白平衡控制方法、白平衡控制装置及电子装置与流程

本发明涉及成像技术，特别涉及一种白平衡控制方法、白平衡控制装置及电子装置。

背景技术：

人物图像经全局自动白平衡后人物的皮肤跟服装部分会受环境光的影响发生偏色，视觉效果差。

技术实现要素：

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明的实施方式提供了一种白平衡控制方法、白平衡控制装置及电子装置。

一种白平衡控制方法，用于控制成像装置采集场景数据，所述场景数据包括场景主图像，所述白平衡控制方法包括以下步骤：

处理所述场景主图像以识别场景是否存在人像；

在存在所述人像时处理所述场景数据以识别人像区域；和

对所述人像区域单独进行白平衡处理以得到人像修正图像。

一种白平衡控制装置，用于控制成像装置采集场景数据，所述场景数据包括场景主图像，所述白平衡控制装置包括第一处理模块、第二处理模块和第三处理模块。

所述第一处理模块用于处理所述场景主图像以识别场景是否存在人像。

所述第二处理模块用于在存在所述人像时处理所述场景数据以识别人像区域。

所述第三处理模块用于对所述人像区域单独进行白平衡处理以得到人像修正图像。

一种电子装置包括成像装置和所述白平衡控制装置。

本发明的白平衡控制方法、白平衡控制装置及电子装置在图像中存在人像时对人像区域单独进行白平衡，从而获得视觉效果更好的图像。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明实施方式的白平衡控制方法的流程示意图。

图2是本发明实施方式的电子装置的平面示意图。

图3是本发明某些实施方式的控制方法的流程示意图。

图4是本发明某些实施方式的白平衡控制装置的第一处理模块的功能模块示意图。

图5是本发明某些实施方式的控制方法的流程示意图。

图6是本发明某些实施方式的白平衡控制装置的第二处理模块的功能模块示意图。

图7是本发明某些实施方式的控制方法的流程示意图。

图8是本发明某些实施方式的第三处理单元的功能模块示意图。

图9是本发明某些实施方式的控制方法的流程示意图。

图10是本发明某些实施方式的第三处理单元的另一个功能模块示意图。

图11是本发明某些实施方式的控制方法的流程示意图。

图12是本发明某些实施方式的第二确定单元的功能模块示意图。

图13是本发明某些实施方式的控制方法的流程示意图。

图14是本发明某些实施方式的第二处理模块的另一个功能模块示意图。

图15是本发明某些实施方式的控制方法的流程示意图。

图16是本发明某些实施方式的白平衡控制装置的功能模块示意图。

图17是本发明某些实施方式的控制方法的流程示意图。

图18是本发明某些实施方式的白平衡控制装置的另一个功能模块示意图。

图19是本发明某些实施方式的全局修正图像的示意图。

图20是本发明某些实施方式的人像修正图像的示意图。

主要元件符号说明：

电子装置100、白平衡控制装置10、第一处理模块11、第一处理单元112、第一确定单元114、第二处理模块12、第二处理单元121、第三处理单元123、第一处理子单元1232、第二处理子单元1234、第三处理子单元1236、第四处理子单元1238、第二确定单元125、第一确定子单元1251、第二确定子单元1253、第三确定子单元1255、判断子单元1257、第四确定子单元1259、第四处理单元127、修正单元129、第三处理模块13、第五处理单元132、第四处理模块14、输出模块15、成像装置20。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的实施方式在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

请一并参阅图1和图2，本发明实施方式的白平衡控制方法可以用于控制成像装置20采集场景数据。场景数据包括场景主图像。白平衡控制方法包括以下步骤：

S11：处理场景主图像以识别场景是否存在人像；

S12：在存在人像时处理场景数据以识别人像区域；和

S13：对人像区域单独进行白平衡处理以得到人像修正图像。

请再次参阅图2，本发明实施方式的白平衡控制装置10可以用于控制成像装置20采集场景数据。场景数据包括场景主图像。白平衡控制装置10包括第一处理模块11、第二处理模块12和第三处理模块13。第一处理模块11用于处理场景主图像以识别场景是否存在人像。第二处理模块12用于在存在人像时处理场景数据以识别人像区域。第三处理模块13用于对人像区域单独进行白平衡处理以得到人像修正图像。

也即是说，本发明实施方式的白平衡控制方法可以由本发明实施方式的白平衡控制装置10实现，其中，步骤S11可以由第一处理模块11实现，步骤S12可以由第二处理模块12实现，步骤S13可以由第三处理模块13实现。

