出；
[0049] S303 :判断该图像像素的YCbCr值是否符合不等式（6)，如果-<i>6〈Cb+Cr〈<i)6则 进入下一步，否则退出；
[0050] S304:判断该图像像素的YCbCr值是否符合不等式（7)和不等式（8)，如果 小8〈Y〈巾7则判定该图像像素是近灰色像素，否则退出。
[0051] 通过对图像像素的YCbCr值进行逐步排除的方法确定是否为近灰色像素，由不等 式（1)~（8)共同决定了位于YCbCr空间中的闭合区域，位于此区域之内的点被判定为近 灰色像素，之外的点被判定为非近灰色像素，确保能够选出标准色卡中亮度最高的3个灰 色色块中的大多数像素，并且避免了大量误选彩色色块中的像素，实现了应选尽选、不应选 不选，为后续算法提供了更全面、更准确的原始色差信息。
[0052] 优选地，所述门限参数的确定过程为：
[0053] 1)在各种色温、照度下拍摄标准色卡，在摄像机中自动平衡模块入口处各截取一 帧原始图像；
[0054] 2)针对每帧图像，计算位于各色块中部的若干像素的Y算术平均值、Cb算术平均 值、Cr算术平均值，得到24组平均值；
[0055] 3)将各个平均值存储在统计表中，所述统计表的格式参见附表1和附表2 ;附表1 和附表2例示了摄像机中自动平衡模块入口处所截取图像各色块的Y、Cb、Cr数值与色温、 照度的关系，分别对应于A光源和D75光源，但是统计表中实际存储的数据对应的光源不限 于A光源和D75光源这两种光源，
[0056] 附表 1 :
[0057]
[0060] 在附表1和附表2中，每个"色温一照度"组合用于标识1列YCrCb平均值并对 应于此光照条件下拍摄的一幅图像，行号、列号对应于图像中各色块的位置编号；
[0061] 4)遍历统计表中行标号为1、列标号为1、2、3的各色块在各种色温、照度下的Y、 Cr、Cb值；
[0062] 5)对min(Cr)、max(Cr)、min(Cb)、max(Cb)、max(|Cr| - |Cb|)、max(|Cb+Cr|)、 max(Y)和min(Y)进行统计；
[0063] 6)根据原始图像各色块中Y、Cr、Cb值的离散情况，将max(Cr)、max(Cb)、 max(|Cr| -1Cb|)、max(|Cb+Cr|)和max(Y)分别加上一个余量《，将min(Cr)、min(Cb) 和min(Y)分别减去一个余量《，将调整后的min(Cr)、max(Cr)、min(Cb)、max(Cb)、 max(|Cr| -1Cb|)、max(|Cb+Cr|)、max(Y)和min(Y)分别作为 <M、巾2、巾3、巾4、巾5、伞6、 小7和巾8的初始值，其中余量《的取值一般在2~5之间，各极值采用的《值不必相同；
[0064] 7)对获取的上述门限参数进行优化处理，确定<i>l、伞2、<i>3、伞4、伞5、<i>6、<i>7 和巾8门限参数的最终值。
[0065] 优选地，所述门限参数的优化处理过程为：
[0066] (1)将伞1至伞8的初始值作为不等式（1)至（8)中<i> 1至伞8的值，读取在摄像 机中自动平衡模块入口处截取的第一帧原始图像；
[0067](2)执行步骤S1至S3选取当前图像中的近灰色像素；
[0068] (3)对每个近灰色像素，将其在图像中的位置坐标与24个色块的边界线坐标进行 对比，确定其在哪个色块中；
[0069] (4)统计当前图像的近灰色像素总数N,统计各色块中近灰色像素的个数Nij，i、 j为爱色丽24色标准色卡中色块坐标编号，i= 1、2、3、4,j= 1、2、3、4、5、6 ;
[0070] (5)判断2 (N21~N46)/N是否大于门限值S?如果是则进入下一步，否则转入 步骤 11，其中，2 (N21 ~N46) =N21+N22+.? ?+N26+N31+N32+.? ?+N46 ;
[0071] (6)遍历Nij，找出Nij值最大的一个色块，i= 2、3、4;
[0072] (7)根据此色块在图像中的位置、其所属图像的色温、照度确定其在统计表中的位 置，获取其Y、Cr、Cb值；
[0073] (8)将此Y、Cr、Cb值分别代入不等式⑴~⑶中，找出最接近当前巾i值的不 等式，i= 1、2、…、8 ;
[0074] (9)修改该（M的值，使不等式不再成立，并留有余量，i= 1、2、…、8;
[0075] (10)将修改后伞1至伞8的值作为不等式⑴至（8)中<i> 1至伞8的值，并转入 步骤（2);
[0076] (11)是否已经遍历所有在摄像机中自动平衡模块入口处截取的原始图像？如果 没有则进入步骤（12)，如果是则进入步骤（13)，
[0077] (12)读取在摄像机中自动平衡模块入口处截取的下一帧原始图像，并转入步骤 (2)；
[0078] (13)确定当前 <i>l至伞8 的值为 <i>l、伞2、<i>3、<i>4、伞5、<i>6、<i>7 和 <i>8 门限参 数的最终值。
[0079]通过上述对门限参数进行确定以及对门限参数的优化，进一步提高了图像近灰 色像素选取算法的准确性，更大程度地确保在各种色温、各种照度时能够选出标准色卡图 像中亮度最高的3个灰色色块中的大多数像素，而且有效避免了大量误选彩色色块中的像 素，为后续算法提供了更全面、更准确的原始色差信息。
