CN110324599A - 一种用于大场景范围的自动白平衡处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于大场景范围的自动白平衡处理方法及装置，该方法包括：获取图像数据；将所述图像数据分成若干等份模块；计算所述图像数据的平均熵及所述若干等份模块的每一块的熵；根据所述平均熵以及每一块的熵计算所述图像数据的加权灰度值；根据所述加权灰度值对所述图像数据进行白平衡处理。本发明不需要添加色温传感器或者在摄像头中增加过滤器，可以减少硬件成本的同时减少软件资源的使用，节约了成本。对比传统的校正方式，本发明所使用的方法在色彩单一的场景中仍然有比较良好的效果，在低照度或者曝光不正常时也能够对图像色彩进行正确的还原。

Description

一种用于大场景范围的自动白平衡处理方法及装置

技术领域

本发明涉及成像技术领域，特别是涉及一种用于大场景范围的自动白平衡处理方法及装置。

背景技术

白平衡是红、绿、蓝三基色混合后形成的白色精确度的指标。由于人眼具有独特的适应性，对事物色彩的辨别不会因为外界环境的变化而受到影响，但是图像传感器不具备这种特点，在成像过程中经历了光电信号的转换、模数信号的转换、软件算法等一系列复杂的处理，图像的颜色不可避免地会受到传感器自身或者外部等多方面因素的影响，使得图像色彩失真，在色温改变的同时，采集到图像色彩也会随之改变，产生偏色的现象。

传统白平衡的处理方法，需要在拍摄设备上专门开孔，来设置用于采集色温数据的传感器。如需要在手机的触摸屏上相关的位置开孔，或者在背壳上开孔，以设置一个单独的RGB-IR的传感器，采集环境中的色温数据。根据采集到的色温数据，对拍摄的图像进行白平衡处理，以减小图像中出现的色彩失真的问题。然而，由于传统方法中，用于采集色温数据的传感器存在检测到的色温数据不可靠的问题，从而使得拍摄对象的色彩还原不够准确。同时增加传感器这种方式，无法运用在目前嵌入式前端机器视觉相关的场景下。或者需要在摄像头中增加过滤器的方式用通过过滤器的一帧图像和未通过过滤器的图像比对计算当前色温值后进行校准，并且增加了硬件成本。

传统不增加色温传感器或者过滤器的方法主要利用两种传统算法实现：灰度世界法在色彩单一的场景中会失去效果；完美反射法在图像在低照度或者曝光不正常时无法对图像色彩进行正确的还原。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服上述现有技术之不足，提供一种用于大场景范围的自动白平衡处理方法，该方法包括：

获取图像数据；

将所述图像数据分成若干等份模块；

计算所述图像数据的平均熵及所述若干等份模块的每一块的熵；

根据所述平均熵以及每一块的熵计算所述图像数据的加权灰度值；

根据所述加权灰度值对所述图像数据进行白平衡处理。

优选地，根据所述加权灰度值对所述图像数据进行白平衡处理具体包括：

所述加权灰度分别除以R、G、B三分量的平均值，得到每个像素中R、G、B分量的增益；

根据每个像素中R、G、B分量的增益对图像进行白平衡处理。

优选地，根据每个像素中R、G、B分量的增益对图像进行白平衡处理

具体包括：

每个像素中R、G、B分量的增益的值乘以每个像素原始的分量的图像为

白平衡处理后的图像。

优选地，所述若干等份模块为4到9块。

优选地，所述根据所述平均熵以及每一块的熵计算所述图像数据的加权灰度值具体包括：

判断所述每一块的熵是否大于所述平均熵，如果大于，则赋予该块较大的权重；否则，赋予较小的权重。

一种用于大场景范围的自动白平衡处理装置，该装置包括：

获取模块，用于获取图像数据；

划分模块，用于将所述图像数据分成若干等份模块；

熵计算模块，用于计算所述图像数据的平均熵及所述若干等份模块的每一块的熵；

加权灰度值计算模块，用于根据所述平均熵以及每一块的熵计算所述图像数据的加权灰度值；

白平衡处理模块，用于根据所述加权灰度值对所述图像数据进行白平衡处理。

优选地，所述白平衡处理模块还包括：

增益计算模块，用于所述加权灰度分别除以R、G、B三分量的平均值，得到每个像素中R、G、B分量的增益。

优选地，所述白平衡处理模块还包括：

白平衡校正模块，用于每个像素中R、G、B分量的增益的值乘以每个像素原始的分量的图像为白平衡处理后的图像。

优选地，所述熵计算模块还包括：

判断模块，判断所述每一块的熵是否大于所述平均熵，如果大于，则赋予该块较大的权重；否则，赋予较小的权重。

优选地，所述若干等份模块为4到9块。

按照本发明提供的一种用于大场景范围的自动白平衡处理方法及装置与现有技术相比具有如下优点：

1、本发明中不需要添加色温传感器或者在摄像头中增加过滤器。可以减少硬件成本的同时减少软件资源的使用，节约了成本。

2、对比传统的校正方式，本发明所使用的方法在色彩单一的场景中仍然有比较良好的效果；在低照度或者曝光不正常时也能够对图像色彩进行正确的还原。

附图说明

图1是本发明的工作流程图,

图2是本发明的结构图。

具体实施方式

为清楚的说明本发明中的方案，下面给出优选的实施例并结合附图详细说明。以下的说明本质上仅仅是示例性的而并不是为了限制本公开的应用或用途。应当理解的是，在全部的附图中，对应的附图标记表示相同或对应的部件和特征。

