图像处理装置和自动白平衡方法与流程

技术领域

发明构思涉及图像处理装置，更特别地，涉及在图像处理装置中自动调节白平衡的方法。

背景技术：

白平衡是以下的过程：确定选自输入图像的像素或像素集合(下文中，被称为“碎块”)的颜色是白色，此后，根据所确定的像素或碎块的色差分量(即，R或B)的一个或多个增益，全部或部分地调节图像颜色。应用具有由于图像数据的亮度条件而导致的成像对象的颜色变化的白色碎块来调节会随色温而变化的白平衡，其中，使用检测到的碎块(或像素)的红色、绿色、蓝色(RGB)比率来确定色温。通过根据色温调节图像的红色(R)和蓝色(B)的增益来执行用于转变总色感并且调节色平衡的颜色校正。

通常，当使用诸如数码相机的各种类型的成像装置将同一对象成像(例如，成像成静止图像)时，图像的颜色外观按照不同亮度条件(例如，白照明、荧光照明、太阳光等)来变化。人眼拥有色感一致性，使得人在不同亮度条件下识别白色。然而，图像装置可基于不同亮度条件下包括的RGB分量来识别对象的颜色。例如，当特定亮度条件的色温高时，图像装置可再现包括图像的蓝色分量的“白色”。另一方面，当另一个亮度条件的色温低时，图像装置可再现包括图像的红色分量的“白色”。

因此，当色温由于亮度条件而变化时，需要调节正确渲染白色的白平衡。例如，调节包括蓝色的白色，以增大红色(即，R)的增益并且减小蓝色(即，B)的增益。另一方面，调节包括蓝色的白色，以增大红色(即，R)的增益并且减小蓝色(即，B)的增益。准确地检测作为白平衡参考的白色分量，以准确地调节白平衡。然而，可使用复杂且成本高的自动白平衡(AWB)来准确检测白色分量。因此，需要实现高速和低功率的自动白平衡方法，使得装配的装置适于移动使用。

技术实现要素：

发明构思的实施例提供了一种能够降低检测图像数据的白色分量而支付的成本并且提供高准确性的图像处理装置及其自动白平衡方法。

根据发明构思的实施例，一种对图像装置的图像传感器提供的图像数据进行的自动白平衡方法可包括：计算关于图像数据中包括的多个块的方差以及选择计算出的其方差高于阈值的块；从所选择块之一中包括的碎块之中，选择颜色空间中定义的灰色区中包括的碎块；将方差作为权重应用于灰色区的碎块，调节颜色空间中的第一平均值，并且从参照调节后的第一平均值选择的碎块之中，选择属于亮度域中的第一分布的第一碎块候选项，选择与灰色区中的一个锚点对应的缩小灰色区并且从缩小灰色区中包括的碎块之中选择具有颜色空间和亮度域中的第二分布的第二碎块候选项，以及通过组合分别从第一碎块候选项和第二碎块候选项中提取的第一RGB增益和第二RGB增益，计算关于图像数据的最终增益。

根据发明构思的实施例，一种图像处理装置可包括：图像传感器，被构造成感测图像并且将感测到的图像作为图像数据输出；以及图像信号处理器，被构造成将图像数据划分成多个块，选择关于颜色空间中的块中的每个的方差高于阈值的块，从所选择块中的一个中包括的碎块之中选择包括在颜色空间中定义的灰色区中的碎块，通过针对颜色空间中的灰色区中包括的碎块执行均值偏移来计算第一RGB增益并且在亮度域中进行置信度范围选择，并且通过执行关于颜色空间中的缩小灰色区中包括的碎块的均值偏移并且在亮度域中进行置信度范围选择来计算第二RGB增益。图像信号处理器可组合第一RGB增益和第二RGB增益并且可提供作为图像数据的自动白平衡的颜色分量的增益的最终增益。

