專利名稱：自動白平衡校正方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明為一種自動白平衡校正方法，特別是利用色彩空間中各灰色區(qū)域的個數(shù)， 經(jīng)線性組合得出一新的白平衡增益值，輸出更正確的影像。
背景技術(shù)：
人眼在不同的光源下，能適應(yīng)光源而自動校正，讓白色的物體仍呈現(xiàn)白色，但是數(shù) 字攝錄裝置，如數(shù)字相機、數(shù)字攝影機，只是忠實地呈現(xiàn)物體反射光的比例，所以在偏綠的 熒光燈下，白色的物體會帶有綠色，而在偏黃的路燈下，則會帶有黃色。雖然人眼也不是在 所有的光源能完全校正白色物體看為白色，但是數(shù)字攝錄裝置更是會產(chǎn)生嚴重的色差問 題，自動白平衡(automatic whitebalance, AffB)即是為了解決這個問題而發(fā)展。一般以灰世界(GrayWorld)假設(shè)為基礎(chǔ)而發(fā)展的自動白平衡，是以達到平均的 R(紅色值)等于平均的G(綠色值)等于平均的B(藍色值)為目的，而得到RGB的增益值 (gain)。舉例來說，請參考圖1所示在rg色彩空間(color space diagrams = R/(R+G+B)， g = G/(R+G+B))下的各種光源的灰色或白色區(qū)域，其中色溫約為3000K至6500K。在現(xiàn)有 得出增益值的方法中，先得出一特定光源，包括圖中顯示的D65、D50、CW、A、FL等光源，接著 在圖式中rg色彩空間(其它還有RGB、YCbCr，HIS，HSV等)中，選擇可能的灰色區(qū)域，在這 灰色區(qū)域中計算累加的R、G、B值，并根據(jù)G/R、G/B等值得出增益值。請參閱現(xiàn)有技術(shù)美國專利第7，423，779號所揭露的自動白平衡的方法，此案提出 的自動白平衡機制目的是通過分析在一色彩空間的預(yù)設(shè)區(qū)域中的白色像素數(shù)目，來確定影 像的光源，比如影像各像素的G/R與G/B值畫在色彩空中，會有落在一個光源區(qū)域的趨勢 (個數(shù)最多的)，藉此判斷哪些是白像素與光源，接著再比對白像素的R、G、B各值的平均值， 藉以調(diào)整用于白平衡的增益值。請參閱圖2所示現(xiàn)有技術(shù)利用R、G、B的平均值執(zhí)行自動白平衡的系統(tǒng)示意圖，圖 中顯示一色彩處理單元207接收各色像素值原來的增益值(201，203，205)，經(jīng)過上述各值 平均值的比對，找出各色應(yīng)調(diào)整的增益值，之后再以調(diào)整后的增益值進行自動白平衡，接著 儲存或是顯示該影像經(jīng)修正的R、G、B值(儲存/顯示單元209)。此系統(tǒng)可應(yīng)用于各種光 源下的影像，而各光源所呈現(xiàn)的RGB值不同，因而此增益變化也會不同。此現(xiàn)有技術(shù)是去選 取每個白色/灰色區(qū)域中最多個數(shù)的區(qū)域，然后采用此區(qū)域累加RGB值去計算增益值。然而，因為不同光源的色域會有重疊的部份，因此仍有容易造成誤判的現(xiàn)象，比如 在拍攝綠草、膚色、黃昏、藍天等畫面時，會因為判斷成別的光源而產(chǎn)生色偏。

發(fā)明內(nèi)容
相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明所提出的自動白平衡校正方法針對所有光源采用預(yù)設(shè)的 增益值，并且使用部分或者全部色彩空間中的區(qū)域的個數(shù)，再去作線性組合得出新的增益 值，并且能修正因為色域重疊而可能誤判色域的問題，使輸出的影像更正確。
