[发明专利]一种自动白平衡校正方法

说明书

本发明公开了一种自动白平衡校正方法，该方法包括如下步骤：步骤一，分别收集当前图像RGB各通道的直方图信息；步骤二，通过图像RGB通道直方图的特征选取适宜的算法模式，包括直方图匹配算法和直方图平移算法；步骤三，直方图调整，直方图匹配模式需计算出RB通道新的像素值，直方图平移模式需计算出平移系数；步骤四，对RGB通道各像素值进行变换，得到校正后的图像，本发明通过利用RGB通道直方图的分布特点对基于直方图匹配的白平衡算法增加有效性判断，结合直方图匹配与直方图平移的特点，弥补现有基于直方图的白平衡算法的不足，在保证校正效果的同时算法的适用范围得到了极大的提高。

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，特别是涉及一种校正效果优秀且适用范围广的自动白平衡校正方法。

背景技术

图像传感器是模仿人类的视觉成像的，但传感器并不具有人类视觉的一些特征，颜色恒常性就是其中之一。颜色恒常性即人类视觉系统在一定范围内不受光源信息的影响，而图像传感器的成像不具备这种特性，在什么颜色的光源下成像，图片就会存在该光源颜色的偏色信息。在低色温下拍摄的图片明显偏红色，在高色温下拍摄的图片明显偏蓝色。但偏色信息并不是人类所需要的，恰恰相反，光源信息导致图片反映出的事物本身颜色出现偏差，需要将色偏校正。自动白平衡功能就是模拟人类视觉的自适应性还原图片本身的真实色彩信息，消除光源颜色对成像的影响。

现有的白平衡算法主要分为三大类：基于假设的白平衡算法、基于先验知识的白平衡算法以及基于直方图的自动白平衡算法。基于假设的白平衡算法依托于一定的假设基础，例如灰色世界法、完美反射法，算法简单但当假设不成立时算法失效；基于先验知识的自动白平衡算法依托于大量的样本数据获得参数值，例如色域映射算法、颜色相关性算法、神经网络算法，算法校正准确度高、适用范围广，但算法复杂；基于直方图的自动白平衡算法通过调整图像的直方图校正色偏，例如基于直方图拉伸、直方图匹配的自动白平衡算法，此类算法不依托于假设、算法简单、校正效果好但适用范围较窄。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明之目的在于提供一种自动白平衡校正方法，主要是通过图像RGB通道直方图的特征选取该图像适宜采用的校正算法，包括基于直方图的自动白平衡算法和基于直方图平移的自动白平衡算法，最大程度的提高校正准确度以及算法的适用范围。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种自动白平衡校正方法，包括如下步骤：

步骤一：分别收集当前图像RGB各通道的直方图信息；

步骤二：通过收集到的图像RGB通道直方图信息的特征选取适宜的算法模式，该算法模式包括直方图匹配模式和直方图平移模式；

步骤三：直方图调整，直方图匹配模式需计算出RB通道新的像素值，直方图平移模式需计算出平移系数；

步骤四：对RGB通道各像素值进行变换，得到校正后的图像。

作为本发明一种优选的技术方案，于步骤二中，根据RB通道直方图信息的特征选取适宜的算法模式，即如果RB通道直方图的高饱和像素数量均小于G通道直方图高明度像素数量，则该图像适宜采用直方图匹配模式；否则，该图像适宜采用直方图平移模式。

作为本发明一种优选的技术方案，高饱和像素数量通过对该通道[sat_th,255]区域内的像素数量累加得到；高明度像素数量通过对该通道[bri_th,255]区域内的像素数量累加得到；其中，sat_th为高饱和像素的下界限，bri_th为高明度像素的下界限。

作为本发明一种优选的技术方案，于步骤三中，若图像适宜采用直方图匹配模式，计算RB通道与G通道的匹配值时，首先需要计算RGB通道累积直方图