一种白平衡修正方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种白平衡修正方法、装置及电子设备。

背景技术：

物体反射出的光彩颜色视光源的色彩而定，人类的眼睛之所以把一些物体看成白色，是因为人类的大脑可以侦测并且更正像这样的色彩改变，因此不论在阳光、阴霾的天气、室内或荧光下，人们所看到的白色物体颜色依旧。人眼可以进行自我适应，但是数码摄像机就不具有这么智能的功能了，这是由于ccd感光元件本身没有这种适应功能，为了贴近人类的视觉标准，数码摄像机就必须模仿人类大脑并根据光线来调整色彩，即需要自动或手动调整白平衡以达到令人满意的色彩。

传统的白平衡方法采用灰度世界法或完美反射法或色温曲线法，上述各类白平衡方法均基于rgb色彩模型实现的。

发明人在实现本发明的过程中，发现现有相关技术至少存在以下问题：由于人类的视觉对亮度的敏感程度远强于对颜色浓淡的敏感程度，因此现有相关技术采用rgb色彩模型对图像进行白平衡调节，调节后的图像效果尚未能够更加符合人眼视觉的需求。

技术实现要素：

本发明实施例的一个目的旨在提供一种白平衡修正方法、装置及电子设备，其解决了现有技术存在着对图像进行白平衡调节的效果不佳的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

在第一方面，本发明实施例公开一种白平衡修正方法，所述方法包括：获取rgb色彩模型数据；根据rgb-hsi转换公式，将所述rgb色彩模型数据转换成hsi色彩模型数据；筛选所述hsi色彩模型数据的像素点；计算出筛选后的像素点的色彩偏差值；根据所述色彩偏差值修正所述rgb色彩模型数据。

可选地，所述hsi色彩模型数据包括饱和度、色调及亮度；所述筛选所述hsi色彩模型数据的像素点，包括：以预设饱和值对应的像素点为预设半径的中心点，选择位于所述hsi色彩模型数据中所述预设半径范围内的像素点进行筛选。

可选地，所述预设饱和值为0。

可选地，所述计算出筛选后的像素点的色彩偏差值，包括：从筛选出的像素点选择亮度相同的像素点进行分类，得到hsi像素集合；根据hsi-rgb转换公式，将所述hsi像素集合逆转成rgb像素集合；根据偏差计算公式，计算出所述rgb像素集合的色彩偏差值。

可选地，所述计算出筛选后的像素点的色彩偏差值，还包括：根据相同的亮度，建立所述hsi像素集合与所述色彩偏差值之间的对应关系。

可选地，所述色彩偏差值包括红色色彩偏差值和/或蓝色色彩偏差值；所述红色色彩偏差值用于修正相同亮度对应的所述rgb色彩模型数据的红色；所述蓝色色彩偏差值用于修正相同亮度对应的所述rgb色彩模型数据的蓝色。

可选地，所述根据所述色彩偏差值修正所述rgb色彩模型数据，包括：获取所述hsi色彩模型数据中的亮度；查询出与所述亮度对应的色彩偏差值；根据所述色彩偏差值修正所述rgb色彩模型数据。

在第二方面，本发明实施例提供一种白平衡修正装置，所述装置包括：获取模块，用于获取rgb色彩模型数据；转换模块，用于根据rgb-hsi转换公式，将所述rgb色彩模型数据转换成hsi色彩模型数据；筛选模块，用于筛选所述hsi色彩模型数据的像素点；计算模块，用于计算出筛选后的像素点的色彩偏差值；修正模块，用于根据所述色彩偏差值修正所述rgb色彩模型数据。

可选地，所述hsi色彩模型数据包括饱和度、色调及亮度；所述筛选模块具体用于：以预设饱和值对应的像素点为预设半径的中心点，选择位于所述hsi色彩模型数据中所述预设半径范围内的像素点进行筛选。

可选地，所述预设饱和值为0。

可选地，所述计算模块包括：选择单元，用于从筛选出的像素点选择亮度相同的像素点进行分类，得到hsi像素集合；逆转单元，用于根据hsi-rgb转换公式，将所述hsi像素集合逆转成rgb像素集合；计算单元，用于根据偏差计算公式，计算出所述rgb像素集合的色彩偏差值。

