[发明专利]基于灰边缘约束灰世界的白平衡校正图像处理方法及装置

权利要求书

1.一种基于灰边缘约束灰世界的白平衡校正图像处理方法，其特征在于：包括如下步骤：

（Ⅰ）、由图像传感器采集图像后，将光信号转换为电信号，以Bayer图像模式传送给Bayer图像处理单元，输出Bayer图像；

（Ⅱ）、步骤（I）输出的Bayer图像一方面输入到灰边缘统计模块和白平衡系数计算模块，进行灰边缘算法，得到灰边缘白平衡系数GEgainR和GEgainB；

（Ⅲ）、步骤（I）输出的Bayer图像另一方面根据步骤（Ⅱ）得到的灰边缘白平衡系数经过白平衡校正模块进行白平衡校正处理，再经过去马赛克模块进行去马赛克处理；

（Ⅳ）、步骤（Ⅲ）输出的图像依次经过灰世界统计模块和白平衡系数计算模块，进行灰世界算法，得到灰世界白平衡系数GSgainR和GSgainB；

（Ⅴ）、利用步骤（Ⅱ）得到的灰边缘白平衡系数约束步骤（Ⅳ）得到的灰世界白平衡系数，经白平衡系数计算模块得出最后用于图像校正的白平衡系数：具体如下：

设定limit1、limit2两个白平衡阈值参数，首先计算出GEgainR与GSgainR的差值absgainR，即absgainR=|GEgainR-GSgainR|，如果absgainR不大于limit1，说明灰世界白平衡系数接近灰边缘白平衡系数，则采用灰世界算法得到的白平衡精确解；如果absgainR大于limit2，说明灰世界白平衡系数远离灰边缘白平衡系数，则采用灰边缘算法得出的白平衡解；其他情况介于临界区，则采用下列公式，将二者的加权平均值作为白平衡的解：

其中，gainR_new、gainB_new是最终用于校正的r、b通道白平衡系数，g通道的白平衡系数一直设置为1；

（Ⅵ）、依据步骤（Ⅴ）得到的白平衡系数，返回至步骤（Ⅲ）再次对Bayer图像依次进行白平衡校正处理、去马赛克处理；然后，进行彩色图像处理后，进入压缩/显示/存储设备，完成对图像的处理。

2.根据权利要求1所述的基于灰边缘约束灰世界的白平衡校正图像处理方法，其特征在于：步骤（Ⅱ）中的灰边缘算法采用基于图像块梯度的灰边缘算法或者基于图像横向均值平滑降采样和横向一阶差分的灰边缘算法，得到Bayer图像光照估计值e，然后根据Bayer图像光照估计值e，得到灰边缘白平衡系数GEgainR和GEgainB；具体如下：

基于图像块梯度的灰边缘算法：首先将图像均匀分成Bw*Bh块，每块大小为s*s，每块内部所有像素求平均得到一个像素值从而得到一幅大小为Bw*Bh的小图像；然后，如下式（1）采用离散拉普拉斯算子计算图像的二阶梯度，计算各通道的平均梯度大小，从而得到Bayer图像光照估计值e；

∫(Lap⊗fcs(x))dx=kec,c∈{r,g,b},---(1)]]>

其中，表示c通道图像经过s*s块平均操作后的小图像；Lap为一种离散拉普拉斯算子：Lap=1111-81111;]]>

基于图像横向均值平滑降采样和横向一阶差分的灰边缘算法：设N阶降采样滤波模板为：

则横向均值平滑降采样后的图像为

fN(m′,n)=Σm=(N-1)m′Nm′-1f(m,n)]]>

其中，N∈[1,width(f(m,n))]，即降采样模板应大于1，而小于图像宽度；

采取横向一阶差分的梯度求取方式，差分模板为：

T=[1 -1]

则差分图像为降采样图像与差分模板的卷积

对于闵科夫斯基范式p值，将p值取1，即不引入闵科夫斯基范式；

可以得出场景的光照估计为：

∫fTN(x)dx=keN]]>

其中，fTN(x)=|fN⊗T|,]]>

从而得到Bayer图像光照估计值e；

然后，根据光照估计值e=[e_r,e_g,e_b]^T将Bayer图像校正为标准光照下e′=[e′r,e′g,e′b]T=[13,13,13]T]]>的输出图像f′(x)：

f′c(x)=e′cecfc(x),c∈{r,g,b}]]>

则得出灰边缘白平衡系数GEgainR等于同理可得GEgainB等于即得到灰边缘约束。