[发明专利]一种自动白平衡的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种自动白平衡的方法和装置。

背景技术

人眼的可见光线是由7种色彩的光谱叠加组成，当人们使用肉眼观看世界时，在不同的光线下，对相同颜色的感觉基本是相同的。例如，在早晨旭日初升时，观看一个白色的物体时，感到它是白的；在夜晚昏黄的灯光下，观看一个白色的物体时，感到它仍然是白的。这是由于人类从出生以后的成长过程中，人的大脑已经对不同光线下的物体的色彩还原有了适应性。

但是，视频监控系统的前端设备(如模拟摄像机、网络摄像机、数码相机等)并没有人眼的适应性，由于不同色温的光颜色成分不同，如高色温光线多偏蓝绿，而低色温光线多偏红黄，因此，针对同一物体，在不同色温的光线下，前端设备采集到图像的颜色并不相同。具体的，前端设备会按照R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)三个分量采集图像，而采集到的各分量与物体本身颜色、环境光色温、光学滤镜及传感器对各分量光的感光性能等有关，最终采集到图像的颜色可能与物体实际效果不符。为了使前端设备采集到图像的颜色最大程度接近人眼对色彩的感受，就需要对图像进行白平衡等处理。

白平衡就是白色的平衡，通俗的理解就是让白色的图像依然为白色，调整白平衡的过程叫做白平衡调整，而AWB(AutomaticWhiteBalance，自动白平衡)是白平衡调整的一个重要方式。其中，AWB通常为前端设备的默认配置，且AWB通过调节三基色分量(红色、绿色、蓝色)，使得在实际场景中，原本白色的部分依然被显示为白色，也就是对白色物体的还原过程。

目前，基于先验知识的AWB算法，通过设置一个白区，并将落入该白区的统计点作为白点，而未落入该白区的统计点作为非白点。基于这样的方式，可以确定出统计点是白点，即认为该统计点对应的物体实际颜色为白色。

但是，在实际使用场景中，由于光源色温的变化、多个光源同时补光、局部彩色景物等因素的干扰，落入白区的统计点可能并不是白点，彩色区域可能被当作白点进行计算，从而导致白平衡偏色。例如，晴天室外有一黄色物体，该黄色物体被当作低色温下的白点时，会导致白色区域偏蓝，黄色区域泛白。

发明内容

本发明提供一种自动白平衡的方法，所述方法包括以下步骤：

获得自动白平衡的白区；

针对待检测图像的每个统计点，确定位于所述白区内的所有统计点；

对位于所述白区内的所有统计点进行聚类，形成聚类簇；

针对每个聚类簇，如果所述聚类簇内的统计点数量大于预设阈值，则确定位于所述聚类簇内的统计点均为白点；如果所述聚类簇内的统计点数量不大于所述预设阈值，则确定位于所述聚类簇内的统计点均为非白点；

基于白点的聚类簇，利用位于所述聚类簇内的统计点计算所述待检测图像的白平衡增益。

所述白区由多个子白区组成，每个子白区包括多个子区域；所述对位于所述白区内的所有统计点进行聚类，形成聚类簇的过程，具体包括：

统计每个子区域内的统计点数量；以每个子区域的中心作为聚类对象，以每个子区域内的统计点数量作为聚类对象的密度，并采用基于密度的空间聚类算法将子区域进行聚类，形成聚类簇；

针对所述白区内的每个统计点，确定所述统计点所属的子区域，并确定所述子区域所属的聚类簇，并将所述统计点归类到所述聚类簇。

所述利用位于所述聚类簇内的统计点计算所述待检测图像的白平衡增益的过程，具体包括：获得所述聚类簇的聚类特征和位于所述聚类簇的统计点的三基色信息；利用所述聚类特征为位于所述聚类簇的统计点分配权重值；

利用位于所述聚类簇的统计点的权重值以及位于所述聚类簇的统计点的三基色信息，计算所述待检测图像的白平衡增益。

所述利用所述聚类特征为位于所述聚类簇的统计点分配权重值的过程，具体包括：当所述聚类特征是只存在一个包含白点的聚类簇时，则为所述聚类簇内的每个统计点分配相同的权重值；或者，当所述聚类特征是存在至少两个包含白点的聚类簇时，则为同一个聚类簇内的每个统计点分配相同的权重值，并利用每个聚类簇对应的权重参数为不同聚类簇内的统计点分配不同的权重值；聚类簇对应的权重参数包括以下之一或者任意组合：聚类簇内的统计点数量、聚类簇的中心位置对应的色温、聚类簇的中心位置与黑体轨迹曲线的距离关系；