[发明专利]大量单纯色场景偏色的自动白平衡方法、系统及终端

说明书

本发明提供的一种大量单纯色场景偏色的自动白平衡方法、系统及终端，其中，所述方法通利用图像分割方法，比较图像小块的RGB值确定原始图像是否为纯色背景，进一步地，通过对原始图像进行区域划分，更加准确地判断拍摄的原始图像是否为纯色背景，对于纯色背景的原始图像，利用图像小块算出的自动白平衡增益，和整幅原始图像算出的自动白平衡增益加权平均，得到最精确的白平衡增益。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种大量单纯色场景偏色的自动白平衡方法、系统及终端。

背景技术

传统的白平衡方法在色彩校正时，原始图像中得有灰点或白点才能对原始图像校准，单纯色即是只有一种颜色，比如纯红色，那么原始图像中是不会有白点的，没有白点作为参考，因此，现有的白平衡算法是没办法给单纯色图像校准的。

现有的一些算法，如高级白平衡算法：在灯箱里面拍摄不同色温下(D75、D65、D50、CWF、H、A)的灰卡图片，灰卡充满整副实况图，然后标定出每一个色温下的白平衡基准点，然后确定出基准白点绘制参考白区；计算待校正图像当前落入参考白区的参考白点，根据这些灰点结合权重计算得到待校正图像的白平衡色彩补偿；上述算法没有考虑到灰点误判的情况，比如纯蓝色、纯红色背景的场景，就会把蓝色、红色错误的区域点错误的识别做灰点，引起实况图片偏色。

再比如灰度世界算法：将实况中的所有像素点都当做白点来统计，统计所有像素点的Ravg，Bavg，Gavg，然后把Gavg/Ravg和Gavg/Bavg分别作为R、B通道的增益补偿；这种算法没有考虑单一纯色场景的识别，没有考虑所拍摄场景没有灰点或者灰点很少的情况，当大面积纯色场景就是几乎没有灰点或者灰点很少，这样会把不是灰色的点误判为灰点，统计进行白平衡校正。

因此，上述两种算法在纯色场景大概率会出现偏色现象。

发明内容

为克服上述问题中的一种或多种，本发明提出一种大量单纯色场景偏色的自动白平衡方法、系统及终端。

为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：

本发明第一方面提供一种大量单纯色场景偏色的自动白平衡方法，所述方法包括：

获取原始图像，将原始图像均分为若干份图像小块，并若干数量的图像小块分为第一区域，其余数量的图像小块分为第二区域；

统计第一区域中每一个图像小块的RGB三通道的均值；

判断每一个图像小块是否为纯色场景或/和判断第一区域中的图像小块是否为纯色场景；

对第二区域进行目标物识别；

区分纯色背景区域和非纯色背景区域；

对第二区域进行自动白平衡色彩补偿或/和根据整幅原始图像自动白平衡色彩补偿。

在本发明的第一方面提供的优选方案中，所述区分纯色背景区域和非纯色背景区域包括：

选取第一区域和第二区域相邻的图像小块，并将第一区域和第二区域相邻的图像小块暂时划分为第三区域；

遍历第三区域中每一个图像小块；

若第三区域中的图像小块的像素点RGB值大于预设阀值，则将大于预设阀值的图像小块重新划分给第一区域，以形成新的第一区域；

若第三区域中的图像小块的像素点RGB值小于预设阀值，则将小于预设阀值的图像小块重新划分给第二区域，以形成新的第二区域。

在本发明的第一方面提供的优选方案中，所述判断每一个图像小块是否为纯色场景包括：

通过比较原始图像中每一个图像小块中像素三通道之间的方差，来判断像素点的离散聚集性，以确定图像小块是否为纯色场景。