白平衡校准方法及电子设备与流程

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种白平衡校准方法及电子设备。

背景技术：

许多人在使用拍照设备拍照时会发现：照片中物体的颜色会因拍照环境的不同而产生改变，例如，在室内钨丝灯光下拍摄出来的物体就会偏黄，在户外的日光阴影处拍摄出来的物体就会偏蓝。

不同的光源具有不同的光谱成分和分布，这在色度学上称之为色温，色温是颜色的定义，以k(凯氏)为单位。实际生活中，不论是晴天、阴天、室内白炽灯或日光灯下，人们所看到的白色物体总是白色的，这往往是基于白平衡校准实现的。白平衡就是要对不同色温所引起的色差进行校正，从而使白色的物体呈现真正的白色。

基于灰度世界算法的白平衡校准方法因其具有计算简单、校准效果好等优点受到广泛应用。但此方法也有一定的使用局限性：当拍摄的照片中色彩信息不丰富，例如出现大面积单色物体时，此种方法则不能准确地进行白平衡校准，从而导致照片的质量降低。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供一种白平衡校准方法及电子设备，利用环境亮度以及与亮度对应的色温权重系数对照片进行白平衡校准，以提高照片质量。

本发明实施例提供一种白平衡校准方法，包括：

根据拍摄图像时的环境亮度确定多个光源各自的色温权重系数；

根据所述图像中多个图像块各自的实际颜色比值和所述多个光源各自的参考颜色比值，确定所述多个图像块各自对应的光源，所述多个图像块是对所述图像进行分块得到的；

根据所述多个光源各自对应的图像块数量和色温权重系数，确定所述多个光源各自的得分；

根据得分最高的光源的参考颜色比值对所述图像进行白平衡校准。

可选地，所述根据拍摄图像时的环境亮度确定多个光源各自的色温权重系数，包括：

根据所述多个光源各自的色温在所述环境亮度下的出现可能性，确定所述多个光源各自的色温权重系数。

可选地，所述根据所述多个光源各自的色温在所述环境亮度下的出现可能性，确定所述多个光源各自的色温权重系数，包括：

确定在所述环境亮度下不会出现的色温；

确定所述不会出现的色温所对应的光源的色温权重系数为0，确定剩余光源的色温权重系数为大于0的预设值。

可选地，所述根据所述图像中多个图像块各自的实际颜色比值和所述多个光源各自的参考颜色比值，确定所述多个图像块各自对应的光源之前，还包括：

在色温坐标系中标注所述多个光源各自的参考颜色比值；

拟合所述多个光源各自的参考颜色比值，以获得色温曲线。

可选地，所述根据所述图像中多个图像块各自的实际颜色比值和所述多个光源各自的参考颜色比值，确定所述多个图像块各自对应的光源，包括：

针对所述多个图像块中的任一图像块，计算所述任一图像块的实际颜色比值分别与所述多个光源各自的参考颜色比值间的距离；

确定对应于最小距离的光源为所述任一图像块对应的光源。

可选地，所述拟合所述多个光源各自的参考颜色比值，以获得色温曲线之后，还包括：

针对所述色温曲线上的任一点(x,y)，分别沿所述色温坐标系的坐标轴方向，确定距离所述任一点(x,y)的距离为预设值w的坐标点：(x-w,y)、(x+w,y)、(x,y-w)和(x,y+w)；

