一种出入隧道或夜行时行车记录自动白平衡方法与流程

本发明涉及计算机视觉和视频图像处理领域，具体涉及一种出入隧道或夜行时行车记录自动白平衡方法。

背景技术：

人眼在观察某一物体时，当前光源性质可以被用来调整被观察物体的颜色。而当数码相机等摄像设备拍摄某物体时，却往往难以实现通用的自动白平衡功能。一般来说，对数码摄像设备而言，都是设备的白平衡模块来进行对白色物体的色彩还原操作。在数码摄像技术广泛应用的今天，人们需要白平衡以解决图像的色彩失真问题。

白平衡是一种去除非正常颜色的过程。在各种不同的色温下，目标物的色彩会产生变化。其中，白色物体变化地最为明显。为了尽可能减少外来光线对目标颜色造成的影响，在不同色温条件下都能还原出被摄目标本来的色彩，需要进行色彩校正，以达到正确的色彩平衡。这个过程就是所谓的白平衡。与此同时，因为白光中rgb分量强度相同(r＝g＝b＝255),所以如果能矫正白光，也就能矫正其他颜色的光了。

目前在工程上应用的自动白平衡算法主要有灰度世界法和完美反射法。在灰度世界法中，假设拍摄图像有足够丰富的色彩变化，且假设r、g、b三种色彩分量的统计平均值相等，并将对均值的修改作为白平衡校准的依据。该方法在色彩丰富的图像上具有很好的色彩还原能力，但是当出现色彩单一的图像时则会出现偏色。完美反射法则认为图像中最亮像素点对应于某种光滑或者镜面物体，由此可假设在这样的像素点下可以得到最大限度反映出的光谱信息，对这部分的点作色彩信息统计并将他们作为色彩调教的依据。与灰度世界法不同，完美反射法对于单一色彩的图像白平衡的效果显著，对色彩丰富的图像则出现了明显的不足。

现有的白平衡方法有中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所的一种视频图像自动白平衡方法。具体步骤如下：

1.计算本帧图像中r、g、b三种颜色灰度值的累加值；

2.计算本帧图像中r、g、b三种颜色灰度值的最大值；

3.计算本帧图像中r、b两种颜色灰度值的平方；

4.计算本帧图像中r、b两种颜色灰度值平方的累加值；

5.计算本帧图像中r、b两种颜色灰度值平方累加值的最大值；

6.计算下一帧图像的r、b两种颜色灰度值的调整系数；

7.利用取得的调整系数，计算下一帧图像中r、g、b三种颜色灰度值作为输出图像的三种颜色灰度值。

该方法的缺点在于：

1.目前行车记录仪普遍具有较高的分辨率，该方法在较高分辨率的图像与视频中需要使用大量的计算资源，实时性仍有不足；

2.汽车夜间行驶、或者从隧道出入时光线变化及其剧烈，而且在这两种环境条件下图像的色彩比较单一，该方法在这种使用环境下难以有很好的效果。

技术实现要素：

本发明的目的是克服现有方法的不足，提出了一种出入隧道或夜行时行车记录自动白平衡方法。本发明方案主要解决的问题是目前已有的方法中面对超高分辨率、光线变化剧烈、图像色彩单一情况下常规白平衡方案用时长、计算资源消耗大、时效性差的问题。

为了解决上述问题，本发明提出了一种出入隧道或夜行时行车记录自动白平衡方法，所述方法包括：

步骤一，获得行车记录的当前帧，计算当前帧的rgb通道直方图的形态相似度。若相似度高，则执行步骤二，否则执行步骤三；

步骤二，根据rgb通道直方图的相似度，如果直方图相似度高，则表明汽车正在出入隧道，将帧中的一个直方图匹配到另外一个直方图上，使得两个直方图的位置和形状尽可能相似，以此进行白平衡的校正；

步骤三，根据rgb通道直方图的相似度，如果直方图相似度低，则表明汽车正在夜行，不改变直方图的形态，将rgb通道的直方图作平移操作，仅仅改变其中心位置，并以此为基础实现白平衡的校正。