根据发明构思的实施例，一种对关于图像处理装置的图像数据进行的自动白平衡方法可包括：将图像数据划分成多个图像单元并且计算颜色空间中的划分成的各图像单元的方差；从图像单元之中选择其方差均超过阈值的图像单元并且还从所选择的图像单元中选择灰色区中包括的图像单元；从所选择图像单元之中，选择在颜色空间中或亮度域中具有第一置信度的第一候选单元；从第一候选单元之中，选择比灰色区小的缩小灰色区中包括的图像单元；以及从所选择图像单元之中，选择在颜色空间中或亮度域中具有第二置信度的第二候选单元。选择第一候选单元和选择第二候选单元的步骤可包括应用方差作为权重的均值偏移操作。

附图说明

根据下面参照附图进行的描述，以上和其他目的和特征将变得清楚，其中，除非另外指明，否则在各种附图中，类似的参考标号始终表示类似的部件，其中：

图1是示出根据发明构思的实施例的图像处理装置的框图；

图2是示出根据发明构思的实施例的混合型自动白平衡方法的流程图；

图3是用于描述关于图2中描述的图像的块和碎块的定义的框图；

图4是用于描述根据发明构思的实施例的选择灰色区的方法的曲线图；

图5是用于更详细描述图5的步骤S130的流程图；

图6是关于示出图5中描述的均值偏移操作的碎块的分布图；

图7是示出关于图5中描述的碎块的亮度Y域进行的统计学处理的分布图；

图8是示出关于通过颜色空间中的均值偏移操作和亮度Y域中的统计学方法选择的碎块的灰色区中的分布的曲线图；

图9是用于描述图2的步骤S140的流程图；

图10是示出根据发明构思的实施例的缩小灰色区的曲线图；以及

图11是示出根据发明构思的实施例的进行混合型自动白平衡的电子系统的框图。

具体实施方式

下文中，将参照附图更充分地描述发明构思，在附图中示出本发明的实施例。然而，本发明构思可以用许多不同形式来实施并且不应该被理解为局限于示出的实施例。相反地，提供这些实施例，使得本公开将是彻底和完全的，并且将把本发明的范围充分地传达给本领域的技术人员。在整个书面描述和附图中，类似的参考标号和标记表示相同或相似的元件。

应该理解，当元件被称作“连接”或“结合”至另一元件时，该元件可直接连接或结合至另一元件，或者可能存在中间元件。相反，当元件被称作“直接连接至”或“直接结合至”另一元件时，不存在中间元件。如在这里使用的，术语“和/或”包括相关所列项目中的一个或多个的任意组合和所有组合并且可以被缩写为“/”。

应该理解，尽管这里可使用术语“第一”、“第二”等来描述各种元件，但这些元件应该不受这些术语限制。这些术语只是用于将一个元件与另一个区分开。例如，在不脱离本公开的教导的情况下，第一信号可以被称为第二信号，并且类似地，第二信号可以被称为第一信号。

这里使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而不意图限制本发明。如这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式“一”、“一个”和“该”也意图包括复数形式。还将理解，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”和/或其变型时，说明存在所述特征、区域、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或附加一个或多个其他特征、区域、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其组合。

除非另有定义，否则这里使用的所有术语(包括技术术语和科技术语)具有与本发明所属领域的普通技术人员所通常理解的意思相同的意思。将进一步理解，除非这里明确定义，否则术语诸如在通用字典中定义的术语应该被解释为具有与相关技术和/或本申请的上下文中它们的意思相同的意思，而不是将理想地或者过于正式地解释它们的意思。

可通过图像信号处理器(ISP)提供的功能全部或部分地实施下面的实施例。然而，本领域的技术人员将理解，可使用硬件和/或软件组件以各种方式实现此后描述的示例性特征和方法。

