一種圖像中自然光混合色溫的判斷方法及裝置與流程

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像中自然光混合色溫的判斷方法及裝置。

背景技術：

隨著圖像處理技術的不斷發展，白平衡校正方法也在日益完善，在現有技術中，在對待校正圖像進行白平衡校正時，多采用自動白平衡校正方法，圖1為現有技術中的自動白平衡校正方法，具體過程包括：

S101：采集待校正圖像的參考白點，并確定出基準白點繪制參考白區。

S102：計算待校正圖像當前落入參考白區的參考白點數量，若所述參考白點數量小于或等于第一預設閾值，進行S105，否則，進行S103。

S103：判斷待校正圖像是否存在自然光混合色溫，若是進行S105，否則，進行S104。

S104：根據落入參考白區的白點數量計算白平衡增益，并使用所述白平衡增益對所述待校正圖像進行補色校正。

S105：使用預設算法策略計算出白平衡增益，并使用所述白平衡增益對所述待校正圖像進行補色校正。

該方法將待校正的圖像落入參考白區的白點進行動態類聚，將白點劃分到兩個簇類中，當兩個簇類中的白點個數滿足預設條件時，則判斷待校正圖像存在自然光混合色溫，但在進行判斷時并未考慮自然光混合色溫的規律。例如，當圖像中有白色馬路和綠色植物時，經過動態類聚將白色和綠色劃分到兩個簇類，經判斷，白色和綠色簇類中的白點個數滿足預設條件，則該方法認為圖像存在自然光混合色溫，并對白色和綠色分別計算白平衡增益，而實際情況該圖像并非存在自然光混合色溫。這樣就使得對圖像是否存在自然光混合色溫判斷失誤，進而降低了白平衡校正的準確性。

技術實現要素：

本發明實施例提供一種圖像中自然光混合色溫的判斷方法及裝置，用以解決現有技術圖像中自然光混合色溫的判斷不準確的問題。

本發明方法包括一種圖像中自然光混合色溫的判斷方法，該方法包括：

針對待校正的圖像，按照設定的規則將所述圖像劃分為多個矩形區域，根據每個矩形區域的紅R、綠G、藍B均值，確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值；

根據每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值在構建的坐標系中確定每個矩形區域對應的每個第一坐標點，其中坐標系以所述一對自然光混合色溫評價參數作為橫軸和縱軸；

將所述坐標系中的第一坐標點劃分為第一聚類和第二聚類，根據每個聚類的中心點，確定第一單位方向向量，其中所述第一單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向；

判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值，其中，所述第二單位方向向量為根據存在自然光混合色溫的目標圖像預先確定并保存的；

如果是，確定待校正的圖像存在自然光混合色溫，否則，確定待校正的圖像不存在自然光混合色溫。

進一步地，確定所述第二單位方向向量的過程包括：

針對預先采集的自然光混合色溫的目標圖像，按照設定的規則將所述目標圖像劃分為多個矩形區域，根據每個矩形區域的R、G、B均值，確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值；

根據每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值在構建的坐標系中確定每個矩形區域對應的每個第二坐標點，其中坐標系的以所述一對自然光混合色溫評價參數作為橫軸和縱軸；

根據每個第二坐標點在所述坐標系中的坐標，確定第二單位方向向量，其中所述第二單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向。

進一步地，所述根據每個第二坐標點在所述坐標系中的坐標，確定第二單位方向向量包括：

獲取用戶輸入的兩個坐標點的坐標信息，確定所述兩個坐標點的方向向量，并將所述方向向量對應的單位向量作為所述第二單位方向向量；或

根據最小二乘法，確定所述坐標系中第二坐標點對應的直線方程，根據所述直線方程，確定所述直線方程對應的第二單位方向向量；或

根據主成分分析的方法，確定所述第二坐標點組成的點集的協方差矩陣，根據所述協方差矩陣的特征向量確定第二單位方向向量。

進一步地，所述確定待校正的圖像存在自然光混合色溫之后，所述方法還包括：

根據自然光混合色溫白平衡算法確定白平衡增益并對所述圖像進行校正。

進一步地，所述根據自然光混合色溫白平衡算法確定白平衡增益包括：

根據所述第一單位方向向量和第二單位方向向量的夾角及設定參數，采用預設的算法，確定所述夾角及所述設定參數對應的自然光混合色溫參數值；

根據所述自然光混合色溫參數值確定單色溫白平衡算法和自然光混合色溫白平衡算法對應的第一權重和第二權重，根據所述單色溫白平衡算法和自然光混合色溫白平衡算法及對應的第一權重和第二權重，確定白平衡增益。