在某些实施方式中，本发明实施方式的白平衡控制装置10可以应用于本发明实施方式的电子装置100，或者说本发明实施方式的电子装置100可以包括本发明实施方式的白平衡控制装置10。此外，本发明实施方式的电子装置100还包括成像装置20，成像装置20和白平衡控制装置10电连接。

本发明实施方式的白平衡控制方法、白平衡控制装置10及电子装置100在图像中存在人像时对人像区域单独进行白平衡，从而获得视觉效果更好的图像，进而提高用户体验。

可以理解，在拍摄人像图像时，人像区域是用户最注重的区域，为了保证人像区域的正常观感，可以对人像区域单独进行白平衡处理。

在某些实施方式中，对人像区域单独进行白平衡处理的方法包括手动白平衡或者根据人像区域的色彩值进行自动白平衡处理等白平衡处理的方法，在此不做任何限制。需要说明的是，手动白平衡是指通过拍摄用户想要拍摄为白色的被摄物体来获得白平衡校正值。

在某些实施方式中，电子装置100包括手机或平板电脑。在本发明实施方式中，电子装置100是手机。

在某些实施方式中，成像装置20包括前置相机和/或后置相机，在此不做任何限制。在本发明实施方式中，成像装置20是前置相机。

请参阅图3，在某些实施方式中，步骤S11包括以下步骤：

S112：处理场景主图像以判断是否存在人脸；和

S114：在存在人脸时确定场景存在人像。

请参阅图4，在某些实施方式中，第一处理模块11包括第一处理单元112和第一确定单元114。第一处理单元112用于处理场景主图像以判断是否存在人脸。第一确定单元114用于在存在人脸时确定场景存在人像。

也即是说，步骤S112可以由第一处理单元112实现，步骤S114可以由第一确定单元114实现。

如此，可以通过判断场景主图像中是否存在人脸，从而确定图像中是否存在人像。

请参阅图5，在某些实施方式中，步骤S12包括以下步骤：

S121：处理场景主图像以得到人脸区域；

S123：处理场景数据以获取人脸区域的深度信息；和

S125：根据人脸区域和深度信息确定人像区域。

请参阅图6，在某些实施方式中，第二处理模块12包括第二处理单元121、第三处理单元123和第二确定单元125。第二处理单元121用于处理场景主图像以得到人脸区域。第三处理单元123用于处理场景数据以获取人脸区域的深度信息。第二确定单元125用于根据人脸区域和深度信息确定人像区域。

也即是说，步骤S121可以由第二处理单元121实现，步骤S123可以由第三处理单元123实现，步骤S125可以由第二确定单元125实现。

如此，根据人脸区域和深度信息可以获得人像区域。

可以理解，由于人像区域包含人脸区域，也即是说，通过人脸区域的深度信息可以确定人像区域的深度范围，如此，可以根据人脸区域及人脸区域的深度信息即可确定人像区域。由于深度信息的获取不易受光照、场景中色彩分布等因素的影响，因此，基于深度信息获取到的人像区域较为准确。

请参阅图7，在某些实施方式中，场景数据包括与场景主图像对应的深度图像，步骤S123包括以下步骤：

S1232：处理深度图像以获取人脸区域的深度数据；和

S1234：处理深度数据以得到深度信息。

请参阅图8，在某些实施方式中，场景数据包括与场景主图像对应的深度图像，第三处理单元123包括第一处理子单元1232和第二处理子单元1234。第一处理子单元1232用于处理深度图像以获取人脸区域的深度数据。第二处理子单元1234用于处理深度数据以得到深度信息。

也即是说，步骤S1232可以由第一处理子单元1232实现，步骤S1234可以由第二处理子单元1234实现。

如此，可以利用深度图像快速获得人脸区域的深度信息。

可以理解，场景主图像为RGB彩色图像，深度图像包含场景中各个人或物体的信息。由于场景主图像的色彩信息与深度图像的深度信息是一一对应的关系，因此，在场景主图像中检测到人脸区域时，即可在对应的深度图像中获取到人脸的深度信息。

需要说明的是，在场景主图像中，人脸区域表现为二维图像，但由于人脸包括鼻子、眼睛、耳朵等特征，因此，在深度图像中，人脸区域中鼻子、眼睛、耳朵等特征在深度图像中所对应的深度数据是不同的，如当人脸正对成像装置20时，拍摄得的深度图像中，鼻子对应的深度数据可能较小，而耳朵对应的深度数据可能较大。因此，在本发明的具体实施例中，处理人脸区域的深度数据得到的人脸区域的深度信息可能为一个数值或一个数值范围。其中，当人脸区域为一个数值时，该数值可通过对人脸区域的深度数据取平均得到，或者对人脸区域的深度数据取中值得到。