本发明提出的一种出入隧道或夜行时行车记录自动白平衡方法，利用了直方图的特性，实现了高效实时地对视频图像的白平衡进行自动的校准，让行车记录仪即便在出入隧道、夜间行车的过程中所记录下来的内容依然有较高的辨识度、确保了行车数据的准确记载。

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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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它的附图。

图1是本发明实施例的白平衡方法整体流程图；

图2是本发明实施例的出入隧道白平衡流程图；

图3是本发明实施例的夜行白平衡流程图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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。

图1是本发明实施例的白平衡方法整体流程图，如图1所示，该方法包括：

s1，获得行车记录的当前帧，计算当前帧的rgb通道直方图的形态相似度。若相似度高，则执行s2，否则执行s3；

s2，根据rgb通道直方图的相似度，如果直方图相似度高，则表明汽车正在出入隧道，将帧中的一个直方图匹配到另外一个直方图上，使得两个直方图的位置和形状尽可能相似，以此进行白平衡的校正；

s3，根据rgb通道直方图的相似度，如果直方图相似度低，则表明汽车正在夜行，不改变直方图的形态，将rgb通道的直方图作平移操作，仅仅改变其中心位置，并以此为基础实现白平衡的校正。

步骤s1，具体如下：

s1-1，首先将0到255灰度级分为5个不同的区间；

s1-2，计算其中第x个区间b通道直方图在经过平移后得到该区间总和的最大值bxmax，以及r、g通道直方图分别在这个区间的总和rxsum，gxsum；

s1-3，以b通道直方图作为标准，计算每一个区间的像素百分比的比值r(rb)、r(gb)，并找到其中的最大比值r(max)；

s1-4，如果最大比值r(max)大于预先设置的阈值thres1，则表明三个通道直方图的相差过于悬殊，为本发明不适用的场景，当前帧不作处理，仅保留存储；

s1-5，如果最大比值r(max)位于thres1和thres2之间，则表明三个通道直方图相似度比较低，判断为此时汽车正在夜行，因此采用直方图平移来避免过度的矫正，跳转至s3。

s1-6，如果最大比值r(max)小于thres2，则表明rgb通道直方图的相似度比较高，判断为此时汽车正在出入隧道，因此应当采用直方图匹配法来达到最好的白平衡校正效果，跳转至s2。

步骤s2进行直方图匹配，如图2所示，具体如下：

s2-1，由式(1)计算出r通道、b通道的通道直方图hr[i]，hb[i]。

式中，hd[i]表示通道直方图，d可以为r，g，b通道中的任意一个通道，在这里，我们仅选取d＝r,d＝b。w和h表示图像的宽度和高度；

s2-2，以式(2)计算r通道、b通道的通道累积直方图。

式中，sd表示d通道直方图灰度级从0至d的累加。

由b通道累积直方图可以得到所需要的转换函数。

s2-3，将r通道的通道累计直方图代入转换函数，得到新的r通道累积直方图。如式(3)：

式中，zr为所需要的r通道累积直方图的新灰度值。

步骤s3进行直方图平移，如图3所示，具体如下：

s3-1，根据式(1)统计出rgb通道的直方图。

s3-2，根据式(4)计算三个通道直方图的重叠面积：

在式(4)中，ia表示三通道直方图的重叠面积，hr(i),hg(i),hb(i)分别表示了rgb通道第i个灰度级的数量值；

s3-3，将重叠面积最大化得到最佳的校正系数。

在上述的式子中，所要求的系数可以在ia最大时求得，对应系数为kr,kg,kb。根据所求得的系数，也就可以得到新的rgb数值。校正后的直方图保持了原有的形状却改变了中心，达到了想要的校正效果。

本发明实施例提出的一种出入隧道或夜行时行车记录自动白平衡方法，利用了直方图的特性，实现了高效实时地对视频图像的白平衡进行自动的校准，让行车记录仪即便在出入隧道、夜间行车的过程中所记录下来的内容依然有较高的辨识度、确保了行车数据的准确记载。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(rom，readonlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁盘或光盘等。

另外，以上对本发明实施例所提供的一种出入隧道或夜行时行车记录自动白平衡方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。