数字影像装置的白平衡校正方法及数字影像装置与流程

本发明是有关于一种白平衡校正方法，特别是指一种应用于数字影像装置的白平衡校正方法及数字影像装置。

背景技术：

许多人在使用数字相机的时候都会遇到这样的问题：在日光灯下的物体影像会偏绿，在钨丝灯光下的物体影像会偏黄，而在日光下的物体阴影处的影像会偏蓝。因为数字相机无法像人眼那样具有适应性，所以当外界照明的色温不同就会使物体影像偏色。例如：蓝天的色温约为10000k，阴天的色温约为7000~9000k，晴天日光直射下的色温约为6000k，日出或日落时的色温约为2000k，烛光的色温约为1000k。当色温越高，光色越偏蓝；色温越低，则光色偏红。

白平衡(whitebalance，简写为wb)就是针对不同色温条件下，通过调整数字相机内部的处理电路使拍摄出来的影像抵消偏色，而更接近人眼的视觉习惯。理想上是希望在外界任意色温条件下，数字相机所拍摄的标准白色经过白平衡校正后仍然为白色，不受外界色温影响。

已知白平衡校正方法之一是buchsbaun提出的灰色世界算法(grayworldmethod)，其优点是对于具有色彩变化幅度高的色偏影像有良好的校正效果，然而，缺点是对于大面积色彩变化幅度低的色偏影像的校正效果较差。

技术实现要素：

因此，本发明之其中一目的，即在提供一种解决现有技术的缺失的数字影像装置的白平衡校正方法及数字影像装置。

于是，本发明数字影像装置的白平衡校正方法，该数字影像装置具有一影像传感器、一处理器及一显示器，该显示器用以显示复数像素数据，各该像素数据报含一红色的色阶值、一绿色的色阶值及一蓝色的色阶值，该方法包含下述步骤：(a)该处理器自该影像传感器接收一原始影像；(b)该处理器将该原始影像分离出代表红色、绿色及蓝色的三个原色图像；(c)该处理器将各该原色图像分别划分为多数个区块；(d)该处理器计算各该原色图像的每个区块的一色阶变化幅度；(e)该处理器分别计算各该原色图像的该等区块的该等色阶变化幅度的一变化幅度阈值；(f)该处理器分别判断各该原色图像的每个区块的色阶变化幅度是否大于等于各该变化幅度阈值，若是，则保留各该原色图像的该等区块中色阶变化幅度大于等于各该变化幅度阈值的区块，若否，则移除各该原色图像的该等区块中色阶变化幅度小于各该变化幅度阈值的区块，藉此产生一待处理的蓝色图像、一待处理的绿色图像及一待处理的红色图像；(g)该处理器分别计算该待处理的蓝色图像的一代表蓝色的色阶均衡点、该待处理的绿色图像的一代表绿色的色阶均衡点，及该待处理的红色图像的一代表红色的色阶均衡点；(h)该处理器分别依据代表蓝色、绿色及红色的各该色阶均衡点计算代表红色、绿色及蓝色的三个白平衡增益系数；及(i)该处理器藉由代表红色、绿色及蓝色的该等白平衡增益系数分别调整各该像素数据的该红色的色阶值、该绿色的色阶值及该蓝色的色阶值以形成一白平衡影像。

在本发明的一些具体实施例中，上述步骤(d)的各该区块的色阶变化幅度dr、dg及db的计算公式如下：

红色区块的色阶变化幅度；

绿色区块的色阶变化幅度；

蓝色区块的色阶变化幅度；

其中，r(i，j)，g(i，j)，b(i，j)为每个区块中的每一像素(i，j)的红、绿、蓝色的色阶值，mr，mg，mb为红、绿、蓝色的每个区块中所有像素的色阶均衡点，n为每个区块中的像素个数。

