[发明专利]一种适用于大场景的自动白平衡方法

权利要求书

1.一种适用于大场景的自动白平衡方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：对原始图像进行偏色检测，对于有色偏的图像进行校正；

S2：对有色偏的图像进行色温估计得到加权灰度，区分出感兴趣的区域和背景区域；

S3：利用色温估计得到的加权灰度计算增益系数；

S4：根据增益系数得到图像校正后的结果。

2.根据权利要求1所述的适用于大场景的自动白平衡方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括以下过程：采用偏色因子K来衡量图像的偏色程度，偏色因子K根据式(1)进行计算：

式(1)中，D为图像平均色度，根据式(2)计算得到；C为色度中心距，根据式(3)计算得到；

式(2)中，(d_a,d_b)为色度平面上等效圆的中心坐标，(a,b)为色度平面上一点的坐标，M为图像的宽，N为图像的高，i为图像的宽上的像素的编号，j为图像的高上的像素的编号；

式(3)中，P(a)为a位置对应的直方图，P(b)为b位置对应的直方图。

3.根据权利要求1所述的适用于大场景的自动白平衡方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括以下过程：

S2.1：将图像分为若干块；

S2.2：根据式(4)计算每个图像块的熵，根据式(5)计算整个图像的平均熵；

式(4)中，E_ij为一个图像块的熵，P_r为图像块在第r个灰度级出现的概率，k为灰度级的总个数；

式(5)中，E为整个图像的平均熵，M为图像的宽，N为图像的高；

S2.3：判断各个图像块的熵是否大于整个图像的平均熵：如果大于，则认定该图像块是感兴趣区域，赋予该图像块较大的权重；否则，则认定该图像块是背景区域，赋予该图像块较小的权重；

S2.4：计算每个图像块的平均灰度，然后根据权重曲线以及各个图像块的熵计算整个图像的灰度，如式(6)所示：

式(6)中，Gray表示整个图像的灰度，W_ij表示一个图像块的权重系数，G_ij表示一个图像块的平均灰度，W_RO表示一个图像块的权重，∑W_RO表示整个图像的总权重。

4.根据权利要求1所述的适用于大场景的自动白平衡方法，其特征在于：所述步骤S3中的增益系数通过式(7)-(9)计算得到：

式(7)中，Gray表示整个图像的灰度，R_aver表示红通道亮度的平均值，R_gain表示红通道的增益系数；

式(8)中，G_aver表示绿通道亮度的平均值，G_gain表示绿通道的增益系数；

式(9)中，B_aver表示蓝通道亮度的平均值，B_gain表示蓝通道的增益系数。