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1、自动白平衡(AWB)算法1,色温曲线白平衡算法---色温曲线本文大体讲解了白平衡的算法流程,适用于想了解和学习白平衡原理的筒子们.一般情况下要实现AWB算法需要专业的图像和算法基础,本文力图通过多图的方式,深入浅出,降低初学者理解上的门槛,让大家都理解到白平衡算法流程.看到这里还在继续往下瞄的同学,一定知道了色温的概念,并且知道sensor原始图像中的白色如果不经AWB处理,在高色温(如阴天)下偏蓝,低色温下偏黄,如宾馆里的床头灯(WHY!OTZ)(如下图). 下面这个T恤的图片非常经典,怎么个经典后续再说,不过大体可以看出有偏黄和偏蓝的情况.虽
2、然如此,却已经是AWB矫正以后的效果. 所以,为了眼前的女神白富美在镜头里不变成阿凡达和黄脸婆,这时就需要白平衡来工作了. 7流程原理很简单:1,在各个色温下(2500~7500)拍几张白纸照片,假设拍6张(2500,3500…7500),可以称作色温照.2,把色温照进行矫正,具体是对R/G/B通道进行轿正,让偏色的白纸照变成白色,并记录各个通道的矫正参数. 实际上只矫正R和B通道就可以,这样就得到了6组矫正参数(Rgain,Bgain).3,上面是做前期工作,爱思考的小明发现,只要知道当前场景是什么色温,再轿正一下就可以了.事实上也就是如此.
3、所以,AWB算法的核心就是判断图像的色温,是在白天,晚上,室内,室外,是烈日还是夕阳,还是在阳光下的沙滩上.或者是在卧室里”暖味”的床头灯下. 之前拍了6张色温照以及6组矫正参数.可是6够么,当然不够,插值一下可以得到无数个值,我们把点连成线,得到了一个神奇的曲线------色温曲线.大概是下面这个样子. 上面提到了三个值(RG,BG,色温),这应该是个三维的.没关系,我们再来一条RG跟色温的曲线,这样只要知道色温,就知道RG,知道RG,就知道BG,知道RG,BG就能轿正了,yes!7 至此,我们的前期工作已经全部做完了,并得到了AWB的色温曲线,
4、下一步只要计算得到当前色温,顺藤摸瓜就能得到当前的矫正参数(Rgain,Bgain),那白平衡的工作就作完了.(放心,当然没这么简单) 第一部分先到这里,下一部分将讲解AWB算法的核心------计算图像色温.涉及到的知识点大致有图像分块,判断白区,根据色温曲线划分不同光源,对不同光源加权平均得到实际色温.2.色温计算本文主要讲解了白平衡算法中估算当前场景色温的流程.色温计算的原理并不复杂,但是要做好,还是要细心做好每一步工作,这需要大量的测试,并对算法不断完善. 首先简单说一下流程:1,取一帧图像数据,并分成MxN块,假设是25x25,并统计每一
5、块的基本信息(,白色像素的数量及R/G/B通道的分量的均值).72,根据第1步中的统计值,找出图像中所有的白色块,并根据色温曲线判断色温.3,至此,我们得出来了图像中所有的可能色温,如果是单一光源的话,可以取色温最多的,当作当前色温. 比如25x25=625个块中,一共找出了100个有效白色块,里面又有80个白色块代表了色温4500左右,那当前色温基本就是4500. 根据4500色温得出的Rgain,Bgain来调整当前图像,就不会差(很多!).下面我们再详细讲解一下,每一步中需要做的工作:第1步,计算每一块的基本信息.7 关于白色像素统
6、计,大家知道sensor原始图像是偏色的,怎么统计块中的白色点呢,那只有设置一个颜色范围,只要在范围中,就可以认为是白色像素,范围见下图:统计白色像素个数的用处是,1,如果块中的白色像素太少,可以抛弃掉.2,如果白色像素太多,多到每一个像素点都是,那也要抛弃掉,因为很可能在该区域过曝了 接着把统计到的白色像素点R/G/B取均值,并得到该block的R/G, B/G值 至此,我们得到了每一块的白点数目及R/G,B/G的值.(请自动对应第1部分中色温曲线). 第二步计算当前色温 这个比较复杂,大自然绚丽多彩,景色万千.上一步中统计的”白色点”难免
7、会有失误的地方,比较常见的如黄色皮肤容易被误判为低色温下的白点,淡蓝色的窗帘,容易被误判为高色温下的白点,一张图中既有白色,也有黄色,也有蓝色的时候,是不是感觉情况有点复杂,其它的大家可继续脑补. 这时我们需要一定的策略来正确的判断出到哪个才是真的白. 通常我们会把取到的白色块,计算一下到曲线的距离,再设置相应的权重.话不多说,上个图大家就都明白了.假设有上面这样一幅图,该图是在没有开AWB的前提下截取的,可以看到左边白色地方略有偏绿,当前色温是室内白炽灯,大概4000~5000k左右.(请忽略颜色不正的问题,我们在讨论白平衡)7下面我们就根据
8、之前的统计信息和测量好的色温曲线进行白平衡矫正.首先要找出白区,如下图:上面这个图中的数字标示出了检测到的白色区域,数字相