在本发明的一些具体实施例中，上述该色阶均衡点mr是每个红色区块中所有像素的色阶平均数、色阶中值、色阶最大值与最小值的均值或色阶变化幅度的均值，该色阶均衡点mg是每个绿色区块中所有像素的色阶平均数、色阶中值、色阶最大值与最小值的均值或色阶变化幅度的均值，该色阶均衡点mb是每个蓝色区块中所有像素的色阶平均数、色阶中值、色阶最大值与最小值的均值或色阶变化幅度的均值。

在本发明的一些具体实施例中，上述步骤(e)的该变化幅度阈值的计算公式如下：

将该等红色区块的色阶变化幅度值加总后除以全部区块的数量，以得到一组代表红色的变化幅度阈值drave；

将该等绿色区块的色阶变化幅度值加总后除以全部区块的数量，以得到一组代表绿色的变化幅度阈值dgave；

将该等蓝色区块的色阶变化幅度值加总后除以全部区块的数量，以得到一组代表蓝色的变化幅度阈值dbave。

在本发明的一些具体实施例中，上述步骤(g)的该等色阶均衡点的计算公式如下：

计算该待处理的红色图像中全部区块的所有像素的色阶均衡点mr’；

计算该待处理的绿色图像中全部区块的所有像素的色阶均衡点mg’；

计算该待处理的蓝色图像中全部区块的所有像素的色阶均衡点mb’。

在本发明的一些具体实施例中，上述该色阶均衡点mr’是该待处理的红色图像中全部区块的所有像素的色阶平均数、色阶中值、色阶最大值与最小值的均值或色阶变化幅度的均值，该色阶均衡点mg’是该待处理的绿色图像中全部区块的所有像素的色阶平均数、色阶中值、色阶最大值与最小值的均值或色阶变化幅度的均值，该色阶均衡点mb’是该待处理的蓝色图像中全部区块的所有像素的色阶平均数、色阶中值、色阶最大值与最小值的均值或色阶变化幅度的均值。

在本发明的一些具体实施例中，设定影像的灰度色阶为m，则上述步骤(i)的代表红色、绿色及蓝色的三个白平衡增益系数的计算公式为：

代表红色的白平衡增益系数gr=(m/2)/mr’；

代表绿色的白平衡增益系数gg=(m/2)/mg’；

代表蓝色的白平衡增益系数gb=(m/2)/mb’。

在本发明的一些具体实施例中，上述步骤(i)的像素数据pr、pg、pb进行白平衡校正运算如下：校正后的红色像素数据pr’=原红色像素数据pr×代表红色的白平衡增益系数gr，校正后的绿色像素数据pg’=原绿色像素数据pg×代表绿色的白平衡增益系数gg，校正后的蓝色像素数据pb’=原蓝色像素数据pb×代表蓝色的白平衡增益系数gb。

本发明至少具有以下功效：本发明数字影像装置的白平衡校正方法主要是先针对原始影像分离出的红色图像、蓝色图像、绿色图像，并分别筛选掉灰色世界算法处理效果较差的低色阶变化的各原色的矩形区块以产生待处理的红色图像、蓝色图像及绿色图像。接着，分别计算待处理的红色图像、蓝色图像及绿色图像的色阶均衡点。最后以各色阶均衡点为基础去换算红色、蓝色及绿色所对应的白平衡增益系数，再以该等白平衡增益系数去调整各像素数据具有的红色、蓝色及绿色的色阶值。藉此，可避免灰色世界算法对于大面积同色彩的色偏影像的校正效果较差的问题，而能得到具有更接近于人眼感知的标准白色的白平衡影像。