[0080] 本发明还提供了一种采用上述所述图像近灰色像素选取算法的自动白平衡算法， 其特征是，包括以下步骤：
[0081] (1)设置摄像机的初始通道增益：蓝色增益y和红色增益v;
[0082] (2)读取采集图像中的像素，并利用所述图像近灰色像素选取算法选出近灰色像 素；
[0083] (3)将选出近灰色像素的Cb值和Cr值分别累加到2Cb和2Cr中，同时记录近灰 色像素的个数N，Cb' = 2Cb/N、Cr' = 2Cr/N，
[0084] (4)判断|Cb' |和|Cr' |是否均小于。，如果|Cb' | < 〇&|Cr' | < 〇则摄像 机采用当前通道增益，否则进行通道增益调整并重复执行步骤（2)至步骤（4)直至|Cb' < 〇&|Cr' | < 〇为止，其中，〇为预设的门限值。
[0085] 通过采用本发明所述的图像近灰色像素选取算法的自动白平衡算法，能够在宽色 温范围和多种照度环境中实现白平衡的目的。
[0086] 优选地，所述通道增益调整过程包括以下步骤：
[0087] (1)判断|Cb' |是否大于|Cr'|，如果|Cb' | > |Cr' |则进入步骤（2)，否则转入 步骤（3);
[0088] (2)判断Cb'是否大于零，如果Cb'>0则y=y-人，否则y=y+入；
[0089](3)判断Cr'是否大于零，如果Cr' > 0则v=v-人，否则v=v+入；
[0090] 其中，A为调节步长。
[0091] 通过自动通道增益调整来自动调整白平衡，以更好的达到白平衡的目的。
[0092] 本发明的有益效果是：
[0093] (1)本发明的图像近灰色像素选取算法通过提出的一组新的不等式，以使在各种 色温、各种照度时能够选出标准色卡图像中亮度最高的3个灰色色块（位置为11、12、13的 色块）中的大多数像素，同时有效避免了大量误选彩色色块（位置为21~46的色块）中 的像素，为后续算法提供了更全面、更准确的原始色差信息。
[0094] (2)在图像近灰色像素选取算法中，通过进行RGB值转换为YCbCr值，使像素的色 彩特征更易于通过分析各分量数值关系的方式加以提取。
[0095] (3)在图像近灰色像素选取算法中，通过对图像像素的YCbCr值进行逐步排除的 方法确定是否为近灰色像素，由不等式（1)~（8)共同决定了位于YCbCr空间中的闭合区 域，位于此区域之内的点被判定为近灰色像素，之外的点被判定为非近灰色像素，确保能够 选出标准色卡中亮度最高的3个灰色色块中的大多数像素，并且避免了大量误选彩色色块 中的像素，实现了应选尽选、不应选不选，为后续算法提供了更全面、更准确的原始色差信 息。
[0096] (4)在图像近灰色像素选取算法中，通过对门限参数进行确定以及对门限参数的 优化，进一步提高了图像近灰色像素选取算法的准确性，更大程度地确保在各种色温、各种 照度时能够选出标准色卡图像中亮度最高的3个灰色色块中的大多数像素，而且有效避免 了大量误选彩色色块中的像素，为后续算法提供了更全面、更准确的原始色差信息。
[0097] (5)本发明的自动白平衡算法通过采用新的图像近灰色像素选取算法，能够有效 适应宽色温范围、多种照度的环境。
【附图说明】
[0098] 下面结合说明书附图对本发明进行说明。
[0099] 图1为现有技术近灰度像素选取方法在YCbCr空间中对应图像的示意图；
[0100] 图2为爱色丽24色标准色卡的示意图；
[0101] 图3为本发明所述图像近灰色像素选取算法的方法流程图；
[0102] 图4(a)至图4(d)为本发明判断一个图像像素是否近灰色像素的过程在YCbCr空 间中对应图像的不意图；
[0103] 图5为本发明所述门限参数的确定过程的方法流程图；
[0104] 图6为本发明所述门限参数的优化处理过程的方法流程图；
[0105] 图7为本发明所述自动白平衡算法的方法流程图。
【具体实施方式】
[0106] 为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过【具体实施方式】，并结合其附图，对本发 明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结 构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以 在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指 示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按 比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发 明。
[0107] 如图3所示，本发明是一种应用于自动白平衡算法的图像近灰色像素选取算法， 它包括以下步骤：
[0108] S1 :读取目标图像中的像素，获取每个像素的YCbCr值；
[0109] S2 :将获取图像像素的YCbCr值代入下列不等式：
[0110] Cr><i) 1 (1)
[0111] Cr<<i>2 (2)
[0112] Cb><i)3 (3)
[0113] Cb<<i)4