CN113497927A - 一种白平衡调整方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种白平衡调整方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：获取针对目标拍摄场景的原始图像，以及色温传感器采集到的色温信息；基于白平衡算法计算原始图像中目标图像块的三通道响应，得到目标图像块的第一增益值；基于色温曲线中预先标定的色温和增益值的对应关系，确定色温信息对应的第二增益值；利用第二增益值调整第一增益值，得到目标图像块的最终增益值。如此，可以利用色温传感器快速检测到色温信息，根据色温信息对应的第二增益值调整利用白平衡算法得到第一增益值，提高图像增益值的准确性，进而提高白平衡调整效果。

Description

一种白平衡调整方法、装置、终端及存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术，尤其涉及一种白平衡调整方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

使用具备拍摄功能的终端进行拍照时，彩色图像采集得到的色彩值和物体的真实色彩会有所偏差，人的视觉***具有颜色恒常性，能从变化的光照环境和成像条件下获取物体表面颜色的不变特性，但成像设备不具有这样的调节功能，不同的光照环境会导致采集的图像颜色与真实颜色存在一定程度的偏差，需要选择合适的颜色平衡(校正)算法，消除光照环境对颜色显现的影响。灰度世界算法是最常用平衡算法。

但灰度世界算法在一些特殊的场景，容易有明显判错的情形发生。在纯色场景中，因纯色的构造是没有其他颜色能进行对比，故在灰度世界算法上会呈现出散布的点，难以预测线性的光源走向，因此判错的可能性相当高。而在无人脸参考依据的混合光源场景中，无法得知该环境下正确的光源，只能依赖效果调校，透过取权重的方式去权衡混光光源，结果上太偏于主观，容易出现白平衡前后不一致的结果。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请实施例期望提供一种白平衡调整方法、装置、终端及存储介质。

本申请的技术方案是这样实现的：

第一方面，提供了一种白平衡调整方法，该方法包括：

获取图像采集单元采集到的针对目标拍摄场景的原始图像，以及色温传感器采集到的针对所述目标拍摄场景的色温信息；

基于白平衡算法计算所述原始图像中目标图像块的三通道响应，得到所述目标图像块的第一增益值；

基于色温曲线中预先标定的色温和增益值的对应关系，确定所述色温信息对应的第二增益值；

利用所述第二增益值调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值。

第二方面，提供了一种白平衡调整装置，该装置包括：

获取单元，用于获取图像采集单元采集到的针对目标拍摄场景的原始图像，以及色温传感器采集到的针对所述目标拍摄场景的色温信息；

计算单元，用于基于白平衡算法计算所述原始图像中目标图像块的三通道响应，得到所述目标图像块的第一增益值；

确定单元，用于基于色温曲线中预先标定的色温和增益值的对应关系，确定所述色温信息对应的第二增益值；

调整单元，用于利用所述第二增益值调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值。

第三方面，提供了一种终端，所述终端包括：图像采集单元、色温传感器、处理器和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，

其中，所述处理器配置为运行所述计算机程序时，执行前述方法的步骤。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现前述方法的步骤。

本申请实施例提供的白平衡调整方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：获取针对目标拍摄场景的原始图像，以及色温传感器采集到的色温信息；基于白平衡算法计算所述原始图像中目标图像块的三通道响应，得到所述目标图像块的第一增益值；基于色温曲线中预先标定的色温和增益值的对应关系，确定所述色温信息对应的第二增益值；利用所述第二增益值调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值。如此，如此，可以利用色温传感器快速检测到色温信息，根据色温信息对应的第二增益值调整利用白平衡算法得到第一增益值，提高图像增益值的准确性，进而提高白平衡调整效果。

附图说明

图1为本申请实施例中白平衡调整方法的第一流程示意图；

图2为本申请实施例中白平衡调整方法的第二流程示意图；

图3为本申请实施例中二维坐标系示意图；

图4为本申请实施例中距离与权重映射关系示意图；

图5为本申请实施例中白平衡调整装置的组成结构示意图；

图6为本申请实施例中终端的组成结构示意图。

具体实施方式

为了能够更加详尽地了解本申请实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本申请实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本申请实施例。

