基于先验知识自动白平衡.pdf

第6卷第2期 电路与系统学报 V01．6No2 2001年6H JOURNAL0FCIRCU兀’SANDSYSTEMS June200l 文章编号：100702舢f2001102．0025．04 基于先验知识的自动白平衡+ 胡波， 林青， 陈光梦， 张立明 复旦太学电子工程系．上海200433 擒●： 本文提出了～种基于先验知识的自动白平衡方法。在对包含人脸的数字图像进行F{平衡处理时，依据人 脸肤色的色差计量集中在一个比较小的区间这一实验结果，不需要白色参照物．自动完成白甲衡。模拟结果表明奉 史提出的门平衡算法取得了较好的效果。 关键词：[1甲衡；人脸识别；色温 中田分粪号一TP274文献标识码tA 1 前言 通常，光源的颜色质量可以用色温来标定。色温越高，蓝色成分就越多；色温越低，红色成分就 越多。在摄影、摄像时，不同色温光源环境下拍摄物体，获得的图像不可避免会出现色彩上的偏差。 为了获得能真实、正确再现现实世界中各种色彩的图像，我们必须在拍摄时去除环境中光源色温的影 响，即进行白平衡处理。 传统的白平衡／右‘法．首先在色温环境中拍摄一纯白色物体，分析所摄得的图像数据，埘白色物体 部分的数据进行平均，得出三原色的平均值(R，G，占)。根据白色的定义： R=G=B (1) 改变R，口感应通道的增益可以实现图像白平衡。这种方法要求以标准白色参照物进行白平衡较 准，给片j户带来不便。因此在工程应用时，产生了一些自动白平衡的算法，主要肓： 1)全局F1甲衡法：认为所拍摄的图像所拍摄尺GB三色分量的统计平均值应该相等。对拍摄的图 像进行统计平均，以R、B分量的均值作为自平衡校准的依据。 2)局部E{平衡法：搜寻所拍摄的图像中最亮的区域作为白色区域，该K域的尺GB三色分量的统 计平均值应该相等．以该区域R、B分量的统计平均值作为白平衡校准的依据。 这螳算法具有很大的局限性，不能正确再现物体的真实色彩：当环境过亮或过暗时，全局向乎衡 算法儿乎完全失效；而当所拍摄的物体并无白色存在时，局部白平衡算法得到的数值足失实的。 囡此，要实现自动白平衡，首先需要找到一个已知其真实色彩的参照物。在非T业摄像领域中， 拍摄图像中包含最多的是人脸图像。根据文献【3】的研究成果，人脸肤色在以，，c，c6定义的色彩空问 中可以用oo定义的一个较小的范围来标定，如图l所示。 其中y、cr，cb空间与R，G、B空间的对应关系可以用下式表示， y：旦R+生G+生口 Y (2) 。：旦l_厅一旦LG+_三L口+128 。cr ∞：一!LR一里一G+旦L口+128 对]：白色物体，尺=G=口，一定有cr=c自=128。 如果_}}j月cr和只曲分别表示肤色相对应的cr和cb的值的 173】， 范围．文献【3]中给出大量图像样本测试的结果：Rcr=【133 图1人脸肤色在clE表中的范围 收藕日期·20∞-f【·jo蕾订日期·200l-I-16 万方数据 电路与系统学报 黹6卷 月r6=[771271。这一结果已被成功应用到Chai『4|l”、sobottkal6} 以及Comall【”关r人脸追踪的研究中。 在本文中，我们根据这一结论，结合图像处理中的人脸识别方法，以人脸肤色作为白平衡的参考 依据，提出，基f先验知识的自动白平衡算法：在已拍摄的图