图1是示出根据发明构思的实施例的图像处理装置100的框图。参照图1，图像处理装置100可包括镜头110、图像传感器120和图像信号处理器(ISP)130。

可使用镜头110将对象的图像聚焦到图像传感器120上。图像传感器120可感测接收到的图像并且将感测到的图像转换成对应的数字数据。图像传感器120可包括按照行列矩阵布置的多个图像传感器像素。图像传感器120可包括电荷耦合器件(CCD)或互补型金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器(诸如，接触式图像传感器(CIS))。然而，具体实现地，图像传感器120可将对象“成像”并且提供对应的图像数据(例如，拜耳图像数据)。存在不同形式的图像数据(诸如，使用红色、绿色和蓝色(RGB)数据和方法、YUV数据和方法等的图像数据)，这些图像数据以各种方式指示颜色和亮度。

图像信号处理器130可从图像传感器120接收图像数据，并且处理接收到的图像数据来提供白平衡的图像数据。例如，在发明构思的某些实施例中，图像信号处理器130可驱动混合型自动白平衡模块135，其中，使用混合型自动白平衡模块135来针对构成图像的多个块计算颜色空间的块方差。此后，可从为了执行白平衡而选择的块中排除具有比参考方差值小的方差的块。

因此，图像信号处理器130可从所选择的块之中选择某些碎块(例如，之前指定的灰色区中包括的块部分)。然后，可针对灰色区碎块来执行基于统计学的均值偏移操作。也就是说，可使用均值偏移操作进一步选择碎块中的一些(例如，特定范围的亮度Y域中包括的碎块)，并且可用所选择的碎块来计算第一RGB增益。

另外，图像信号处理器130可定义用于得到第一RGB增益的碎块之中的缩小灰色区，可针对缩小灰色区中包括的碎块来执行均值偏移操作。在这个处理期间，图像信号处理器130可选择特定范围的亮度域中包括的碎块中的一些，以计算从缩小灰色区中选择的第二RGB增益碎块。

图像信号处理器130可应用块方差(例如，在计算第一RGB增益和第二RGB增益之前计算的方差)，以计算可用作加权因子(或权重)的最终RGB增益。这里，图像信号处理器130可将最终RGB增益(最终RGB增益可通过将块方差应用于第一RGB增益和第二RGB增益被产生作为权重)用作用于调节图像的颜色再现和/或亮度的控制信号。例如，可使用图1的图像信号处理器130中包括的混合型自动白平衡模块135来实现这种类型的自动白平衡操作。可用包括固件的硬件和/或软件来实现混合型自动白平衡模块135。

当根据发明构思的实施例的混合型自动白平衡模块135应用于图像时，可针对各种不同的照明环境有效过滤出颜色分量，从而提高白平衡的计算精度。此外，用于提取RGB增益的操作会相对容易且简单，从而能够实现白平衡的快速性能。

图2是示出根据发明构思的实施例的混合型自动白平衡方法的流程图。参照图2，可通过将针对颜色空间的灰色区确定和统计学方法相组合并且将组合结果应用于接收到的图像数据来确定最佳白平衡。

参照图1和图2，图像信号处理器130从图像传感器120接收图像数据(S110)。图像传感器120感测和提供的图像数据可以是RGB信号或YUV信号。然而，图像数据可包括某些噪声分量。例如，由于具有对于图像的颜色空间而言相对大的颜色权重的对象而导致的失真颜色信息，或者由于照明环境之间的色温差异而导致的失真颜色信息可被包括在图像数据中。由于温度差或主色而导致的颜色失真可根据正用于捕捉图像的图像传感器类型的操作状态而改变。

在接收到图像数据时，可计算图像数据的块方差(S120)。就这点而言，图像可被划分成多个块，其中，块中的每个被进一步划分成多个碎块，并且各碎块包括多个像素。可通过颜色空间信息以各种方式表征碎块中的每个。例如，可通过RGB、YUV、和/或归一化r(b)颜色空间信息来表征各碎块。此外，可通过关于与构成的碎块关联的颜色空间信息的平均值来表征各个块。这里，块的颜色空间信息可被包括在对应的块信息中。