该白平衡处理方法可以应用于例如智能手机、平板电脑、PC(Personal Computer，计算机)或可穿戴设备等智能终端，本公开对此不作限制。

如图1所示。一种用于大场景范围的自动白平衡处理方法，该方法包括：

S101,获取图像数据；所述的图像数据是通过图像数据传入模块进行获取的。数据传入模块使用移动产业处理器接口MIPI传输的图像数据,需要的图像格式是RGB888或者RGB565格式。

S102，将所述图像数据分成若干等份模块；所述若干等份模块为4到9块。具体分块原因为分块的数量可以由使用者调节，太少不利于确定感兴趣区域。太多将会增加噪声一般在4到9块之间。

S103，计算所述图像数据的平均熵及所述若干等份模块的每一块的熵；主要是通过色温估计模块来计算每块图像熵和整帧图像的平均熵。

S104,根据所述平均熵以及每一块的熵计算所述图像数据的加权灰度值；其具体计算过程为：

判断所述每一块的熵是否大于所述平均熵，如果大于，则表示该块为感兴趣区域，则赋予该块较大的权重；否则，认为该块是背景区域，赋予较小的权重。

计算每块图像的平均灰度，然后根据权重曲线以及各区域的图像的加权灰度值。

白平衡调整侧重的是对主体区域(即感兴趣的区域)的调整，但是图像中背景区域往往比主体区域所占的分量大，所以正确区分主体和背景是色温估计的关键。一般背景的内容较单一，主体内容较为丰富。图像的灰度熵值正好能体现图像的色彩丰富度，图像熵越大，表示图像灰度级的分布越均匀。

S105，根据所述加权灰度值对所述图像数据进行白平衡处理。

其具体处理过程为：

所述加权灰度分别除以R、G、B三分量的平均值，得到每个像素中R、G、B分量的增益；

每个像素中R、G、B分量的增益的值乘以每个像素原始的分量的图像为白平衡处理后的图像。

如图2所示，一种用于大场景范围的自动白平衡处理装置，该装置包括：

获取模块201，用于获取图像数据；

划分模块202，用于将所述图像数据分成若干等份模块；所述若干等份模块为4到9块。

熵计算模块203，用于计算所述图像数据的平均熵及所述若干等份模块的每一块的熵；所述熵计算模块还包括：

判断模块2031，判断所述每一块的熵是否大于所述平均熵，如果大于，则赋予该块较大的权重；否则，赋予较小的权重。

加权灰度值计算模块204，用于根据所述平均熵以及每一块的熵计算所述图像数据的加权灰度值；

白平衡处理模块205，用于根据所述加权灰度值对所述图像数据进行白平衡处理。

所述白平衡处理模块205还包括：

增益计算模块2051，用于所述加权灰度分别除以R、G、B三分量的平均值，得到每个像素中R、G、B分量的增益。

所述白平衡处理模块还包括：

白平衡校正模块2052，用于每个像素中R、G、B分量的增益的值乘以每个像素原始的分量的图像为白平衡处理后的图像。

综上所述，以上所述内容仅为本发明的实施例，仅用于说明本发明的原理，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于大场景范围的自动白平衡处理方法，其特征在于，该方法包括：

获取图像数据；

将所述图像数据分成若干等份模块；

计算所述图像数据的平均熵及所述若干等份模块的每一块的熵；

根据所述平均熵以及每一块的熵计算所述图像数据的加权灰度值；

根据所述加权灰度值对所述图像数据进行白平衡处理。

2.如权利要求1所述的用于大场景范围的自动白平衡处理方法，其特征在于：所述根据所述加权灰度值对所述图像数据进行白平衡处理具体包括：

所述加权灰度分别除以R、G、B三分量的平均值，得到每个像素中R、G、B分量的增益；

根据每个像素中R、G、B分量的增益对图像进行白平衡处理。

3.如权利要求3所述的用于大场景范围的自动白平衡处理方法，其特征在于：所述根据每个像素中R、G、B分量的增益对图像进行白平衡处理具体包括：

每个像素中R、G、B分量的增益的值乘以每个像素原始的分量的图像为白平衡处理后的图像。

4.如权利要求1所述的用于大场景范围的自动白平衡处理方法，其特征在于：所述若干等份模块为4到9块。

5.如权利要求1所述的用于大场景范围的自动白平衡处理方法，其特征在于：所述根据所述平均熵以及每一块的熵计算所述图像数据的加权灰度值具体包括：

判断所述每一块的熵是否大于所述平均熵，如果大于，则赋予该块较大的权重；否则，赋予较小的权重。

6.一种用于大场景范围的自动白平衡处理装置，其特征在于：该装置包括：

获取模块，用于获取图像数据；

划分模块，用于将所述图像数据分成若干等份模块；

熵计算模块，用于计算所述图像数据的平均熵及所述若干等份模块的每一块的熵；

加权灰度值计算模块，用于根据所述平均熵以及每一块的熵计算所述图像数据的加权灰度值；

白平衡处理模块，用于根据所述加权灰度值对所述图像数据进行白平衡处理。

7.如权利要求6所述的用于大场景范围的自动白平衡处理装置，其特征在于：所述白平衡处理模块还包括：

增益计算模块，用于所述加权灰度分别除以R、G、B三分量的平均值，得到每个像素中R、G、B分量的增益。

8.如权利要求6所述的用于大场景范围的自动白平衡处理装置，其特征在于：所述白平衡处理模块还包括：

白平衡校正模块，用于每个像素中R、G、B分量的增益的值乘以每个像素原始的分量的图像为白平衡处理后的图像。

9.如权利要求6所述的用于大场景范围的自动白平衡处理装置，其特征在于：所述熵计算模块还包括：

判断模块，判断所述每一块的熵是否大于所述平均熵，如果大于，则赋予该块较大的权重；否则，赋予较小的权重。

10.如权利要求6所述的用于大场景范围的自动白平衡处理装置，其特征在于：所述若干等份模块为4到9块。