本申请实施例提供了一种白平衡调整方法，图1为本申请实施例中白平衡调整方法的第一流程示意图，如图1所示，该方法具体可以包括：

步骤101：获取图像采集单元采集到的针对目标拍摄场景的原始图像，以及色温传感器采集到的针对所述目标拍摄场景的色温信息；

本申请实施例中提供的白平衡调整方法可以应用于具备图像采集功能的终端，该终端包括图像采集单元和色温传感器，终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(PersonalDigital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。该终端可以包括：拍摄单元、音频输入单元、音频输出单元、显示单元、用户输入单元、存储器、处理器、以及电源等部件。

本申请实施例中提供的白平衡调整方法还可以应用于具备白平衡调整功能的装置上，该装置获取终端上图像采集单元采集的原始图像，以及色温传感器采集到的色温信息，利用色温信息对原始图像进行白平衡处理。

步骤102：基于白平衡算法计算所述原始图像中目标图像块的三通道响应，得到所述目标图像块的第一增益值；

实际应用中，所述基于白平衡算法计算所述原始图像中目标图像块的三通道响应之前，所述方法还包括：将所述原始图像划分成M×N个图像块；其中，M和N均取正整数；将所述M×N个图像块中的任意一个图像块作为所述目标图像块。

也就是说，先将图像分割成M×N个图像块，图像块的个数与实际白平衡调整装置有关。当M和N取1时，无需对原始图像进行分割，直接基于白平衡算法计算原始图像的三通道响应；当M和N不全为1时，需要按照一定的分割策略对原始图像进行分割，比如，分割策略为将原始图像分割成M行N列的矩形图像块，或者按照原始图像中的拍摄对象将原始图像分割成前景或背景等。

目标图像块的获取过程如下：根据预设长度w和预设宽度h，以原始图像的第(i，j)个像素点为目标顶点选取目标图像块，其中，i取小于P的整数，j取小于Q的整数，(P，Q)为原始图像中行索引和列索引均为最大的像素点的坐标，目标顶点为目标图像块中位于左上端的顶点。

实际应用中，人的视觉***具有颜色恒常性，能从变化的光照环境和成像条件下获取物体表面颜色的不变特性，但成像设备不具有这样的颜色恒常性之机能，不同的光照环境会导致采集的图像颜色与真实颜色存在一定程度的偏差，需要选择合适的颜色平衡(校正)算法，消除光照环境对颜色显现的影响。故需透过上述白平衡使成像设备在各种光源下的成像能正确地符合人眼观看结果。灰度世界算法是最常用白平衡算法。

示例性的，利用灰度世界算法计算目标图像块中每个像素点的三通道响应，三通道响应是指目标图像块中像素的红色(Red，R)通道响应、绿色(Green，G)通道响应和蓝色(Blue，B)通道响应。由于相机传感器的G响应会比R响应和B响应远远高于许多，在表示上，会简化为以R/G和B/G来表示，对目标图像块中所有像素点的R/G和B/G的平均值，得到目标图像块的第一增益值。

步骤103：基于色温曲线中预先标定的色温和增益值的对应关系，确定所述色温信息对应的第二增益值；

色温曲线可以为普朗克曲线，经由色温传感器上得到的是色温值，根据已经事先在R/G，B/G坐标系上标定了普朗克曲线所对应的位置，因为普朗克曲线会有色温信息，因此可以根据普朗克曲线建立色温和R/G，B/G坐标的对应关系表，在利用色温传感器检测到色温后，可以根据普朗克曲线中预先标定的色温和校正参数的对应关系，建立对应关系表，直接通过查找对应关系表就能计算出色温传感器所传入色温对应的R/G，B/G值，即第二增益值。

步骤104：利用所述第二增益值调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值。

在一些实施例中，该步骤具体包括：基于所述第二增益值，计算所述第一增益值的可信度；基于所述第一增益值的可信度调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值。

示例性的，基于所述第一增益值的可信度调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值，包括：可信度大于或者等于可信度阈值时，将第一增益值作为最终增益值；可信度小于可信度阈值时，将利用可信度调整第一增益值，得到最终增益值。