因此，可通过与多个块(例如，包括在图像数据中包括的所有块(此后，被称为“全部块”))关联的均值颜色空间信息值来表征多个块的颜色空间信息。因此，具有相对接近于全部块的均值颜色空间信息值的平均值的特定块可被确定具有图像的主色。因此，可从在其中选出候选白色碎块的一组块中排除被确定具有主色的块。例如，可排除具有比参考方差值小的块方差(σ²)的块(下文中，被指定为“未选择块”)，而可选择具有大于或等于参考方差值的块方差的块(下文中，被指定为“所选择块”)。

除了针对与接收到的图像数据对应的图像计算块方差之外，可从所选择块中包括的碎块之中，选择灰色区中包括的碎块。这里，此后将描述用于定义灰色区的特定方法以及选择灰色区中包括的碎块的可能方法。

在计算块方差并且选择灰色区碎块之后，可使用某些统计学上选择的灰色区碎块(即，使用统计学处理方法从灰色区中的碎块之中选择的灰色区碎块)来计算第一RGB增益。此时，应该注意，某些灰色区碎块可具有某种类型的颜色分量。因此，可依据块方差和额外选择，使用均值偏移操作来选择碎块。因此，还可通过向所选择碎块应用额外亮度域中的统计学方法来选择具有白色分量和大于或等于特定置信度水平的碎块。在发明构思的某些实施例中，可使用在进行亮度Y域的统计学选择之后选择的碎块的归一化r(b)值来计算第一RGB增益。

以上对碎块的选择(步骤S130)可被视为“对碎块的第一选择”。另外，可进行“对碎块的第二选择”。例如，可针对已经在步骤S130中选择的碎块来执行额外(或进一步)选择。

因此，可定义比所考虑的初始灰色区小的灰色区(即，“缩小灰色区”)。例如，缩小灰色区可具有与所选择碎块候选项的颜色均值邻近的锚点。也就是说，在计算第一R(G，B)增益的步骤(步骤S130)期间，可选择所选择白色碎块候选项(即，在步骤S130选择的碎块)之中的缩小灰色区中包括的白色碎块候选项中的一些，并且可使用在颜色空间向选择的碎块候选项应用的统计学处理和在亮度Y域的统计学处理来选择最终碎块候选项。以这种方式，可使用最终碎块候选项来计算第二RGB增益(S140)。

然后，可通过组合第一RGB增益和第二RGB增益来计算最终RGB增益(S150)。例如，最终RGB增益可以是用第一RGB增益和第二RGB增益计算出的平均值。

在以上实施例中，混合自动白平衡方法包括通过灰色区选择、图像数据的统计学考虑和针对所选择碎块的颜色空间增益的至少一个计算的组合使用来选择候选白色碎块。因此，可快速选择灰色区，并且可通过应用于所选择灰色区碎块的统计学操作来应用基于块方差的均值偏移操作。以上是根据发明构思的实施例的操作方法的一个示例，发明构思的实施例提供了简单清楚的计算方法，从而导致提供高速的自动白平衡。

图3是进一步示出参照图1和图2描述的以上方法的某些步骤的示意图。这里，图像200包括被划分成多个块的多个像素，其中，像素的各块被进一步划分成多个碎块。

因此，图像200可包括与屏幕上显示的不同颜色和/或亮度相关的信息。也就是说，多个像素中的各像素可包括指示颜色分量和/或亮度分量的信息(例如，与RGB方法或YUV方法关联的信息)。

如之前描述的，可使用块作为图像200的组成的单元。可定义块的大小，以有效处理并且管理屏幕上显示的图像数据。例如，在根据图块(tile)映射方法执行的图像处理期间，每个块可对应于一个图块。例如，将描述从图3中示出的多个块之中选择的第(i,j)块220作为一个示例。应该注意，虽然图3示出图像200被划分成49个独立块(例如，7×7个块)的示例，但发明构思的范围不限于此。在图3中，第(i,j)块220被进一步划分成多个碎块(例如，x×y个碎块)，其中，每个碎块包括至少一个像素。

