本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，特別是涉及白平衡處理的方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備。

背景技術(shù)：

色溫(Color Temperature)是表示光源光色的尺度，單位為K(開(kāi)爾文)。人眼在任何色溫下對(duì)最亮物體都鑒別為白色。而相機(jī)在不同色溫下拍出的照片表現(xiàn)為不同的色彩，如D65光源下的照片偏藍(lán)，而A光下的照片偏黃。室內(nèi)的光源往往比較復(fù)雜，不論是白熾燈、熒光燈色溫都不是十分標(biāo)準(zhǔn)。所以在室內(nèi)拍攝人像往往會(huì)導(dǎo)致人物的肌膚色調(diào)不正常，偏黃或者偏藍(lán)。

隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)圖像的要求越來(lái)越高，通常對(duì)圖像進(jìn)行后期優(yōu)化以使圖片得到更好的視覺(jué)效果。自動(dòng)白平衡(Automatic White Balance，AWB)被廣泛用于包含人臉的肖像圖片的處理。白平衡(White Balance，WB)的本質(zhì)是讓白色的物體在任何顏色的光源下都顯示為白色。白平衡通過(guò)色彩校正使拍攝出的圖像的色彩變成人眼看到的正常色彩。從感光芯片讀取出來(lái)的照片稱為原始圖片，對(duì)原始圖片進(jìn)行自動(dòng)白平衡色彩校正，達(dá)到白平衡效果。

但是在某些場(chǎng)景下，自動(dòng)白平衡的效果還是與人眼看到的正常色彩存在差異，會(huì)出現(xiàn)色彩偏移的問(wèn)題，用戶體驗(yàn)不佳。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例提供一種白平衡處理的方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備，可以更為精準(zhǔn)對(duì)圖像進(jìn)行白平衡調(diào)節(jié)，提高了用戶體驗(yàn)度。

一種白平衡處理的方法，包括：

對(duì)圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，識(shí)別人臉區(qū)域以及除所述人臉區(qū)域之外的背景區(qū)域；

從所述人臉區(qū)域中獲取參考區(qū)域，其中，所述參考區(qū)域?yàn)閷?shí)物中的白色區(qū)域；

根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)φ麄€(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理；或者，根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)λ鋈四槄^(qū)域進(jìn)行白平衡處理；根據(jù)所述背景區(qū)域?qū)λ龀四槄^(qū)域以外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理。

一種白平衡處理的裝置，包括：

人臉識(shí)別模塊，用于識(shí)別人臉區(qū)域以及除人臉區(qū)域之外的背景區(qū)域；

獲取模塊，用于在所述人臉區(qū)域中獲取參考區(qū)域，其中，所述參考區(qū)域?yàn)閷?shí)物中的白色區(qū)域；

白平衡處理模塊，用于根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)φ麄€(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理；或者，根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)λ鋈四槄^(qū)域進(jìn)行白平衡處理和根據(jù)所述背景區(qū)域?qū)λ龀四槄^(qū)域以外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理。

一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器，處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

對(duì)圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，獲取人臉區(qū)域以及除人臉區(qū)域之外的背景區(qū)域；

在所述人臉區(qū)域中獲取參考區(qū)域，其中，實(shí)物中所述參考區(qū)域反射到人眼的光線具有一定的亮度且所述光線中的藍(lán)、綠、紅三種色光的比例相同；

根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)φ麄€(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理；或者，根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)λ鋈四槄^(qū)域進(jìn)行白平衡處理；根據(jù)所述人臉區(qū)域確定背景區(qū)域，所述背景區(qū)域?yàn)槌鋈四槄^(qū)域以外的區(qū)域；根據(jù)所述背景區(qū)域?qū)λ龀四槄^(qū)域以外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理。

上述白平衡處理的方法相對(duì)于傳統(tǒng)的自動(dòng)白平衡方法，本發(fā)明實(shí)施例可以根據(jù)圖像人臉區(qū)域中特定參考區(qū)域?qū)D像進(jìn)行白平衡處理，進(jìn)而提高白平衡的準(zhǔn)確度，提升用戶體驗(yàn)。

附圖說(shuō)明

圖1為一個(gè)實(shí)施例中終端的內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為一個(gè)實(shí)施例中白平衡處理的方法的流程圖；

圖3為另一個(gè)實(shí)施例中白平衡處理的方法的流程圖；

圖4為一個(gè)實(shí)施例中在所述人臉區(qū)域中獲取參考區(qū)域的流程圖；

圖5為一個(gè)實(shí)施例中根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)D像進(jìn)行白平衡處理的流程圖；