本发明之其他的特征及功效，将于参照图式的具体实施方式中清楚地呈现。

附图说明

图1是本发明的数字影像装置的一实施例的一系统方块图；

图2是该实施例执行白平衡校正方法以产生白平衡增益系数的一流程图；

图3是如图2的白平衡增益系数调整一原始影像的像素数据的一流程图；

具体实施方式

参阅图1，本发明数字影像装置的白平衡校正方法的一实施例是应用于图1所示的一数字影像装置100，其可以是(但不限于)一数字相机。数字影像装置100具有一镜头11、一影像传感器12、一处理器13及一显示器14。镜头11用于接收一景物的光线并提供给影像传感器12。参阅图2，本实施例的白平衡校正方法的步骤说明如下。

步骤s11；该处理器13自该影像传感器12接收一原始影像的数字影像讯号。本实施例的原始影像若是在高色温的状态下拍摄会偏向蓝色。原始影像的影像分辨率可以为1280x960个像素。

步骤s12：该处理器13将该原始影像分离出代表红色、绿色及蓝色的三个原色图像。为方便说明，以下分别以r图像代表红色的原色图像、g图像代表绿色的原色图像，及b图像代表蓝色的原色图像。

步骤s101：该处理器13将r图像划分为x*y个区块。类似的，步骤s201是将g图像划分为x*y个区块。s301是将b图像划分为x*y个区块。例如本实施例是以将r、g、b图像分别划分为4*3个矩形区块，且每个矩形区块的分辨率为320*320个像素为例。

步骤s102：该处理器13计算原色图像r的每个矩形区块的一色阶变化幅度dr；类似的，步骤s202计算出原色图像g的每个矩形区块的一色阶变化幅度dg，s302计算出原色图像b的每个矩形区块的一色阶变化幅度db。矩形区块的色阶变化幅度dr、dg及db的计算公式如下：

红色矩形区块的色阶变化幅度；

绿色矩形区块的色阶变化幅度；

蓝色矩形区块的色阶变化幅度；

其中，r(i，j)，g(i，j)，b(i，j)为每个矩形区域的每一像素(i，j)的红、绿、蓝色的色阶值，mr，mg，mb为红、绿、蓝色的每个矩形区块中所有像素的一色阶均衡点，n为每个矩形区块中的像素个数。且该色阶均衡点mr可以是每个红色区块中所有像素的色阶平均数、色阶中值、色阶最大值与最小值的均值或色阶变化幅度的均值，该色阶均衡点mg可以是每个绿色区块中所有像素的色阶平均数、色阶中值、色阶最大值与最小值的均值或色阶变化幅度的均值，该色阶均衡点mb可以是每个蓝色区块中所有像素的色阶平均数、色阶中值、色阶最大值与最小值的均值或色阶变化幅度的均值，但不以此为限。而本实施例是以色阶均衡点mr、mg、mb分别是其所对应的颜色区块中所有像素的色阶变化幅度的均值为例。

因此，本实施例中，十二个红色矩形区块可计算出十二组的色阶变化幅度的数值，以此类推。

步骤s103：处理器13分别计算r图像的该等矩形区块的色阶变化幅度dr的一变化幅度阈值drave，也就是将该等红色矩形区块的十二组色阶变化幅度值加总后除以十二，以得到一组代表红色的变化幅度阈值drave。步骤s203、s303也类似，分别得到一组代表绿色的变化幅度阈值dgave及一组代表蓝色的变化幅度阈值dbave。

步骤s104~106：处理器13判断r图像的每个矩形区块的色阶变化幅度dr是否大于等于代表红色的变化幅度阈值drave。若是，即表示色阶变化幅度dr较大，则保留色阶变化幅度dr大的矩形区块。若否，即表示色阶变化幅度dr较小，则移除色阶变化幅度dr小的矩形区块。步骤s204~206、s304~306的处理方式也类似，不再赘述。

