CN113271450B - 白平衡调整方法、影像处理装置与影像处理*** - Google Patents

Abstract

一种白平衡调整方法、影像处理装置与影像处理***。所述方法包括下列步骤。接收一原始影像。依据原始影像的亮度信息，将原始影像划分为多个第一影像区域。针对各第一影像区域，产生分别对应至第一影像区域的多个区域光源信息。将原始影像划分为多个第二影像区域，并依据第二影像区域所对应的区域光源信息其中至少一产生分别对应至第二影像区域的多个混合光源信息。依据第二影像区域的混合光源信息分别修正第二影像区域内的多个像素值而获取白平衡影像。

Description

白平衡调整方法、影像处理装置与影像处理***

技术领域

本发明有关于一种影像处理方法，且特别有关于一种白平衡调整方法、影像处理装置与影像处理***。

背景技术

随着科技的发展，各式各样的智能型影像撷取装置，例如平板型电脑、个人数字化助理、及智能型手机等，已成为现代人不可或缺的工具。其中，高阶款的智能型影像撷取装置所搭载的相机镜头已经与传统消费型相机不相上下，甚至可以取而代之，少数高阶款更具有接近数字单反的像素和画质或者是提供更为先进的功能和效果。

拍摄者可能使用影像撷取装置在不同的地点或时间进行拍摄，因而影像撷取装置将于不同的光源环境下拍摄影像。拍摄环境里的光源将直接影响撷取影像中被拍摄目标的呈现颜色。在一应用情境中，伤者可能对伤口或患部拍摄影像并将拍摄影像提供给医疗单位进行诊断，倘若影像中的色彩信息反应于拍摄环境的光源而发生失真，则将可能无法依据拍摄影像进行正确诊断。对此，一般影像撷取装置所采用的自动白平衡(auto whitebalance，AWB)算法主要是在影像感测器撷取到场景的影像后，利用场景的灰度内容来进行白平衡调整，以稳定地显示场景的彩色内容。然而，在光源复杂的环境中，由于同一被摄目标上的不同位置可能被不同的混合光源照射，因此要十分精确地还原被摄目标的色彩信息是相对不容易的。举例而言，辅助光源(例如闪光灯)的使用将使得白平衡调整后的影像还是可能存在局部或整体色偏的现象。因此，如何藉由更佳的白平衡调整方法来避免影像色偏，实乃本领域技术人员所努力的方向之一。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种白平衡调整方法、影像处理装置以及影像处理***，其可根据影像中不同的影像区域来适应性地调整影像的白平衡，进而达到高品质的影像输出。

本发明实施例提供一种白平衡调整方法。所述方法包括下列步骤。接收一原始影像。依据原始影像的亮度信息，将原始影像划分为多个第一影像区域。针对各第一影像区域，产生分别对应至第一影像区域的多个区域光源信息。将原始影像划分为多个第二影像区域，并依据第二影像区域所各自对应的至少一区域光源信息产生分别对应至第二影像区域的多个混合光源信息。依据第二影像区域的混合光源信息分别修正第二影像区域内的多个像素值而获取白平衡影像。

本发明实施例提供一种影像处理装置，其包括储存装置以及处理器。储存装置储存有多个模块。处理器耦接储存装置，经配置而执行所述模块以执行下列步骤。接收一原始影像。依据原始影像的亮度信息，将原始影像划分为多个第一影像区域。针对各第一影像区域，产生分别对应至第一影像区域的多个区域光源信息。将原始影像划分为多个第二影像区域，并依据第二影像区域所各自对应的至少一区域光源信息产生分别对应至第二影像区域的多个混合光源信息。依据第二影像区域的混合光源信息分别修正第二影像区域内的多个像素值而获取白平衡影像。

本发明实施例提供一种影像处理***，其包括影像感测器、储存装置以及处理器。储存装置储存有多个模块。处理器耦接影像感测器与储存装置，经配置而执行所述模块以执行下列步骤。接收一原始影像。依据原始影像的亮度信息，将原始影像划分为多个第一影像区域。针对各第一影像区域，产生分别对应至第一影像区域的多个区域光源信息。将原始影像划分为多个第二影像区域，并依据第二影像区域所各自对应的至少一区域光源信息产生分别对应至第二影像区域的多个混合光源信息。依据第二影像区域的混合光源信息分别修正第二影像区域内的多个像素值而获取白平衡影像。