也就是说，根据色温信息确定的第二增益值判断利用白平衡算法计算得到的第一增益值的可信度，若可信度较高则直接利用第一增益值进行白平衡调整能够得到较好的白平衡调整效果，若可信度较低则需要根据可信度先调整第一增益值得到最终增益值，再利用最终增益值进行白平衡调整，如此提高白平衡调整的效果。

采用上述技术方案，如此，可以利用色温传感器快速检测到色温信息，根据色温信息对应的第二增益值调整利用白平衡算法得到第一增益值，提高图像增益值的准确性，进而提高白平衡调整效果。

在上述实施例的基础上本申请提供了一种更为具体白平衡调整方法，图2为本申请实施例中白平衡调整方法的第二流程示意图，如图2所示该方法具体包括：

步骤201：获取图像采集单元采集到的针对目标拍摄场景的原始图像，以及色温传感器采集到的针对所述目标拍摄场景的色温信息；

在一些实施例中，该方法还包括：将所述原始图像划分成M×N个图像块；其中，M和N均取正整数；将所述M×N个图像块中的任意一个图像块作为所述目标图像块。

步骤202：基于灰度世界算法计算所述原始图像中目标图像块的三通道响应，得到所述目标图像块的第一增益值；

灰度世界算法(Gray World Algorithm，GWA)是以灰度世界假设为基础，该假设认为：对于一幅有着大量色彩变化的图像，红色(Red，R)、绿色(Green，G)和蓝色(Blue，B)三个分量的饱和度的平均值趋于同一灰度值。即灰度世界算法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值，这个定值中R、G、B三个分量的饱和度趋于一致。当图像中存在丰富的色彩时，通过该灰度世界算法对图像进行处理，可以更好地消除环境光的影响。

具体的，基于灰度世界算法计算所述目标图像块中每一个像素点的R响应、G响应和B响应；将每一个像素点的R响应、G响应和B响应转化到二维坐标系中，得到每一个像素点的二维坐标值R/G和G/B；计算所述目标图像块中所有像素点的R/G和G/B的平均值，得到所述目标图像块的R/G平均值和G/B平均值；将所述目标图像块的R/G平均值和G/B平均值作为所述目标图像块的第一增益值。

这里，第一增益值包括第一R/G和第一B/G。

步骤203：基于色温曲线中预先标定的色温和增益值的对应关系，确定所述色温信息对应的第二增益值；

色温曲线可以为普朗克曲线，经由色温传感器上得到的是色温值，根据已经事先在R/G，B/G坐标系上标定了普朗克曲线所对应的位置，因为普朗克曲线会有色温信息，因此可以根据普朗克曲线建立色温和R/G，B/G坐标的对应关系表，在利用色温传感器检测到色温后，可以根据普朗克曲线中预先标定的色温和校正参数的对应关系，建立对应关系表，直接通过查找对应关系表就能计算出色温传感器所传入色温对应的R/G，B/G值，即第二增益值。

这里，第二增益值包括第二R/G和第二B/G。

步骤204：计算所述第一增益值和所述第二增益值之间的欧氏距离；

这里，第一增益值和第二增益值在R/G和B/G所构成的二维坐标系中表示时，两点之间的距离远近来表示可信度的高低，距离越远表示可信度越低，距离越近表示可信度越高。

本申请实施例中，第一增益值和第二增益值在sensor空间中以二维坐标点的形式表示时，通过计算第一增益值和第二增益值之间的欧氏距离来表示第一增益值的可信度。

图3为本申请实施例中sensor空间的二维坐标系示意图，图3中坐标系横坐标为R/G，总坐标为B/G，Ts第一增益值对应的坐标点，Os为第二增益值对应的坐标点，通过欧氏距离计算公式，计算二维坐标点之间的距离D。

具体的，欧氏距离计算公式为

其中，x1为第一R/G，y1为第一B/G，x2为第二R/G，y2为第二B/G。

步骤205：基于距离和权重值的映射关系和所述欧氏距离，确定所述第一增益值的权重值；

在利用第二增益值调整第一增益值时，将二者之间的欧氏距离量化成权重值，距离越近时，给予越大的权重；距离越小时，给予越小的权重。

也就是说，可信度还可以量化为权重值来表示，用权重值的大小来表示可信度的高低，并参与到第一增益值的调整运算中。这里，可信度越高对应的权重值越大，可信度越低对应的权重值越低，比如，权重取值范围为0到1，权重值越接近1可信度越高，权重值越接近0可信度越低。