在某些实施方式中，与场景主图像对应的深度图像的获取方式包括采用结构光深度测距获取深度图像及采用飞行时间(time of flight,TOF)深度摄像头获取深度图像两种方法。

采用结构光深度测距获取深度图像时，成像装置20包括摄像头和投射器。

可以理解，结构光深度测距是利用投射器将一定模式的光结构投射于物体表面，在表面形成由被测物体形状所调制的光条三维图像。光条三维图像由摄像头探测从而获得光条二维畸变图像。光条的畸变程度取决于投射器与摄像头之间的相对位置和物体表面形廓或高度。沿光条显示出的位移与物体表面的高度成比例，扭结表示了平面的变化，不连续显示表面的物理间隙。当投射器与摄像头之间的相对位置一定时，由畸变的二维光条图像坐标便可重现物体表面的三维轮廓，从而可以获取深度信息。结构光深度测距具有较高的分辨率和测量精度。

采用TOF深度摄像头获取深度图像时，成像装置20包括TOF深度摄像头。

可以理解，TOF深度摄像头通过传感器记录从发光单元发出的调制红外光发射到物体，再从物体反射回来的相位变化，在一个波长的范围内根据光速，可以实时的获取整个场景深度距离。TOF深度摄像头计算深度信息时不受被摄物表面的灰度和特征的影响，且可以快速地计算深度信息，具有很高的实时性。

请参阅图9，在某些实施方式中，场景数据包括与场景主图像对应的场景副图像，步骤S123包括以下步骤：

S1236：处理场景主图像和场景副图像以得到人脸区域的深度数据；和

S1238：处理深度数据以得到深度信息。

请参阅图10，在某些实施方式中，场景数据包括与场景主图像对应的场景副图像，第三处理单元123包括第三处理子单元1236和第四处理子单元1238。第三处理子单元1236用于处理场景主图像和场景副图像以得到人脸区域的深度数据。第四处理子单元1238用于处理深度数据以得到深度信息。

也即是说，步骤S1236可以由第三处理子单元1236实现，步骤S1238可以由第四处理子单元1238实现。

如此，可以通过处理场景主图像和场景副图像获取人脸区域的深度信息。

在某些实施方式中，成像装置20包括主摄像头和副摄像头。

可以理解，深度信息可以通过双目立体视觉测距方法进行获取，此时场景数据包括场景主图像和场景副图像。其中，场景主图像由主摄像头拍摄得到，场景副图像由副摄像头拍摄得到。双目立体视觉测距是运用两个相同的摄像头对同一被摄物从不同的位置成像以获得被摄物的立体图像对，再通过算法匹配出立体图像对的相应像点，从而计算出视差，最后采用基于三角测量的方法恢复深度信息。如此，通过场景主图像和场景副图像这一立体图像对进行匹配便可获得人脸区域的深度数据，随后，对人脸区域的深度数据进行处理获得人脸区域的深度信息。由于人脸区域中包含有多个特征，各个特征对应的深度数据可能不一样，因此，可对深度数据进行求平均值处理以得到人脸区域的深度信息，或取深度数据的中值以获得人脸区域的深度信息。此外，人脸区域的深度信息也可以是一个数值范围。

请参阅图11，在某些实施方式中，步骤S125包括以下步骤：

S1251：根据人脸区域确定预估人像区域；

S1253：根据人脸区域的深度信息确定人像区域的深度范围；

S1255：根据人像区域的深度范围确定与人脸区域连接且落入深度范围的计算人脸区域；

S1257：判断计算人像区域与预估人像区域是否匹配；和

S1259：在计算人像区域与预估人像区域匹配时确定计算人像区域为人像区域。

请参阅图12，在某些实施方式中，第二确定单元125包括第一确定子单元1251、第二确定子单元1253、第三确定子单元1255、判断子单元1257和第四确定子单元1259。第一确定子单元1251用于根据人脸区域确定预估人像区域。第二确定子单元1253用于根据人脸区域的深度信息确定人像区域的深度范围。第三确定子单元1255用于根据人像区域的深度范围确定与人脸区域连接且落入深度范围的计算人脸区域。判断子单元1257用于判断计算人像区域与预估人像区域是否匹配。第四确定子单元1259用于在计算人像区域与预估人像区域匹配时确定计算人像区域为人像区域。