基于上述，在本发明的实施例中，原始影像可分割为多个影像区域而依据不同的混合光源信息来进行白平衡校正，且这些混合光源信息也是对不同影像区域进行估测而产生。藉此，本发明实施例可以有效地校正原始影像中反应于多种环境光源而起的色偏现象，以执行更精准的影像白平衡校正。

为让本发明之上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附图式作详细说明如下。

附图说明

图1是根据本发明一实施例的影像处理***的方块图。

图2是依照本发明一实施例的白平衡调整方法的流程图。

图3是依照本发明一实施例的将原始影像划分为多个第一影像区域的示意图。

图4是依照本发明一实施例的白平衡调整方法的流程图。

图5是依照本发明一实施例的自第一影像块取子区域的示意图。

图6A是依照本发明一实施例的计算多个第二影像区域的混合光源信息的示意图。

图6B与图6C是依照本发明一实施例的调整原始影像的像素值的示意图。

其中：

100：影像处理***；

110：影像感测器；

120：影像处理装置；

122：储存装置；

124：处理器；

Img-raw：原始影像；

Img-raw：白平衡影像；

P11、P16、P26、P34、P48：像素；

Z1、Z2：第一影像区域；

B1、B2：第一子区域；

G11、G12、G21、G22：第二影像区域；

S201～S205、S401～S410：步骤者为准。

具体实施方式

本发明的部份实施例接下来将会配合附图来详细描述，以下的描述所引用的元件符号，当不同附图出现相同的元件符号将视为相同或相似的元件。这些实施例只是本发明的一部份，并未揭示所有本发明的可实施方式。更确切的说，这些实施例只是本发明的权利要求书中的方法、装置与***的范例。

图1是根据本发明一实施例所绘示的影像处理***的方块图，但此仅是为了方便说明，并不用以限制本发明。首先图1先介绍影像处理***之所有构件以及配置关系，详细功能将配合图2一并揭露。

请参照图1，影像处理***100包括影像感测器110以及影像处理装置120，其中影像处理装置120包括储存装置122以及处理器124。在本实施例中，影像处理***100可以是将影像感测器110以及影像处理装置120整合为单一装置(all-in-one)的影像撷取装置，例如是具有镜头的数码相机、单反相机、数码摄影机、智能手机、平板电脑等等。在另一实施例中，影像处理装置120可以是个人电脑、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等具有影像处理功能的电子装置，并且经由通讯界面(未绘示)以有线或无线的方式接收影像感测器110所拍摄到的影像。

在本实施例中，影像感测器110为包括透镜以及感光元件的摄像镜头。感光元件用以感测进入透镜的光线强度，进而产生影像。感光元件可以例如是电荷耦合元件(chargecoupled device，CCD)、互补性氧化金属半导体(complementary metal-oxidesemiconductor，CMOS)元件或其他元件。镜头所撷取到的影像将成像于感测元件并且转换成数字信号，以输出至处理器124。

储存装置122用以储存影像、程序代码等资料，其可以例如是任意型式的固定式或可移动式随机存取存储器(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、闪存(flash memory)、硬盘或其它类似装置、集成电路及其组合。

处理器124用以控制影像处理***100的构件之间的作动，其可以例如是中央处理单元(central processing unit，CPU)、图形处理单元(graphic processing unit，GPU)，或是其他可编程的一般用途或特殊用途的微处理器(microprocessor)、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、影像信号处理器(image signal processor，ISP)、可编程控制器、特殊应用集成电路(application specific integrated circuits，ASIC)、可编程逻辑装置(programmable logic device，PLD)或其他类似装置或这些装置的组合。

以下即列举实施例说明针对影像处理***100调整白平衡的方法的详细步骤。在以下的实施例中将以影像处理***100实作成影像撷取装置来进行说明，而处理器124可以影像信号处理器来实现，其作用是针对前端的影像感测器110的输出信号进行处理，以在不同条件下还原出场景的细节。

图2为根据本发明之一实施例所绘示的白平衡调整方法的流程图。本实施例的方法适用于图1中的影像处理***100，以下即搭配影像处理***100中的各项元件说明本实施例方法的详细流程。