本發(fā)明的主要目的是先使用一組預(yù)設(shè)的增益值，再利用落于色彩空間中預(yù)設(shè)的灰 色區(qū)域，計算影像像素中落于這些區(qū)域的個數(shù)，以計算權(quán)重，接著再用權(quán)重和預(yù)設(shè)的增益值 計算，根據(jù)影像中各像素中的R(紅)、G(綠)、B(藍)值間的比例得出一組新的增益值，用 于自動白平衡。在色彩空間中不同光源的色域間有重疊的問題，在這些重疊色域的部份的落點將 造成誤判成別的光源而產(chǎn)生色偏，本發(fā)明則接著針對重疊區(qū)域的落點調(diào)整適當權(quán)重，以解 決可能色偏的問題。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明特色包括(1)使用預(yù)設(shè)增益值，采用線性組合產(chǎn)生新的增益值；(2)預(yù)設(shè)的增益值可以讓使用者控制想要呈現(xiàn)的色調(diào)；(3)避免容易判斷錯誤的顏色。根據(jù)本發(fā)明的較佳實施例，自動白平衡校正方法包括先輸入影像，接著通過分析 影像擷取各像素的R (紅)、G (綠)、B (藍)值，再計算于特定色彩空間的落點，此實施例 則再考慮色彩空間中的落點如果有落于色域間重疊的部份而可能導(dǎo)致色偏的問題，根據(jù)落 點，找出可能誤判光源而產(chǎn)生色偏的點。接著引入一扣除比例值，借著消除特定可能產(chǎn)生色 偏的點來消除部份可能誤判的比例的數(shù)量。之后，得出落點在色域重疊部份的點后，依照扣除比例值，刪去部份落點于重疊區(qū) 域的點，產(chǎn)生一組新的增益值，以利執(zhí)行自動白平衡。


圖1顯示現(xiàn)有技術(shù)rg色彩空間示意圖2顯示為現(xiàn)有技術(shù)利用R、G、B的平均值執(zhí)行自動白平衡的系統(tǒng)示意圖3所示為本發(fā)明所利用的色彩空間參考圖4所示為本發(fā)明所提供的自動白平衡校正方法流程圖5所示為色彩空間中色域重疊的示意圖6顯示考慮色域重疊產(chǎn)生光源誤判的情形的自動白平衡校正方法流程圖。
其中，附圖標記為
區(qū)域 Al，A2, A3
色彩處理單元207
增益值 201，203，205
儲存/顯示單元209
綠色區(qū)域Al
FL光源區(qū)域A2
區(qū)域A具體實施例方式
本發(fā)明同樣是以一般灰世界(GrayWorld)假設(shè)為基礎(chǔ)而發(fā)展的自動白平衡，是先 針對所有光源提出預(yù)先設(shè)定好的增益值，從預(yù)設(shè)好的光源增益值和預(yù)設(shè)好的白色(灰色) 區(qū)域，利用線性組合成新的增益值。從一般使用的色彩空間圖可知，不同光源的色域會有重疊的部份，因此容易造成光源誤判的問題，使經(jīng)之后使用的增益值調(diào)整顏色時產(chǎn)生色偏，故 本發(fā)明同時能通過權(quán)重比例的調(diào)整來修正光源重疊誤判的區(qū)域，使得在一些容易出錯的部 份可以校正回來。 請參閱圖3本發(fā)明的一實施例所利用的色彩空間參考圖，色彩空間顯示一輸入影 像的各像素中紅、綠、藍各色比例的關(guān)系，其中縱軸顯示為b = B/G，也就是各影像像素的藍 色值與綠色值的比例，橫軸則顯示r = R/G，也就是各影像像素的紅色值與綠色值的比例。 圖中各方塊則顯示各種光源，包括065、050、？