可选地，所述计算模块还包括：建立单元，用于根据相同的亮度，建立所述hsi像素集合与所述色彩偏差值之间的对应关系。

可选地，所述色彩偏差值包括红色色彩偏差值和/或蓝色色彩偏差值；所述红色色彩偏差值用于修正相同亮度对应的所述rgb色彩模型数据的红色；所述蓝色色彩偏差值用于修正相同亮度对应的所述rgb色彩模型数据的蓝色。

可选地，所述修正模块包括：获取单元，用于获取所述hsi色彩模型数据中的亮度；查询单元，用于查询出与所述亮度对应的色彩偏差值；修正单元，用于根据所述色彩偏差值修正所述rgb色彩模型数据。

在第三方面，本发明实施例还提供一种非易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如上述的白平衡修正方法。

在第四方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行如上述的白平衡修正方法。

在第五方面，本发明实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够用于执行如上述的白平衡修正方法。

在本发明各个实施例中，通过将rgb色彩模型数据转换成hsi色彩模型数据，并且筛选hsi色彩模型数据的像素点，计算出筛选后的像素点的色彩偏差值，根据色彩偏差值修正rgb色彩模型数据，由于hsi色彩模型比rgb色彩模型更符合人眼的视觉特性，采用此种方式修正后的图像色偏效果更加适合人眼对颜色的感受，效果更佳。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1为本发明实施例提供一种白平衡修正装置的结构示意图；

图2为本发明另一实施例提供一种白平衡修正装置的结构示意图；

图3为本发明又另一实施例提供一种白平衡修正装置的结构示意图；

图4为本发明又另一实施例提供一种白平衡修正装置的结构示意图；

图5为本发明又另一实施例提供一种白平衡修正装置的结构示意图；

图6为本发明实施例提供一种白平衡修正方法的流程示意图；

图7为图6中步骤64的一种流程示意图；

图8为图6中步骤64的另一种流程示意图；

图8a为图6中步骤65的一种流程示意图；

图9是本发明实施例提供一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

rgb色彩模型是工业界的一种颜色标准，是通过对红(r)、绿(g)、蓝(b)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，rgb颜色空间的缺点在于不符合人眼的视觉特性。

hsi色彩模型是美国色彩学家孟塞尔(h.a.munseu)于1915年提出的，它反映了人的视觉系统感知彩色的方式，以色调(hue，h)、饱和度(saturation，s)和亮度(intensity，i)三种基本特征量来感知颜色。hsi模型的建立基于两个重要的事实：①i分量与图像的彩色信息无关；②h和s分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。

请参阅图1，图1是本发明实施例提供一种白平衡修正装置的结构示意图。如图1所示，该白平衡修正装置100包括获取模块11、转换模块12、筛选模块13、计算模块14及修正模块15。

获取模块11从外接设备获取rgb色彩模型数据，该rgb色彩模型数据可以是外接设备拍摄到的原始图像数据，还可以是外接设备将其它颜色模型数据转换成rgb色彩模型数据，例如将hsv颜色模型或cmyk颜色模型或hsl颜色模型或hsb颜色模型或ycc颜色模型以及等等颜色模型转换成rgb色彩模型数据。rgb色彩模型数据包括若干用于表示rgb颜色的像素点。

在一些实施例中，外接设备可以为具有图像捕捉或处理功能的电子设备，例如，摄像头，行车记录仪以及等等，此处并不对摄像头的使用类型进行限定。

转换模块12根据rgb-hsi转换公式，将rgb色彩模型数据转换成hsi色彩模型数据。其中，rgb-hsi转换公式如下所述：

筛选模块13接收转换模块12发送的hsi色彩模型数据，并且根据预设逻辑对hsi色彩模型数据的像素点进行筛选。由于饱和度s接近0的像素为灰度像素，灰度像素最容易受到光的污染导致偏色，因此，可以将各个灰度像素筛选出，对这些灰度像素求出色彩偏差值，求出的色彩偏差值能够适应所有具有色偏的像素。因此，如图2所示，在筛选的过程中，筛选模块13可以采用锥心统计法，亦即：以预设饱和值对应的像素点为预设半径r的中心点，选择位于hsi色彩模型数据中预设半径r范围内的像素点进行筛选。如图2所示的筛选区域21用如下表达公式进行表示：

p€(饱和度s<r，r＝0.01)

采用此种方式筛选hsi色彩模型数据的像素点，其通过筛选出具有受光污染严重的像素区域以后后续步骤计算色彩偏差值，从而使其能够避免一一对具有色偏的像素进行修正而带来的巨大数据处理量，并且还能够提高白平衡调节的速率以及使硬件逻辑设计比较简单，降低成本。