确定分别通过所述坐标点的4条直线，x＝x-w,x＝x+w,y＝y-w,y＝y+w,以由所述4条直线围成所述与任一点(x,y)对应的色温带；

根据所述色温曲线上与任一点(x,y)对应的色温带获取与所述色温曲线对应的色温带。

可选地，所述计算所述任一图像块的实际颜色比值分别与所述多个光源各自的参考颜色比值间的距离，包括：

若所述任一图像块的实际颜色比值位于所述色温带之内，则计算所述任一图像块的实际颜色比值分别与所述多个光源各自的参考颜色比值间的距离。

可选地，所述根据所述图像中多个图像块各自的实际颜色比值和所述多个光源各自的参考颜色比值，确定所述多个图像块各自对应的光源之前，还包括：

分别针对所述多个图像块中的任一图像块，计算所述任一图像块中每个像素点的第一颜色值与第二颜色值的第一比值以及第三颜色值与第二颜色值的第二比值；

确定所述任一图像块的实际颜色比值为：所述任一图像块中全部像素点的第一比值的平均值，以及所述任一图像块中全部像素点的第二比值的平均值。

可选地，所述根据所述图像中多个图像块各自的实际颜色比值和所述多个光源各自的参考颜色比值，确定所述多个图像块各自对应的光源之前，还包括：

分别针对所述多个光源中的任一光源，获取在所述任一光源下拍得的灰卡图像；

选取所述灰卡图像中心的预设大小的参考区域；

计算所述参考区域中全部像素点的第一颜色值的和、第二颜色值的和以及第三颜色值的和；

确定所述任一光源的参考颜色比值为：所述第一颜色值的和与所述第二颜色值的和的第三比值，以及所述第三颜色值的和与所述第二颜色值的和的第四比值。

本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器，以及与所述存储器连接的处理器；

所述存储器，用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令供所述处理器调用执行；

所述处理器，用于执行所述一条或多条计算机指令以上述白平衡校准方法中的任意一种方法。

本发明实施例提供的白平衡校准方法及电子设备，拍照设备根据拍摄图像时的环境亮度确定与此环境亮度对应的预先设置的多个光源的色温权重系数。再对拍摄到的图像进行分块处理以得到多个图像块，计算各个图像块的实际颜色比值，根据图像块的实际颜色比值以及各个光源的参考颜色比值确定出每个图像块应该对应于哪个光源。分别统计与各个光源对应的图像块的个数，针对一个光源来说，可以根据与此光源对应图像块个数以及在拍摄图像的环境亮度下该光源对应的色温权重系数确定出这个光源的得分。重复上述“计算得分”过程即可以分别得到每个光源对应的得分。而得分越高就表示拍照环境的色温越接近与此种光源的色温。最终，可以根据得分最高的光源的参考颜色比值来校准图像中每个像素点的颜色，以实现图像的白平衡校准。可见，本发明是根据拍摄图像时的环境亮度确定出与拍摄环境对应的光源，再利用此光源的参考颜色值进行白平衡校准。在图像中出现大面积单色时，也能够根据亮度准确确定出拍摄图像时所对应的光源，进而进行白平衡校准，不会出现因图像颜色单一而确定出错误的光源，从而导致白平衡校准错误的情况，提高图像质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的白平衡校准方法实施例一的流程图；

图2为本发明实施例提供的白平衡校准方法实施例二的流程图；

图3为本发明实施例提供的白平衡校准方法实施例三的流程图；

图4为本发明实施例提供的电子设备实施例一的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种，但是不排除包含至少一种的情况。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述xxx，但这些xxx不应限于这些术语。这些术语仅用来将xxx彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一xxx也可以被称为第二xxx，类似地，第二xxx也可以被称为第一xxx。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。

图1为本发明实施例提供的白平衡校准方法实施例一的流程图，本实施例提供的该白平衡校准方法的执行主体可以为拍照设备，如图1所示，该方法包括如下步骤：

s101，根据拍摄图像时的环境亮度确定多个光源各自的色温权重系数。

用户使用拍照设备在任一环境下拍摄一张图像。可选地，拍照设备中存在一个亮度传感器，可以将此亮度传感器检测到的亮度值作为拍摄图像时的环境亮度。可选地，还可以对拍摄到的图像中每个像素点的亮度值做一个平均计算，并将得到的平均亮度值作为拍摄图像时的环境亮度。具体地，每个像素点的亮度值可以根据每个像素点分别在r、g、b三个颜色通道中的颜色值以及颜色值和亮度值之间预设的转换关系得到。再根据每个像素点的亮度值求出一个平均亮度值，将此平均亮度值作为拍摄图像时的环境亮度。

得到环境亮度后，根据预设的环境亮度与色温权重系数的对应关系，可以得到与拍摄图像时的环境亮度对应的一组色温权重系数。其中，每组色温权重系数包括多个色温范围对应的色温权重系数，色温权重系数可以是预先设置的，可选地，每个色温范围对应的色温权重系数不同。另外，每个色温范围都有一个相应的光源与其对应。每个环境亮度可以看作是由多个光源混合照射而产生的。因此，每组色温权重系数就可以理解为在某一环境亮度下，多种光源各自的色温权重系数。