块方差(σ²)(如同通过图2的方法中的步骤S120确定的块方差(σ²))可被计算作为图像200的均值颜色空间信息的变化的度量。例如，可针对图像200中的块中的每个(例如，使用图像200的全部块(或碎块)的RGB数据或YUV数据)，计算均值颜色空间信息。这里，块方差(σ²)可指示RGB值或YUV值与图像平均值所不同的程度。具有相对高或大的块方差(σ²)的块可被视为具有相对远离整体图像的主色或特性的颜色的块。相比之下，具有相对低或小的块方差(σ²)的块可被视为具有与图像的主色对应的颜色的块。因此，具有小的块方差(σ²)的块中包括的碎块可被视为有可能没有白色分量的碎块，而具有大的块方差(σ²)的碎块可被视为有可能具有白色分量。换句话讲，具有相对大块方差(σ²)的块更有可能包括随后将被确定是白色碎块的碎块。

可通过排除具有低于方差阈值的块方差(σ²)的块的方法，减少应用根据发明构思的统计学方法的均值偏移操作的块或碎块的数量。另外，依据针对图2描述的方法(例如，步骤S150)，可通过考虑对应的块方差(σ²)(例如，两个最终RGB增益之间的均值被作为权重应用)来选择最终碎块。

以上，发明构思的实施例包括使用块方差(σ²)特性，来确定根据图像平均值的对应块的颜色空间信息的可变性。然而，发明构思的范围不限于此。例如，要理解，标准方差(σ)、变化系数等可被用作图像的对应块的颜色空间可变性的度量。

图4是描述选择发明构思的某些实施例中可使用的灰色区的方法的曲线图。参照图4，在r(b)平面中示出与碎块关联的颜色信息的分布，其中，“r”等于“R/(R+B+G)”或“R/G”，“b”是“B/(R+B+G)”或“B/G”并且可以是归一化颜色空间值。

参照图1和图4，图像处理装置100可使用基于关于采样的数据的窗口(例如，块或碎块)的一部分中的平均值的碎块数据，而不使用通过感测到的图像提供的总数据。灰色区的平均值可以是白色点，因此可选择灰色区以使用碎块数据来提取白色点。此外，当由于特定照明条件而出现色偏时，关于灰色颜色的RGB分量之比可变化。因此，可通过选择与图像传感器对应的灰色区并且使用灰色区中包括的碎块来得到白色点。如图4中所示，可在r(b)平面的颜色空间定义灰色区。

可确定各种照明下识别的白色点来定义灰色区。可通过锚点(r1,b4)和半径Di来确定灰色区310。这里，半径Di可以是根据在对应色温下图像传感器120的色谱特性而确定的值。也就是说，灰色区310可以是关于被图像传感器120识别为在色温相对高的照明下的灰色颜色的颜色分量的分布。然而，当针对各种照明条件假设这样时，灰色区可相对加宽。

可通过锚点(r2,b3)和半径Di来确定灰色区320。也就是说，灰色区320可以是关于被图像传感器120识别为色温相对低于灰色区310的色温的给定照明条件下的灰色颜色的颜色分量的分布。可通过锚点(r3,b2)和半径Di来确定灰色区330。也就是说，灰色区330可以是关于被图像传感器120识别为色温相对低于灰色区330的色温的照明条件下的灰色颜色的颜色分量的分布。可通过锚点(r4,b1)和半径Di来确定灰色区340。灰色区340可以是关于被图像传感器120识别为色温相对低于灰色区330的色温的照明条件下的灰色颜色的颜色分量的分布。

可通过灰色区310、320、330和/或340定义针对各种照明条件的图像传感器120的灰色区。当定义灰色区时，可检测灰色区中是否包括根据其块方差(σ²)的未选择块的碎块的颜色信息。此外，可从确定的白色碎块候选项之中排除处于灰色区之外的碎块。

