图像处理方法、移动终端及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种图像处理方法，该方法包括：通过控制可变色温灯箱，在多个色温下拍摄灰卡；采集所拍摄的灰卡图片的B/G和R/G值，利用回归算法绘制标准曲线；获取需要进行白平衡矫正的图片；采集所述图片的B/G和R/G值；根据所述标准曲线映射得到所述图片对应色温；查询所述色温对应的gain值；根据所述gain值完成所述图片的白平衡矫正。本发明专利技术实施例还公开了一种移动终端和计算机可读存储介质。由此，能够更准确地对所拍摄的图片进行白平衡矫正。

Image processing method, mobile terminal and computer readable storage medium

The invention discloses an image processing method. The method includes: by controlling the color changing temperature lamp box, taking the gray card under the multi color temperature, collecting the B/G and R/G values of the gray card pictures, drawing the standard curve by the regression algorithm, obtaining the images that need to be corrected by the white balance, and collecting the B/G and the R/G values of the pictures. A color temperature corresponding to the picture is obtained according to the standard curve mapped; the gain value corresponding to the color temperature described is querying; the white balance correction of the described picture is completed according to the gain value. The embodiment of the invention also discloses a mobile terminal and a computer readable storage medium. Thus, the white balance can be corrected more accurately.

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、移动终端及计算机可读存储介质
本专利技术涉及图片处理
，尤其涉及一种图像处理方法、移动终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
传统的白平衡方法是采用同一款摄像头在不同色温下对灰卡进行拍摄，采集所拍摄的图片的B/G和R/G值，进而设定各个色温下的坐标值，绘制标准曲线，得到对应的gain值。在实际拍摄图片的时候，同样对所拍摄图片的B/G和R/G值进行统计，根据所述标准曲线对所统计的点进行相应的色温坐标的映射，采用得到的gain值完成白平衡矫正。然而，该方法存在一定的弊端，一方面，对灰卡拍摄时所采用的色温较少，绘制出的标准曲线不够精确，容易出现误差。另一方面，实际拍摄的图片状态不一样，可能导致误判。例如，在拍摄大片绿色的时候，因为B/G和R/G值较低，因此，容易使该图片映射到较低的色温，从而导致拍摄的图片出现偏色。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种图像处理方法及对应的移动终端，旨在解决如何更准确地对所拍摄的图片进行白平衡矫正的问题。为实现上述目的，本专利技术提供的一种图像处理方法，该方法包括步骤：通过控制可变色温灯箱，在多个色温下拍摄灰卡；采集所拍摄的灰卡图片的B/G和R/G值，利用回归算法绘制标准曲线；获取需要进行白平衡矫正的图片；采集所述图片的B/G和R/G值；根据所述标准曲线映射得到所述图片对应色温；查询所述色温对应的gain值；及根据所述gain值完成所述图片的白平衡矫正。可选地，该方法在所述根据所述标准曲线映射得到所述图片对应色温的步骤之前还包括步骤：通过深度学习算法对所述图片进行场景分类；当所述图片对应的场景类别属于特殊场景时，识别所述图片中的特殊区域；在统计所述图片的B/G和R/G值时，对所述特殊区域的采样点进行排除。可选地，所述深度学习算法为卷积神经网络算法。可选地，所述识别所述图片中的特殊区域和对所述特殊区域的采样点进行排除的步骤具体包括：当所述图片的场景类别为所述特殊场景时，从所述图片的N个采样点中识别出属于特殊区域的采样点；将所述特殊区域的采样点排除在外，仅根据排除后剩下的采样点的B/G和R/G值统计得到所述图片对应的B/G和R/G值。可选地，所述特殊场景为大片绿地场景，所述特殊区域为绿地区域。此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种移动终端，所述移动终端包括：存储器、处理器、摄像头及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像处理程序，所述图像处理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：通过控制可变色温灯箱，在多个色温下拍摄灰卡；采集所拍摄的灰卡图片的B/G和R/G值，利用回归算法绘制标准曲线；获取需要进行白平衡矫正的图片；采集所述图片的B/G和R/G值；根据所述标准曲线映射得到所述图片对应色温；查询所述色温对应的gain值；及根据所述gain值完成所述图片的白平衡矫正。