[发明专利]一种图像的白平衡校正方法、装置、存储介质及设备

说明书

本申请实施例公开了一种图像的白平衡校正方法、装置、存储介质及设备。该方法包括：获取原始图像，对所述原始图像进行亮度范围预处理，得到像素权重值；根据所述像素权重值确定原始图像的像素点在颜色空间中各颜色通道的平均值，根据所述各颜色通道的平均值构成平均值向量；根据所述平均值向量确定原始图像的亮点集合和暗点集合，并根据所述亮点集合和暗点集合确定光照颜色；根据所述光照颜色，对所述原始图像进行白平衡校正。通过执行本技术方案，可以达到提升白平衡校正的精度与场景适应性目的。

技术领域

本申请实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像的白平衡校正方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

数字摄像设备的广泛应用，使得照相功能已成为移动终端中不可缺少的核心功能。随着产品消费观念的更新升级，用户对移动终端中的照相功能的品质参数要求越来越高。其中，白平衡是照相功能中的一个极重要的品质参数，白平衡是指数码相机对白色物体的还原，其精确度直接决定了拍摄照片的色彩质量，其工作原理为根据环境光源色温的不同，调节感光材料的各个色彩感应强度，使色彩还原到人眼感知的色彩。目前数字摄像设备中的白平衡调节都是由用户根据经验进行手动调节，其精确度受到人为因素的影响，造成白平衡不精确，降低了用户体验度。

当前常见的光照颜色估计算法包括灰度世界法(Gray World)、完美反射法(max-RGB)，例如对于灰度世界法，其假设是一幅彩色图像中的所有像素值的统计平均结果是灰色的，当遇到一些如大面积纯色的场景(如大面积黄色、蓝色等)时，这类算法的假设就明显不成立，导致对光照颜色的估计存在严重偏差；完美反射法的假设是画面中高亮区的颜色代表了光照颜色，这在一些光照均匀的场景(无明显高亮区)同样也会失效。因此，无论灰度世界法与完美反射法，都是基于图像像素值的统计算法，这类算法由于对图像像素值较高的依赖性，从而对场景敏感度高，体现为对场景的适应性较差。

在一些技术方案中，把一幅图像中不同光源局部区域分割出来，再对每个局部区域的光照值进行估计，然后再对光照值相似的主要区域进行合并。最后，得到场景中几种主要光源投影的光照区域。为了提高算法的通用性，选取多种无监督算法提取图像的多特征，运用Struct-SVM来进行融合研究，建立图像多特征与环境光源的学习模型，进而进行预测分析。然而，这种算法不仅结构负载，而且模型是基于训练得到的，这就对训练样本的全面性以及准确性要求较高，否则模型得到的准确度也会大大降低。

发明内容

本申请实施例提供一种图像的白平衡校正方法、装置、存储介质及设备，可以达到提升白平衡校正的精度与场景适应性目的。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像的白平衡校正方法，该方法包括：

获取原始图像，对所述原始图像进行亮度范围预处理，得到像素权重值；

根据所述像素权重值确定原始图像的像素点在颜色空间中各颜色通道的平均值，根据所述各颜色通道的平均值构成平均值向量；

根据所述平均值向量确定原始图像的亮点集合和暗点集合，并根据所述亮点集合和暗点集合确定光照颜色；

根据所述光照颜色，对所述原始图像进行白平衡校正。

进一步的，对所述原始图像进行亮度范围预处理，得到像素权重值，包括：

获取原始图像中当前像素点在三个通道的亮度值最小值；

若所述亮度值最小值小于或者等于预设阈值，则确定该像素点的像素权重值为所述亮度值最小值；若所述亮度值最小值大于预设阈值，则确定该像素点的像素权重值为0；

遍历所述原始图像的所有像素点，得到原始图像的像素权重值。

进一步的，根据所述像素权重值确定原始图像的像素点在颜色空间中各颜色通道的平均值，包括：

采用如下公式分别计算原始图像的像素点在颜色空间中各颜色通道的平均值：