進一步地，所述根據所述自然光混合色溫參數值，確定單色溫白平衡算法和自然光混合色溫白平衡算法對應的第一權重和第二權重包括：

將所述自然光混合色溫參數值作為第二權重，將1與所述第二權重的差作為第一權重。

進一步地，所述根據所述第一單位方向向量和預先保存的第二單位方向向量的夾角及設定參數，采用預設的算法，確定所述夾角及所述設定參數對應的自然光混合色溫參數值包括：

根據所述第一單位方向向量和預先保存的第二單位方向向量的夾角，計算所述夾角與預設參數的乘積；將所述乘積的余弦值確定為所述自然光混合色溫參數值。

進一步地，所述確定待校正的圖像不存在自然光混合色溫之后，所述方法還包括：

根據單色溫白平衡算法確定白平衡增益并對所述圖像進行校正。

進一步地，所述判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值之前，所述方法還包括：

根據保存的相機拍攝快門時間、增益參數、光圈確定圖像的環境照度，當所述環境照度大于第二設定閾值時，繼續后續步驟；或

判斷第一聚類和第二聚類的中心點之間的距離大于第三設定閾值時，繼續后續步驟；或

判斷第一聚類和第二聚類的中心點的橫坐標均位于自然光的色溫對應的橫坐標范圍內，且第一聚類和第二聚類的中心點的縱坐標均位于自然光的色溫對應的縱坐標范圍內時，繼續后續步驟。

進一步地，所述每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值包括：

每個矩形區域的G/R值和G/B值；或

每個矩形區域的G/R的對數值和G/B的對數值；或

每個矩形區域的R/G的對數值和B/G的對數值。

另一方面，本發明實施例提供了一種圖像中自然光混合色溫的判斷裝置，所述裝置包括：

第一確定模塊，用于針對待校正的圖像，按照設定的規則將所述圖像劃分為多個矩形區域，根據每個矩形區域的紅R、綠G、藍B均值，確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值；

第二確定模塊，用于根據每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值在構建的坐標系中確定每個矩形區域對應的每個第一坐標點，其中坐標系以所述一對自然光混合色溫評價參數作為橫軸和縱軸；

第三確定模塊，用于將所述坐標系中的第一坐標點劃分為第一聚類和第二聚類，根據每個聚類的中心點，確定第一單位方向向量，其中所述第一單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向；

第一判斷模塊，用于判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值，其中，所述第二單位方向向量為根據存在自然光混合色溫的目標圖像預先確定并保存的；

第四確定模塊，用于如果第一判斷模塊的判斷結果為是，確定待校正的圖像存在自然光混合色溫，如果第一判斷模塊的判斷結果為否，確定待校正的圖像不存在自然光混合色溫。

進一步地，所述第一確定模塊，還用于針對預先采集的自然光混合色溫的目標圖像，按照設定的規則將所述目標圖像劃分為多個矩形區域，根據每個矩形區域的R、G、B均值，確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值；

所述第二確定模塊，還用于根據每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值在構建的坐標系中確定每個矩形區域對應的每個第二坐標點，其中坐標系的以所述一對自然光混合色溫評價參數作為橫軸和縱軸；

所述第三確定模塊，還用于根據每個第二坐標點在所述坐標系中的坐標，確定第二單位方向向量，其中所述第二單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向。

進一步地，所述第三確定模塊，具體用于獲取用戶輸入的兩個坐標點的坐標信息，確定所述兩個坐標點的方向向量，并將所述方向向量對應的單位向量作為所述第二單位方向向量；或，根據最小二乘法，確定所述坐標系中第二坐標點對應的直線方程，根據所述直線方程，確定所述直線方程對應的第二單位方向向量；或，根據主成分分析的方法，確定所述第二坐標點組成的點集的協方差矩陣，根據所述協方差矩陣的特征向量確定第二單位方向向量。

進一步地，所述裝置還包括：

第五確定模塊，用于確定待校正的圖像存在自然光混合色溫之后，根據自然光混合色溫白平衡算法確定白平衡增益并對所述圖像進行校正。

進一步地，所述第五確定模塊，具體用于根據所述第一單位方向向量和第二單位方向向量的夾角及設定參數，采用預設的算法，確定所述夾角及所述設定參數對應的自然光混合色溫參數值；根據所述自然光混合色溫參數值確定單色溫白平衡算法和自然光混合色溫白平衡算法對應的第一權重和第二權重，根據所述單色溫白平衡算法和自然光混合色溫白平衡算法及對應的第一權重和第二權重，確定白平衡增益。

進一步地，所述第五確定模塊，具體用于將所述自然光混合色溫參數值作為第二權重，將1與所述第二權重的差作為第一權重。

進一步地，所述第五確定模塊，具體用于根據所述第一單位方向向量和預先保存的第二單位方向向量的夾角，計算所述夾角與預設參數的乘積；將所述乘積的余弦值確定為所述自然光混合色溫參數值。