举例来说，多个色温范围可以为8000k～7000k、7000k～6000k、6000k～5000k、5000k～4000k、4000k～3500k、3500k～3000k、3000k～2500k、而与此多个色温范围对应的光源依次可以为d75、d65、d50、cwf、u35、f、a。上述光源都是日常生活常见的光源，例如，d75光源发出的光为模拟太阳光、d65光源发出的光为国际标准人工日光，cwf光源商店中冷白光源、f光源发出的光为酒店用灯的灯光等等。

s102，根据图像中多个图像块各自的实际颜色比值和多个光源各自的参考颜色比值，确定多个图像块各自对应的光源，多个图像块是对图像进行分块得到的。

对拍摄到的图像进行分块处理，可选地，可以根据预设的数目将图像划分成预设数目个图像块；可选地，还可以根据预设的像素点数量将图像划分成多个图像块。

计算每个图像块的实际颜色比值。一种可选地计算方式，首先，获取某一图像块中每个像素点在三个颜色通道中的第一颜色值、第二颜色值以及第三颜色值，可选地，第一颜色值可以是在r颜色通道下的r值，第二颜色值可以是在g颜色通道下的g值，第三颜色值可以是在b颜色通道下的b值。而每个像素点的实际颜色比值可以由第一比值和第二比值组成，其中，第一比值为第一颜色值/第二颜色值，第二比值为第三颜色值/第二颜色值。然后，可选地，可以获得处于同一图像块中的各个像素点的第一比值和第二比值，分别将各个第一比值的中位值和各个第二比值的中位值确定为此图像块的实际颜色比值。对每个图像块都进行上述计算，以得到各个图像块的实际颜色比值。

将每个图像块的实际颜色比值分别与各个光源的参考颜色比值进行比较，从而确定出每个图像块所对应的光源，也即是确定出每个图像块与哪个光源具有相同或相近的色温。与实际颜色比值相似的，上述说明涉及到的各个光源的参考颜色比值可以由各个光源的第三比值和第四比值组成，并且第三比值为第一颜色值/第二颜色值，第四比值为第三颜色值/第二颜色值。而各个光源的参考颜色比值的具体获取方式可以参考下述实施例三中的相关内容。

s103，根据多个光源各自对应的图像块数量和色温权重系数，确定多个光源各自的得分。

统计与多个光源各自对应的图像块的数量。在得到与拍摄图像时的环境亮度对应的多个光源各自的色温权重系数后，针对某一光源来说，将此光源的色温权重系数与对应于此光源的图像块个数相乘，从而得到此光源的得分。重复上述过程以得到每个光源的得分。得分越高则表明拍摄图像时环境的色温越接近与此光源的色温。

s104，根据得分最高的光源的参考颜色比值对图像进行白平衡校准。

确定出最高得分对应的光源，可选地，将此光源的参考颜色比值的倒数作为白平衡校准的增益参数，并根据此增益参数对图像中的每个像素点进行白平衡校准。具体地，首先，可以采用以下方式对图像中的任一像素点进行白平衡校准：获取任一像素点在三个颜色通道下的第一颜色值、第二颜色值以及第三颜色值，将第一颜色值与参考颜色值中的第三比值的倒数相乘，以得到校准后的第一颜色值；将第三颜色值与参考颜色比值中第四比值的倒数相乘，以得到校准后的第三颜色值。

按照上述过程对图像中每个像素点的颜色值都进行校准，从而完成整张图像的白平衡校准，并按照校准后的颜色值显示拍摄到的图像。此时显示出的图像是可以反映出物体得真实颜色的。

本实施例中，拍照设备根据拍摄图像时的环境亮度确定与此环境亮度对应的预先设置的多个光源的色温权重系数。再对拍摄到的图像进行分块处理以得到多个图像块，计算各个图像块的实际颜色比值，根据图像块的实际颜色比值以及各个光源的参考颜色比值确定出每个图像块应该对应于哪个光源。分别统计与各个光源对应的图像块的个数，针对一个光源来说，可以根据与此光源对应图像块个数以及在拍摄图像的环境亮度下该光源对应的色温权重系数确定出这个光源的得分。重复上述“计算得分”的过程即可以分别得到每个光源对应的得分。而得分越高就表示拍照环境的色温越接近与此种光源的色温。最终，可以根据得分最高的光源的参考颜色比值来校准图像中每个像素点的颜色，以实现图像的白平衡校准。可见，本发明是根据拍摄图像时的环境亮度确定出与拍摄环境对应的光源，再利用此光源的参考颜色值进行白平衡校准，即使当图像中出现大面积单色时，也能够根据亮度准确确定出拍摄图像时所对应的光源，进而进行白平衡校准，不会出现因图像颜色单一而确定出错误的光源，从而导致白平衡校准错误的情况，提高图像质量。

