一種校準圖像色彩的方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及的是一種校準圖像色彩的方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 色溫（colo (u)r temperature)是表示光源光色的尺度，單位為K (開爾文)。色溫 在攝影、錄象、出版等領(lǐng)域具有重要應用。光源的色溫是通過對比它的色彩和理論的熱黑體 輻射體來確定的。熱黑體輻射體與光源的色彩相匹配時的開爾文溫度就是那個光源的色 溫，它直接和普朗克黑體輻射定律相聯(lián)系。
[0003] 人眼在任何色溫下對最亮物體都鑒別為白色。而相機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，而A光下的照片偏黃。室內(nèi)的光源往往比較復 雜，不論是白熾燈、熒光燈色溫都不是十分標準。所以在室內(nèi)拍攝人像往往會導致人物的肌 膚色調(diào)不正常，偏黃或者偏藍。
[0004] 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。這一點對人眼來說很容易辦到，因為人眼有自適應的能力，但相機就不同了，相機 拍攝出的白色物體會帶上光源的顏色。自動白平衡（Automatic white balance,AWB)要做 的就是通過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 來的照片稱為原始圖片，對原始圖片進行自動白平衡色彩校正，就是在原始圖片的紅綠藍 RGB三個通道上分別乘對應的增益Gr、Gg、Gb，達到白平衡效果。
[0005] 對于混合光源場合自動白平衡的效果通常還是與人眼看到的正常色彩存在差異。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種校準圖像色彩的方法和系統(tǒng)，能夠基于人 臉膚色校正自動白平衡的增益，提高圖像質(zhì)量。
[0007] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種校準圖像色彩的方法，該方法包括：
[0008] 對經(jīng)過自動白平衡處理的圖像進行人臉識別，如識別成功，則確定人臉區(qū)域，計算 所述人臉區(qū)域的紅綠藍RGB統(tǒng)計值；
[0009] 計算將人臉區(qū)域的RGB統(tǒng)計值校正為理想人臉模型的RGB值所需要的紅綠藍RGB 三個通道的校正后的白平衡增益；
[0010] 根據(jù)紅綠藍RGB三個通道的校正后的白平衡增益對所述經(jīng)過自動白平衡處理的 圖像重新進行白平衡處理。
[0011] 進一步地,該方法還包括下述特點：
[0012] 計算所述人臉區(qū)域的紅綠藍RGB統(tǒng)計值，包括：
[0013] 對所述人臉區(qū)域的全部像素的紅綠藍RGB值求和后取平均值，得到所述人臉區(qū)域 的紅綠藍RGB平均值。
[0014] 進一步地,該方法還包括下述特點：
[0015] 計算將人臉區(qū)域的RGB統(tǒng)計值校正為理想人臉模型的RGB值所需要的紅綠藍RGB 三個通道的校正后的白平衡增益，包括：
[0016] (a)根據(jù)人臉區(qū)域的RGB平均值計算所述人臉區(qū)域的亮度值；
[0017] (b)根據(jù)理想人臉模型RGB值計算理想人臉模型的亮度值；
[0018] (c)將所述人臉區(qū)域的亮度值和理想人臉模型的亮度值進行比較，根據(jù)亮度比較 結(jié)果分別計算紅綠藍RGB三個通道中每一個通道的增益校正因子，將紅綠藍RGB每一個通 道的當前白平衡增益與該通道的增益校正因子相乘得到該通道的校正后的白平衡增益。
[0019] 進一步地,該方法還包括下述特點：
[0020] 所述根據(jù)亮度比較結(jié)果分別計算紅綠藍RGB三個通道中每一個通道的增益校正 因子，包括：