進一步地，所述裝置還包括：

第五確定模塊，用于確定待校正的圖像不存在自然光混合色溫之后，根據單色溫白平衡算法確定白平衡增益并對所述圖像進行校正。

進一步地，所述裝置還包括：

第二判斷模塊，用于根據保存的相機拍攝快門時間、增益參數、光圈確定圖像的環境照度，當所述環境照度大于第二設定閾值時，繼續后續步驟；或判斷第一聚類和第二聚類的中心點之間的距離大于第三設定閾值時，繼續后續步驟；或判斷第一聚類和第二聚類的中心點的橫坐標均位于自然光的色溫對應的橫坐標范圍內，且第一聚類和第二聚類的中心點的縱坐標均位于自然光的色溫對應的縱坐標范圍內時，觸發第一判斷模塊。

進一步地，所述第一確定模塊，具體用于確定每個矩形區域的每個矩形區域的G/R值和G/B值；或，確定每個矩形區域的G/R的對數值和G/B的對數值；或，確定每個矩形區域的每個矩形區域的R/G的對數值和B/G的對數值。

本發明實施例提供一種圖像中自然光混合色溫的判斷方法及裝置，所述方法包括：針對待校正的圖像，按照設定的規則將所述圖像劃分為多個矩形區域，根據每個矩形區域的紅R、綠G、藍B均值，確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值；根據每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值在構建的坐標系中確定每個矩形區域對應的每個第一坐標點，其中坐標系以所述一對自然光混合色溫評價參數作為橫軸和縱軸；將所述坐標系中的第一坐標點劃分為第一聚類和第二聚類，根據每個聚類的中心點，確定第一單位方向向量，其中所述第一單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向；判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值，其中，所述第二單位方向向量為根據存在自然光混合色溫的目標圖像預先確定并保存的；如果是，確定待校正的圖像存在自然光混合色溫，否則，確定待校正的圖像不存在自然光混合色溫。由于第二單位方向向量是針對于存在自然光混合色溫的目標圖像確定的，因此，當第一單位方向向量與第二單位方向向量的夾角小于設定的第一閾值，說明該待校正的圖像與該存在自然光混合色溫的目標圖像類似，也存在自然光混合色溫，從而可以保證圖像自然光混合色溫判斷的準確性，并且進一步保證了后續白平衡校正的準確性。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡要介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域的普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為現有技術提供的一種自動白平衡校正過程示意圖；

圖2為本發明實施例1提供的一種圖像中自然光混合色溫的判斷過程示意圖；

圖3為本發明實施例1提供的圖像劃分矩形區域示意圖；

圖4為本發明實施例2提供的目標圖像對應的坐標系示意圖；

圖5為本發明實施例4提供的一種圖像中自然光混合色溫的判斷過程示意圖；

圖6為本發明實施例提供的一種圖像中自然光混合色溫的判斷裝置結構示意圖。

具體實施方式

為了使圖像自然光混合色溫判斷更加準確，并且進一步使后續白平衡校正的準確性提高，本發明實施例提供了一種圖像中自然光混合色溫的判斷方法及裝置。

下面將結合附圖對本發明作進一步地詳細描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發明保護的范圍。

實施例1：

圖2為本發明實施例提供的一種圖像中自然光混合色溫的判斷過程示意圖，該過程包括以下步驟：

S201：針對待校正的圖像，按照設定的規則將所述圖像劃分為多個矩形區域，根據每個矩形區域的紅R、綠G、藍B均值，確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值。

本發明實施例提供的一種圖像中自然光混合色溫的判斷方法應用于電子設備。所述電子設備包括PC、智能電視、相機及手機等。

所述電子設備按照設定的規則將待校正的圖像劃分為多個矩形區域，在對待校正的圖像進行劃分時，可以將圖像的長進行n等分，對圖像的寬進行m等分，其中所述m和n相同或不同，劃分后得到多個矩形區域。如圖3所示，對圖像的長寬分別進行6等分，即將圖像劃分為36個矩形區域。根據每個矩形區域內的每個像素點的紅R、綠G、藍B值，確定每個矩形區域的R、G、B均值，進而確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值，所述一對自然光混合色溫評價參數的值可以為每個矩形區域的G/R、G/B值，也可以是每個矩形區域的G/R的對數值、G/B的對數值，還可以是每個矩形區域的R/G的對數值、B/G的對數值。

S202：根據每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值在構建的坐標系中確定每個矩形區域對應的每個第一坐標點，其中坐標系以所述一對自然光混合色溫評價參數作為橫軸和縱軸。

所述一對自然光混合色溫評價參數的值可以為每個矩形區域的G/R、G/B值，也可以是每個矩形區域的G/R的對數值、G/B的對數值，還可以是每個矩形區域的R/G的對數值、B/G的對數值，將該一對自然光混合色溫評價參數作為橫軸和縱軸，構建坐標系，確定每個矩形區域對應的每個第一坐標點。