示例性的，所述距离和权重值的映射关系，包括：距离小于或者等于第一距离值时，权重值等于第一权重值；距离大于第一距离值且小于或者等于第二距离值时，权重值与距离之间为呈线性关系；距离大于第二距离值时，权重值等于第二权重值。

距离和权重值的映射关系的表示公式如下：

其中，D1为第一距离阈值，D2为第二距离阈值。

图4为本申请实施例中距离与权重映射关系示意图，如图4所示，横坐标为距离D，纵坐标为权重W，距离小于D1时，权重为定值W1；距离大于D1小于D2时，W＝aD+b，a＝W1/(D1-D2)，b＝-(D2W1)/(D1-D2)。

步骤206：所述第一增益值与所述第一增益值的权重值相乘，得到所述目标图像块的最终增益值。

其中，R/G为第一增益值对应的纵坐标值，B/G为第一增益值对应的纵坐标值，W为权重值，(R/G)Final为最终增益值对应的横坐标值，(B/G)Final为最终增益值对应的纵坐标值。

实际应用中，确定了最终增益值之后，该方法还包括：利用所述目标图像块的最终增益值，对所述目标图像块进行白平衡调整。

具体的，确定原始图像中每一个图像块的最终增益值，利用确定的最终增益值对每一个图像块进行白平衡调整，得到白平衡调整后的图像。

因为每个图像块计算出的响应信息取决于灰度世界算法，如果图像块的色彩分布不均匀，或是有阴影覆盖，则响应信息可能发生偏差，导致最终白平衡结果不正确。但透过上述的权重区分，有效率地将图像块偏离的资讯或是离群值的权重降低，更能准确的预测白平衡结果。

本申请实施例中还提供了一种白平衡调整装置，如图5所示，该装置包括：

获取单元501，用于获取图像采集单元采集到的针对目标拍摄场景的原始图像，以及色温传感器采集到的针对所述目标拍摄场景的色温信息；

计算单元502，用于基于白平衡算法计算所述原始图像中目标图像块的三通道响应，得到所述目标图像块的第一增益值；

确定单元503，用于基于色温曲线中预先标定的色温和增益值的对应关系，确定所述色温信息对应的第二增益值；

调整单元504，用于利用所述第二增益值调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值。

在一些实施例中，调整单元504，用于具体基于所述第二增益值，计算所述第一增益值的可信度；基于所述第一增益值的可信度调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值。

在一些实施例中，所述可信度为权重值，调整单元504，用于具体计算所述第一增益值和所述第二增益值之间的欧氏距离；基于距离和权重值的映射关系和所述欧氏距离，确定所述第一增益值的权重值；所述第一增益值与所述第一增益值的权重值相乘，得到所述目标图像块的最终增益值。

在一些实施例中，所述距离和权重值的映射关系，包括：距离小于或者等于第一距离值时，权重值等于第一权重值；距离大于第一距离值且小于第二距离值时，权重值与距离之间为呈线性关系；距离大于或者等于第二距离值时，权重值等于第二权重值。

在一些实施例中，计算单元502，还用于将所述原始图像划分成M×N个图像块；其中，M和N均取正整数；将所述M×N个图像块中的任意一个图像块作为所述目标图像块。

在一些实施例中，计算单元502，具体用于基于灰度世界算法计算所述目标图像块中每一个像素点的R响应、G响应和B响应；将每一个像素点的R响应、G响应和B响应转化到二维坐标系中，得到每一个像素点的二维坐标值R/G和G/B；计算所述目标图像块中所有像素点的R/G和G/B的平均值，得到所述目标图像块的R/G平均值和G/B平均值；将所述目标图像块的R/G平均值和G/B平均值作为所述目标图像块的第一增益值。