可选地，所述图像处理程序被所述处理器执行时还实现步骤：通过深度学习算法对所述图片进行场景分类；当所述图片对应的场景类别属于特殊场景时，识别所述图片中的特殊区域；在统计所述图片的B/G和R/G值时，对所述特殊区域的采样点进行排除。可选地，所述深度学习算法为卷积神经网络算法。可选地，所述识别所述图片中的特殊区域和对所述特殊区域的采样点进行排除的步骤具体包括：当所述图片的场景类别为所述特殊场景时，从所述图片的N个采样点中识别出属于特殊区域的采样点；将所述特殊区域的采样点排除在外，仅根据排除后剩下的采样点的B/G和R/G值统计得到所述图片对应的B/G和R/G值。进一步地，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有图像处理程序，所述图像处理程序被处理器执行时实现如上述的图像处理方法的步骤。本专利技术提出的图像处理方法、移动终端及计算机可读存储介质，能够基于可变色温灯箱和机器学习绘制更加精确的标准曲线，并对实际拍摄的图片进行特殊场景和区域的识别，从而进行特殊处理，然后根据所述标准曲线映射得到所述图片对应的色温及gain值，完成对所述图片的白平衡矫正，使用户能够获得更佳的图片质量，不会出现偏色等问题，很大程度上避免了传统的白平衡方式的弊端。附图说明图1为实现本专利技术各个实施例的移动终端的硬件结构示意图；图2为如图1所示的移动终端的无线通信系统示意图；图3为本专利技术第一实施例提出的一种图像处理方法的流程图；图4为本专利技术第二实施例提出的一种图像处理方法的流程图；图5为本专利技术中的一种标准曲线的示意图；图6为本专利技术中根据所述标准曲线映射得到对应色温的示意图；图7-8为本专利技术中采用的一种LeNet-5网络的网络结构示意图。图9为本专利技术中属于绿地区域的采样点的示意图；图10为本专利技术第三实施例提出的一种移动终端的模块示意图；图11为本专利技术第四实施例提出的一种图像处理系统的模块示意图；图12为本专利技术第五实施例提出的一种图像处理系统的模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本专利技术的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。终端可以以各种形式来实施。例如，本专利技术中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(PersonalDigitalAssistant，PDA)、便捷式媒体播放器(PortableMediaPlayer，PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本专利技术的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。请参阅图1，其为实现本专利技术各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：RF(RadioFrequency，射频)单元101、WiFi模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(GlobalSystemofMobilecommunication，全球移动通讯系统)、GPRS(GeneralPacketRadioService，通用分组无线服务)、CDMA2000(CodeDivisionMultipleAccess2000，码分多址2000)、WCDMA(W本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，该方法包括步骤：通过控制可变色温灯箱，在多个色温下拍摄灰卡；采集所拍摄的灰卡图片的B/G和R/G值，利用回归算法绘制标准曲线；获取需要进行白平衡矫正的图片；采集所述图片的B/G和R/G值；根据所述标准曲线映射得到所述图片对应色温；查询所述色温对应的gain值；及根据所述gain值完成所述图片的白平衡矫正。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，该方法包括步骤：通过控制可变色温灯箱，在多个色温下拍摄灰卡；采集所拍摄的灰卡图片的B/G和R/G值，利用回归算法绘制标准曲线；获取需要进行白平衡矫正的图片；采集所述图片的B/G和R/G值；根据所述标准曲线映射得到所述图片对应色温；查询所述色温对应的gain值；及根据所述gain值完成所述图片的白平衡矫正。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，该方法在所述根据所述标准曲线映射得到所述图片对应色温的步骤之前还包括步骤：通过深度学习算法对所述图片进行场景分类；当所述图片对应的场景类别属于特殊场景时，识别所述图片中的特殊区域；在统计所述图片的B/G和R/G值时，对所述特殊区域的采样点进行排除。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述深度学习算法为卷积神经网络算法。4.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述识别所述图片中的特殊区域和对所述特殊区域的采样点进行排除的步骤具体包括：当所述图片的场景类别为所述特殊场景时，从所述图片的N个采样点中识别出属于特殊区域的采样点；将所述特殊区域的采样点排除在外，仅根据排除后剩下的采样点的B/G和R/G值统计得到所述图片对应的B/G和R/G值。5.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述特殊场景为大片绿地场景，所述特殊区域为绿地区域。6.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括：存储器、处理器、摄像头及存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔小辉，
申请(专利权)人：努比亚技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44