例如該一對自然光混合色溫評價參數的值為每個矩形區域的G/R、G/B值，構建的坐標系以G/R作為坐標系的橫軸，以G/B作為坐標系的縱軸。因此對于每個矩形區域，該矩形區域的G/R、G/B值，可以認為是該矩形區域的橫坐標和縱坐標，因此該矩形區域標識到該坐標系中，可以認為是橫坐標是其G/R值，縱坐標是其G/B值的坐標點。

例如該一對自然光混合色溫評價參數的值還可以為每個矩形區域的G/R的對數值、G/B的對數值，構建的坐標系以G/R的對數值作為坐標系的橫軸，以G/B的對數值作為坐標系的縱軸。該一對自然光混合色溫評價參數的值還可以為每個矩形區域的R/G的對數值、B/G的對數值，構建的坐標系以R/G的對數值作為坐標系的橫軸，以B/G的對數值作為坐標系的縱軸。

S203：將所述坐標系中的第一坐標點劃分為第一聚類和第二聚類，根據每個聚類的中心點，確定第一單位方向向量，其中所述第一單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向。

根據每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值，確定了坐標系中每個矩形區域對應的第一坐標點后，可以采用聚類算法，將坐標系中的第一坐標點進行聚類，具體在聚類時，將所述坐標系中的第一坐標點劃分為第一聚類和第二聚類。其中在對坐標系中的第一坐標點進行聚類時，可以采用通用的聚類方法，例如kmeans算法、K均值算法等。

在本發明實施例中可以通過K均值算法，將所述坐標系中的第一坐標點劃分為第一聚類和第二聚類。劃分為兩個聚類后可以采用均值漂移方法分別確定第一聚類和第二聚類的中心點。

色溫越高，越偏藍色調，B值越大；色溫越低，越偏紅色調，R值越大。具體的確定低色溫到高色溫方向的過程屬于現有技術，在本發明實施例中對該過程不進行贅述。

具體的采用聚類算法，將坐標系中的第一坐標點劃分為第一聚類和第二聚類以及采用均值漂移方法確定第一聚類和第二聚類的中心點的過程屬于現有技術，在本發明實施例中對該過程不進行贅述。

S204：判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值，其中，所述第二單位方向向量為根據存在自然光混合色溫的目標圖像預先確定并保存的，如果是，則進行S205，否則，進行S206。

在本發明實施例中根據存在自然光混合色溫的目標圖像，生成第二單位方向向量。因為對于存在自然光混合色溫的目標圖像，當將其按照設定的規則劃分為多個矩形區域時，其每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值在坐標系中分布近似一條直線，因此根據該特征可以確定這條直線對應的低色溫到高色溫方向的單位向量，將該單位向量作為第二單位方向向量。

S205：確定待校正的圖像存在自然光混合色溫。

S206：確定待校正的圖像不存在自然光混合色溫。

當確定了第一單位方向向量后，根據第一單位方向向量與第二單位方向向量的夾角，即可判斷待校正的圖像是否存在自然光混合色溫，當所述夾角小于第一設定閾值時，說明該圖像劃分后的矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值也符合自然光混合色溫圖像的分布特征，因此確定待校正的圖像存在自然光混合色溫，當所述夾角不小于第一設定閾值時，確定待校正的圖像不存在自然光混合色溫。其中該第一設定閾值可以是3度、5度等較小的數值。

由于在本發明實施例中，根據第一單位方向向量與第二單位方向向量的夾角判斷待校正的圖像是否存在自然光混合色溫，第二單位方向向量是針對于存在自然光混合色溫的目標圖像預先確定并保存的，因此，當第一單位方向向量與第二單位方向向量的夾角小于設定的第一閾值，說明該待校正的圖像與該存在自然光混合色溫的目標圖像類似，也存在自然光混合色溫，從而可以保證圖像自然光混合色溫判斷的準確性，并且進一步保證了后續白平衡校正的準確性。

實施例2：

在上述實施例的基礎上，為了根據預先采集的自然光混合色溫的目標圖像，準確的確定第二單位方向向量，提高后續判斷的準確性，在本發明實施例中，確定所述第二單位方向向量的過程包括：

針對預先采集的自然光混合色溫的目標圖像，按照設定的規則將所述目標圖像劃分為多個矩形區域，根據每個矩形區域的R、G、B均值，確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值；

根據每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值在構建的坐標系中確定每個矩形區域對應的每個第二坐標點，其中坐標系的以所述一對自然光混合色溫評價參數作為橫軸和縱軸；

根據每個第二坐標點在所述坐標系中的坐標，確定第二單位方向向量，其中所述第二單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向。

