基于色溫估計自動白平衡算法研究與實現(xiàn).pdf

1、人的視覺有顏色恒常性的特點，能夠保證觀察到的物體顏色不會因為光源的顏色不同而發(fā)生變化。圖像傳感器是模仿人類的視覺系統(tǒng)來成像的，但是由于其不具有顏色恒常性的特點，為了消除光源顏色對于圖像傳感器成像的影響，必須對圖像傳感器的成像進行自動白平衡調節(jié)。
　　 本文在研究現(xiàn)有自動白平衡算法的基礎上，為了克服灰度世界算法在圖像顏色較少時的算法失效，同時克服已有基于色溫估計的白平衡算法存在的色度空間轉換的精度損失問題，提出在RGB色度空間的基

2、于色溫估計的自動白平衡算法。首先通過實驗確定各常見色溫的R/G、B/G的范圍，建立常見色溫查找表。然后統(tǒng)計當前光線下圖像像素點的R/G、B/G的值，通過查表法確定該像素點所屬色溫。處理完整幀圖像之后，像素點最多的色溫即可確定為當前光源的色溫。最后根據灰度世界假設，計算R、G、B相應的增益。最后對整幀圖像進行相應的補償，就可以實現(xiàn)白平衡調整的功能。為了更好的衡量算法的調整效果，本文采用圖像的色調平均值來作為衡量標準。首先對算法進行了mat

3、lab仿真，并搭建了FPGA驗證平臺，最后對芯片進行測試。所有的測試結果均表明，在圖形顏色信息比較豐富時，該算法處理結果較灰度世界算法有一定程度的改善，圖像的色調平均值減小了19.2％；當圖像中存在大面積色塊時，圖像的色調平均值減小了42.8％，有效地避免了灰度世界的算法失效問題。同時，與現(xiàn)有YCbCr空間的色溫估計算法相比較，該算法調整結果更加穩(wěn)定。該算法已經在兩款芯片中得到應用，一款是640*480的像素陣列，另一款是240*320