圖6為一個(gè)實(shí)施例中根據(jù)所述背景區(qū)域?qū)D像進(jìn)行白平衡處理的流程圖；

圖7為一個(gè)實(shí)施例中白平衡處理的裝置的結(jié)構(gòu)框架圖；

圖8為一個(gè)實(shí)施例中白平衡處理的裝置中獲取模塊的結(jié)構(gòu)框架圖；

圖9為一個(gè)實(shí)施例中白平衡處理的裝置中白平衡處理模塊的結(jié)構(gòu)框架圖；

圖10為一個(gè)實(shí)施例中計(jì)算機(jī)設(shè)備處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)的步驟的流程圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

可以理解，本發(fā)明所使用的術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各種元件，但這些元件不受這些術(shù)語(yǔ)限制。這些術(shù)語(yǔ)僅用于將第一個(gè)元件與另一個(gè)元件區(qū)分。舉例來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明的范圍的情況下，可以將第一統(tǒng)計(jì)單元稱為第二統(tǒng)計(jì)單元，且類似地，可將第二統(tǒng)計(jì)單元稱為第一統(tǒng)計(jì)單元。第一統(tǒng)計(jì)單元和第二統(tǒng)計(jì)單元兩者都是統(tǒng)計(jì)單元，但其不是同一統(tǒng)計(jì)單元。

圖1為一個(gè)實(shí)施例中終端的內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖。如圖1所示，該終端包括通過(guò)系統(tǒng)總線連接的處理器101、非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)102、內(nèi)存儲(chǔ)器103、網(wǎng)絡(luò)接口104、顯示屏105、攝像頭106、圖像傳感器107。其中，終端的非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有操作系統(tǒng)，還包括一種白平衡處理的裝置108，該白平衡處理的裝置108用于實(shí)現(xiàn)一種白平衡處理方法。該處理器101用于提供計(jì)算和控制能力，支撐整個(gè)終端的運(yùn)行。終端中的內(nèi)存儲(chǔ)器103中可儲(chǔ)存有計(jì)算機(jī)可讀指令，該計(jì)算機(jī)可讀指令被所述處理器101執(zhí)行時(shí)，可使得所述處理器101執(zhí)行一種白平衡處理方法。網(wǎng)絡(luò)接口104用于與服務(wù)器進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)通信，如發(fā)送新聞數(shù)據(jù)訪問(wèn)請(qǐng)求至服務(wù)器，接收服務(wù)器返回的新聞數(shù)據(jù)等。終端的顯示屏105可以是液晶顯示屏或者電子墨水顯示屏等。該終端可以是手機(jī)、平板電腦、數(shù)碼相機(jī)等。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，圖1中示出的結(jié)構(gòu)，僅僅是與本申請(qǐng)方案相關(guān)的部分結(jié)構(gòu)的框圖，并不構(gòu)成對(duì)本申請(qǐng)方案所應(yīng)用于其上的終端的限定，具體的終端可以包括比圖中所示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者具有不同的部件布置。

如圖2所示，在一個(gè)實(shí)施例中，提供了一種白平衡處理的方法，本實(shí)施例以該方法應(yīng)用于上述圖1中的終端來(lái)舉例說(shuō)明。該方法具體包括如下步驟：

步驟202，對(duì)圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，獲取人臉區(qū)域以及除人臉區(qū)域之外的背景區(qū)域。

對(duì)待處理的圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，可以通過(guò)各種人臉識(shí)別算法，識(shí)別人臉區(qū)域，圖像中除人臉區(qū)域以外的區(qū)域定義為背景區(qū)域。

人臉識(shí)別方法可以基于主成分分析(principal component analysis，簡(jiǎn)稱PCA)的人臉識(shí)別方法，從統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)，尋找人臉圖像分布的基本元素，即人臉圖像樣本集協(xié)方差矩陣的特征向量，以此近似地表征人臉圖像。這些特征向量稱為特征臉(Eigenface)。人臉識(shí)別方法還可以通過(guò)顏色分析進(jìn)行膚色檢測(cè)來(lái)定位人臉，利用面部皮膚的顏色特性建立一個(gè)新的顏色坐標(biāo)系，通過(guò)從圖像中分離出膚色來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)臉部的定位。人臉識(shí)別方法還可以為變形模板類方法，用橢圓近似地表示頭部輪廓，通過(guò)迭代求精。人臉識(shí)別方法還可以為采用Adaboost算法。優(yōu)選的，在Adaboost算法中可以采用動(dòng)態(tài)閥值，進(jìn)一步加速人臉識(shí)別的速度。人臉識(shí)別算法還可以采用其他能夠快速識(shí)別人臉區(qū)域的算法，本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)人臉識(shí)別算法不作具體限定。