[0021] 當人臉區(qū)域的亮度值Ytl大于或等于理想人臉模型的亮度值Y1時，將理想人臉模型 的基色分量除以人臉區(qū)域的對應基色分量值所得的商作為底數(shù)，將理想人臉模型的亮度值 除以人臉區(qū)域的亮度值所得的商作為指數(shù)，以所述底數(shù)和所述指數(shù)構(gòu)造的冪作為該基色對 應的通道的增益校正因子；紅色通道的增益校正因子α κ、綠色通道的增益校正因子ae、藍 色通道的增益校正因子α B依次如下：
【主權(quán)項】
1. 一種校準圖像色彩的方法，該方法包括： 對經(jīng)過自動白平衡處理的圖像進行人臉識別，如識別成功，則確定人臉區(qū)域，計算所述 人臉區(qū)域的紅綠藍RGB統(tǒng)計值； 計算將人臉區(qū)域的RGB統(tǒng)計值校正為理想人臉模型的RGB值所需要的紅綠藍RGBH個 通道的校正后的白平衡增益； 根據(jù)紅綠藍RGBH個通道的校正后的白平衡增益對所述經(jīng)過自動白平衡處理的圖像 重新進行白平衡處理。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于： 計算所述人臉區(qū)域的紅綠藍RGB統(tǒng)計值，包括： 對所述人臉區(qū)域的全部像素的紅綠藍RGB值求和后取平均值，得到所述人臉區(qū)域的紅 綠藍RGB平均值。
3. 如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于： 計算將人臉區(qū)域的RGB統(tǒng)計值校正為理想人臉模型的RGB值所需要的紅綠藍RGBH個 通道的校正后的白平衡增益，包括： (a) 根據(jù)人臉區(qū)域的RGB平均值計算所述人臉區(qū)域的亮度值； (b) 根據(jù)理想人臉模型RGB值計算理想人臉模型的亮度值； (C)將所述人臉區(qū)域的亮度值和理想人臉模型的亮度值進行比較，根據(jù)亮度比較結(jié)果 分別計算紅綠藍RGBH個通道中每一個通道的增益校正因子，將紅綠藍RGB每一個通道的 當前白平衡增益與該通道的增益校正因子相乘得到該通道的校正后的白平衡增益。
4. 如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于： 所述根據(jù)亮度比較結(jié)果分別計算紅綠藍RGBH個通道中每一個通道的增益校正因子， 包括： 當人臉區(qū)域的亮度值Y。大于或等于理想人臉模型的亮度值Yi時，將理想人臉模型的基 色分量除W人臉區(qū)域的對應基色分量值所得的商作為底數(shù)，將理想人臉模型的亮度值除W 人臉區(qū)域的亮度值所得的商作為指數(shù)，W所述底數(shù)和所述指數(shù)構(gòu)造的幕作為該基色對應的 通道的增益校正因子；紅色通道的增益校正因子aC、綠色通道的增益校正因子a。、藍色通 道的增益校正因子ae依次如下：
當人臉區(qū)域的亮度值Y。小于理想人臉模型的亮度值Yi時，將理想人臉模型的基色分量 除W人臉區(qū)域的對應基色分量值所得的商作為底數(shù)，將亮度最大值與理想人臉模型的亮度 值的差除W亮度最大值與人臉區(qū)域的亮度值的差所得的商作為指數(shù)，W所述底數(shù)和所述指 數(shù)構(gòu)造的幕作為該基色對應的通道的增益校正因子；紅色通道的增益校正因子aC、綠色通 道的增益校正因子a。、藍色通道的增益校正因子a,依次如下：
其中，R。為人臉區(qū)域的紅色分量值，Ri為理想人臉模型的紅色分量值，G。為人臉區(qū)域的 綠色分量值，Gi為理想人臉模型的綠色分量值，B。為人臉區(qū)域的藍色分量值，Bi為理想人臉 模型的藍色分量值，Ym"為亮度最大值，所述Ym"預先設定。
5. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于： 所述人臉區(qū)域為包含人臉圖像的矩形區(qū)域或圓形區(qū)域。
6. -種校準圖像色彩的系統(tǒng)，包括： 人臉識別模塊，用于對經(jīng)過自動白平衡處理的圖像進行人臉識別，如識別成功，則確定 人臉區(qū)域，計算所述人臉區(qū)域的紅綠藍RGB統(tǒng)計值； 增益計算模塊，用于計算將人臉區(qū)域的RGB統(tǒng)計值校正為理想人臉模型的RGB值所需 要的紅綠藍RGBH個通道的校正后的白平衡增益； 白平衡處理模塊，用于根據(jù)紅綠藍RGBH個通道的校正后的白平衡增益對所述經(jīng)過自 動白平衡處理的圖像重新進行白平衡處理。