应该注意，图4中示出的实施例假设对于灰色区310、320、330和340中的每个而言半径Di是相同的。然而，发明构思的范围可不限于此。例如，应该理解，限制灰色区310、320、330和340中的每个的范围的半径被设置为在对应的色温下专用的大小。

图5是进一步示出之前参照图2描述的方法中的步骤S130的一个示例的流程图。参照图5，可通过根据应用于针对颜色空间在图4中描述的灰色区中包括的碎块的统计学方法执行均值偏移操作并且对给定亮度Y域进行统计学选择来提取白色点。

因此，可执行针对归一化颜色空间r(b)坐标的依据块方差(σ²)的均值偏移操作(S132)。在与灰色区中包括的碎块关联的归一化颜色空间中，会存在平均值(μ)。例如，可存在与灰色区中包括的碎块关联的“r”(即，R/(R+G+B)分量和“b”(即，B/(R+G+B)))分量中的每个的平均值。然而，可从灰色区中包括的碎块之中，选择受图像的主色或图像中颜色的相对大小影响的碎块。因此，灰色区中包括的碎块可事实上是包括颜色的碎块。此外，会存在包括在灰色区中的碎块之中的包括在不同块中的碎块。碎块可属于具有相对大的块方差(σ²)的块，并且碎块可属于具有相对小的块方差(σ²)的块。因此，可通过向包括在灰色区中的碎块之中的具有大的块方差(σ²)的碎块应用较高权重(即，较大的加权因子)并且向包括在灰色区中的碎块之中的具有小的块方差(σ²)的碎块应用较低权重(即，较小的加权因子)来再得到碎块的均值。通过应用权重计算出的均值可对应于偏移均值(μ')。

现在，可重新选择基于偏移均值(μ')的碎块候选项(S134)。也就是说，可选择与以偏移均值(μ')作为中心的置信度(例如，95％)区间对应的碎块。

可对于步骤S134中(重新)选择的碎块中的每个，针对亮度Y进行选择(S136)。通常，从亮度Y的光谱理解：亮度条件的变化将造成的白色分量的变化比黑色分量的变化更大。因此，可相对更多地选择以在亮度Y域的均值(μ)作为中心的置信度区间对应的具有白色分量的碎块。

然后，可参照按照亮度Y域选择的碎块候选项来计算颜色空间的自动白平衡的增益(S138)。也就是说，可参照关于步骤S138中选择的碎块的平均RGB值来计算用于调节的颜色分量的增益，使得颜色分量之比保持相等。在发明构思的某些实施例中，计算出的增益将是第一RGB增益。

图6是进一步示出图5中描述的均值偏移操作的分布图。参照图6，可将包括在灰色区中的每个碎块的块方差(σ²)用作权重。此外，可使用块方差(σ²)将在不使用块方差(σ²)的情况下计算的平均值μ移至偏移均值μ'。以下，将对此进行更详细描述。

关于归一化r(b)颜色空间的正态分布图可具有图6中示出的高斯分布。也就是说，关于灰色区中包括的碎块的归一化的“r”(即，“R/(R+B+G)”)或“b”“即，B/(R+B+G)”)点可按正态分布的形式形成。这里，平均值μ或标准偏差σ可以是“r”分量和“b”分量中的一个。

然而，可改变偏移均值值μ'，其中，关于包括在灰色区中的碎块的归一化颜色分量的块方差(σ²)被作为权重应用于偏移均值值μ'。即使灰色区中包括碎块，事实上也会存在受作为图像中的主色的颜色影响的碎块。通过向碎块应用小权重的均值偏移操作，进行额外碎块的选择是可行的。可通过均值偏移操作和对应置信度的碎块选择，额外从每个块之中排除没有被确定为不是灰色颜色的碎块。

图7是进一步示出对图5中描述的碎块的亮度Y域进行的统计学处理的分布图。参照图7，以平均值μ为中心的黑色和白色之间的距离可被不同地应用于在亮度Y域选择的碎块并且可选择碎块。