请同时参照图1以及图2，首先，在步骤S201，影像处理装置120的处理器124接收一原始影像。在本实施例中，由于处理器124则是以影像信号处理器来实现，因此第一影像可以是处理器124即时地自影像感测器110接收其所撷取到的影像序列中的其中一张影像。然而，在另一实施例中，第一影像可以是处理器124直接或是间接通过其它装置而取得到外部的影像感测器110所撷取到的影像序列中的其中一张影像。

在步骤S202，处理器124依据原始影像的亮度信息，将原始影像划分为多个第一影像区域。详细而言，原始影像是由阵列排列的多个像素组成，每一像素的像素值包括对应至多个色彩空间分量的多个像素分量。一般而言，影像感测器110所产生的像素分量分别为对应至红色通道的R分量、对应至绿色通道的G分量以及对应至蓝色通道的B分量。处理器124将各像素的RGB分量转换为各像素的亮度值，此亮度值例如是YCbCr色彩空间里的亮度分量(即Y分量)、YUV色彩空间里的亮度分量(即Y分量)，或是HSV色彩空间里的亮度分量(即V分量)，本发明对此不限制。

在一实施例中，依据原始影像中这些像素的亮度值是否大于一临界值，处理器124可将原始影像中的像素划分为多个第一影像区域。详细而言，处理器124可逐一判断这些像素的亮度值是否大于一临界值，并将彼此连通且亮度值位于同一亮度区间的像素划分为一个第一影像区域。换言之，多个彼此连通且亮度值皆大于临界值的像素将被划分至相同的第一影像区域。同理，多个彼此连通且亮度值皆不大于临界值的像素也将被划分至相同的第一影像区域。换言之，原始影像中的这些第一影像区域可分成两类别，一个类别是亮度值大于临界值的第一影像区域，另一个类别是亮度值不大于临界值的第一影像区域。并且，同一第一影像区域里的像素具有连通性。举例而言，原始影像可能包括亮度值大于临界值的2个第一影像区域以及亮度值不大于临界值的3个第一影像区域。

需说明的是，在一实施例中，用以划分第一影像区域的临界值可依据原始影像的整体亮度信息来决定。例如，处理器124可先找出原始影像中的最大亮度值与最小亮度值，并取最大亮度值与最小亮度值的平均值作为划分第一影像区域的临界值。此外，在一实施例中，用以划分第一影像区域的临界值的数目可以是一个以上。

举例而言，图3是依照本发明一实施例的将原始影像划分为多个第一影像区域的示意图。请参照图3，为了方便说明，图3以原始影像Img-raw包括8*6的像素为例进行说明，但本领域技术人员可将相同的步骤与方法实施于不同影像尺寸的原始影像上。在图3中，各像素位置上的数值代表中各像素的亮度值。处理器124可依据原始影像Img-raw中各像素的亮度值获取最大亮度值‘200’以及最小亮度值‘30’，并计算出亮度临界值为‘115’。接着，处理器124逐一判断各像素的亮度值是否大于亮度临界值为‘115’。像是，像素P11的亮度值‘30’不大于亮度临界值为‘115’，但像素P26的亮度值‘145’大于亮度临界值为‘115’。基此，处理器124可将原始影像Img-raw划分为两个第一影像区域Z1与Z2。在图3的范例中，第一影像区域Z1包括22个像素(例如像素P11)，而第一影像区域Z2包括26个像素(例如像素P26)。

回到图2的流程，在步骤S203，处理器124针对各第一影像区域，产生分别对应至第一影像区域的多个区域光源信息。亦即，处理器124针对每一个第一影像区域独立估测出对应的区域光源信息。在一实施例中，区域光源信息可包括色温值。在一实施例中，区域光源信息可包括对应至RGB通道的RGB成分比例(例如，RGB三色光的光强度比例)。举例而言，某一第一影像区域的区域光源信息可为对应至RGB通道的(0.5,0.4,0.2)。在一实施例中，处理器124可依据各个第一影像区域中的至少一子区域内的像素信息产生第一影像区域的区域光源信息。上述子区域可以是一个以上，且其尺寸可视实际应用而设置。