進(jìn)一步地，對(duì)圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，獲取人臉區(qū)域以及除人臉區(qū)域之外的背景區(qū)域可以包括：對(duì)具有人臉的圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，確定人臉對(duì)應(yīng)的矩形框；在矩形框中提取人臉輪廓；將人臉輪廓作為所述人臉區(qū)域，圖像中的其他區(qū)域作為背景區(qū)域。其中，在矩形框中提取人臉輪廓可以采用主動(dòng)形狀模型或者主動(dòng)外觀模型對(duì)人臉輪廓進(jìn)行提取。

步驟204，在所述人臉區(qū)域中獲取參考區(qū)域，其中，所述參考區(qū)域?yàn)閷?shí)物中的白色區(qū)域。

通過(guò)人臉識(shí)別算法定位人臉區(qū)域中的參考區(qū)域。參考區(qū)域可以理解為實(shí)物中，人眼所見(jiàn)到的白色區(qū)域，或可以理解為眼睛所見(jiàn)到的真人人臉中的白色區(qū)域。因?yàn)榘咨侵阜瓷涞饺搜壑械墓饩€由于藍(lán)、綠、紅三種色光比例相同且具有一定的亮度所形成的視覺(jué)反應(yīng)，實(shí)物中的白色不含有色彩成份的亮度。參考區(qū)域可以為眼睛的眼白區(qū)域，也可以為牙齒區(qū)域。

步驟206，根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)φ麄€(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理。

根據(jù)參考區(qū)域(眼白區(qū)域或牙齒區(qū)域)的紅綠藍(lán)RGB向量對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理。

在一個(gè)實(shí)施例中，參考圖3，也可以用步驟208來(lái)代替步驟206。步驟208，根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)λ鋈四槄^(qū)域進(jìn)行白平衡處理；根據(jù)所述背景區(qū)域?qū)λ龀四槄^(qū)域以外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理。也就是，根據(jù)所述參考區(qū)域的顏色向量對(duì)所述人臉區(qū)域進(jìn)行白平衡處理；同時(shí)，根據(jù)所述背景區(qū)域的顏色向量對(duì)所述除人臉區(qū)域以外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理。

相對(duì)于傳統(tǒng)的根據(jù)整幅圖像的顏色向量來(lái)對(duì)整幅圖像進(jìn)行自動(dòng)白平衡處理，本發(fā)明實(shí)施例中白平衡處理的方法，通過(guò)人臉識(shí)別，識(shí)別人臉區(qū)域和除人臉區(qū)域外的背景區(qū)域，同時(shí)，還可以在人臉區(qū)域中定位出參考區(qū)域，根據(jù)特定的參考區(qū)域?qū)φ麄€(gè)圖像進(jìn)行自動(dòng)白平衡處理，或者根據(jù)特定的參考區(qū)域?qū)θ四槄^(qū)域進(jìn)行自動(dòng)白平衡處理，以及根據(jù)背景區(qū)域?qū)φ鶊D像中出人臉區(qū)域外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理，進(jìn)而提高白平衡的準(zhǔn)確度，提升用戶體驗(yàn)。

在一個(gè)實(shí)施例中，參考圖4，步驟204，從所述人臉區(qū)域中獲取參考區(qū)域，包括：

步驟402，在所述人臉區(qū)域定位眼睛區(qū)域。

根據(jù)人臉識(shí)別方法識(shí)別出人臉區(qū)域后，在對(duì)人臉區(qū)域內(nèi)的眼睛進(jìn)行識(shí)別或定位。人眼的識(shí)別有邊緣特征分析法、Hough變換法和變形模板法等。人眼的識(shí)別還可以使用中值濾波和直方圖均衡方法去除噪聲和光照對(duì)圖像的影響后，將圖像做積分投影以縮小到人臉的眼部區(qū)域，在得到的眉眼區(qū)域中再做一次水平積分投影，找到兩眼的垂直位置。最后利用人眼模板沿著該垂直方向進(jìn)行匹配程度最高的部分即為要定位的人眼區(qū)域。本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)人眼識(shí)別方法不作具體限定。