在一些实施例中，该预设饱和值为0，其能够为后续步骤精确地计算色彩偏差值提供一种可能。

当然，其实在对hsi色彩模型数据的像素点进行筛选的过程中，本领域技术人员还可以提供其它筛选方法以筛选出具有代表性并且能够精确反应光污染的像素点，此处并不局限于锥心统计法。

计算模块14计算出筛选后的像素点的色彩偏差值，修正模块15根据色彩偏差值修正rgb色彩模型数据。

在本实施例中，通过将rgb色彩模型数据转换成hsi色彩模型数据，并且筛选hsi色彩模型数据的像素点，计算出筛选后的像素点的色彩偏差值，根据色彩偏差值修正rgb色彩模型数据，由于hsi色彩模型比rgb色彩模型更符合人眼的视觉特性，采用此种方式修正后的图像色偏效果更加适合人眼对颜色的感受，效果更佳。

在一些实施例中，如图3所示，计算模块14包括选择单元141、逆转单元142及计算单元143。

选择单元141从筛选出的像素点选择亮度i相同的像素点进行分类，得到hsi像素集合。其中，hsi像素集合包括p0至pn，如下所示：

p0{0,1,…n}，p1{0,1,…n}，……pn{0,1,…n}。

逆转单元142根据hsi-rgb转换公式，将hsi像素集合逆转成rgb像素集合。其中，rgb像素集合包括x0至xn，x0{0,1,…n}，如下所示：

x1{0,1,…n}，……xn{0,1,…n}。

其中，pn{0,1,…n}对应xn{0,1,…n}，例如p0{0,1,…n}对应x1{0,1,…n}，p5{0,1,…5}对应x5{0,1,…5}。

hsi-rgb转换公式如下所示：

h＝h×π/180；s＝s/100；i＝i/255

x＝i×(1-s)

z＝3i-(x+y)

whenh<2π/3,b＝r；r＝yandg＝z

when2π/3≤h<4π/3,h＝h-2π/3,andr＝x；g＝yandb＝z

when4π/3≤h<2π,h＝h-4π/3,andg＝x；b＝yandr＝z

计算单元143根据偏差计算公式，计算出rgb像素集合的色彩偏差值。在一些实施例中，色彩偏差值包括红色色彩偏差值kr和/或蓝色色彩偏差值kb，红色色彩偏差值kr用于修正相同亮度i对应的rgb色彩模型数据的红色，蓝色色彩偏差值kb用于修正相同亮度i对应的rgb色彩模型数据的蓝色。

其中，偏差计算公式为：

kr＝gavg/ravg；kb＝gavg/bavg

gi为rgb像素集合的g像素点，ri为rgb像素集合的r像素点，bi为rgb像素集合的b像素点，n为正整数。

因此，kn可以表示为kn{krn,kbn}，例如，k0{kr0,kb0},k1{kr1,kb1},kn{krn,kbn}。其中，kn与xn一一对应。

通过采用上述偏差计算公式，便可以计算出rgb像素集合的色彩偏差值。

在一些实施例中，如图4所示，计算模块14还包括建立单元144，建立单元144根据相同的亮度，建立hsi像素集合与色彩偏差值之间的对应关系，以便后续步骤通过查表的形式更加快速地确定rgb像素集合中各个像素点所对应的色彩偏差值。例如，p0->k0,p1->k1,pn->kn,通过查询p0，同一亮度i对应的rgb像素集合中像素点的色彩偏差值k0。

在一些实施例中，如图5所示，该修正模块15包括获取单元151、查询单元152及修正单元153。

获取单元151从上述各个实施例中所转换出的hsi色彩模型数据中获取亮度ix。查询单元152查询出与亮度ix对应的色彩偏差值kx，得到{krx,kbx}。修正单元153根据色彩偏差值kx修正rgb色彩模型数据中像素点rx和bx，得到rx’，bx’，其中：rx’＝rx*krx,bx’＝bx*kbx，并且ix的取值可以为0至1，x取值(0～n)。通过对不同的亮度i做不同的饱和度(s)和色调(h)的修正，从而更佳地调节出符合人眼视觉需求的图像。