图2为本发明实施例提供的白平衡校准方法实施例二的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：

s201，根据多个光源各自的色温在环境亮度下的出现可能性，确定多个光源各自的色温权重系数。

拍照设备在某一环境亮度下拍摄图像后，可以按照前述实施例一中的相关描述获取图像的环境亮度。然后，可选地，可以根据配置文件中记录的在不同环境亮度下多个光源各自的色温范围是否有出现的可能性以及在不同环境亮度下多个光源各自的色温权重系数，确定出在此环境亮度下多个光源各自的色温范围出现可能性以及在此环境亮度下多个光源各自的色温权重系数。

可选地，上述配置文件可以通过以下方式生成。

对预先获得的大量实验数据进行分析统计后可知：环境亮度在一定程度上与色温是存在联系的，这种联系具体可以体现为：在不同的环境亮度下，有的色温范围具有出现的可能性，有的色温范围不具有出现的可能性。因此，可以根据色温范围出现可能性的不同，设置在不同环境亮度下多个色温范围各自对应的色温权重系数。由于每个色温范围都对应于一种光源，因此，也即是设置在不同环境亮度下多个光源各自的色温权重系数。而色温权重系数的数值则可以表征多个光源各自的色温范围在不同环境亮度下是否有出现的可能性。最终，记录多个光源各自的色温范围在不同环境亮度下是否有出现的可能性以及在不同环境亮度下多个光源各自的色温权重系数，从而生成配置文件。

可选地，任一环境亮度对应的多个光源各自的色温权重系数可以采用以下方式进行设置。

首先，确定在环境亮度下不会出现的色温。

进而，确定不会出现的色温所对应的光源的色温权重系数为0，确定剩余光源的色温权重系数为大于0的预设值。

具体地，根据大量的实验数据，统计出在每种环境亮度下不会出现的色温范围以及剩余有可能出现的色温范围。举例来说，承接实施例一中给出的多种色温范围以及与多种色温范围对应的多种光源，在环境亮度较高的情况下，一般不会出现的色温范围为3000k～2500k，此时，可以将此色温范围的色温权重系数设置为0，也即是将此色温范围3000k～2500k对应的光源a的色温权重系数设置为0。同时，将剩余的色温范围8000k～7000k、7000k～6000k、6000k～5000k、5000k～4000k、4000k～3500k、3500k～3000k各自对应的光源的色温权重系数设置为任意大于0的一个预设值。

而对于剩余色温范围各自对应的光源的色温权重系数，一种可选地方式，可以将剩余色温范围各自对应的光源的色温权重系数都设置为一个相同的预设值。另一种可选地方式，还可以按照以下原则对剩余有可能色温范围各自对应的光源的色温权重系数进行设置：将出现可能性较高的色温范围对应的光源的色温权重系数设置为一个较大的值，例如6或7，将出现可能性较低的色温范围对应的光源的色温权重系数设置为一个较小的值，例如1或2。而每种有可能出现的色温范围的可能性的高低同样也可以根据大量实验数据统计得到。

s202，分别针对多个图像块中的任一图像块，计算任一图像块中每个像素点的第一颜色值与第二颜色值的第一比值以及第三颜色值与第二颜色值的第二比值。

s203，确定任一图像块的实际颜色比值为：任一图像块中全部像素点的第一比值的平均值，以及任一图像块中全部像素点的第二比值的平均值。

对拍摄到的图像进行分块处理，分块处理的具体方式可以参考实施例一中的相关描述，在此不再赘述。与实施例一步骤s102中相关描述相同，图像中每个像素点都有第一颜色值、第二颜色值以及第三颜色值，分别计算出每个像素点的第一比值以及第二比值，其中，第一比值为第一颜色值/第二颜色值，第二比值为第三颜色值/第二颜色值。

然后，对处于同一图像块中的各个像素点的第一比值进行求中值计算，以得到第一比值的平均值；同样地，对第二比值进行求中值计算，以得到第二比值的平均值。由对应于同一图像块的第一比值的平均值以及第二比值的平均值组成此图像块的实际颜色比值。根据上述过程便可以确定出任一图像块的实际颜色比值。

s204，针对多个图像块中的任一图像块，计算任一图像块的实际颜色比值分别与多个光源各自的参考颜色比值间的距离。

s205，确定对应于最小距离的光源为任一图像块对应的光源。

可选地，可以将实际颜色比值以及参考颜色比值标注在一个色温坐标系中，此色温坐标系的横坐标为第一颜色值/第二颜色值，纵坐标为第三颜色值/第二颜色值。因此，每个图像块的实际颜色比值以及多个光源各自的参考颜色比值都可以表示为坐标系中的一个坐标点。