在一些实施例中，调整单元504，还用于利用所述目标图像块的最终增益值，对所述目标图像块进行白平衡调整。

实际应用中，上述白平衡调整装置可以应用在具有拍摄功能的终端中，如此，终端在进行拍摄操作时，可以利用色温传感器快速检测到色温信息，根据色温信息对应的第二增益值调整利用白平衡算法得到第一增益值，提高图像增益值的准确性，进而提高白平衡调整效果。

本申请实施例还提供了一种终端，如图6所示，该终端包括：处理器601和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器602，以及图像采集单元603和色温传感器604；处理器601运行存储器602中计算机程序时实现本申请实施例中方法的步骤。

当然，实际应用时，如图6所示，该终端中的各个组件通过总线***605耦合在一起。可理解，总线***605用于实现这些组件之间的连接通信。总线***605除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图6中将各种总线都标为总线***605。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法的步骤。

在实际应用中，上述处理器可以为特定用途集成电路(ASIC，ApplicationSpecific Integrated Circuit)、数字信号处理装置(DSPD，Digital Signal ProcessingDevice)、可编程逻辑装置(PLD，Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的装置，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。

上述存储器可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(RAM，Random-Access Memory)；或者非易失性存储器(non-volatile memory)，例如只读存储器(ROM，Read-Only Memory)，快闪存储器(flash memory)，硬盘(HDD，Hard Disk Drive)或固态硬盘(SSD，Solid-State Drive)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器提供指令和数据。

需要说明的是：“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本申请所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。

本申请所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。

本申请所提供的几个方法或装置实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或装置实施例。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种白平衡调整方法，其特征在于，所述方法包括：

获取图像采集单元采集到的针对目标拍摄场景的原始图像，以及色温传感器采集到的针对所述目标拍摄场景的色温信息；

基于白平衡算法计算所述原始图像中目标图像块的三通道响应，得到所述目标图像块的第一增益值；

基于色温曲线中预先标定的色温和增益值的对应关系，确定所述色温信息对应的第二增益值；

利用所述第二增益值调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述第二增益值调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值，包括：

基于所述第二增益值，计算所述第一增益值的可信度；

基于所述第一增益值的可信度调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述可信度为权重值，所述利用所述第二增益值调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值，包括：

计算所述第一增益值和所述第二增益值之间的欧氏距离；

基于距离和权重值的映射关系和所述欧氏距离，确定所述第一增益值的权重值；

所述第一增益值与所述第一增益值的权重值相乘，得到所述目标图像块的最终增益值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述距离和权重值的映射关系，包括：

距离小于或者等于第一距离值时，权重值等于第一权重值；

距离大于第一距离值且小于第二距离值时，权重值与距离之间为呈线性关系；

距离大于或者等于第二距离值时，权重值等于第二权重值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于白平衡算法计算所述原始图像中目标图像块的三通道响应之前，所述方法还包括：

将所述原始图像划分成M×N个图像块；其中，M和N均取正整数；

将所述M×N个图像块中的任意一个图像块作为所述目标图像块。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于白平衡算法计算所述原始图像中目标图像块的三通道响应，得到所述目标图像块的第一增益值，包括：

基于灰度世界算法计算所述目标图像块中每一个像素点的R响应、G响应和B响应；

将每一个像素点的R响应、G响应和B响应转化到二维坐标系中，得到每一个像素点的二维坐标值R/G和G/B；

计算所述目标图像块中所有像素点的R/G和G/B的平均值，得到所述目标图像块的R/G平均值和G/B平均值；

将所述目标图像块的R/G平均值和G/B平均值作为所述目标图像块的第一增益值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用所述目标图像块的最终增益值，对所述目标图像块进行白平衡调整。

8.一种白平衡调整装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取图像采集单元采集到的针对目标拍摄场景的原始图像，以及色温传感器采集到的针对所述目标拍摄场景的色温信息；

计算单元，用于基于白平衡算法计算所述原始图像中目标图像块的三通道响应，得到所述目标图像块的第一增益值；

确定单元，用于基于色温曲线中预先标定的色温和增益值的对应关系，确定所述色温信息对应的第二增益值；

调整单元，用于利用所述第二增益值调整所述第一增益值，得到所述目标图像块的最终增益值。

9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：图像采集单元、色温传感器、处理器和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，

其中，所述处理器配置为运行所述计算机程序时，执行权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。

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