1^、013與!101~，的灰色(或白色)區(qū)域，可依 據(jù)圖中不同的灰色區(qū)域計算出屬于特定光源的增益值，在此使用D65、D50、CW、A、Hor, FL等光源建立預(yù)設(shè)的灰色區(qū)域中得出屬于特定光 源的預(yù)設(shè)增益值，以此圖所示的各光源，共可得出六組預(yù)設(shè)增益值，可以數(shù)組表示為以下方 程序⑴、⑵與⑶PreDefGain_R[i](紅色增益值，i = 1-6)-----(1)PreDefGain_G[i](綠色增益值，i = 1-6)-----(2)PreDefGain_B[i](藍色增益值，i = 1-6)-----(3)如果光源愈多，涵蓋的色溫范圍愈大，則得出的增益值也會愈多。得出預(yù)設(shè)增益值后，接著分析輸入影像，得出影像中的R、G、B值，把各色像素 (pixel)轉(zhuǎn)換至如圖3所示的rb色彩空間上，接著分析各點落在哪一個預(yù)設(shè)的灰色區(qū)域中。 舉例來說，如果有落在D65光源的灰色區(qū)域上的點，則累計D65灰色區(qū)域中的個數(shù)(第一累 計值COimt[l])；如果有落在D50光源灰色區(qū)域上的點，則累計此區(qū)域中的個數(shù)(第二累計 值COimt[2])，依此類推，可能產(chǎn)生更多的累計值。上述累計值可采用全部灰色區(qū)域落點個 數(shù)的值，亦可使用部分色彩空間中的灰色區(qū)域的落點個數(shù)，比如，累計個數(shù)量較多的幾個灰 色區(qū)域的值。根據(jù)各區(qū)域累計值，乘上各區(qū)域的預(yù)設(shè)增益值，可得到此影像的增益值，如以下方 程序⑷Gain_new = ( Σ count [i] *PreDefGain [i]) / ( Σ count [i])——(4)其中i表示色彩空間中的灰色區(qū)域，如圖3所示的色彩空間，其中共有六個灰色 區(qū)域，則i范圍由1至6，另外也可以只挑選Coimt[i]值為前幾大的來作線性組合，也就是 可使用所有灰色區(qū)域的值，也可采用部份數(shù)量較多的值；coimt[i]表示各灰色區(qū)域的累計 值；PreDefGain[i]為各灰色區(qū)域預(yù)設(shè)的增益值，由以上方程序(1)、(2)與(3)組成。經(jīng)過色彩空間中一個灰色區(qū)域的數(shù)量(如第一累計值Coimt[l])乘上該區(qū)域的預(yù) 設(shè)增益值(PreDefGain [1])，再累計第二個灰色區(qū)域的數(shù)量(如第二累計值count [2])乘上 該區(qū)域的預(yù)設(shè)增益值(PreDefGain[2])，累計完成此色彩空間中各灰色區(qū)域后，除以全部的 落于各灰色區(qū)域的點的數(shù)量，即得到一新的增益值。上述步驟如圖4所示本發(fā)明所提供的自動白平衡校正方法流程圖。步驟開始之初，執(zhí)行本發(fā)明自動白平衡校正方法的系統(tǒng)(包括裝置或是電路)接 收一輸入影像(步驟S401)，接著引入一預(yù)設(shè)的色彩空間(如圖3)與相對各灰色區(qū)域的預(yù) 設(shè)增益值(步驟S403)，之后分析影像，包括擷取影像中各像素中的R(紅)、G (綠)、B (藍) 值，并計算各值之間的比例，如B/G、R/G等(步驟S405)。