通常，从关于照明变化的亮度Y的光谱理解：白色分量的变化大于黑色分量的变化。因此，通过以在亮度Y域的平均值μ作为中心选择白色分量大的碎块，选择到白色点的可能性会高。关于被选择以在亮度Y域的平均值μ为中心向白色边提供大的许可度的碎块的范围可被确定为“a”和“b”。这里，黑色边的点“a”和平均值μ之间的距离(即，μ-a)可被设置成比白色边的点“b”和平均值μ之间的距离(即，b-μ)短。

图8是示出关于通过在颜色空间的均值偏移操作和在亮度Y域的统计学方法选择的碎块的灰色区中的分布的曲线图。参照图8，通过在颜色空间和亮度Y域中的每个中的均值偏移操作和向白色分量提供许可范围的统计学操作而选择的碎块可被显示为第一最终候选项350。这里，灰色区310、320、330和340可分别对应于具有图4中描述的以锚点(rm，bn)为中心的半径Di的圆。

相比于关于灰色区310、320、330和340的平均值点(未示出)，关于图5的步骤S136中选择的碎块的平均值(rs，bs)可以是偏移达特定距离的点。此外，第一最终候选项350的边界可与灰色区320和330中的每个重叠。以这里选择的第一最终候选项350为例。然而，发明构思的范围可不限于此。例如，第一最终候选项350可被作为各种形式包括在灰色区310、320、330和340中。

图像信号处理器130可基于通过应用统计学方法而确定的偏移均值值(rs，bs)来计算第一RGB增益。也就是说，可确定关于分量中的每个的增益，使得图像的R、G和B中的每个的分量具有关于对应于平均值(rs，bs)的RGB分量之比的相同大小。然而，图像信号处理器130不可迅速地向对应图像数据应用确定的第一RGB增益。可通过组合第一RGB增益和在以下将描述的缩小灰色区中的额外选择操作之后产生的第二RGB增益来确定最终RGB增益。

图9是进一步描述图2的方法的步骤S140中描述的计算带碎块的灰色区的第二R(G，B)增益的步骤的流程图。参照图9，可针对参照图8描述的第一最终候选项350中包括的碎块，通过执行统计学均值偏移操作并且在亮度Y域进行选择来提取白色点，

可选择在归一化颜色空间中最接近第一最终候选项350的平均值(rs,bs)的锚点(rf,bf)(S141)。也就是分别与灰色区310、320、330和340对应的锚点之中的最接近平均值(rs，bs)的锚点。可通过简单的距离计算，容易地确定锚点。

可选择与所选择的锚点(rf，bf)对应的单元灰色区。这里，所选择的单元灰色区在功能上变成缩小灰色区。例如，缩小灰色区可被确定为与最接近平均值(rs，bs)的锚点对应的灰色区330。在这些情况下，可排除第一最终候选项350之中的包括在灰色区320中的碎块。

可选择第一最终候选项350之中的与缩小灰色区330重叠的范围的白色碎块候选项360。此外，可在关于白色碎块候选项360的归一化颜色空间r(b)坐标执行均值偏移操作。在关于白色碎块候选项360中包括的碎块的归一化颜色空间中可存在平均值(μ)。然而，在缩小灰色区中包括的碎块之中，可存在事实上受具有图像的主色或具有相对大的大小的对象的颜色影响的碎块。碎块可被包括在灰色区中，但是，事实上，可以是包括颜色的碎块。白色碎块候选项360的碎块可属于块方差(σ²)相对大的块，并且其碎块可属于块方差(σ²)相对小的块。因此，可通过向包括在缩小灰色区中的碎块之中的块方差(σ²)大的碎块应用大的权重并且向包括在缩小灰色区中的碎块之中的块方差(σ²)小的碎块应用小的权重，来再得到关于碎块的均值。通过应用权重计算出的均值可对应于偏移均值(μ')。可重新选择基于偏移均值(μ”)的碎块候选项。也就是说，可选择与以偏移均值(μ')作为中心的置信度(例如，95％)区间对应的碎块。