步驟404，從所述眼睛區(qū)域中提取眼白區(qū)域并定義所述眼白區(qū)域?yàn)閰⒖紖^(qū)域。

根據(jù)步驟402定位或識(shí)別眼睛區(qū)域。眼睛區(qū)域包括眼白，瞳孔，部份眼瞼，從眼睛區(qū)域中提取出眼白區(qū)域，并將眼白區(qū)域定義為參考區(qū)域。

在正常情況下，人眼的眼白是白色的。從色彩構(gòu)成上來(lái)說(shuō)，可以認(rèn)為眼白部分紅綠藍(lán)RGB顏色分量的比值為1:1:1。將眼白區(qū)域定義為參考區(qū)域，將參考區(qū)域紅綠藍(lán)RGB顏色分量還原為正常情況下人眼眼白的顏色，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉區(qū)域或者整幅圖進(jìn)行自動(dòng)白平處理。

提取眼白區(qū)域時(shí)，單獨(dú)計(jì)算眼睛區(qū)域的亮度直方圖，根據(jù)亮度直方圖定位眼白區(qū)域。

在一個(gè)實(shí)施例中，從所述眼睛區(qū)域中提取眼白區(qū)域并定義所述眼白區(qū)域?yàn)閰⒖紖^(qū)域的步驟具體包括：

獲取所述眼睛區(qū)域的各個(gè)像素點(diǎn)的亮度值；根據(jù)所述眼睛區(qū)域的各個(gè)像素點(diǎn)的亮度值獲取所述眼睛區(qū)域的亮度均值；提取眼白區(qū)域，選取眼睛區(qū)域中像素點(diǎn)亮度大于亮度均值的區(qū)域定義為眼白區(qū)域，也就是，所述眼白區(qū)域的像素點(diǎn)的亮度大于亮度均值。

在一個(gè)實(shí)施例中，步驟204，在所述人臉區(qū)域中獲取參考區(qū)域，還可以為：

在所述人臉區(qū)域，定位并提取牙齒區(qū)域并定義所述牙齒區(qū)域?yàn)閰⒖紖^(qū)域。根據(jù)人臉識(shí)別方法識(shí)別出人臉區(qū)域后，在對(duì)人臉區(qū)域內(nèi)的牙齒進(jìn)行識(shí)別或定位。

在正常情況下，牙齒也是白色的。從色彩構(gòu)成上來(lái)說(shuō)，可以認(rèn)為牙齒部分紅綠藍(lán)RGB顏色分量的比值為1:1:1。將牙齒區(qū)域定義為參考區(qū)域，將參考區(qū)域紅綠藍(lán)RGB顏色分量還原為正常情況下人眼眼白的顏色，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉區(qū)域或者整幅圖進(jìn)行自動(dòng)白平處理。

在一個(gè)實(shí)施例中，圖像中通過(guò)人臉識(shí)別的方法，同時(shí)識(shí)別出眼白區(qū)域和牙齒區(qū)域，優(yōu)先定義眼白區(qū)域?yàn)閰⒖紖^(qū)域，以眼白區(qū)域?yàn)閰⒖紝?duì)整幅圖像或人臉區(qū)域進(jìn)行白平衡處理。在一個(gè)實(shí)施例中，還可以綜合考慮眼白區(qū)域和牙齒區(qū)域紅綠藍(lán)RGB顏色向量的權(quán)重，定義眼白區(qū)域和牙齒區(qū)域?yàn)閰⒖紖^(qū)域，進(jìn)而對(duì)整幅圖像或人臉區(qū)域進(jìn)行白平衡處理。

在一個(gè)實(shí)施例中，參考圖5，步驟206，根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)φ麄€(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理，包括：

步驟502，統(tǒng)計(jì)參考區(qū)域所有像素點(diǎn)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量均值或最大值。

提起參考區(qū)域所有像素點(diǎn)的顏色分量，每個(gè)像素點(diǎn)的顏色由紅Red，綠Green，藍(lán)Blue三個(gè)原色分量來(lái)表示。對(duì)參考區(qū)域所有像素點(diǎn)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量取平均值，得到參考區(qū)域的紅綠藍(lán)RGB顏色分量均值或者，選取參考區(qū)域所有像素點(diǎn)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量的最大值，得到參考區(qū)域的紅綠藍(lán)RGB顏色分量最大值(R_max、G_max、B_max)。

步驟504，根據(jù)所述紅綠藍(lán)RGB顏色分量均值或最大值計(jì)算紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子。