之后，經(jīng)過在色彩空間中描繪出各點坐標后，可得到落于一或多個灰色區(qū)域的點， 此時計算色彩空間中各灰色區(qū)域的點的數(shù)量(步驟S407)，累加出各灰色區(qū)域中的數(shù)量，也 就是計算方程式(4)的count [i](步驟S409)，接著利用上述方程式(4)計算新的增益值 (步驟S411)。最后依據(jù)此新的增益值執(zhí)行自動白平衡程序(步驟S413)。值得一提的是，如果最先所設(shè)定的預(yù)設(shè)增益值是使得色彩空間中各區(qū)域為標準灰 色，通過上述方程式(4)得出的新的增益值則等同于現(xiàn)有技術(shù)利用各色值的比例得出的增 益值，也就是由G_sum/R_sum，G_sum/B_sum得到的增益值，其中G_sum為綠色值的總和、R_ sum為紅色值的總和、B_sum為藍色值的總和。但本發(fā)明由于使用一預(yù)設(shè)增益值來決定新的增益值，此提供使用者能購自行決定 所需色偏的彈性，如果使用者通過設(shè)定預(yù)設(shè)增益值產(chǎn)生特定色偏效果(如偏藍或是偏紅)， 此時由使用者設(shè)定的增益值經(jīng)過方程式(4)計算出新的增益值，通過此增益值調(diào)整的白平 衡則會使整個影像有色偏(包括偏冷色調(diào)或是暖色調(diào))的效果，這效果讓使用者更有調(diào)整 白平衡的彈性。另外，由色彩空間中各灰色(或白色)區(qū)域之間的關(guān)系來看，有部份重疊的現(xiàn)象， 經(jīng)過上述影像分析后，落在這些色域重疊部份將會導(dǎo)致誤判光源的問題，也常常是導(dǎo)致光 源誤判的情形。然而，本發(fā)明所揭露的自動白平衡方法引入利用各光源區(qū)域的權(quán)重觀念，可 解決因為色域重疊導(dǎo)致的光源誤判的產(chǎn)生的問題。色域重疊的部份常常是導(dǎo)致色偏的主要因素，請參閱圖5所示在色彩空間中色域 重疊的示意圖。其中顯示在色彩空間中綠色區(qū)域Al與FL光源區(qū)域A2的灰色區(qū)域重疊。在 分析時，并無法判斷落于FL光源區(qū)域A2的點是否是FL光源還是綠色物(如綠草)。如果 所有的像素經(jīng)轉(zhuǎn)換后，都落于FL光源區(qū)域A2中，在本發(fā)明中則是判斷是FL光源。但是，如 果有落于綠色區(qū)域Al中，但是是FL光源區(qū)域A2以外的點，也就是落在區(qū)域A3中，本發(fā)明 則將落在FL光源區(qū)域A2的點的數(shù)量和落在區(qū)域A3的數(shù)量依照適當?shù)谋壤鄢?，即如方?式(5)，如此可以處理部份可能產(chǎn)生的色偏問題。FL_count-Green_count*p %------------------(5)其中FL_count為落于FL光源區(qū)域A2的點的數(shù)量，Green_count則是落于扣除FL 光源區(qū)域A2的綠色區(qū)域A3的點的數(shù)量，為一可調(diào)整的扣除比例，為一小于100%的值， 不用100%是因為仍要避免扣除可能是FL光源的點。在此列舉FL光源，亦可應(yīng)用在不同的光源，并非限制于此。藉此色域重疊的現(xiàn)象的調(diào)整，方程式(5)形成方程式(4)的count [i]值，符合一 個或以上的灰色區(qū)域的色偏情形。根據(jù)此方式，同樣可以處理膚色、藍天、黃昏等可能產(chǎn)生 色偏的問題。圖6則顯示考慮色域重疊產(chǎn)生光源誤判的情形的自動白平衡校正方法流程圖。開始時，如步驟S601，輸入一影像至執(zhí)行本發(fā)明方法的系統(tǒng)中，接著引入一色彩空 間及相對其中各灰色區(qū)域的預(yù)設(shè)增益值(步驟S603)，接著分析影像，包括擷取當中各像素 的R(紅)、G(綠)、B (藍)值，并依照各值間的比例(步驟S605)，如B/G、R/G，再計算色彩 空間中的落點。之后，在色彩空間中描繪出各點位置后，可得到落于一或多個灰色區(qū)域的點 (步驟 S607)。