自動(dòng)白平衡(AWB)算法

1、自動(dòng)白平衡AWB算法色溫曲線本文大體講解了白平衡的算法流程 , 適用于想了解和學(xué)習(xí)白平衡原理的筒子們 .一般情況下要實(shí)現(xiàn) AWE算法需要專業(yè)的圖像和算法根底 ，本文力圖通過(guò)多圖的方式，深 入淺出 , 降低初學(xué)者理解上的門檻 , 讓大家都理解到白平衡算法流程 .看到這里還在繼續(xù)往下瞄的同學(xué) , 一定知道了色溫的概念 , 并且知道 sensor 原始圖像 中的白色如果不經(jīng) AWB處理,在高色溫如陰天下偏藍(lán),低色溫下偏黃,如賓館里的床頭燈 WHY!OTZ 如下列圖 .下面這個(gè)T恤的圖片非常經(jīng)典，怎么個(gè)經(jīng)典后續(xù)再說(shuō),不過(guò)大體可以看出有偏黃和偏藍(lán) 的情況雖然如此,卻已經(jīng)是AW瞬正以后的效果.所以,為了眼

2、前的女神白富美在鏡頭里不變成阿凡達(dá)和黃臉婆,這時(shí)就需要白平衡來(lái)工作了.流程原理很簡(jiǎn)單 :1, 在各個(gè)色溫下25007500拍幾張白紙照片,假設(shè)拍6張2500,35007500,可以稱 作色溫照 .2, 把色溫照進(jìn)行矯正 ,具體是對(duì) R/G/B 通道進(jìn)行轎正 ,讓偏色的白紙照變成白色 ,并記 錄各個(gè)通道的矯正參數(shù) .實(shí)際上只矯正R和B通道就可以，這樣就得到了 6組矯正參數(shù)Rgain,Bgain.3, 上面是做前期工作 , 愛(ài)思考的小明發(fā)現(xiàn) , 只要知道當(dāng)前場(chǎng)景是什么色溫 , 再轎正一下 就可以了 . 事實(shí)上也就是如此 .所以,AWB算法的核心就是判斷圖像的色溫 ，是在白天，晚上，室內(nèi)，室外，是烈

3、日還是夕 陽(yáng), 還是在陽(yáng)光下的沙灘上 . 或者是在臥室里暖味的床頭燈下 .之前拍了 6張色溫照以及 6組矯正參數(shù) . 可是 6夠么,當(dāng)然不夠 , 插值一下可以得到無(wú) 數(shù)個(gè)值 , 我們把點(diǎn)連成線 , 得到了一個(gè)神奇的曲線 色溫曲線 . 大概是下面這個(gè)樣子 .上面提到了三個(gè)值RG,BG,色溫,這應(yīng)該是個(gè)三維的.沒(méi)關(guān)系，我們?cè)賮?lái)一條RG跟 色溫的曲線，這樣只要知道色溫，就知道RG知道RG就知道BG,知道RG,BG就能轎正了，yes!至此,我們的前期工作已經(jīng)全部做完了 ，并得到了 AWB勺色溫曲線，下一步只要計(jì) 算得到當(dāng)前色溫 , 順藤摸瓜就能得到當(dāng)前的矯正參數(shù) Rgain,Bgain, 那白平衡的工

4、作就作 完了. 放心,當(dāng)然沒(méi)這么簡(jiǎn)單 第一局部先到這里,下一局部將講解AWB算法的核心計(jì)算圖像色溫涉及到的知識(shí)點(diǎn)大致有圖像分塊 , 判斷白區(qū) , 根據(jù)色溫曲線劃分不同光源 , 對(duì)不同光 源加權(quán)平均得到實(shí)際色溫 .色溫計(jì)算首先簡(jiǎn)單說(shuō)一下流程 :1, 取一幀圖像數(shù)據(jù),并分成MxN塊,假設(shè)是25x25,并統(tǒng)計(jì)每一塊的根本信息,白色像 素的數(shù)量及 R/G/B 通道的分量的均值 .2, 根據(jù)第 1步中的統(tǒng)計(jì)值 , 找出圖像中所有的白色塊 ,并根據(jù)色溫曲線判斷色溫 .3, 至此 , 我們得出來(lái)了圖像中所有的可能色溫 , 如果是單一光源的話 , 可以取色溫最多 的 , 當(dāng)作當(dāng)前色溫 .比方 25x25=62

5、5 個(gè)塊中 , 一共找出了 1 00個(gè)有效白色塊 , 里面又有 80個(gè)白色塊代表了 色溫 4500 左右 , 那當(dāng)前色溫根本就是 4500.根據(jù) 4500色溫得出的 Rgain,Bgain 來(lái)調(diào)整當(dāng)前圖像 ,就不會(huì)差 很多!.下面我們?cè)僭敿?xì)講解一下 , 每一步中需要做的工作 :第1步, 計(jì)算每一塊的根本信息 .關(guān)于白色像素統(tǒng)計(jì) , 大家知道 sensor 原始圖像是偏色的 , 怎么統(tǒng)計(jì)塊中的白色點(diǎn)呢 , 那 只有設(shè)置一個(gè)顏色范圍 ,只要在范圍中 ,就可以認(rèn)為是白色像素 ,范圍見(jiàn)下列圖 :統(tǒng)計(jì)白色像素個(gè)數(shù)的用處是 ,1, 如果塊中的白色像素太少 , 可以拋棄掉 . 2, 如果白色像 素太多 ,