白平衡處理輸入的數(shù)據(jù)為(紅色，藍(lán)色)的二維向量，綠色為基準(zhǔn)色，無(wú)需參與白平衡。

在一個(gè)實(shí)例中，根據(jù)參考區(qū)域?qū)?yīng)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量均值計(jì)算紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子。其中，紅R通道校正調(diào)節(jié)因子K_R為綠通道分量均值除以參考區(qū)域所有紅R通道分量R的商值。藍(lán)B通道校正調(diào)節(jié)因子K_B為綠通道分量均值除以參考區(qū)域所有藍(lán)B通道分量B的商值。

在一個(gè)實(shí)例中，根據(jù)參考區(qū)域?qū)?yīng)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量最大值(R_max、G_max、B_max)計(jì)算紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子。其中，紅R通道校正調(diào)節(jié)因子l_R為綠通道分量最大值除以所述參考區(qū)域紅通道最大值的商值。藍(lán)B通道校正調(diào)節(jié)因子l_B為綠通道分量最大值除以所述參考區(qū)域藍(lán)通道最大值的商值。

步驟506，根據(jù)所述紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理。

將步驟504計(jì)算的紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子帶入到相應(yīng)的白平衡處理模型中，實(shí)現(xiàn)對(duì)整幅圖像或人臉區(qū)域進(jìn)行白平衡處理，實(shí)現(xiàn)快速對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行白平衡，提高白平衡效率。

在其他實(shí)施例中，根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)φ麄€(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理時(shí)，其白平衡處理方法還可以為簡(jiǎn)單灰度世界算法(GW)和全完美反射算法(PR)正交組合算法(QCGP)、標(biāo)準(zhǔn)差加權(quán)的灰度世界算法(SDWGW)、亮度加權(quán)的灰度世界算法(LWGW)、標(biāo)準(zhǔn)差亮度灰度世界算法(SDLWGW)以及亮度加權(quán)灰度世界算法與全完美反射算法(PR)正交組合算法(QCLWG P)等等。

在一個(gè)實(shí)施例中，步驟208，根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)λ鋈四槄^(qū)域進(jìn)行白平衡處理；根據(jù)所述背景區(qū)域?qū)λ龀四槄^(qū)域以外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理，包括：

按照步驟502至步驟506，根據(jù)參考區(qū)域?qū)θ四槄^(qū)域進(jìn)行白平衡處理后，再根據(jù)背景區(qū)域?qū)λ龀四槄^(qū)域以外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理。

其中，根據(jù)所述背景區(qū)域?qū)λ龀四槄^(qū)域以外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理，參考圖6，包括：

步驟602，統(tǒng)計(jì)背景區(qū)域所有像素點(diǎn)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量均值或最大值。

提起背景區(qū)域所有像素點(diǎn)的顏色分量，每個(gè)像素點(diǎn)的顏色由紅Red，綠Green，藍(lán)Blue三個(gè)原色分量來(lái)表示。對(duì)背景區(qū)域所有像素點(diǎn)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量取平均值，得到參考區(qū)域的紅綠藍(lán)RGB顏色分量均值或者，選取背景區(qū)域所有像素點(diǎn)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量的最大值，得到參考區(qū)域的紅綠藍(lán)RGB顏色分量最大值(R_max、G_max、B_max)。

步驟604，根據(jù)所述紅綠藍(lán)RGB顏色分量均值或最大值計(jì)算紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子。

白平衡處理輸入的數(shù)據(jù)為(紅色，藍(lán)色)的二維向量，綠色為基準(zhǔn)色，無(wú)需參與白平衡。

在一個(gè)實(shí)例中，根據(jù)參考區(qū)域?qū)?yīng)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量均值計(jì)算紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子。其中，紅R通道校正調(diào)節(jié)因子K_R為綠通道分量均值除以參考區(qū)域所有紅R通道分量R的商值。藍(lán)B通道校正調(diào)節(jié)因子K_B為綠通道分量均值除以參考區(qū)域所有藍(lán)B通道分量B的商值。

在一個(gè)實(shí)例中，根據(jù)參考區(qū)域?qū)?yīng)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量最大值(R_max、G_max、B_max)計(jì)算紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子。其中，紅R通道校正調(diào)節(jié)因子l_R為綠通道分量最大值除以所述參考區(qū)域紅通道最大值的商值。藍(lán)B通道校正調(diào)節(jié)因子l_B為綠通道分量最大值除以所述參考區(qū)域藍(lán)通道最大值的商值。