也即是说，步骤S1251可以由第一确定子单元1251实现，步骤S1253可以由第二确定子单元1253实现，步骤S1255可以由第三确定子单元1255实现，步骤S1257可以由判断子单元1257实现，步骤S1259可以由第四确定子单元1259实现。

如此，通过比较预估人像区域和计算人像区域的面积，可以判断人像区域是否获取准确。

具体地，由于拍摄的人像存在有多种行为姿势，如站立、蹲坐、直面镜头或测对镜头等，因此，确定人脸区域后，首先根据人脸区域的当前状态确定预估人像区域。其中，预估人像区域为人像区域的匹配样本库，样本库中包含多种人像的行为姿势的信息。由于人像区域包含人脸区域，也即是说，人像区域与人脸区域同处于某一个深度范围内，因此，确定人脸区域的深度信息后，可以根据人脸区域的深度信息设定人像区域的深度范围，并根据人像区域的深度范围提取深度范围内的与人脸区域相连接的计算人像区域。由于拍摄人像时人像所处的场景可能较为复杂，也即是说，与人像所处位置相邻的位置上可能存在有其他物体，这些物体处于人像区域的深度范围内，因此，在确定计算人像区域后，需将计算人像区域与预估人像区域进行匹配，匹配成功则可将计算人像区域确定为人像区域。若匹配不成功，则表明计算人像区域中可能包含有除人像外的其他物体，人像区域的识别失败。

请参阅图13，在某些实施方式中，步骤S12包括以下步骤：

S127：处理场景主图像以得到彩色边缘图；和

S129：利用彩色边缘图修正人像区域的边缘。

请参阅图14，在某些实施方式中，第二处理模块12包括第四处理单元127和修正单元129。第四处理单元127用于处理场景主图像以得到彩色边缘图。修正单元129用于利用彩色边缘图修正人像区域的边缘。

也即是说，步骤S127可以由第四处理单元127实现，步骤S129可以由修正单元129实现。

如此，可利用彩色边缘图对人像区域进行修正，从而获得更加精准的人像区域。

具体地，采用边缘检测算法对场景主图像进行处理。通过对场景主图像对应的图像数据求微分以获得具有阶跃变化或屋顶变化的像素点的集合。常用的边缘检测算法包括罗伯茨(Roberts)算子、索贝尔(Sobel)算子、Prewitt算子、Canny算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、高斯拉普拉斯(LOG)算子等。Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子；Sobel算子用于获取图像的一阶梯度；Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测；Canny算子是一种多级边缘检测算法；Laplacian算子是一种二阶微分算子；LOG算子先对图像进行平滑处理，再提取边缘。在本发明的具体实施例中，可以采用上述的任一种边缘检测算法进行计算以获得彩色边缘图，在此不做任何限制。

请参阅图15，在某些实施方式中，白平衡控制方法包括以下步骤：

S14：对场景主图像做全局自动白平衡以得到全局修正图像；和

步骤S13包括以下步骤：

S132：处理全局修正图像以对人像区域单独白平衡以得到人像修正图像。

请参阅图16，在某些实施方式中，白平衡控制装置10包括第四处理模块14。第四处理模块14用于对场景主图像做全局自动白平衡以得到全局修正图像。第三处理模块13包括第五处理单元132。第五处理单元132用于处理全局修正图像以对人像区域单独白平衡以得到人像修正图像。

也即是说，步骤S14可以由第四处理模块14实现，步骤S132可以由第五处理单元132实现。

如此，可以减少对除了人像区域的背景部分的白平衡的影响，使得人像区域白平衡更加准确，并且人像区域和背景部分的层次更加分明。

请参阅图17，在某些实施方式中，白平衡控制方法包括以下步骤：

S15：在不存在人像时输出全局修正图像。

请参阅图18，在某些实施方式中，白平衡控制装置10包括输出模块15。输出模块15用于在不存在人像时输出全局修正图像。

如此，在不存在人像区域时，可以将经过全局自动白平衡处理的全局修正图像作为输出图像。

请一并参阅图19和图20，在一个实施例中，白平衡控制装置10对场景主图像(图未示)进行全局自动白平衡处理，获得如图19所示的全局修正图像。根据全局修正图像和深度图像(图未示)获得人像区域，对人像区域单独进行白平衡处理，可以获得如图20所示的人像修正图像。

在本发明的实施方式的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的实施方式的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明的实施方式的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接或可以相互通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明的实施方式中的具体含义。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“一些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理模块的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的实施方式的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明的各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施方式进行变化、修改、替换和变型。