電子設備預先采集一幅自然光混合色溫的目標圖像，所述目標圖像中有藍天、陽光、陰影等信息，按照設定的規則將目標圖像劃分為多個矩形區域。在將目標圖像劃分為多個矩形區域時，可以采用多種方式，只要和上述實施例中該圖像的矩形區域的劃分方式相同即可。例如在對目標圖像進行劃分時，可以將圖像的長進行n等分，對圖像的寬進行m等分，其中所述m和n相同或不同，劃分后得到多個矩形區域，具體的劃分方式參照圖3。根據每個矩形區域內的每個像素點的紅R、綠G、藍B值確定每個矩形區域的R、G、B均值，進而確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值。

所述一對自然光混合色溫評價參數的值可以為每個矩形區域的G/R、G/B值，也可以是每個矩形區域的G/R的對數值、G/B的對數值，還可以是每個矩形區域的R/G的對數值、B/G的對數值。

以所述一對自然光混合色溫評價參數的值為每個矩形區域的G/R、G/B值為例，確定了每個矩形區域的G/R、G/B值后，在構建坐標系中確定每個矩形區域的G/R、G/B值對應的每個第二坐標點，具體的在坐標系中針對存在自然光混合色溫的目標圖像確定的每個第二坐標點參見圖4。

根據圖4可知，存在自然光混合色溫的目標圖像，將其劃分為多個矩形區域后，根據每個矩形區域的G/R、G/B值，在構建的坐標系中確定了每個矩形區域對應的第二坐標點后，該坐標系中第二坐標點的分布是近似一條直線的，因此可以根據該直線確定第二單位方向向量，其中所述第二單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向。

具體的確定每個矩形區域的一對混合色溫評價參數的值及構建坐標系的方法與本發明實施例1中的方法相同，在本發明實施例中不再進行贅述。

在本發明實施例中，可以通過不同的方法確定第二單位方向向量，根據每個第二坐標點在所述坐標系中的坐標，確定第二單位方向向量包括：

獲取用戶輸入的兩個坐標點的坐標信息，確定所述兩個坐標點的方向向量，并將所述方向向量對應的單位向量作為所述第二單位方向向量；或

根據最小二乘法，確定所述坐標系中第二坐標點對應的直線方程，根據所述直線方程，確定所述直線方程對應的第二單位方向向量；或

根據主成分分析的方法，確定所述第二坐標點組成的點集的協方差矩陣，根據所述協方差矩陣的特征向量確定第二單位方向向量。

在坐標系中的第二坐標點近似于一條直線，用戶可以選取所述直線上的兩個坐標點，或者用戶輸入兩個坐標點的坐標，當電子設備確定兩個坐標點的坐標后，進而可以確定所述兩個坐標點的低色溫到高色溫方向的方向向量，并將所述方向向量對應的單位向量作為所述第二單位方向向量。

例如電子設備確定的該兩個坐標點為A(gr1,gb1)和B(gr2,gb2)，則可以確定A、B兩個坐標點對應的方向向量為C＝B-A，其中方向為低色溫到高色溫方向，接著求出第二單位方向向量e＝C/|C|

也可以是電子設備根據每個第二坐標點在所述坐標系中的坐標，通過最小二乘法，確定所述坐標系中第二坐標點對應的直線方程gb＝k*gr+b，其中，通過最小二乘法擬合直線方程的過程屬于現有技術，在本發明實施例中對該實現過程不進行贅述。當確定了直線方程后，確定滿足該直線方程的任意兩個坐標點，進而可以確定所述兩個坐標點的低色溫到高色溫方向的方向向量，并將所述方向向量對應的單位向量作為所述第二單位方向向量。

還可以根據該坐標系中的每個第二坐標點，通過主成分分析的方法，確定所述第二坐標點組成的點集的協方差矩陣，并求取所述協方差矩陣的特征向量，根據所述特征向量，進而確定第二單位方向向量，其中所述第二單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向。其中通過主成分分析的方法確定協方差矩陣的過程屬于現有技術，在本發明實施例中對該過程不進行贅述。

實施例3：

為了實現的對圖像的白平衡校正，在上述各實施例的基礎上，在本發明實施例中，確定待校正的圖像存在自然光混合色溫之后，所述方法還包括：

根據自然光混合色溫白平衡算法確定白平衡增益并對所述圖像進行校正。

所述自然光混合色溫白平衡算法可以為灰度世界算法，具體的，采用灰度世界算法，確定白平衡增益的過程屬于現有技術，根據白平衡增益對圖像進行校正的過程也是現有技術，在本發明實施例中對該過程不進行贅述。

