[发明专利]图像白平衡处理方法、装置、存储介质及移动终端

权利要求书

1.一种图像白平衡处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理的原始图像；

将所述原始图像输入至预先训练的白平衡系数矩阵确定模型或白平衡处理模型中；

根据所述白平衡系数矩阵确定模型或所述白平衡处理模型的输出结果，确定与所述原始图像对应的目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述白平衡系数矩阵确定模型的输出结果，确定与所述原始图像对应的目标图像，包括：

根据所述白平衡系数矩阵确定模型的输出结果，确定与所述原始图像对应的白平衡系数矩阵；

根据所述原始图像及所述白平衡系数矩阵，确定与所述原始图像对应的目标图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述原始图像及所述白平衡系数矩阵，确定与所述原始图像对应的目标图像，包括：

获取所述原始图像中每个像素点的第一RGB分量值；

针对所述原始图像中所有像素点，将每个像素点的第一RGB分量值与所述白平衡系数矩阵中对应位置的白平衡系数的乘积，作为与原始图像所述像素点对应的目标图像的像素点的第二RGB分量值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取待处理的原始图像之前，还包括：

获取白平衡系数矩阵确定模型；

其中，所述白平衡系数矩阵确定模型由如下方式得到：

通过摄像头采集标准色卡在不同色温下的第一样本原始图像；其中，所述标准色卡为白色色卡；

对所述第一样本原始图像进行白平衡处理，得到与所述第一样本原始图像对应的第一样本目标图像；

根据所述第一样本原始图像和所述第一样本目标图像，确定将所述第一样本原始图像变化为所述第一样本目标图像对应的样本白平衡系数矩阵；

根据所述样本白平衡系数矩阵对所述第一样本原始图像进行标记，得到第一训练样本集；

利用所述第一训练样本集对第一预设机器学习模型进行训练，得到白平衡系数矩阵确定模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一样本原始图像和所述第一样本目标图像，确定将所述第一样本原始图像变化为所述第一样本目标图像对应的样本白平衡系数矩阵，包括：

获取所述第一样本原始图像中每个像素点的第三RGB分量值及所述第一样本目标图像中每个像素点的第四RGB分量值；

针对所有像素点，将每个像素点对应的第四RGB分量值与第三RGB分量值的比值，作为样本白平衡系数矩阵中所述像素点对应的白平衡系数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述白平衡处理模型的输出结果，确定与所述原始图像对应的目标图像，包括：

确定所述白平衡处理模型的输出图像；

将所述输出图像作为与所述原始图像对应的目标图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在获取待处理的原始图像之前，还包括：

获取所述白平衡处理模型；

其中，所述白平衡处理模型由如下方式得到：

通过摄像头采集标准色卡在不同色温下的第二样本原始图像；

对所述第二样本原始图像进行白平衡处理，得到与所述第二样本原始图像对应的第二样本目标图像；

将所述第二样本原始图像和所述第二样本目标图像作为第二训练样本集；

利用所述第二训练样本集对第二预设机器学习模型进行训练，得到白平衡处理模型。

8.一种图像白平衡处理装置，其特征在于，包括：

原始图像获取模块，用于获取待处理的原始图像；

原始图像输入模块，用于将所述原始图像输入至预先训练的白平衡系数矩阵确定模型或白平衡处理模型中；

目标图像确定模块，用于根据所述白平衡系数矩阵确定模型或所述白平衡处理模型的输出结果，确定与所述原始图像对应的目标图像。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的图像白平衡处理方法。

10.一种移动终端，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一所述的图像白平衡处理方法。