进行详细说明。
首先，需了解RGB通道直方图的重叠面积
其中，OA为RGB通道直方图的重叠面积。HR(i)、HG(i)、HB(i)分别为RGB通道i像素值的数量。
在直方图平移的过程中需要不断计算重叠面积OA并且需要得到OA最大时的平移系数。
OAmax＝max OA(Htr(ktr),Htg(ktg),Htb(ktb))
其中，Htr(ktr)、Htg(ktg)、Htb(ktb)分别为RGB各通道分别平移ktr,ktg,ktb系数后所得直方图。以G通道为标准，所以ktg设置为1。而ktr,ktb的范围为[-th+1,th]，步长为step。经过对大量图片测试，当th为32时，图片的校正效果比较好。将step设置为4，以减少运算此数。
图4给出了具体的平移过程。平移系数为负值，直方图为左移；平移系数为正值，直方图为右移。首先将ktr,ktb设置为下界限-31，即RB通道直方图均左移31个单位，计算出此时的重叠面积。然后将ktb增加一个步长4，即R通道直方图左移31，B通道直方图左移27时再次计算重叠面积，并得到较大的重叠面积对应的系数。ktb不断的逼近上界限32，在此过程中不断计算重叠面积，并更新重叠面积的最大值以及相应系数。当ktb增加至上界限，即R通道左移31，B通道右移32时，重叠面积结束计算后，此时R通道平移系数ktr平移一个单位变为-27，ktb重置为-31，重复上述过程。当RB通道平移系数均为32时，RB通道均右移32个单位，完成直方图平移过程，此时的重叠面积最大值对应的平移系数即为最终的直方图调整系数。此过程表现在图3中为由上至下，由左往右的平移过程。
步骤四104，对图像采用相应的算法进行校正。如果采用基于直方图匹配的自动白平衡算法则采用新的RGB值代替原像素值，如果采用基于直方图平移的自动白平衡算法则在原RGB像素值上调整相应的平移值。
综上所述，本发明一种自动白平衡校正方法针对常见基于直方图的白平衡算法对于RGB各通道直方图分布存在大量高饱和像素值时失效的问题，利用RGB通道直方图的分布特点对基于直方图匹配的白平衡算法增加有效性判断，并针对直方图存在大量高饱和像素值的图片采用直方图平移算法处理,本发明的算法结合直方图匹配与直方图平移的特点，在保证校正效果的同时，适用范围更加广泛。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种自动白平衡校正方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤一：分别收集当前图像RGB各通道的直方图信息；
步骤二：通过收集到的图像RGB通道直方图信息的特征选取适宜的算法模式，该算法模式包括直方图匹配模式和直方图平移模式；
步骤三：直方图调整，直方图匹配模式需计算出RB通道新的像素值，直方图平移模式需计算出平移系数；
步骤四：对RGB通道各像素值进行变换，得到校正后的图像。
2.根据权利要求1所述的一种自动白平衡校正方法，其特征在于：于步骤二中，根据RB通道直方图信息的特征选取适宜的算法模式，即如果RB通道直方图的高饱和像素数量均小于G通道直方图高明度像素数量，则该图像适宜采用直方图匹配模式；否则，该图像适宜采用直方图平移模式。
3.根据权利要求2所述的一种自动白平衡校正方法，其特征在于：高饱和像素数量通过对该通道[sat_th,255]区域内的像素数量累加得到；高明度像素数量通过对该通道[bri_th,255]区域内的像素数量累加得到；其中，sat_th为高饱和像素的下界限，bri_th为高明度像素的下界限。
4.根据权利要求1所述的一种自动白平衡校正方法，其特征在于：于步骤三中，若图像适宜采用直方图匹配模式，计算RB通道与G通道的匹配值时，首先需要计算RGB通道累积直方图
其中，HR[i]、HG[i]、HB[i]分别为RGB通道直方图i像素值的数量，SR、SG、SB分别为像素值为r、g、b时的像素累积值。
然后，以R通道为例，计算R通道i像素累积值与G通道每个像素值累积值之差的绝对值，绝对值最小时对应的G通道的像素值即为R通道i像素的匹配值，对应的求解公式为
ZR(i)＝arg min(|SR(i)-SG(j)|)i,j＝0...255
ZB(i)＝arg min(|SB(i)-SG(j)|)i,j＝0...255
其中，ZR、ZB分别为匹配后的RB通道像素值。
5.根据权利要求1所述的一种自动白平衡校正方法，其特征在于：于步骤三中，若图像适宜采用直方图平移模式，需要求得RB通道的直方图平移系数，基于RGB通道直方图的重叠面积可以反映图像的色偏，而最大的覆盖面积可以校正图像的色偏这一准则，平移系数的计算通过RB通道每平移一个单位计算一次重叠面积并计算出重叠面积最大时对应的系数来完成。
6.根据权利要求5所述的一种自动白平衡校正方法，其特征在于：重叠面积的计算实际为RGB通道每个像素点对应最小值的累加，运算如下：
其中，OA为重叠面积，HR(i)、HG(i)、HB(i)分别为RGB通道i像素值的数量。
7.根据权利要求5所述的一种自动白平衡校正方法，其特征在于：RB通道直方图的平移范围为[-th+1,th]，平移步长为step，RB通道直方图平移需遍历整个范围，并不断计算平移后的重叠面积，平移过程结束后，重叠面积最大时对应的系数即为所需值。
8.根据权利要求1所述的一种自动白平衡校正方法，其特征在于：于步骤四中，对RGB通道各像素值进行变换，若采用直方图匹配模式，则将RB通道原像素值替换为计算出的匹配值；若采用直方图平移模式，则在RB通道原像素的基础上分别调整计算出的平移值。
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