為了使白平衡校正更加準確，在本發明實施例中所述根據自然光混合色溫白平衡算法確定白平衡增益包括：

根據所述第一單位方向向量和第二單位方向向量的夾角及設定參數，采用預設的算法，確定所述夾角及所述設定參數對應的自然光混合色溫參數值；

根據所述自然光混合色溫參數值確定單色溫白平衡算法和自然光混合色溫白平衡算法對應的第一權重和第二權重，根據所述單色溫白平衡算法和自然光混合色溫白平衡算法及對應的第一權重和第二權重，確定白平衡增益。

所述第一單位方向向量和第二單位方向向量的方向都是由低色溫到高色溫方向，根據第一單位方向向量和第二單位方向向量的夾角以及電子設備設定的參數，采用預設的算法，確定所述夾角及所述設定參數對應的自然光混合色溫參數值。其中，預設的算法可以為根據所述第一單位方向向量和第二單位方向向量的夾角，計算所述夾角與預設參數的乘積；將所述乘積的余弦值確定為所述自然光混合色溫參數值。

具體的，第一單位方向向量和第二單位方向向量的夾角為α，設定參數為k，根據所述第一單位方向向量和預先保存的第二單位方向向量的夾角α，及預設參數k的乘積；將所述乘積的余弦值確定為所述自然光混合色溫參數值，即所述自然光混合色溫參數值為cos(kα)。

在本實施例中，單色溫白平衡算法可以為動態閾值算法，自然光混合色溫白平衡算法可以為灰度世界算法。

當確定了自然光混合色溫參數值后，可以根據該自然光混合色溫參數值確定單色溫白平衡算法的第一權重，和自然光混合色溫白平衡算法的第二權重，將所述自然光混合色溫參數值作為第二權重，將1與所述第二權重的差作為第一權重，即動態閾值算法對應的第一權重為1-cos(kα)，灰度世界算法對應的第二權重為cos(kα)。當然在確定單色溫白平衡算法和自然光混合色溫白平衡算法對應的第一權重和第二權重時，也可以采用其他方法，只要能夠保證第二權重與所述第一權重和第二權重的和的比值等于所述自然光混合色溫參數值即可。

當確定了第一權重和第二權重后，通過單色溫白平衡算法和自然光混合色溫白平衡算法，及其對應的第一權重和第二權重計算出待校正的圖像的最終白平衡增益，其算法如下公式所示：

RGain＝(1-cos(kα))*RGain1+cos(kα)*RGain2；

BGain＝(1-cos(kα))*BGain1+cos(kα)*BGain2；

其中，RGain1，BGain1為根據單色溫白平衡算法計算出的R，B的白平衡增益，RGain2，BGain2為根據自然光混合色溫白平衡算法計算出的R，B的白平衡增益，RGain，BGain為計算出的待校正的圖像的最終白平衡增益。

根據計算出的待校正的圖像的最終白平衡增益對圖像進行校正，具體的，根據白平衡增益對圖像進行校正的過程屬于現有技術，在本發明實施例中對該過程不進行贅述。

在本發明實施例中，在對待校正的圖像進行白平衡校正時，只對圖像中的R，B分量進行校正，保持G分量不變，從而可以使得待校正的圖像進行白平衡校正后的亮度保持不變。

由于根據單色溫白平衡算法和很合色溫白平衡算法及其對應的第一權重和第二權重計算出最終的白平衡增益，使得對存在自然光混合色溫的待校正的圖像進行白平衡校正時，能夠根據待校正的圖像的自然光混合色溫程度，對該圖像進行校正，從而可以保證白平衡校正的準確性。

為了實現的對圖像的白平衡校正，在上述各實施例的基礎上，在本發明實施例中，確定待校正的圖像不存在自然光混合色溫之后，所述方法還包括：

根據單色溫白平衡算法確定白平衡增益并對所述圖像進行校正。

所述單色溫白平衡算法可以為動態閾值算法，具體的，采用動態閾值算法，確定白平衡增益的過程屬于現有技術，根據白平衡增益對圖像進行校正的過程也是現有技術，在本發明實施例中對該過程不進行贅述。

實施例4：

在實施例1的基礎上，為了進一步提高判斷圖像中是否存在自然光混合色溫的準確性，判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值，其中，所述第二單位方向向量為根據存在自然光混合色溫的目標圖像預先確定并保存的之前，所述方法還包括：

根據保存的相機拍攝快門時間、增益參數、光圈判斷圖像的環境照度，當環境照度大于第二設定閾值時，繼續后續步驟；或

判斷第一聚類和第二聚類的中心點之間的距離大于第三設定閾值時，繼續后續步驟；或

判斷第一聚類和第二聚類的中心點的橫坐標均位于自然光的色溫對應的橫坐標范圍內，且第一聚類和第二聚類的中心點的縱坐標均位于自然光的色溫對應的縱坐標范圍內時，繼續后續步驟。