然后，可在关于步骤S145中选择的碎块中的每个，在亮度Y域中进行选择(S147)。通常，从关于照明变化的亮度Y的光谱理解：相比于黑分量的变化，白色分量的变化更大。因此，可更多地选择以均值(μ)为中心的置信度区间对应的白色分量大的碎块。在这个步骤中，所选择的白色碎块候选项可被称为“第二最终候选项”。

可参照在亮度Y域选择的第二最终候选项来计算在颜色空间的自动白平衡的增益(S149)。也就是说，可参照关于步骤S147中选择的碎块的平均RGB值来计算用于调节的关于颜色分量的增益，使得颜色分量之比保持相等。在发明构思的某些实施例中，计算出的增益可以是第二RGB增益。

以上，描述了针对在缩小灰色区的白色碎块候选项选择第二最终候选项的方法。当组合通过第二最终候选项提取的第二RGB增益和之前通过第一最终候选项提取的第一RGB增益时，可计算根据发明构思的实施例的最终RGB增益。

图10是示出根据发明构思的实施例的缩小灰色区的曲线图。参照图10，可选择缩小灰色区作为与多个锚点中的一个对应的单元灰色区。

在图9的步骤S141和S143中，可在归一化颜色空间中，选择最接近第一最终候选项350的平均值(rs，bs)的锚点(rf，bf)。也就是分别与灰色区310、320、330和340对应的锚点之中的最接近平均值(rs，bs)的锚点。此外，可选择与所选择锚点(rf，bf)对应的单元灰色区330。例如，可将缩小灰色区确定为与最接近第一最终候选项350的平均值(rs，bs)的锚点对应的灰色区330。在该情况下，可通过统计学操作中排除第一最终候选项350之中的包括在灰色区320中的碎块。

以上，描述了根据发明构思的实施例的混合型自动白平衡方法。发明构思的实施例被示例为RGB颜色空间并且归一化r(b)颜色空间主要用于描述发明构思的特性。然而，发明构思的范围不限于此。例如，可使用YUV信号方法中的色差空间(UV)作为根据发明构思的实施例的白平衡操作。

图11是示出包括根据发明构思的实施例的图像传感器的电子系统的框图。参照图11，可用使用或支持移动行业处理器接口(MIPI)的数据处理装置(诸如，移动电话、便携式数字助理(PDA)、个人媒体播放器(PMP)或智能电话)实现电子系统1000。电子系统1000可包括应用处理器1010、图像传感器1040和显示器1050。

应用处理器1010中实现的相机串行接口(CSI)主机1012可通过CSI与图像传感器1040的CSI装置1041串行通信。此时，可在CSI主机1012中实现光学解串器DES，并且可在CSI装置1041中实现光学串行化器SER。此外，应用处理器1010可包括根据发明构思的实施例进行自动白平衡的图像信号处理器(ISP)。

应用处理器1010中实现的显示器串行接口(DSI)主机1011可通过DSI与显示器1050的DSI装置1051串行通信。此时，可在DSI主机1011中实现光学串行化器SER，并且可在DSI装置1051中实现光学解串器DES。

电子系统1000还可包括与应用处理器1010通信的射频(RF)芯片1060。例如，RF芯片1060的物理层1061和应用处理器1010的物理层1013可通过DigRF(数字射频)接口彼此交换数据。

电子系统1000还可包括全球定位系统(GPS)1020、存储器1070、麦克风1080、动态随机存取存储器(DRAM)1085和扬声器1090。电子系统1000可使用全球微波互联接入(Wimax)1030、无线局域网(WLAN)1033和超宽带(UWB)1035等进行通信。

根据发明构思的实施例，图像装置可被实现为提供自动白平衡功能，自动白平衡功能使得可以显著降低算法的复杂度并且具有准确性。

应该理解，本领域的技术人员就此可以形成各种修改和其他等同实施例。本发明的范围由随附权利要求书限定。