步骤s107：处理器13得到一r'图像，r'图像=移除变化幅度dr小的矩形区块+保留所有变化幅度dr大的矩形区块。

步骤s108：计算红色图像中的十二个矩形区块移除四个矩形区块后剩余的八个矩形区块的所有像素的一色阶均衡点mr’。

步骤s208；计算绿色图像中的十二个矩形区块移除三个矩形区块后剩余的九个矩形区块的所有像素的一色阶均衡点mg’。

步骤s308：计算蓝色图像中的十二个矩形区块移除五个矩形区块后剩余的七个矩形区块的所有像素的一色阶均衡点mb’。

其中该色阶均衡点mr’可以是该待处理的红色图像中全部区块的所有像素的色阶平均数、色阶中值、色阶最大值与最小值的均值或色阶变化幅度的均值，该色阶均衡点mg’可以是该待处理的绿色图像中全部区块的所有像素的色阶平均数、色阶中值、色阶最大值与最小值的均值或色阶变化幅度的均值，该色阶均衡点mb’可以是该待处理的蓝色图像中全部区块的所有像素的色阶平均数、色阶中值、色阶最大值与最小值的均值或色阶变化幅度的均值，但不以此为限。且在本实施例中是以色阶均衡点mr’、mg’、mb’分别是待处理的红色图像、绿色图像、蓝色图像中全部区块的所有像素的色阶变化幅度的均值为例。

步骤s109、步骤s209、s309：处理器13分别依据各该待处理的原色图像的色阶均衡点mr’、mg’、mb’计算代表红色、绿色及蓝色的三个白平衡增益系数。且依据灰色世界算法设定的灰度色阶为0-m阶的影像，例如m为255，则取其平均值m/2为(128,128,128)，则各原色的白平衡增益系数的计算公式如下。

代表红色的白平衡增益系数gr=128/mr’，

代表绿色的白平衡增益系数gg=128/mg’，

代表蓝色的白平衡增益系数gb=128/mb’。

参阅图3，应用图2得到的白平衡增益系数gr、gg；gb进行调整方法的步骤如下。

步骤s31：输入原始影像至处理器13。

步骤s32：处理器13取得该原始影像的r图像,g图像,b图像具有的像素数据。

步骤s33：处理器13对于r图像,g图像,b图像具有的原像素数据pr、pg、pb进行白平衡校正运算如下：校正后的红色像素资料pr’=原红色像素资料pr×代表红色的白平衡增益系数gr。校正后的绿色像素资料pg’=原绿色像素资料pg×代表绿色的白平衡增益系数gg。校正后的蓝色像素资料pb’=原蓝色像素资料pb×代表蓝色的白平衡增益系数gb。

步骤s34：处理器13判断所有的像素数据是否已完成运算。若否，需继续计算未运算处理的像素数据。若是全部像素数据已经完成运算，则输出完成运算后的一白平衡影像。

参阅实施例原始影像及处理过程中和处理后影像，对比原来偏蓝的原始影像，经过本实施例的白平衡校正方法后产生的白平衡影像，在白色的表现上更接近于人眼感知的标准白色。

综上所述，本发明数字影像装置100的白平衡校正方法主要是先将原始影像分离出红色图像、蓝色图像、绿色图像，并分别从中筛选掉灰色世界算法处理效果较差的低色阶变化的各原色的矩形区块以产生待处理的红色图像、蓝色图像及绿色图像。接着，分别计算待处理的红色图像、蓝色图像及绿色图像的色阶均衡点mr’、mg’、mb’。最后以各色阶均衡点mr’、mg’、mb’为基础去换算红色、蓝色及绿色所对应的白平衡增益系数pr、pg、pb，再以该等白平衡增益系数gr、gg、gb去调整各像素资料具有的红色、蓝色及绿色的色阶值。藉此，可避免灰色世界算法对于大面积同色彩的色偏影像的校正效果较差的问题，而能得到具有更接近于人眼感知的标准白色的白平衡影像，故确实能达成本发明之目的。

惟以上所述者，仅为本发明之实施例而已，当不能以此限定本发明实施之范围，凡是依本发明申请专利范围及专利说明书内容所作之简单的等效变化与修饰，皆仍属本发明专利涵盖之范围内。