在本發明實施例中，由于自然光混合色溫場景所在的照度都比較大，電子設備根據保存的相機拍攝快門時間、增益參數、光圈判斷圖像的環境照度，當環境照度大于第二設定閾值時，則認為待校正的圖像存在自然光混合色溫的可能性大，此時，繼續后續步驟，即判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值。

由于自然光混合色溫場景中，色溫差異較大，在將坐標系中的第一坐標點劃分為第一聚類和第二聚類，根據每個聚類的中心點，若兩個中心點較近，很容易因為其中一個中心點的微小移動，使得第一單位方向向量發生很大的變化，因此也就很可能使得第一單位方向向量和預先保存的第二單位方向向量的夾角α發生較大的變化，穩定性較差。因此，在判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值之前，判斷兩個聚類的中心點的距離是否大于第三設定閾值，如果大于則判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值。

為了避免將圖像中的某一色彩誤認為是一種色溫的自然光，電子設備中保存了自然光的色溫范圍，根據確定矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值及構建坐標系的方法，確定自然光的色溫范圍對應的橫坐標范圍，和縱坐標范圍，如果判斷第一聚類和第二聚類的中心點的橫坐標均處于自然光的色溫對應的橫坐標范圍內，第一聚類和第二聚類的中心點的縱坐標均處于自然光的色溫對應的縱坐標范圍內時，則認為待校正的圖像存在自然光混合色溫的可能性大，此時，繼續后續判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值的步驟。

在判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值之前可以采用上述任一方法進行判斷，或者還可以采用上述兩種或三種的結合來進行判斷，采用上述三種方法結合來進行判斷的過程如圖5所示。

圖5為本發明實施例提供的一種圖像中自然光混合色溫的判斷過程示意圖，該過程包括以下步驟：

S501：針對待校正的圖像，按照設定的規則將所述圖像劃分為多個矩形區域，根據每個矩形區域的紅R、綠G、藍B均值，確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值。

S502：根據每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值在構建的坐標系中確定每個矩形區域對應的每個第一坐標點，其中坐標系以所述一對自然光混合色溫評價參數作為橫軸和縱軸。

S503：將所述坐標系中的第一坐標點劃分為第一聚類和第二聚類，根據每個聚類的密度中心，確定第一單位方向向量，其中所述第一單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向。

S504：根據保存的相機拍攝快門時間、增益參數、光圈判斷圖像的環境照度，當環境照度大于第二設定閾值時，進行步驟S505，否則，進行步驟S509。

S505：判斷第一聚類和第二聚類的中心之間的距離大于第三設定閾值時，進行步驟S506，否則，進行步驟S509。

S506：判斷第一聚類和第二聚類的中心點的橫坐標處于自然光的色溫對應的橫坐標范圍內，判斷第一聚類和第二聚類的中心點的縱坐標處于自然光的色溫對應的縱坐標范圍內時，進行步驟S507，否則，，進行步驟S509。

S507：判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值，其中，所述第二單位方向向量為根據存在自然光混合色溫的目標圖像預先確定并保存的，如果是，則進行S508，否則，進行S509。

S508：確定待校正的圖像存在自然光混合色溫。

S509：確定待校正的圖像不存在自然光混合色溫。

圖6為本發明實施例提供的一種圖像中自然光混合色溫的判斷裝置結構示意圖，應用于電子設備，該裝置包括：

第一確定模塊61，用于針對待校正的圖像，按照設定的規則將所述圖像劃分為多個矩形區域，根據每個矩形區域的紅R、綠G、藍B均值，確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值；

第二確定模塊62，用于根據每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值在構建的坐標系中確定每個矩形區域對應的每個第一坐標點，其中坐標系以所述一對自然光混合色溫評價參數作為橫軸和縱軸；

第三確定模塊63，用于將所述坐標系中的第一坐標點劃分為第一聚類和第二聚類，根據每個聚類的中心點，確定第一單位方向向量，其中所述第一單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向；

第一判斷模塊64，用于判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值，其中，所述第二單位方向向量為根據存在自然光混合色溫的目標圖像預先確定并保存的；

第四確定模塊65，用于用于如果第一判斷模塊的判斷結果為是，確定待校正的圖像存在自然光混合色溫，如果第一判斷模塊的判斷結果為否，確定待校正的圖像不存在自然光混合色溫。

所述第一確定模塊61，還用于針對預先采集的自然光混合色溫的目標圖像，按照設定的規則將所述目標圖像劃分為多個矩形區域，根據每個矩形區域的R、G、B均值，確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值；

所述第二確定模塊62，還用于根據每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值在構建的坐標系中確定每個矩形區域對應的每個第二坐標點，其中坐標系的以所述一對自然光混合色溫評價參數作為橫軸和縱軸；

所述第三確定模塊63，還用于根據每個第二坐標點在所述坐標系中的坐標，確定第二單位方向向量，其中所述第二單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向。