此實施例是再考慮色彩空間中的落點如果有落于色域間重疊的部份而可能導(dǎo)致色偏的問題(與預(yù)設(shè)色偏的效果不同)，即針對這些區(qū)域作適當?shù)臋?quán)重調(diào)整，如步驟S609， 本發(fā)明引入一扣除比例值，用于扣除部份各灰色區(qū)域間重疊區(qū)域中的點，能夠通過消除部 份可能誤判的比例的數(shù)量來克服色偏的可能。接著如步驟S611，判斷各在色彩空間中的落點，找出可能誤判的落點，也就是得出 落點在色域重疊區(qū)域的點，依照扣除比例值，刪去部份落點于重疊區(qū)域的點，而累加經(jīng)刪除 部份落點之后各灰色區(qū)域的落點個數(shù)。此例即于扣除可能誤判的點后，產(chǎn)生對應(yīng)各灰色區(qū) 域的新的累計值，取代方程式(4)的count [i]，如方程式(6)Gain_new =
( Σ count_new[i]^PreDefGain [i])/( Σ count一new[i])-----(6)其中C0Unt_neW[i]為刪除部份落點于重疊區(qū)域的點后的新的累計值。接著利用上述方程式(6)，利用落點區(qū)域及相對增益值得出新的增益值(步驟 S613)，最后依據(jù)此新的增益值執(zhí)行自動白平衡程序(步驟S615)。在色彩空間中不同光源的色域間有重疊區(qū)域的問題，在這些重疊色域的部份的落 點將造成誤判成別的光源而產(chǎn)生色偏，本發(fā)明則接著針對重疊區(qū)域的落點調(diào)整適當權(quán)重， 以解決可能色偏的問題。本發(fā)明除了能夠采用線性組合產(chǎn)生較為準確的新的增益值，更能避免容易判斷錯 誤的顏色，并能通過調(diào)整預(yù)設(shè)增益值，讓使用者控制想要呈現(xiàn)的色調(diào)。綜上所述，本發(fā)明提供一種自動白平衡校正方法，主要是先使用一預(yù)設(shè)的增益值， 再根據(jù)各色比例組合出新的增益值，再根據(jù)預(yù)先定義好的灰色區(qū)域，計算落于這些區(qū)域的 個數(shù)來當作權(quán)重分配，除了達到良好的白平衡效果外，更能排除可能造成色偏的誤差。雖然本發(fā)明已以一較佳實施例揭露如上，然其并非用以限定本發(fā)明，在不背離本 發(fā)明精神及其實質(zhì)的情況下，熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員當可根據(jù)本發(fā)明作出各種相應(yīng)的改變 和變形，但這些相應(yīng)的改變和變形都應(yīng)屬于本發(fā)明所附的權(quán)利要求的保護范圍。
權(quán)利要求
一種自動白平衡校正方法，其特征在于，所述方法包括有以下步驟輸入一影像；引入一色彩空間及該色彩空間中多個灰色區(qū)域的預(yù)設(shè)增益值；分析該影像，包括擷取當中各像素的紅、綠、藍值；計算該影像中各像素在該色彩空間中的落點，包括判斷出各灰色區(qū)域的落點，與判斷落在各灰色區(qū)域間重疊區(qū)域的落點；累加各灰色區(qū)域中的落點個數(shù)；利用各灰色區(qū)域中的落點個數(shù)與預(yù)設(shè)增益值計算出一新的增益值；以及最后依據(jù)該新的增益值執(zhí)行自動白平衡程序。
2.如權(quán)利要求1所述的自動白平衡校正方法，其特征在于，所述新的增益值由以下方 程序得出(Σ count [i]*PreDefGain[i])/( Σ count [i])，其中i表示色彩空間中的灰色區(qū)域， count [i]表示各灰色區(qū)域的累計值，PreDefGain[i]為各灰色區(qū)域預(yù)設(shè)的增益值。
3.如權(quán)利要求2所述的自動白平衡校正方法，其特征在于，所述累計值為累計所有灰 色區(qū)域中落點個數(shù)的值，或是累計落點個數(shù)較多的部份灰色區(qū)域的值。