步驟606，根據(jù)所述紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子對(duì)背景區(qū)域圖像進(jìn)行白平衡處理。

將步驟604計(jì)算的背景區(qū)域?qū)?yīng)的紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子帶入到相應(yīng)的白平衡處理模型中，實(shí)現(xiàn)對(duì)背景區(qū)域進(jìn)行白平衡處理，實(shí)現(xiàn)快速對(duì)圖像中除人臉區(qū)域外的頭發(fā)、環(huán)境進(jìn)行白平衡，提高白平衡的準(zhǔn)確度，縮小了圖像與真實(shí)場(chǎng)景的差異，能夠更準(zhǔn)確的進(jìn)行白平衡處理，提升用戶體驗(yàn)。

圖7為一個(gè)實(shí)施例中白平衡處理的裝置的結(jié)構(gòu)框圖。如圖8所示，一種白平衡處理的裝置，包括：

人臉識(shí)別模塊710，用于識(shí)別人臉區(qū)域以及除人臉區(qū)域之外的背景區(qū)域；

獲取模塊720，用于在所述人臉區(qū)域中獲取參考區(qū)域，其中，所述參考區(qū)域?yàn)閷?shí)物中的白色區(qū)域；

白平衡處理模塊730，用于根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)φ麄€(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理；或者，根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)λ鋈四槄^(qū)域進(jìn)行白平衡處理和根據(jù)所述背景區(qū)域?qū)λ龀四槄^(qū)域以外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理。

上述白平衡處理的裝置，在對(duì)圖像進(jìn)行白平衡處理時(shí)，可以對(duì)圖像中的人臉進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別人臉區(qū)域以及除人臉區(qū)域之外的背景區(qū)域。在所述人臉區(qū)域中獲取參考區(qū)域，根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)φ麄€(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理?；蛘?，根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)λ鋈四槄^(qū)域進(jìn)行白平衡處理；根據(jù)所述背景區(qū)域?qū)λ龀四槄^(qū)域以外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理。本發(fā)明實(shí)施例根據(jù)圖像人臉區(qū)域中特定參考區(qū)域?qū)D像進(jìn)行白平衡處理，進(jìn)而提高白平衡的準(zhǔn)確度，提升用戶體驗(yàn)。

在一個(gè)實(shí)施例中，人臉識(shí)別模塊710能夠?qū)Υ幚淼膱D像進(jìn)行區(qū)域劃分，可以通過(guò)各種人臉識(shí)別算法，識(shí)別人臉區(qū)域，圖像中除人臉區(qū)域以外的區(qū)域定義為背景區(qū)域。人臉識(shí)別模塊710可以基于主成分分析(principal component analysis，簡(jiǎn)稱PCA)的人臉識(shí)別方法，從統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)，尋找人臉圖像分布的基本元素，即人臉圖像樣本集協(xié)方差矩陣的特征向量，以此近似地表征人臉圖像。人臉識(shí)別模塊710還可以通過(guò)顏色分析進(jìn)行膚色檢測(cè)來(lái)定位人臉，利用面部皮膚的顏色特性建立一個(gè)新的顏色坐標(biāo)系，通過(guò)從圖像中分離出膚色來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)臉部的定位。人臉識(shí)別模塊710還可以為變形模板類方法，用橢圓近似地表示頭部輪廓，通過(guò)迭代求精。人臉識(shí)別模塊710還可以采用其他能夠快速識(shí)別人臉區(qū)域的算法，本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)人臉識(shí)別算法不作具體限定。

在一個(gè)實(shí)施例中，獲取模塊720能夠從人臉識(shí)別模塊710中獲取參考區(qū)域。參考區(qū)域可以為眼睛的眼白區(qū)域，也可以為牙齒區(qū)域。參考區(qū)域可以理解為實(shí)物中人眼所見(jiàn)到的白色區(qū)域，或可以理解為眼睛所見(jiàn)到的真人人臉中的白色區(qū)域。因?yàn)榘咨侵阜瓷涞饺搜壑械墓饩€由于藍(lán)、綠、紅三種色光比例相同且具有一定的亮度所形成的視覺(jué)反應(yīng)，實(shí)物中的白色不含有色彩成份的亮度。

在一個(gè)實(shí)施例中，參考圖8，所述獲取模塊720包括定位單元721和提取單元723。其中，定位單元721，用于定位人臉區(qū)域內(nèi)的眼睛區(qū)域或牙齒區(qū)域。提取單元723，用于提取所述眼睛區(qū)域內(nèi)的眼白區(qū)域或用于提取所述牙齒區(qū)域。

