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基于色温估计自动白平衡算法研究与实现

【摘要】:人的视觉有颜色恒常性的特点,能够保证观察到的物体颜色不会因为光源的颜色不同而发生变化。图像传感器是模仿人类的视觉系统来成像的,但是由于其不具有颜色恒常性的特点,为了消除光源颜色对于图像传感器成像的影响,必须对图像传感器的成像进行自动白平衡调节。 在研究现有自动白平衡算法的基础上,为了克服灰度世界算法在图像颜色较少时的算法失效,同时克服已有基于色温估计的白平衡算法存在的色度空间转换的精度损失问题,本文提出在RGB色度空间的基于色温估计的自动白平衡算法。首先通过实验确定各常见色温的R/G、B/G的范围,建立常见色温查找表。然后统计当前光线下图像像素点的R/G、B/G的值,通过查表法确定该像素点所属色温。处理完整帧图像之后,像素点最多的色温即可确定为当前光源的色温。最后根据灰度世界假设,计算R、G、B相应的增益。最后对整帧图像进行相应的补偿,就可以实现白平衡调整的功能。 为了更好的衡量算法的调整效果,本文采用图像的色调平均值来作为衡量标准。首先对算法进行了matlab仿真,并搭建了FPGA验证平台,最后对芯片进行测试。所有的测试结果均表明,在图形颜色信息比较丰富时,该算法处理结果较灰度世界算法有一定程度的改善,图像的色调平均值减小了19.2%;当图像中存在大面积色块时,图像的色调平均值减小了42.8%,有效地避免了灰度世界的算法失效问题。同时,与现有YCbCr空间的色温估计算法相比较,该算法调整结果更加稳定。该算法已经在两款芯片中得到应用,一款是640*480的像素阵列,另一款是240*320的像素阵列。芯片白平衡调整工作稳定,能满足各种应用环境的要求。

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