4.如權(quán)利要求1所述的自動白平衡校正方法，其特征在于，所述的自動平衡校正方法 更引入一扣除比例值，以刪去部份落點于該重疊區(qū)域的點。
5.如權(quán)利要求4所述的自動白平衡校正方法，其特征在于，所述的新的增益值由以下 方程序得出(Σ count_new[i]^PreDefGain[i]) / ( Σ count_new[i])，其中 i 表示色彩空間中的灰 色區(qū)域，COimt_new[i]表示各灰色區(qū)域的累計值依該扣除比例值刪去部份落點于該重疊區(qū) 域的點之后的一新的累計值，PreDefGain[i]為各灰色區(qū)域預(yù)設(shè)的增益值。
6.如權(quán)利要求1所述的自動白平衡校正方法，其特征在于，針對該色彩空間中所有光 源引入該多個灰色區(qū)域的預(yù)設(shè)增益值。
7.一種自動白平衡校正方法，其特征在于，所述方法包括有以下步驟 輸入一影像；引入一色彩空間及該色彩空間中多個灰色區(qū)域的預(yù)設(shè)增益值； 分析該影像，包括擷取當中各像素的紅、綠、藍值；計算該影像中各像素在該色彩空間中的落點，包括判斷出各灰色區(qū)域的落點； 引入用于扣除部份各灰色區(qū)域間一重疊區(qū)域中的點的一扣除比例值； 得出該影像中像素落點在該重疊區(qū)域的點； 依照該扣除比例值刪去部份落點于該重疊區(qū)域的點；累加經(jīng)刪除部份落點之后各灰色區(qū)域中的落點個數(shù)，得出對應(yīng)多個灰色區(qū)域的多個累 計值；利用該多個累計值與該多個預(yù)設(shè)增益值計算出一新的增益值；以及 最后依據(jù)該新的增益值執(zhí)行自動白平衡程序。
8.如權(quán)利要求7所述的自動白平衡校正方法，其特征在于，所述新的增益值由以下方 程序得出(Σ count_new[i]^PreDefGain[i]) / ( Σ count_new[i])，其中 i 表示色彩空間中的灰色區(qū)域，count_new[i]表示各灰色區(qū)域的累計值依該扣除比例值刪去部份落點于該重疊區(qū) 域的點之后的該累計值，PreDefGain[i]為各灰色區(qū)域預(yù)設(shè)的增益值。
9.如權(quán)利要求7所述的自動白平衡校正方法，其特征在于，所述的扣除比例值為一小 于100%的值。
10.如權(quán)利要求7所述的自動白平衡校正方法，其特征在于，在該得出對應(yīng)多個灰色區(qū) 域的多個累計值的步驟中，該累計值為累計所有灰色區(qū)域中落點個數(shù)的值，或是累計落點 個數(shù)較多的部份灰色區(qū)域的值。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種自動白平衡校正方法，主要實施例是先采用一預(yù)設(shè)的增益值，計算輸入影像中各像素的顏色值，再計算在一色彩空間中落于特定灰色區(qū)域的個數(shù)，之后利用線性組合得出新的增益值，并且，為了要克服因為色域重疊而可能產(chǎn)生色偏的問題，故通過一定比例來修正在色彩空間中重復(fù)區(qū)域的位置的點，使經(jīng)過自動白平衡輸出的影像更正確。使用者更能通過調(diào)整預(yù)設(shè)增益值來決定影像色偏的效果。
文檔編號H04N9/73GK101873504SQ20091013763
公開日2010年10月27日 申請日期2009年4月27日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月27日
發(fā)明者張仲皓 申請人:倚強科技股份有限公司