在步骤S204，处理器124将原始影像划分为多个第二影像区域，并依据第二影像区域所各自对应的至少一区域光源信息产生分别对应至第二影像区域的多个混合光源信息。详细而言，假设原始影像包括(M*P)*(N*Q)个像素，处理器124将原始影像划分为M*N个第二影像区域，且第二影像区域各自包括P*Q个像素。第二影像区域的尺寸与数目可视实际需求而设置，本发明对此不限制。由此可知，单一个第二影像区域可能包括一个以上的第一影像区域内的像素。若单一个第二影像区域包括相异的第一影像区域内的像素，该第二影像区域将可对应至二条以上(含二条，下同)的区域光源信息。若单一个第二影像区域包括单一个第一影像区域内的像素，该第二影像区域将对应至一条区域光源信息。针对各个第二影像区域，处理器124可依据第二影像区域各自对应的一条或多条区域光源信息来产生混合光源信息。当某一第二影像区域对应至多条区域光源信息(亦即涉及不同的环境光源)，处理器124可对多条区域光源信息进行统计运算或加权处理而产生此第二影像区域的混合光源信息。当某一第二影像区域只对应至一条区域光源信息(亦即涉及单一的环境光源)，处理器124可直接将区域光源信息作为此第二影像区域的混合光源信息。

在步骤S205，处理器124依据第二影像区域的混合光源信息分别修正第二影像区域内的多个像素值而获取白平衡影像。在一实施例中，处理器124可直接依据混合光源信息调整第二影像区域内的多个像素值而获取白平衡影像。在一实施例中，处理器124可依据混合光源信息决定白平衡增益参数(例如R通道增益参数、G通道增益参数、B通道增益参数)，并依据白平衡增益参数调整第二影像区域内的多个像素值而获取白平衡影像。具体而言，某一第二影像区域内的像素的RGB分量可基于混合光源信息进行调整，以达到白平衡调整的目的。藉此，在本实施例中，由于原始影像有考虑到不同光源而进行进行区域化的白平衡调整，而使得处理器124所产生并且输出后的白平衡影像影像可达到更为精准的白平衡表现。

为了更清楚明了说明，图4是依照本发明一实施例的白平衡调整方法的流程图。以下将以图4来针对上述流程的一种实施细节加以说明。本实施例的方法适用于图1中的影像处理***100，以下即搭配影像处理***100中的各项元件说明本实施例方法的详细流程。

请同时参照图1与图4，在步骤S401，处理器124接收一原始影像。在步骤S402，处理器124依据原始影像的亮度信息，将原始影像划分为多个第一影像区域。接着，在本实施例中，处理器124将依据各第一影像区域中的至少一子区域产生第一影像区域的区域光源信息。需说明的是，上述取子区域的方式将依据于第一影像区域的形状是否为矩形而有所区别。

在步骤S403，处理器124判断第一影像区域是否为矩形。在本实施例中，若一第一影像区域为矩形(步骤S403判断为是)，在步骤S404，处理器124将该第一影像区域划分为子区域中的多个第二子区域，更依这些据第二子区域分别产生对应的多个参考光源信息，并藉由统计这些参考光源信息来产生该第一影像区域的一混合区域光源信息。据此，这些第二子区域的数量多于1个。另一方面，若一第一影像区域并非为矩形(步骤S403判断为否)，在步骤S405，处理器124自该第一影像区域取出子区域中的第一子区域，并依据第一子区域产生该第一影像区域的区域光源信息。据此，此第一子区域的数量为1个。

在本实施例中，针对矩形的第一影像区域产生区域光源的步骤S404可实施为子步骤S4041～S4043。在步骤S4041，处理器124将第一影像区域划分为多个第二子区域。这些第二子区域的尺寸可为w*h，可视实际应用而设置。换言之，处理器124可将矩形的第一影像区域切分为多个第二子区域。

在步骤S4042，处理器124利用一神经网络模型依据第二子区域分别预测多个参考光源信息。详细而言，处理器124逐一将这些第二子区域输入至一个经训练的神经网络模型，以分别预测出这些第二子区域各自的参考光源信息。举例而言，一个矩形的第一影像区域可切分为n个第二子区域，则处理器将利用经训练的神经网络模型分别预测出n条参考光源信息。此神经网络模型可为依据训练资料进行机器学习而事先构建的机器学习模型，其可储存于储存装置122中。换言之，神经网络模型的模型参数(例如神经网络层数与各神经网络层的权重等等)可经由事前训练而决定并储存于储存装置122中。此神经网络模型例如是递归神经网络(RNN)模型。在神经网络模型训练阶段，多张尺寸为w*h的训练影像资料被赋予真实光源信息，以依据训练影像资料的像素信息与对应的真实光源信息构建出神经网络模型。然而，在其他实施例中，处理器124也可利用其他光源估测算法而依据这些第二子区域内的像素信息估测出参考光源信息。

