一种图像白平衡方法及系统、存储介质及终端设备技术方案

本发明专利技术提供一种图像白平衡方法及系统、存储介质及终端设备，包括以下步骤：基于暗通道先验算法获取目标图像中的白色区域；建立从所述目标图像到还原图像的映射模型，所述映射模型包括待确定的映射参数；基于灰度世界算法，利用所述目标图像和所述白色区域获取所述映射模型的映射参数，以得到训练好的映射模型；基于所述目标图像和所述训练好的映射模型获取还原图像。本发明专利技术的图像白平衡方法及系统、存储介质及终端设备解决了现有技术中图像白平衡算法失效率高，基于的假设单一，硬件复杂度高等缺陷。

An Image White Balance Method and System, Storage Media and Terminal Equipment

The invention provides an image white balance method and system, storage medium and terminal equipment, including the following steps: acquiring the white area in the target image based on a dark channel prior algorithm; establishing a mapping model from the target image to the restored image, which includes the mapping parameters to be determined; and utilizing the target image and the white based on the gray world algorithm. The region obtains the mapping parameters of the mapping model to obtain the trained mapping model, and the restored image is obtained based on the target image and the trained mapping model. The image white balance method and system, storage medium and terminal device of the invention solve the defects of high invalidation rate of image white balance algorithm, single hypothesis and high hardware complexity in the prior art.

【技术实现步骤摘要】
一种图像白平衡方法及系统、存储介质及终端设备
本专利技术涉及图像处理的
，特别是涉及一种图像白平衡方法及系统、存储介质及终端设备。
技术介绍
随着人工智能的白热化发展，机器已经为人类带来了巨大的便利。在人工智能领域中，机器视觉将成为人工智能下一个主要发展方向。人眼看到的物体颜色就是物体本身的真实颜色，且人眼所看到物体的颜色不容易受到周围光线的影响，这种现象叫做色彩恒常性。图像传感器是计算机和其他电子设备获取图像信息的电子元件，是机器视觉的信息入口，能够将光学图像转变为电信号，从而帮助其他元件实现对图像的存储和机器视觉算法后期的处理。然而在获取图像时，图像传感器会受到环境光的影响，会将它“看到”的所有可见光都存储下来。例如，在偏黄的光线下拍摄的图像，如果不经过色彩还原处理，图像传感器会存储偏黄的图像，而不是物体本身的颜色。若直接在显示屏上显示，图像就会偏黄，而正确的色彩对机器视觉来说也极为重要。因此，需要在图像传感器存储图像后或在显示器显示图像前进行色彩还原以减少色偏，恢复图像本身的颜色。现有技术中提出了很多色彩还原的相关算法，其中最经典的色彩还原算法博客以下两种：(1)灰度世界算法灰度世界算法假设对于一副色彩丰富的图像而言，整个场景的平均反射是消色差的，即各个颜色通道的平均值是相等的，从而在此基础上计算各通道增益。但是，当图像颜色较为单一时，该算法失效，无法还原物体真实色彩。(2)完美反射算法完美反射算法假设图像上最亮点就是白点，并以此白点为参考计算各通道增益。但是，当图像不存在白色区域时，该算法失效。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种图像白平衡方法及系统、存储介质及终端设备，用于解决现有技术中图像白平衡算法失效率高，基于的假设单一，硬件复杂度高等缺陷。