适用于大场景范围的自动白平衡算法.doc

适用于大场景范围的自动白平衡算法 　　【摘 要】为了克服传统方法色温估计的局限性，提出了一种基于图像熵的灰度加权算法，根据得到的加权灰度值计算R、G、B三通道的增益值，从而达到白平衡校正效果，并采用Imatest软件对结果进行测评。实验结果表明，适用于大场景范围的自动白平衡算法效果较好，达到预期要求。 　　【关键词】图像熵 灰度加权法 自动白平衡 　　doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2016.12.018 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1006-1010（2016）12-0082-04 　　引用格式：叶樟丽，杨鸣. 适用于大场景范围的自动白平衡算法[J]. 移动通信， 2016，40（12）： 82-85. 　　1 引言 　　白平衡是红、绿、蓝三基色混合后形成的白色精确度的指标[1]。由于人眼对于色彩具有恒常性[2]的优势，对事物色彩的辨别不会因为外界环境的变化而受到影响，但是图像传感器不具备这种特点，在成像过程中经历了光电信号的转换、模数信号的转换、软件算法等一系列复杂的处理，图像的颜色不可避免地会受到传感器自身或者外部等多方面因素的影响，使得图像色彩失真，在色温[3]（发光颜色的实际温度）改变的同时，采集到的图像色彩也会随之改变，产生偏色现象[4]。这就需要通过算法对R（红）、G（绿）、B（蓝）三个通道分量进行调整来抑制图像的偏色。 　　自动白平衡调整一般可分为三步[5]：色温估计，是白平衡算法中的重点；增益计算，根据得到的色温，通过合适的算法计算红、绿、蓝三通道的校正系数；图像校正，用调整前R、G、B三分量的各值乘以相对应的校正系数。 　　2 典型的白平衡算法 　　2.1 灰度世界法 　　灰度世界法[6]的算法思想是假设图像的色彩比较丰富，即符合图像红（R）、绿（G）、蓝（B）三基色的统计平均值相等，约为128，因为色彩丰富图像的平均反射可以抵消图像的色差。该算法原理非常简单，实现也较为容易，对于一般场景的处理效果也不错。但是对于色彩比较单一的景象，如蓝天白云、大海、一大片草地等场景就会失效。 　　2.2 完美反射法 　　完美反射法[7]又名镜面法，光线并不会被镜面或者比较光滑的平面所吸收，经过这类平面反射的光线基本就是光源本来的颜色。镜面法就是借助这一原理，它假设图像中RGB值最大的点就是白色点，即约为255，将这样的点作为参考白点，完美反射法的白平衡增益系数是通过这类参考白点计算得到的。当图像中最强光点也非白色点或者跟白点的差距较大时，此算法不能正确地对图像进行色彩还原。 　　4 实验结果与分析 　　测试图像分别是在2700 K和4000 K色温下拍摄的24色标准卡，符合国家GB/T 3556-1983，得到存在偏色的原始图像，经灰度世界法、完美反射法和本文提出的白平衡方法进行处理，结果分别如图2和图3所示： 　　采用Imatest软件对理想值（方块）和实际测量值（圆圈）进行比较[10]，结果分别如图4和图5所示，并将测试数据列入表1。 　　△C*ab、△E*ab值越小，说明图像的色彩偏差越小，白平衡效果就越好。由图4、图5和表1可知，灰度世界法对两种不同色温下的白平衡效果都有很大的改善，△C*ab、△E*ab均减小；而完美反射法反而恶化了校正结果，增大了色偏△C*ab、△E*ab；经本文算法处理后，两种色温下的白平衡效果都得到了很大的改进，大大降低了色偏值。 　　5 结束语 　　本文基于图像熵的概念，提出了一种适用于大场景范围的自动白平衡算法，并分别用灰度世界法、完美反射法、本文算法对2700 K和4000 K色温下的偏色图片进行处理，从测试结果来看，本文提出的白平衡算法能准确地估计场景色温，进行正确校正。同时，将Imatest软件应用到结果分析中，使结果更具客观性。下一步，笔者将把该算法应用到视频图像的实时采集中。 　　参考文献： 　　[1] 黑光论坛. 什么是白平衡？如何设置白平衡？[EB/OL]. 　　（2012-02-09）[2016-06-02]. http：///thread-815883-1-1.html. 　　[2] 冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 阮秋琦，译. 北京： 电子工业出版社， 2007. 　　[3] Ebner M. Evolving color constancy[J]. Pattern Recognition Letters， 2006，27（11）： 1220-1229. 　　[4] 王敏. 基于色温估计自动白平衡算法研究与实现[D]. 天津： 天津大学， 2011. 　　[5] 甘波，魏廷存，郑然. CMOS图像传感器芯片的自动白平衡算法[J]. 液晶与显示， 2011，26