在步骤S4043，处理器124藉由统计第二子区域的参考光源信息来产生区域光源信息。在一实施例中，处理器124可计算这些参考光源信息的平均值来产生区域光源信息。举例而言，处理器124可平均n个第二子区域的n个R光强度比例而获取区域光源信息中的R光强度比例。依此类推，处理器124可通过平均运算而获取区域光源信息(即RGB光强度比例)。

此外，在本实施例中，针对非矩形的第一影像区域产生区域光源的步骤S405可实施为子步骤S4051～S4052。在步骤S4051，处理器124自第一影像区域取出一第一子区域。举例而言，图5是依照本发明一实施例的自第一影像块取第一子区域的示意图。请参照图5，沿用图3的原始影像Img-raw，原始影像Img-raw可基于亮度信息而被区分为第一影像区域Z1与Z2。处理器124判断第一影像区域Z1并非为矩形区域，并自第一影像区域Z1取出2*3的第一子区域B1。相似的，处理器124判断第一影像区域Z2并非为矩形区域，并自第一影像区域Z2取出2*3的第一子区域B2。然而，图5仅为一范例，处理器124也可分别自撷取第一影像区域Z1与Z2的其他局部区域来获取第一子区域，图5并非用以限定本发明。

在步骤S4052，处理器124利用一神经网络模型依据依据第一子区域预测区域光源信息。举例而言，处理器124可将图5所示的第一子区域B1输入至神经网络模型来预测出第一影像区域Z1的区域光源信息。步骤S4052的操作相似于前述使用神经网络模型预测参考光源信息的步骤S4042。基于上述可知，在本实施例中，第一影像区域的区域光源信息是基于将至少一子区域输入至神经网络模型进行预测而产生，且至少一子区域包括w*h个像素，w与h分别为大于1的整数。

步骤S403、步骤S404以及步骤S405将被重复执行，以使处理器124产生原始影像中所有的第一影像区域的区域光源信息。之后，在步骤S406，处理器124将原始影像划分为多个第二影像区域。接着，处理器124将依序针对第二影像区域产生对应的混合光源信息。在本实施例中，处理器124判断一第二影像区域是否对应至两条以上的区域光源信息。若该第二影像区域对应至两条以上的区域光源信息，处理器124依据像素数量比例对该第二影像区域所对应的两条以上区域光源信息进行加权运算而产生该第二影像区域的一混合光源信息。相反的，若一第二影像区域并未对应至两条以上的区域光源信息，处理器124依据该第二影像区域所对应的区域光源信息产生该第二影像区域的混合光源信息。

如图4所示，在步骤S407，处理器124判断第二影像区域是否对应至两条以上的区域光源信息。若第二影像区域对应至两条以上的区域光源信息(步骤S407为是)，在步骤S408，处理器124对第二影像区域所对应的两条以上的区域光源信息进行加权运算而产生混合光源信息。上述像素数量比例为一第二影像区域内对应至区域光源信息中的第一区域光源信息的像素数量与该第二影像区域内对应至区域光源信息中的第二区域光源信息的像素数量之间的比例。若第二影像区域并未对应至两条以上的区域光源信息(步骤S407为否)，在步骤S409，处理器124依据第二影像区域所对应的一条区域光源信息产生混合光源信息。

举例而言，图6A是依照本发明一实施例的计算多个第二影像区域的混合光源信息的示意图。请参照图6A，原始影像Img-raw将被分割为4个第二影像区域G11、G12、G21、G22。沿用图3与图5的原始影像Img-raw，原始影像Img-raw可基于亮度信息而被区分为两个第一影像区域Z1与Z2，因而各像素位置具有对应的区域光源信息。同时参照图5与图6A，处理器124可依据第一子区域B1而预测出区域光源信息SP1，并依据第一子区域B2而预测出区域光源信息SP2。因此，第二影像区域G11里的像素P11因为属于第一影像区域Z1而对应至区域光源信息SP1。第二影像区域G11里的像素P34因为属于第一影像区域Z2而对应至区域光源信息SP2。