7. 如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于： 人臉識別模塊，用于計算所述人臉區(qū)域的紅綠藍RGB統(tǒng)計值，包括： 對所述人臉區(qū)域的全部像素的紅綠藍RGB值求和后取平均值，得到所述人臉區(qū)域的紅 綠藍RGB平均值。
8. 如權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于： 增益計算模塊，用于計算將人臉區(qū)域的RGB統(tǒng)計值校正為理想人臉模型的RGB值所需 要的紅綠藍RGBH個通道的校正后的白平衡增益，包括： (a) 根據(jù)人臉區(qū)域的RGB平均值計算所述人臉區(qū)域的亮度值； (b) 根據(jù)理想人臉模型RGB值計算理想人臉模型的亮度值； (C)將所述人臉區(qū)域的亮度值和理想人臉模型的亮度值進行比較，根據(jù)亮度比較結(jié)果 分別計算紅綠藍RGBH個通道中每一個通道的增益校正因子，將紅綠藍RGB每一個通道的 當前白平衡增益與該通道的增益校正因子相乘得到該通道的校正后的白平衡增益。
9. 如權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于： 增益計算模塊，用于所述根據(jù)亮度比較結(jié)果分別計算紅綠藍RGBH個通道中每一個通 道的增益校正因子，包括： 當人臉區(qū)域的亮度值Y。大于或等于理想人臉模型的亮度值Yi時，將理想人臉模型的基 色分量除W人臉區(qū)域的對應基色分量值所得的商作為底數(shù)，將理想人臉模型的亮度值除W 人臉區(qū)域的亮度值所得的商作為指數(shù)，W所述底數(shù)和所述指數(shù)構(gòu)造的幕作為該基色對應的 通道的增益校正因子；紅色通道的增益校正因子aC、綠色通道的增益校正因子a。、藍色通 道的增益校正因子ae依次如下：
當人臉區(qū)域的亮度值Y。小于理想人臉模型的亮度值Yi時，將理想人臉模型的基色分量 除W人臉區(qū)域的對應基色分量值所得的商作為底數(shù)，將亮度最大值與理想人臉模型的亮度 值的差除w亮度最大值與人臉區(qū)域的亮度值的差所得的商作為指數(shù)，w所述底數(shù)和所述指 數(shù)構(gòu)造的幕作為該基色對應的通道的增益校正因子；紅色通道的增益校正因子aC、綠色通 道的增益校正因子a。、藍色通道的增益校正因子a,依次如下：
其中，R。為人臉區(qū)域的紅色分量值，Ri為理想人臉模型的紅色分量值，G。為人臉區(qū)域的 綠色分量值，Gi為理想人臉模型的綠色分量值，B。為人臉區(qū)域的藍色分量值，Bi為理想人臉 模型的藍色分量值，Ym"為亮度最大值，所述Ym"預先設定。
10.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于： 所述人臉區(qū)域為包含人臉圖像的矩形區(qū)域或圓形區(qū)域。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種校準圖像色彩的方法，該方法包括：對經(jīng)過自動白平衡處理的圖像進行人臉識別，如識別成功，則確定人臉區(qū)域，計算所述人臉區(qū)域的紅綠藍RGB統(tǒng)計值；計算將人臉區(qū)域的RGB統(tǒng)計值校正為理想人臉模型的RGB值所需要的紅綠藍RGB三個通道的校正后的白平衡增益；根據(jù)紅綠藍RGB三個通道的校正后的白平衡增益對所述經(jīng)過自動白平衡處理的圖像重新進行白平衡處理。本發(fā)明能夠使處理后的圖像呈現(xiàn)的色彩更接近人眼看到的色彩，提高圖像質(zhì)量。本發(fā)明還公開了一種校準圖像色彩的系統(tǒng)。
【IPC分類】H04N9-73, H04N5-243
【公開號】CN104796683
【申請?zhí)枴緾N201410030720
【發(fā)明人】馬亮
【申請人】中興通訊股份有限公司
【公開日】2015年7月22日
【申請日】2014年1月22日
【公告號】WO2015109693A1