通過(guò)定位單元721和提取單元723，可以從人臉區(qū)域中識(shí)別眼睛區(qū)域或牙齒區(qū)域，再通過(guò)提取單元723可以從眼睛區(qū)域或牙齒區(qū)域提取參考區(qū)域，其中，參考區(qū)域可以為眼白區(qū)域，也可以為牙齒區(qū)域。

在一個(gè)實(shí)施例中，獲取模塊720還包括計(jì)算單元725和選取單元727。其中，計(jì)算單元725，用于計(jì)算所述眼睛區(qū)域的各個(gè)像素點(diǎn)的亮度值獲取所述眼睛區(qū)域的亮度均值。選取單元727，用于選取眼睛區(qū)域亮度大于所述亮度均值的像素點(diǎn)，選取的像素點(diǎn)的集合為眼白區(qū)域。

在提取眼白的過(guò)程中，通過(guò)計(jì)算單元725計(jì)算眼睛區(qū)域的亮度直方圖。根據(jù)亮度直方圖，獲取眼睛區(qū)域的亮度均值。通過(guò)選取單元727，選取眼睛區(qū)域亮度大于所述亮度均值的像素點(diǎn)，選取的像素點(diǎn)的集合為眼白區(qū)域。

在一個(gè)實(shí)施例中，參考圖9，所述白平衡處理模塊730包括第一統(tǒng)計(jì)單元731、第一增益校正因子獲取單元732和第一校正單元733。其中，第一統(tǒng)計(jì)單元731，用于統(tǒng)計(jì)參考區(qū)域所有像素點(diǎn)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量均值或最大值。第一增益校正因子獲取單元732，用于根據(jù)所述參考區(qū)域紅綠藍(lán)RGB顏色分量均值或最大值計(jì)算紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子。第一校正單元733，用于根據(jù)所述參考區(qū)域紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理。第一校正單元733根據(jù)第一增益校正因子獲取單元732，獲取的參考區(qū)域?qū)?yīng)的紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子，實(shí)現(xiàn)對(duì)整幅圖像或人臉區(qū)域進(jìn)行白平衡處理，實(shí)現(xiàn)快速對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行白平衡，提高白平衡效率。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述白平衡處理模塊730還包括第二統(tǒng)計(jì)單元736、第二增益校正因子獲取單元737和第二校正單元738。其中，第二統(tǒng)計(jì)單元736，用于統(tǒng)計(jì)背景區(qū)域所有像素點(diǎn)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量均值或最大值。第二增益校正因子獲取單元737，用于根據(jù)所述背景區(qū)域?qū)?yīng)的紅綠藍(lán)RGB顏色分量均值或最大值計(jì)算紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子。第二校正單元738，用于根據(jù)所述背景區(qū)域?qū)?yīng)的紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子對(duì)背景區(qū)域圖像進(jìn)行白平衡處理。第二校正單元738根據(jù)第二增益校正因子獲取單元737獲取的背景區(qū)域紅R通道和藍(lán)B通道的校正調(diào)節(jié)因子，對(duì)背景區(qū)域進(jìn)行白平衡處理，實(shí)現(xiàn)快速對(duì)圖像中除人臉區(qū)域外的頭發(fā)、環(huán)境進(jìn)行白平衡，提高白平衡的準(zhǔn)確度，縮小了圖像與真實(shí)場(chǎng)景的差異，能夠更準(zhǔn)確的進(jìn)行白平衡處理，提升用戶體驗(yàn)。

上述白平衡處理的裝置中各個(gè)模塊的劃分僅用于舉例說(shuō)明，在其他實(shí)施例中，可將白平衡處理的裝置按照需要?jiǎng)澐譃椴煌哪K，以完成上述白平衡處理的裝置的全部或部分功能。

圖10為一個(gè)實(shí)施例中計(jì)算機(jī)設(shè)備處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)的步驟的流程圖。如圖10所示，一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器，處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序(指令)，處理器執(zhí)行程序時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

步驟1002，對(duì)圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，獲取人臉區(qū)域以及除人臉區(qū)域之外的背景區(qū)域。

對(duì)待處理的圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，可以通過(guò)各種人臉識(shí)別算法，識(shí)別人臉區(qū)域，圖像中除人臉區(qū)域以外的區(qū)域定義為背景區(qū)域。