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于暗通道先验与灰度世界算法的图像白平衡方法，包括以下步骤：基于暗通道先验算法获取目标图像中的白色区域；建立从所述目标图像到还原图像的映射模型，所述映射模型包括待确定的映射参数；基于灰度世界算法，利用所述目标图像和所述白色区域获取所述映射模型的映射参数，以得到训练好的映射模型；基于所述目标图像和所述训练好的映射模型获取还原图像。于本专利技术一实施例中，基于暗通道先验算法获取目标图像中的白色区域包括以下步骤：获取目标图像中每个像素点x在r、g、b通道上的像素值Ic(x)，c∈{r、g、b}；根据获取暗通道的目标图像，Idark(x)表示暗通道的目标图像中像素点x的像素值；将所述暗通道的目标图像中最亮的点的像素值作为大气光强的值A；获取每个像素点x的透射率计算所述目标图像的平均透射率t_average；根据I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))获取J(x)，其中I(x)表示所述目标图像中的像素点x的像素值；J(x)表示还原图像中的像素点x的亮度值；计算还原图像中的像素点的平均亮度值J_average；遍历所有像素点，将满足t(x)<t_average且J(x)>J_average的像素点构成白色区域。于本专利技术一实施例中，所述映射模型为其中，Ir(x)、Ig(x)、Ib(x)分别表示目标图像中像素点x在r、g、b通道上的像素值；Ir'(x)、Ig'(x)、Ib'(x)分别表示还原图像中像素点x在r、g、b通道上的像素值；ur、ug、ub、vr、vg、vb为映射参数。于本专利技术一实施例中，基于灰度世界算法，利用所述目标图像和所述白色区域获取所述映射模型的映射参数，以得到训练好的映射模型包括以下步骤：a)计算目标图像的平均灰度值gray；b)根据灰度世界算法得到其中MN表示像素点的总个数；c)计算白色区域的平均灰度值graymax；d)根据灰度世界算法得到e)利用步骤b)和步骤d)中的公式计算所述映射模型的映射参数ur、ug、ub、vr、vg、vb，以得到训练好的映射模型。对应地，本专利技术还提供一种基于暗通道先验与灰度世界算法的图像白平衡系统，包括获取模块、建立模块、训练模块和还原模块；获取模块用于基于暗通道先验算法获取目标图像中的白色区域；建立模块用于建立从所述目标图像到还原图像的映射模型，所述映射模型包括待确定的映射参数；训练模块用于基于灰度世界算法，利用所述目标图像和所述白色区域获取所述映射模型的映射参数，以得到训练好的映射模型；还原模块用于基于所述目标图像和所述训练好的映射模型获取还原图像于本专利技术一实施例中，所述获取模块基于暗通道先验算法获取目标图像中的白色区域执行以下步骤：获取目标图像中每个像素点x在r、g、b通道上的像素值Ic(x)，c∈{r、g、b}；根据获取暗通道的目标图像，Idark(x)表示暗通道的目标图像中像素点x的像素值；将所述暗通道的目标图像中最亮的点的像素值作为大气光强的值A；获取每个像素点x的透射率计算所述目标图像的平均透射率t_average；根据I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))获取J(x)，其中I(x)表示所述目标图像中的像素点x的像素值；J(x)表示还原图像中的像素点x的亮度值；计算还原图像中的像素点的平均亮度值J_average；遍历所有像素点，将满足t(x)<t_average且J(x)>J_average的像素点构成白色区域。于本专利技术一实施例中，所述映射模型为其中，Ir(x)、Ig(x)、Ib(x)分别表示目标图像中像素点x在r、g、b通道上的像素值；Ir'(x)、Ig'(x)、Ib'(x)分别表示还原图像中像素点x在r、g、b通道上的像素值；ur、ug、ub、vr、vg、vb为映射参数。于本专利技术一实施例中，所述训练模块基于灰度世界算法，利用所述目标图像和所述白色区域获取所述映射模型的映射参数，以得到训练好的映射模型执行以下步骤：a)计算目标图像的平均灰度值gray；b)根据灰度世界算法得到其中MN表示像素点的总个数；c)计算白色区域的平均灰度值graymax；d)根据灰度世界算法得到e)利用步骤b)和步骤d)中的公式计算所述映射模型的映射参数ur、ug、ub、vr、vg、vb，以得到训练好的映射模型。