[发明专利]图像自动白平衡的方法及装置

说明书

本申请提供了图像自动白平衡的方法及装置，该方法包括：获取电子设备的第一摄像头拍摄原始RAW域图像时采用的拍摄参数；获取原始RAW域图像对应的多通道图像；将输入数据输入第一神经网络模型得到白平衡的第一增益值，输入数据至少包括第一摄像头的拍摄参数和多通道图像；对多通道图像进行第一处理得到目标图像；其中，第一处理包括基于多通道图像和增益值的白平衡处理。实施本申请的实施例能够提高电子设备的图像白平衡的准确性和稳定性，提升用户使用体验。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及摄影技术领域的图像自动白平衡的方法及装置。

背景技术

随着手机芯片的快速发展，手机的拍照功能变得越来越丰富，用户对于手机拍摄出的图片的基础质量(颜色，清晰度等)提出了更高的要求。其中，颜色是评价手机拍照质量好坏的重要因素之一，而自动白平衡(Auto White Balance，AWB)又是图片颜色形成的重要一环。

人类视觉系统具有颜色恒常性特点，即人的视觉系统可以抵制这种光源颜色变化，从而恒定的感知物体的颜色。但是图像传感器(Sensor)在不同光线下，物体呈现的颜色不同，例如，在自然环境下，同一物体在不同颜色的光的照射下会呈现不同的颜色，比如绿色的树叶在晨光照射下偏黄色，而在傍晚时分却偏蓝色。为了消除光源对于图像传感器成像的影响，模拟人类视觉系统的颜色恒常性，保证在任何场景下看到的白色是真正的白色，需要引入自动白平衡技术。

白平衡是描述显示屏中红、绿、蓝三基色混合生成后白色精确度的一项指标，自动白平衡技术主要用于解决不同光源下图像偏色的问题，使得图像中景物的影像符合人眼的色彩视觉习惯。自动白平衡处理中的计算性颜色恒常正是致力于解决这一问题，它的主要目的是计算任意一幅图像所表征的未知光源的颜色，然后用该光源颜色对输入图像进行颜色校正，实现在标准的白光下的显示。

目前，如何实现高要求的AWB是一种亟待解决的技术挑战。

发明内容

本申请实施例提供了图像自动白平衡的方法及装置，能够提高电子设备的图像白平衡的准确性和稳定性，提升用户使用体验。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像自动白平衡的方法,该方法应用于包括第一摄像头的电子设备，包括：获取所述第一摄像头拍摄原始RAW域图像时采用的拍摄参数；获取所述原始RAW域图像对应的多通道图像；将输入数据输入第一神经网络模型得到白平衡的第一增益值；所述输入数据至少包括所述第一摄像头的拍摄参数和所述多通道图像；对所述多通道图像进行第一处理，得到目标图像；其中，所述第一处理包括基于所述多通道图像和所述第一增益值的白平衡处理。

其中，原始RAW域图像可简称RAW图像，RAW图像可以是CMOS或者CCD图像传感器将摄像头捕捉到的光源信号转化为数字信号的原始数据。

拍摄参数表示执行拍摄时采用的参数，例如摄像头、图像传感器等等采用的拍摄参数。或者，拍摄参数还可以理解为执行拍摄时处理器对摄像头、图像传感器进行控制时产生的控制参数。拍摄参数优选的可包括曝光值，可选的还可包括曝光时间(快门时间)、ISO感光度、光圈大小等中的一者或多者。

多通道图像是指每个像素点可以用多个图像通道的值(或颜色分量)来表示的图像。图像通道在RGB色彩模式下就是指在下就是指那单独的红色R、绿色G、蓝色B部分。

本申请可利用拍摄参数为光源颜色估计提供拍摄配置上的参考，以辅助白平衡的处理过程。所述处理包括利用神经网络模型实现的白平衡处理，神经网络模型用于至少根据所述拍摄参数和所述多通道图像获得白平衡的增益值或者白平衡处理所需的图像光源值(增益值与图像光源值互为倒数关系)。本申请实施例中描述的神经网络模型从类型上将可以是单个神经网络模型，也可以是两个或多个神经网络模型的组合。