在一些实施例中，修正单元153还可以根据色彩偏差值kx修正rgb色彩模型数据中像素点gx。

作为本发明实施例的另一方面，本发明实施例提供一种白平衡修正方法。如图6所示，该白平衡修正方法600包括：

步骤61、获取rgb色彩模型数据；

步骤62、根据rgb-hsi转换公式，将rgb色彩模型数据转换成hsi色彩模型数据；

步骤63、筛选hsi色彩模型数据的像素点；

hsi色彩模型数据包括饱和度、色调及亮度。由于饱和度s接近0的像素为灰度像素，灰度像素最容易受到光的污染导致偏色，因此，可以将各个灰度像素筛选出，对这些灰度像素求出色彩偏差值，求出的色彩偏差值能够适应所有具有色偏的像素。因此，在筛选的过程中，可以通过采用锥心统计法进行筛选，亦即：筛选hsi色彩模型数据的像素点，包括：以预设饱和值对应的像素点为预设半径的中心点，选择位于hsi色彩模型数据中预设半径范围内的像素点进行筛选。

在一些实施例中，为了方便后续步骤精确地计算色彩偏差值，预设饱和值为0。

步骤64、计算出筛选后的像素点的色彩偏差值；

色彩偏差值包括红色色彩偏差值和/或蓝色色彩偏差值。红色色彩偏差值用于修正相同亮度对应的rgb色彩模型数据的红色，蓝色色彩偏差值用于修正相同亮度对应的rgb色彩模型数据的蓝色。

如图7所示，在计算色彩偏差值时，步骤64具体包括：

步骤641、从筛选出的像素点选择亮度相同的像素点进行分类，得到hsi像素集合；

步骤642、根据hsi-rgb转换公式，将hsi像素集合逆转成rgb像素集合；

步骤643、根据偏差计算公式，计算出rgb像素集合的色彩偏差值。

在一些实施例中，为了方便后续步骤通过查表的形式更加快速地确定rgb像素集合中各个像素点所对应的色彩偏差值，在计算出rgb像素集合的色彩偏差值之后，如图8所示，步骤64还具体包括：

步骤644、根据相同的亮度，建立hsi像素集合与色彩偏差值之间的对应关系。

步骤65、根据色彩偏差值修正rgb色彩模型数据。

在修正rgb色彩模型数据时，如图8a所示，步骤65具体包括：

步骤651、获取hsi色彩模型数据中的亮度；

步骤652、查询出与亮度对应的色彩偏差值；

步骤653、根据色彩偏差值修正rgb色彩模型数据。

由于白平衡修正方法的实施例和白平衡修正装置的实施例是基于同一构思，在内容不互相冲突的前提下，白平衡修正方法的实施例的内容可以引用白平衡修正装置的各个实施例，在此不赘述。

在本实施例中，通过将rgb色彩模型数据转换成hsi色彩模型数据，并且筛选hsi色彩模型数据的像素点，计算出筛选后的像素点的色彩偏差值，根据色彩偏差值修正rgb色彩模型数据，由于hsi色彩模型比rgb色彩模型更符合人眼的视觉特性，采用此种方式修正后的图像色偏效果更加适合人眼对颜色的感受，效果更佳。

作为本发明实施例的又一方面，本发明实施例提供一种电子设备。如图9所示，该电子设备900包括：一个或多个处理器91以及存储器92。其中，图9中以一个处理器91为例。

处理器91和存储器92可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。

存储器92作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的白平衡修正方法对应的程序指令/模块。处理器91通过运行存储在存储器92中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行如图1至5所示的白平衡修正装置，或者如图6至图8所示的白平衡修正方法的各种功能应用以及数据处理。

存储器92可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器92可选包括相对于处理器91远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器91。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述程序指令/模块存储在所述存储器92中，当被所述一个或者多个处理器91执行时，执行上述任意方法实施例中的白平衡修正方法，例如，执行以上描述的图6至8所示的各个步骤的功能。

本发明实施例的电子设备900以多种形式存在，在执行以上描述的图6至8所示的各个步骤的功能时，上述电子设备900包括但不限于：

(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能与捕捉物体图像功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iphone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算、处理功能及捕捉物体图像功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括：pda、mid和umpc设备等，例如ipad。

(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放视频内容，一般也具备移动上网特性及捕捉物体图像功能。该类设备包括：视频播放器，掌上游戏机，以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)其他具有视频播放功能和上网功能的电子设备。

本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如图9中的一个处理器91，可使得上述一个或多个处理器可执行上述任意方法实施例中的白平衡修正方法，例如，执行上述任意方法实施例中的白平衡修正方法，例如，执行以上描述的图6至图8所示的各个步骤的功能。

以上所描述的装置或设备实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。