针对第二影像区域G11，对应于区域光源信息SP1的像素数量为11且对应于区域光源信息SP2的像素数量为1。因此，处理器124将以11比1的像素数量比例计算第二影像区域G11的混合光源信息。详细而言，处理器124将以权重因子11/12乘上区域光源信息SP1并以权重因子1/12乘上区域光源信息SP2，并将上述两个相乘结果加总来产生第二影像区域G11的混合光源信息。

相似的，针对第二影像区域G12，对应于区域光源信息SP1的像素数量为8且对应于区域光源信息SP2的像素数量为4。因此，处理器124将以2比1的像素数量比例计算第二影像区域G12的混合光源信息。详细而言，处理器124将以权重因子2/3乘上区域光源信息SP1并以权重因子1/3乘上区域光源信息SP2，并将上述两个相乘结果加总来产生第二影像区域G12的混合光源信息。针对第二影像区域G21，处理器124将以1比3的像素数量比例计算第二影像区域G21的混合光源信息。需注意的是，由于第二影像区域G22并未对应至两条以上的区域光源信息，因此处理器124直接将区域光源信息SP2作为第二影像区域G22的混合光源信息。

步骤S407、步骤S408以及步骤S409将可能被重复执行，以使处理器124产生原始影像中所有的第二影像区域的混合光源信息。接着，在步骤S410，处理器124依据第二影像区域的混合光源信息分别修正第二影像区域内的多个像素值而获取白平衡影像。

举例而言，图6B与图6C是依照本发明一实施例的调整原始影像的像素值的示意图。同时参照图6A至图6C，假设处理器124可分别针对第二影像区域G11、G12、G21、G22产生4条混合光源信息MP11、MP12、MP21、MP22。处理器124将依据混合光源信息MP11调整第二影像区域G11内的像素值。像是，像素P11的RGB分量(r₁₁,g₁₁,b₁₁)将依据混合光源信息MP11而调整为白平衡影像Img-B中的RGB分量(r’₁₁,g’₁₁,b’₁₁)，假设混合光源信息MP11为RGB三色光的光强度比例(R_MP11,G_MP11,B_MP11)，则式(1)～(3)计算如下所示。

r’₁₁＝r₁₁-r_11*R_MP11 式(1)

g’₁₁＝g₁₁-g_11*G_MP11 式(3)

b’₁₁＝b₁₁-b_11*B_MP11 式(2)

然而，式(1)～(3)仅为一示范例，在其他实施例中，处理器124可依据其他算法而依据混合光源信息MP11来产生白平衡校正后的像素值。

依此类推，处理器124将依据混合光源信息MP12、MP21、MP22分别调整第二影像区域G12、G21、G22内的像素值。例如，像素P16的RGB分量(r₁₆,g₁₆,b₁₆)将依据混合光源信息MP12而调整为白平衡影像Img-B中的RGB分量(r’₁₆,g’₁₆,b’₁₆)，而像素P48的RGB分量(r₄₈,g₄₈,b₄₈)将依据混合光源信息MP22而调整为白平衡影像Img-B中的RGB分量(r’₄₈,g’₄₈,b’₄₈)。

综上所述，在本发明的实施例中，原始影像可分割为多个影像区域而依据不同的混合光源信息来进行白平衡校正，且这些混合光源信息也是对不同影像区域进行估测而产生。藉此，本发明实施例可以有效地校正原始影像中反应于多种环境光源而起的色偏现象，以执行更精准的影像白平衡校正。本发明所提出的白平衡调整方法及其影像处理装置与***，其可针对多光源或光源复杂的场景来适应性地调整影像的白平衡，进而达到高品质的影像输出。

虽然本发明已以实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域中的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，故本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (10)

1.一种白平衡调整方法，所述方法包括：

接收一原始影像；

依据该原始影像的亮度信息，将该原始影像划分为多个第一影像区域：

针对各该些第一影像区域，产生分别对应至该些第一影像区域的多个区域光源信息；

将该原始影像划分为多个第二影像区域，并依据该些第二影像区域所对应的该些区域光源信息其中至少一产生分别对应至该些第二影像区域的多个混合光源信息：以及

依据该些第二影像区域的该些混合光源信息分别修正该些第二影像区域内的多个像素值而获取一白平衡影像。

2.如权利要求1所述的白平衡调整方法，其特征在于，依据该原始影像的亮度信息，将该原始影像划分为该些第一影像区域的步骤包括：

依据该原始影像中多个像素的亮度值是否大于一临界值，将该原始影像中的该些像素划分为该些第一影像区域，

其中，针对各该些第一影像区域，产生分别对应至该些第一影像区域的该些区域光源信息的步骤包括：

依据各该些第一影像区域中的至少一子区域产生该些第一影像区域的该些区域光源信息。

3.如权利要求2所述的白平衡调整方法，其特征在于，依据各该些第一影像区域中的至少一子区域产生该些第一影像区域的该些区域光源信息的步骤包括：分别判断该些第一影像区域是否为矩形；以及

