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高速摄像机小百科 | 基于自适应色温估计算法的自动白平衡

上期高速摄像机小百科介绍了像质测试相关内容,这一期继续关注高速摄像机图像处理的重要功能-自动白平衡。


1 色温、色温估计、自动白平衡

色温,描述光源色彩特性的物理量,指标准黑体在不同温度下发出的某种颜色的光,计量单位”开尔文温度(K)”。光源不同,色温不同。色温越高,光线越接近于蓝色,色温越低,光线则偏暖色(图1为常见光源下的色温值)。


色温估计是确定光源色温的过程,正确的色温估计有助于设置白平衡。


自动白平衡,是高速摄像机的重要功能,该功能通过对不同光照条件(如室内、晴天、阴天)进行色温估计后,自动调整拍摄图像的颜色温度,实现不同光源下拍摄的白色物体能够正确显示白色。


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 图1 常见光源色温图

2自动白平衡的可能偏差

自动白平衡效果好不好,精确的色温估计是关键步骤。常见色温估计算法客观存在一定局限性,如灰度世界算法,假设所有颜色的平均值是灰色,即RGB三个通道的平均值相等,通过将图像的平均颜色调整为灰色实现色温估计,但对于颜色分布差异大,如大面积单色的图像,该算法容易出现颜色偏差。


另一种完美反射假设算法,假设图像中存在高亮度区域为标准的白色,进而检测并估计,但对于本身即存在颜色偏差的高亮区域,该算法易出现颜色偏差。


3 千眼狼高速摄像机自适应色温估计算法

千眼狼图像工程师们采用一种自适应色温估计算法,通过在YCrCb颜色空间筛选像素和迭代计算,结合普朗克曲线标定,得到误差极小的白平衡调整参数,适应复杂的光源环境,如混合光源场景、彩色灯光场景等。


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 图2 RGB→YCbCr颜色空间转换

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 图3 普朗克曲线图(色温曲线)

经千眼狼图像质量测试实验室像质测试,该自适应色温估计算法可有效适应复杂光源环境,兼顾图像所有像素的平均颜色区域和高亮度区域颜色信息,实现良好的颜色平衡和色彩还原效果。


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图4 原始图像,初始白平衡,自适应色温估计算法的白平衡

附 千眼狼高速摄像机图像质量测试实验室

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