另外，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述基于暗通道先验与灰度世界算法的图像白平衡方法。最后，本专利技术还提供一种终端设备，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端设备执行如上述基于暗通道先验与灰度世界算法的图像白平衡方法。如上所述，本专利技术的图像白平衡方法及系统、存储介质及终端设备，具有以下有益效果：(1)结合了暗通道先验算法与灰度世界算法的优点，抵消了两者的缺点，显著提高了图像衡算法的适用性；(2)色彩还原效果较佳，且性能稳定；(3)在客观、主观评价以及算法的硬件复杂度等方面明显高于传统图像白平衡算法。附图说明图1显示为本专利技术的基于暗通道先验与灰度世界算法的图像白平衡方法于一实施例中的流程图；图2显示为本专利技术的基于暗通道先验与灰度世界算法的图像白平衡系统于一实施例中的结构示意图；图3显示为本专利技术的终端设备于一实施例中的结构示意图。元件标号说明11获取模块12建立模块13训练模块14本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于暗通道先验与灰度世界算法的图像白平衡方法，其特征在于，包括以下步骤：基于暗通道先验算法获取目标图像中的白色区域；建立从所述目标图像到还原图像的映射模型，所述映射模型包括待确定的映射参数；基于灰度世界算法，利用所述目标图像和所述白色区域获取所述映射模型的映射参数，以得到训练好的映射模型；基于所述目标图像和所述训练好的映射模型获取还原图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于暗通道先验与灰度世界算法的图像白平衡方法，其特征在于，包括以下步骤：基于暗通道先验算法获取目标图像中的白色区域；建立从所述目标图像到还原图像的映射模型，所述映射模型包括待确定的映射参数；基于灰度世界算法，利用所述目标图像和所述白色区域获取所述映射模型的映射参数，以得到训练好的映射模型；基于所述目标图像和所述训练好的映射模型获取还原图像。2.根据权利要求1所述的基于暗通道先验与灰度世界算法的图像白平衡方法，其特征在于，基于暗通道先验算法获取目标图像中的白色区域包括以下步骤：获取目标图像中每个像素点x在r、g、b通道上的像素值Ic(x)，c∈{r、g、b}；根据获取暗通道的目标图像，Idark(x)表示暗通道的目标图像中像素点x的像素值；将所述暗通道的目标图像中最亮的点的像素值作为大气光强的值A；获取每个像素点x的透射率计算所述目标图像的平均透射率t_average；根据I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))获取J(x)，其中I(x)表示所述目标图像中的像素点x的像素值；J(x)表示还原图像中的像素点x的亮度值；计算还原图像中的像素点的平均亮度值J_average；遍历所有像素点，将满足t(x)<t_average且J(x)>J_average的像素点构成白色区域。3.根据权利要求1所述的基于暗通道先验与灰度世界算法的图像白平衡方法，其特征在于，所述映射模型为其中，Ir(x)、Ig(x)、Ib(x)分别表示目标图像中像素点x在r、g、b通道上的像素值；Ir'(x)、Ig'(x)、Ib'(x)分别表示还原图像中像素点x在r、g、b通道上的像素值；ur、ug、ub、vr、vg、vb为映射参数。4.根据权利要求3所述的基于暗通道先验与灰度世界算法的图像白平衡方法，其特征在于，基于灰度世界算法，利用所述目标图像和所述白色区域获取所述映射模型的映射参数，以得到训练好的映射模型包括以下步骤：a)计算目标图像的平均灰度值gray；b)根据灰度世界算法得到其中MN表示像素点的总个数；c)计算白色区域的平均灰度值graymax；d)根据灰度世界算法得到e)利用步骤b)和步骤d)中的公式计算所述映射模型的映射参数ur、ug、ub、vr、vg、vb，以得到训练好的映射模型。5.一种基于暗通道先验与灰度世界算法的图像白平衡系统，其特征在于，包括获取模块、建立模块、训练模块和还原模块；获取模块用于基于暗通道先验算法获取目标图像中的白色区域；建立模块用于建立从所述目标图像到还原图像的映射模型，所述映射模型包括待确定的...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪辉，李晓川，黄成强，田犁，
申请(专利权)人：中国科学院上海高等研究院，
类型：发明
国别省市：上海,31