若该些第一影像区域其中之一并非为矩形，自该些第一影像区域其中之一取出该至少一子区域中的一第一子区域，并依据该第一子区域产生该些第一影像区域其中之一的该些区域光源信息其中之一，其中该第一子区域的数量为1。

4.如权利要求3所述的白平衡调整方法，其特征在于，依据各该些第一影像区域中的该至少一子区域产生该些第一影像区域的该些区域光源信息的步骤更包括：

若该些第一影像区域其中之一为矩形，将该些第一影像区域其中之一划分为该至少一子区域中的多个第二子区域，依据该些第二子区域分别产生多个参考光源信息，并藉由统计该些参考光源信息来产生该些第一影像区域其中之一的该些区域光源信息其中之一，其中该些第二子区域的数量多于1。

5.如权利要求2所述的白平衡调整方法，其特征在于，该些第一影像区域的该些区域光源信息是基于将该至少一子区域输入至一神经网路模型进行预测而产生，且该至少一子区域包括w*h个像素，w与h分别为大于1的整数。

6.如权利要求1所述的白平衡调整方法，其特征在于，将该原始影像划分为该些第二影像区域，并依据该些第二影像区域所对应的该些区域光源信息其中至少一产生分别对应至该些第二影像区域的多个混合光源信息的步骤包括：

判断该些第二影像区域其中之一是否对应至两条以上的该些区域光源信息；以及

若该些第二影像区域其中之一对应至两条以上的该些区域光源信息，依据一像素数量比例对该些第二影像区域其中之一所对应的该些区域光源信息其中至少二进行加权运算而产生该些第二影像区域其中之一的该些混合光源信息其中之一。

7.如权利要求6所述的白平衡调整方法，其特征在于，该像素数量比例为该些第二影像区域其中之一内对应至该些区域光源信息中的第一区域光源信息的像素数量与该些第二影像区域其中之一内对应至该些区域光源信息中的第二区域光源信息的像素数量之间的比例。

8.如权利要求6所述的白平衡调整方法，其特征在于，将该原始影像划分为该些第二影像区域，并依据该些第二影像区域所对应的该些区域光源信息其中至少一产生分别对应至该些第二影像区域的多个混合光源信息的步骤还包括：

若该些第二影像区域其中之一并未对应至两条以上的该些区域光源信息，依据该些第二影像区域其中之一所对应的该些区域光源信息其中一产生该些第二影像区域其中之一的该些混合光源信息其中之一。

9.一种影像处理装置，包括：

一储存装置，储存有多个模块；以及

一处理器，耦接该储存装置，经配置而执行该些模块以：

接收一原始影像；

依据该原始影像的亮度信息，将该原始影像划分为多个第一影像区域：

针对各该些第一影像区域，产生分别对应至该些第一影像区域的多个区域光源信息；

将该原始影像划分为多个第二影像区域，并依据该些第二影像区域所对应的该些区域光源信息其中至少一产生分别对应至该些第二影像区域的多个混合光源信息：以及

依据该些第二影像区域的该些混合光源信息分别修正该些第二影像区域内的多个像素值而获取一白平衡影像。

10.一种影像处理***，包括：

一影像感测器，用以撷取影像；

一储存装置，储存有多个模块；以及

一处理器，耦接该影像感测器与该储存装置，经配置而执行该些模块以：

接收一原始影像；

依据该原始影像的亮度信息，将该原始影像划分为多个第一影像区域：

针对各该些第一影像区域，产生分别对应至该些第一影像区域的多个区域光源信息；

将该原始影像划分为多个第二影像区域，并依据该些第二影像区域所对应的该些区域光源信息其中至少一产生分别对应至该些第二影像区域的多个混合光源信息：以及

依据该些第二影像区域的该些混合光源信息分别修正该些第二影像区域内的多个像素值而获取一白平衡影像。

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