人臉識(shí)別方法可以基于主成分分析(principal component analysis，簡(jiǎn)稱PCA)的人臉識(shí)別方法，從統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)，尋找人臉圖像分布的基本元素，即人臉圖像樣本集協(xié)方差矩陣的特征向量，以此近似地表征人臉圖像。這些特征向量稱為特征臉(Eigenface)。人臉識(shí)別方法還可以通過(guò)顏色分析進(jìn)行膚色檢測(cè)來(lái)定位人臉，利用面部皮膚的顏色特性建立一個(gè)新的顏色坐標(biāo)系，通過(guò)從圖像中分離出膚色來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)臉部的定位。人臉識(shí)別方法還可以為變形模板類方法，用橢圓近似地表示頭部輪廓，通過(guò)迭代求精。人臉識(shí)別方法還可以為采用Adaboost算法。優(yōu)選的，在Adaboost算法中可以采用動(dòng)態(tài)閥值，進(jìn)一步加速人臉識(shí)別的速度。人臉識(shí)別算法還可以采用其他能夠快速識(shí)別人臉區(qū)域的算法，本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)人臉識(shí)別算法不作具體限定。

進(jìn)一步地，對(duì)圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，獲取人臉區(qū)域以及除人臉區(qū)域之外的背景區(qū)域可以包括：對(duì)具有人臉的圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，確定人臉對(duì)應(yīng)的矩形框；在矩形框中提取人臉輪廓；將人臉輪廓作為所述人臉區(qū)域，圖像中的其他區(qū)域作為背景區(qū)域。其中，在矩形框中提取人臉輪廓可以采用主動(dòng)形狀模型或者主動(dòng)外觀模型對(duì)人臉輪廓進(jìn)行提取。

步驟1004，在所述人臉區(qū)域中獲取參考區(qū)域，其中，實(shí)物中的所述參考區(qū)域反射到人眼的光線具有一定的亮度且所述光線中的藍(lán)、綠、紅三種色光的比例相同。

通過(guò)人臉識(shí)別算法定位人臉區(qū)域中的參考區(qū)域。參考區(qū)域可以為眼睛的眼白區(qū)域，也可以為牙齒區(qū)域。參考區(qū)域可以理解為實(shí)物中人眼所見(jiàn)到的白色區(qū)域，或可以理解為眼睛所見(jiàn)到的真人人臉中的白色區(qū)域。因?yàn)榘咨侵阜瓷涞饺搜壑械墓饩€由于藍(lán)、綠、紅三種色光比例相同且具有一定的亮度所形成的視覺(jué)反應(yīng)，實(shí)物中的白色不含有色彩成份的亮度。

步驟1006，根據(jù)所述參考區(qū)域?qū)φ麄€(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理?；蚋鶕?jù)所述參考區(qū)域?qū)λ鋈四槄^(qū)域進(jìn)行白平衡處理；根據(jù)所述背景區(qū)域?qū)λ龀四槄^(qū)域以外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理。

根據(jù)參考區(qū)域(眼白區(qū)域或牙齒區(qū)域)的紅綠藍(lán)RGB向量對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行白平衡處理?；蛘?，根據(jù)所述參考區(qū)域的顏色向量對(duì)所述人臉區(qū)域進(jìn)行白平衡處理；同時(shí)，根據(jù)所述背景區(qū)域的顏色向量對(duì)所述除人臉區(qū)域以外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理。

上述計(jì)算機(jī)設(shè)備中處理器在執(zhí)行程序時(shí)，通過(guò)人臉識(shí)別，識(shí)別人臉區(qū)域和除人臉區(qū)域外的背景區(qū)域，同時(shí)，還可以在人臉區(qū)域中定位出參考區(qū)域，根據(jù)特定的參考區(qū)域?qū)φ麄€(gè)圖像進(jìn)行自動(dòng)白平衡處理，或者根據(jù)特定的參考區(qū)域?qū)θ四槄^(qū)域進(jìn)行自動(dòng)白平衡處理，以及根據(jù)背景區(qū)域?qū)φ鶊D像中出人臉區(qū)域外的區(qū)域進(jìn)行白平衡處理，進(jìn)而提高白平衡的準(zhǔn)確度，提升用戶體驗(yàn)。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法中的全部或部分流程，是可以通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件來(lái)完成，所述的程序可存儲(chǔ)于一非易失性計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時(shí)，可包括如上述各方法的實(shí)施例的流程。其中，所述的存儲(chǔ)介質(zhì)可為磁碟、光盤(pán)、只讀存儲(chǔ)記憶體(Read-Only Memory，ROM)等。

以上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對(duì)本發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。