6、多到每一個(gè)像素點(diǎn)都是 , 那也要拋棄掉 , 因?yàn)楹芸赡茉谠搮^(qū)域過(guò)曝了接著把統(tǒng)計(jì)到的白色像素點(diǎn) R/G/B 取均值 , 并得到該 block 的 R/G, B/G 值至此, 我們得到了每一塊的白點(diǎn)數(shù)目及 R/G,B/G 的值. 請(qǐng)自動(dòng)對(duì)應(yīng)第 1 局部中色溫曲 線.第二步 計(jì)算當(dāng)前色溫這個(gè)比擬復(fù)雜 , 大自然絢麗多彩 , 景色萬(wàn)千 . 上一步中統(tǒng)計(jì)的白色點(diǎn)難免會(huì)有失 誤的地方,比擬常見(jiàn)的如黃色皮膚容易被誤判為低色溫下的白點(diǎn) ,淡藍(lán)色的窗簾 ,容易被誤 判為高色溫下的白點(diǎn) ,一張圖中既有白色 ,也有黃色,也有藍(lán)色的時(shí)候 ,是不是感覺(jué)情況有點(diǎn) 復(fù)雜 , 其它的大家可繼續(xù)腦補(bǔ) .這時(shí)我們需要一定的策略來(lái)

7、正確的判斷出到哪個(gè)才是真的白通常我們會(huì)把取到的白色塊 ,計(jì)算一下到曲線的距離 ,再設(shè)置相應(yīng)的權(quán)重 .話不多說(shuō) ,上 個(gè)圖大家就都明白了 .假設(shè)有上面這樣一幅圖,該圖是在沒(méi)有開(kāi) AWB勺前提下截取的,可以看到左邊白色地方 略有偏綠，當(dāng)前色溫是室內(nèi)白熾燈，大概40005000k左右.請(qǐng)忽略顏色不正的問(wèn)題，我們?cè)?討論白平衡 下面我們就根據(jù)之前的統(tǒng)計(jì)信息和測(cè)量好的色溫曲線進(jìn)行白平衡矯正 .首先要找出白區(qū) , 如下列圖 :上面這個(gè)圖中的數(shù)字標(biāo)示出了檢測(cè)到的白色區(qū)域 ,數(shù)字相同的表示一個(gè)白區(qū) ,根據(jù)統(tǒng)計(jì) 信息白點(diǎn)數(shù)，rg/bg值來(lái)區(qū)分的.可以看到有誤判的地方,比方色卡左上第二塊的膚色塊. 還有最右邊從上

8、面數(shù)第二塊也是容易被判斷成低色溫白塊的情況 .針對(duì)這種誤判的情況 , 對(duì)不同塊根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行權(quán)重設(shè)置 , 以求讓誤判的區(qū)域?qū)ψ罱K 結(jié)果影響小一些 .上面這個(gè)圖標(biāo)注了權(quán)重 ,根本是根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息中白點(diǎn)數(shù)來(lái)確定的 .可以看到圖中一片白 色被標(biāo)識(shí)了高權(quán)重 .其它情況被標(biāo)識(shí)了低權(quán)重 . 權(quán)重上下一是看塊中白色點(diǎn)數(shù)量 ,二是看 rg/bg 到色溫曲線的距離 .通過(guò)上面兩個(gè)圖 , 大家就可以明顯的找到白色區(qū) ,并根據(jù)曲線來(lái)矯正 ,即使不通過(guò)曲線 矯正,把白色區(qū)的r/g,b/g 值向1趨近,讓r=g=b,也會(huì)得到非常好的白平衡效果.如下列圖所 示:至此,白平衡的根本流程就講完了 ,有圖有真相 ,大家一定看著也方便 .總結(jié)一下 :第一次做白平衡 ,感覺(jué)理論很簡(jiǎn)單 ,不用什么根底也能看懂 .實(shí)際算法調(diào)試時(shí) 可謂差之毫厘 , 失之千里 . 總是感覺(jué)不由自主就走上歪路 . 中間參考了大量資料 , 比方網(wǎng)上有 許多基于色溫 /灰度世界 /白點(diǎn)檢測(cè)的白平衡算法 ,實(shí)際個(gè)人感覺(jué)應(yīng)該把它們都結(jié)合起來(lái) , 讓 算法強(qiáng)壯 , 健康才是我們想要的 .還記得第一章中開(kāi)始的那兩張白色T恤的圖么，算了 ,我再貼一下：這張圖可以理解為