[发明专利]一种自动白平衡矫正方法和系统

说明书

本发明公开了一种自动白平衡矫正方法和系统，该方法包括：S1、获取白平衡标定数据，以训练色温分类器，获得新的色温分类器；S2、根据步骤S1所获得的新的色温分类器来更新色温分类器，并根据更新后的色温分类器来对当前图像场景进行色温分类，根据分类结果执行白平衡，白平衡完成后根据图像偏色情况来调整色温分类，以获得目标图像，并生成当前目标图像的白平衡标定数据，然后返回步骤S1；其中，步骤S1所获取的白平衡标定数据包括步骤S2所生成的白平衡标定数据。本发明采用分布式数据采集方法，给出了一种高效的白平衡标定数据收集方案，同时也给出了一套有效利用白平衡标定数据进行自动白平衡矫正的方法，显著地提高了自动白平衡矫正的准确度。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种自动白平衡矫正方法和系统。

背景技术

数码摄像系统中，估计出当前环境色温用于调整图像白平衡是一项极具挑战的任务，真实场景中存在很多光源，在这种情况下，人类的视觉系统可以自我调整来适应环境，在观察和识别物体颜色时像在标准光源环境下一样，而数码摄像系统中，图像传感器的输出只能反映当前场景真实的光谱分布，举例来说，在晴天下，拍摄阴影环境中的白纸，如果所得图像不经过自动白平衡处理，则白纸会显示出偏蓝色，但人眼依旧感知纸的颜色为白色，人眼的这种适应能力是通过调节视锥细胞的敏感性来完成的；数码摄像系统则需要知晓人的视觉系统在不同环境下所认定的最适合的白色用于消除色差，寻找这种白色并消除色差的过程称为白平衡。

在实际应用中，通过估计当前场景色温来选取当前图像近似白色区域用以消除色差是一种常用的自动白平衡矫正方法；现实场景中，由于光源种类以及其分布方式多种多样，目前一般自动白平衡做法为：在实验室模拟出一些常见光源场景并记录下这些场景的白平衡数据，将其与真实场景中产生的数据作进行对比，从而估计出当前场景色温。目前这种做法的局限在于数据采集过于依赖实验室环境，真实场景与实验室场景往往差异很大，因此自动白平衡的正确率很难进一步提升。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种自动白平衡矫正方法，以提高自动白平衡的正确率。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种自动白平衡矫正方法，所述方法包括：

S1、获取白平衡标定数据，以训练色温分类器，获得新的色温分类器；

S2、根据步骤S1所获得的新的色温分类器来更新色温分类器，并根据更新后的色温分类器来对当前图像场景进行色温分类，根据分类结果执行白平衡，以获得目标图像，并生成当前目标图像的白平衡标定数据，然后返回步骤S1，以此循环两个步骤；

其中，步骤S1所获取的白平衡标定数据包括步骤S2所生成的白平衡标定数据。

在步骤S2中，若执行白平衡后，图像出现偏色情况，则根据图像偏色情况来调整色温分类，以获得目标图像。

所述步骤S1包括

S11、更新白平衡标定数据集

将所获取到的白平衡标定数据添加至白平衡标定数据集中；

S22、训练色温分类器

当白平衡标定数据集有更新时，则重新训练色温分类器。

当白平衡标定数据集有更新后则立即执行色温分类器的训练。

当白平衡标定数据集中白平衡标定数据的更新数量达到设定值时，才执行色温分类器的训练。

采用随机森林法或者卷积神经网络来对色温分类器进行重新训练。

所述步骤S2包括：

S21、更新色温分类器

当新的色温分类器训练完成后，则更新色温色温分类器；