然后，利用距离公式分别计算任一图像块的实际颜色比值与多个光源各自的参考颜色比值间的距离。根据多个距离值确定出对应于最小距离的一个光源，并将此光源确定为此任一图像块对应的光源，也即是表示此任一图像块与确定出的光源具有相同或相近的色温。

s206，根据多个光源各自对应的图像块数量和色温权重系数，确定多个光源各自的得分。

s207，根据得分最高的光源的参考颜色比值对图像进行白平衡校准。

上述步骤s206-s207的执行过程与前述实施例的相应步骤相似，可以参见如图1所示实施例中的相关描述，在此再不赘述。

需要说明的是，在实际的拍照中，由于环境噪声或者拍摄设备等多种原因的影响，会使得拍摄到的图像中很可能存在一些异常图像块。如果不将这些异常图像块进行滤除，则很有可能会影响到最终图像白平衡校准的准确性。因此，为了进一步提高白平衡校准的准确性，可选地，在执行步骤s202之前，该白平衡校准方法可以执行以下步骤：

判断任一图像块的实际颜色比值是否位于色温带之内，若位于色温带之内，则执行上述步骤s204。

当图像块不位于色温带内，则表明此图像块是异常图像块，直接忽略。当图像块位于色温带内，则表明此图像块是正常图像块，进一步进行后续计算。通过上述判断过程便可以滤除图像中的异常图像块，从而提高白平衡校准的准确性。其中，色温带是根据色温曲线扩展得到的，色温曲线和色温带的形成过程可以参考下述实施例三中的相关内容。

本实施例中，在得到拍摄图像时的环境亮度后，可以获知在此环境亮度下不同色温范围出现的可能性以及不同色温范围对应的色温权重参数，而色温权重系数是根据色温范围出现的可能性进行设置的，并且将不可能出现的色温范围对应的色温权重系数设置为0。由于每个色温范围对应于一种光源，因此也即是将不可能出现的色温范围对应的光源的色温权重系数设置为0，这样在确定以哪种光源的参考颜色比值进行白平衡校准时，可以避免色温权重系数为0的光源的干扰，从而可以准确地对图像进行白平衡校准，提高图像质量。另外，在确定图像中的图像块对应于哪个光源之前，还会对图像块进行一个滤除处理，从而滤除异常图像块，以保证用于计算光源得分的图像块都是正常的，从而提高了光源得分计算的准确性，也就相应地提高了白平衡校准的准确性。

根据上述实施例的相关描述可知，在进行白平衡校准的过程中，除了多个光源各自的色温权重系数外，还需要利用多个光源各自的参考颜色比值、色温曲线以及根据色温曲线得到的色温带。图3为本发明实施例提供的白平衡校准方法实施例三的流程图，如图3所示，在步骤“根据图像中多个图像块各自的实际颜色比值和多个光源各自的参考颜色比值，确定多个图像块各自对应的光源”之前，该方法包括如下步骤：

s301，在色温坐标系中标注多个光源各自的参考颜色比值。

s302，拟合多个光源各自的参考颜色比值，以获得色温曲线。

将多个光源各自的参考颜色比值标注在色温坐标系中，使得每个光源的参考颜色比值称为色温坐标系中的一个坐标点。利用此多个坐标点进行曲线拟合以形成一条色温曲线。容易理解的，光源的个数越多，得到参考颜色比值越多，则拟合出的色温曲线的准确性越高。而实际应用中考虑到光源获取的难易程度以及重复实验的次数等原因，可选地，光源的个数可以为8个。

s303，针对色温曲线上的任一点(x,y)，分别沿色温坐标系的坐标轴方向，确定距离任一点(x,y)的距离为预设值w的坐标点：(x-w,y)、(x+w,y)、(x,y-w)和(x,y+w)。

s304，确定分别通过坐标点的4条直线，x＝x-w,x＝x+w,y＝y-w,y＝y+w，以由4条直线围成与任一点(x,y)对应的色温带。

s305，根据色温曲线上与任一点(x,y)对应的色温带获取与色温曲线对应的色温带。

对于色温曲线上的任一点(x,y)，可以确定出在这个坐标系中与此任一点(x,y)的垂直距离为预设值w的4个坐标点，即(x-w,y)、(x+w,y)、(x,y-w)和(x,y+w)。根据此4个坐标点可以确定出4条垂直于坐标轴的4条直线x＝x-w,x＝x+w,y＝y-w,y＝y+w。可以由这4条直线组成一个矩形区域，并且此矩形区域的中心为此任一点(x,y)。形成的这个区域则为此任一点(x,y)对应的色温带。