所述第三確定模塊63，具體用于獲取用戶輸入的兩個坐標點的坐標信息，確定所述兩個坐標點的方向向量，并將所述方向向量對應的單位向量作為所述第二單位方向向量；或根據最小二乘法，確定所述坐標系中第二坐標點對應的直線方程，根據所述直線方程，確定所述直線方程對應的第二單位方向向量；或根據主成分分析的方法，確定所述第二坐標點組成的點集的協方差矩陣，根據所述協方差矩陣的特征向量確定第二單位方向向量。

所述裝置還包括：

第五確定模塊66，用于確定待校正的圖像存在自然光混合色溫之后，根據自然光混合色溫白平衡算法確定白平衡增益并對所述圖像進行校正。

所述第五確定模塊66，具體用于根據所述第一單位方向向量和第二單位方向向量的夾角及設定參數，采用預設的算法，確定所述夾角及所述設定參數對應的自然光混合色溫參數值；根據所述自然光混合色溫參數值確定單色溫白平衡算法和自然光混合色溫白平衡算法對應的第一權重和第二權重，根據所述單色溫白平衡算法和自然光混合色溫白平衡算法及對應的第一權重和第二權重，確定白平衡增益。

所述第五確定模塊66，具體用于將所述自然光混合色溫參數值作為第二權重，將1與所述第二權重的差作為第一權重。

所述第五確定模塊66，具體用于根據所述第一單位方向向量和預先保存的第二單位方向向量的夾角，計算所述夾角與預設參數的乘積；將所述乘積的余弦值確定為所述自然光混合色溫參數值。

所述裝置還包括：

第五確定模塊66，用于確定待校正的圖像不存在自然光混合色溫之后，根據單色溫白平衡算法確定白平衡增益并對所述圖像進行校正。

所述裝置還包括：

第二判斷模塊67，用于根據保存的相機拍攝快門時間、增益參數、光圈確定圖像的環境照度，當所述環境照度大于第二設定閾值時，繼續后續步驟；或判斷第一聚類和第二聚類的中心點之間的距離大于第三設定閾值時，繼續后續步驟；或判斷第一聚類和第二聚類的中心點的橫坐標均位于自然光的色溫對應的橫坐標范圍內，且第一聚類和第二聚類的中心點的縱坐標均位于自然光的色溫對應的縱坐標范圍內時，觸發第一判斷模塊64。

所述第一確定模塊61，具體用于確定每個矩形區域的每個矩形區域的G/R值和G/B值；或，確定每個矩形區域的G/R的對數值和G/B的對數值；或，確定每個矩形區域的每個矩形區域的R/G的對數值和B/G的對數值。

本發明實施例提供一種圖像中自然光混合色溫的判斷方法及裝置，所述方法包括：針對待校正的圖像，按照設定的規則將所述圖像劃分為多個矩形區域，根據每個矩形區域的紅R、綠G、藍B均值，確定每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值；根據每個矩形區域的一對自然光混合色溫評價參數的值在構建的坐標系中確定每個矩形區域對應的每個第一坐標點，其中坐標系以所述一對自然光混合色溫評價參數作為橫軸和縱軸；將所述坐標系中的第一坐標點劃分為第一聚類和第二聚類，根據每個聚類的中心點，確定第一單位方向向量，其中所述第一單位方向向量的方向為低色溫到高色溫方向；判斷第一單位方向向量與預先保存的第二單位方向向量的夾角是否小于設定的第一閾值，其中，所述第二單位方向向量為根據存在自然光混合色溫的目標圖像預先確定并保存的；如果是，確定待校正的圖像存在自然光混合色溫，否則，確定待校正的圖像不存在自然光混合色溫。由于第二單位方向向量是針對于存在自然光混合色溫的目標圖像預先確定并保存的，因此，當第一單位方向向量與第二單位方向向量的夾角小于設定的第一閾值，說明該待校正的圖像與該存在自然光混合色溫的目標圖像類似，也存在自然光混合色溫，從而可以保證圖像自然光混合色溫判斷的準確性，并且進一步保證了后續白平衡校正的準確性。

本發明是參照根據本發明實施例的方法、設備(系統)、和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合。可提供這些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執行的指令產生用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上，使得在計算機或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生計算機實現的處理，從而在計算機或其他可編程設備上執行的指令提供用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

盡管已描述了本發明的優選實施例，但本領域內的技術人員一旦得知了基本創造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權利要求意欲解釋為包括優選實施例以及落入本發明范圍的所有變更和修改。

顯然，本領域的技術人員可以對本發明進行各種改動和變型而不脫離本發明的精神和范圍。這樣，倘若本發明的這些修改和變型屬于本發明權利要求及其等同技術的范圍之內，則本發明也意圖包含這些改動和變型在內。