再由色温曲线上每一点对应的色温带共同组成整条色温曲线对应的色温带。而此色温带可以理解为对色温曲线的一个扩展。

按照上述方法生成的色温带的边界通常是一个锯齿状，而在实际应用中，可选地，还可以对色温带的边界进行平滑处理，以得到一个边界平滑的色温带。具体地，可以采用线性平滑算法，如高斯滤波法等等，或非线性平滑算法，如中值滤波法等等。

可选地，步骤s301中涉及到的多个光源各自的参考颜色比值可以通过以下方式计算得到。

第一，分别针对多个光源中的任一光源，获取在任一光源下拍得的灰卡图像。

第二，选取灰卡图像中心的预设大小的参考区域。

第三，计算参考区域中全部像素点的第一颜色值的和、第二颜色值的和以及第三颜色值的和。

第四，确定任一光源的参考颜色比值为：第一颜色值的和与第二颜色值的和的第三比值，以及第三颜色值的和与第二颜色值的和的第四比值。

具体地，将灰卡与某一物体重叠放置在一起，再从多个光源中任选一个光源，并在此光源下利用拍照设备拍得一张灰卡图像，此灰卡图像中同时含有灰卡与物体。从拍得的灰卡图像中选取出以灰卡图像为中心的预设大小的一个参考区域，利用此区域进行后续光源参考颜色比值的确定。可选地，灰卡图像中灰卡所占的面积可大于或等于50％，并且在实际应用中，可选地，可以将预设大小的参考区域设置为灰卡图像中心的四分之一区域。

根据参考区域中所有像素点的第一颜色值、第二颜色值以及第三颜色值计算得到此参考区域中所有像素点第一颜色值的和、第二颜色值的和以及第三颜色值的和。将第一颜色值的和/第二颜色值的和作为第三比值，将第三颜色值的和/第二颜色值的和作为第四比值，最终由第三比值和第四比值组成此种光源的参考颜色比值。分别在不同的光源下重复进行上述操作即可得到多种光源各自的参考颜色比值。

本实施例中，拍摄每种光源对应的一张灰卡图像，根据位于灰卡图像的参考区域内的像素点的颜色值计算出每种光源的参考颜色比值。将此参考颜色比值标注在色温坐标系中，以得到色温曲线。进而对此色温曲线上的任一点进行一个扩展处理，并最终将一色温曲线扩展为一个色温带。此色温带在对图像进行白平衡校准的过程中可以实现滤除异常图像块的作用，从而能够准确确定出用于白平衡校准的参数，从而进行对图像进行准确的校准，提高图像质量。

图4为本发明实施例提供的电子设备实施例一的结构示意图，如图4所示，该电子设备包括：存储器11，以及与存储器连接的处理器12，存储器11用于存储电子设备执行上述任一实施例中提供的白平衡校准方法的程序，处理器12被配置为用于执行存储器11中存储的程序。

程序包括一条或多条计算机指令，其中，一条或多条计算机指令被处理器12执行时能够实现如下步骤：

根据拍摄图像时的环境亮度确定多个光源各自的色温权重系数；

根据图像中多个图像块各自的实际颜色比值和多个光源各自的参考颜色比值，确定多个图像块各自对应的光源，多个图像块是对图像进行分块划分得到的；

根据多个光源各自对应的图像块数量和色温权重系数，确定多个光源各自的得分；

根据得分最高的光源的参考颜色比值对图像进行白平衡调整。

可选地，处理器12还用于执行前述各方法步骤中的全部或部分步骤。

其中，电子设备的结构中还可以包括通信接口13，用于电子设备与其他设备或通信网络通信。

以上所描述的装置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可以是或者也可以不是物理上分开的，作为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。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

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加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件和软件结合的方式来实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以产品的形式体现出来，该计算机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装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)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；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发明各实施例技术方案的精神和范围。