自動白平衡統計數據收集的製作方法

2023-05-29 18:07:26 1

專利名稱：自動白平衡統計數據收集的製作方法
技術領域：
無
背景技術：
照明源，也稱作照明體或發光體，可能不是純白色的，而是具有朝著一特定色彩的偏差。所述色彩偏差通常依據色溫來測量。人眼可補償不是純白色的照明，因此色彩在各種各樣照明條件下看似相對一致。換句話說，人眼可適應於不同照明條件，使得灰色對象看似為灰色(本文中灰白色與灰色可互換使用)。
然而，當發光體改變時，電子傳感器可不同地感知同一場景。電子傳感器捕獲圖像但可能不能夠補償具有不同色溫的不同照明條件。用於電子圖像捕獲裝置(例如，數字相機或視頻記錄器)中的典型傳感器可捕獲一展現可歸因於來自非純白色光源的照明的色移的圖像。所捕獲的圖像中所展現的色移可能在人眼看似不自然且產生傳感器或捕獲裝置具有低質量即不能夠準確地捕獲真實世界圖像的感覺。
可處理一所捕獲的圖像以補償照明條件及發光體的色溫。白平衡補償視發光體的色溫而定。經配置用於第一色溫的發光體的白平衡補償可能不校正第二發光體的色溫，且可由於將額外色移引入圖像中而進一步降低圖像質量。當數字圖像中的色調斷開時，亦即，無白平衡或不正確的白平衡，人對圖像的感覺可能令人不快。


發明內容
用於檢測正確發光體的額外光溫度傳感器可能過於昂貴或沉重而不能在數字相機或其它移動裝置上實施。相機可僅依據每一幀中所捕獲的像素來正確地估計照明條件或白色水平。自動白平衡(AWB)可能是數字成像應用(例如，數字相機及視頻記錄器)的重要任務。可能需要改善AWB性能。
所捕獲的圖像的AWB可基於灰色世界假設來執行。首先，可針對一個或一個以上參考照明捕獲一平面場灰色圖像。在校準處理期間針對每一參考照明確定及存儲所捕獲的灰色圖像的統計數據。對於每一隨後的所捕獲的圖像，可過濾圖像以確定灰色區域的子集。可將灰色區域進一步劃分成一個或一個以上灰色叢集。可確定所述一個或一個以上灰色叢集的平均權重，且可確定從平均權重到參考發光體的距離。對發光體的估計可基於所述距離來確定。可基於所估計的發光體對圖像應用白平衡增益。
已開發的許多不同類型的AWB算法可能具有不完美的性能。灰色世界假設是一種用於收集用於AWB決策制定的統計數據的廉價方式。可能存在基於灰色世界假設的不同算法。當一場景中不存在灰色像素或一幀平均值不是灰色時，基於灰色世界假設的算法可能受到欺騙。因此，許多試探法可輔助AWB。然而，這些試探法僅在所收集的AWB統計數據可靠時才值得信賴。
因為視頻應用中的大量計算處理能力專用於編碼及/或解碼圖像，所以在軟體上執行的AWB算法花費儘可能少的時間是重要的。否則，可能會因計算能力的約束而發生幀損失或幀丟失情形。
本文中描述一種靈活且強大的AWB統計數據收集方法。可通過使用不同組的查找表來配置所述方法以用於任何傳感器。
一方面涉及一種方法，所述方法包含(a)根據第一像素的紅、綠及藍(R，G，B)值計算色彩比率；(b)通過將所述比率與最大值及最小值比較而確定所述色彩比率是否在一範圍以外；(c)如果所述色彩比率在所述範圍以外，則跳過所述第一像素且對第二像素執行(a)及(b)；(d)如果所述色彩比率在範圍中，則將所述色彩比率量化成定點整數；(e)在表中查找所述定點整數以尋找叢集索引；(f)確定所述叢集索引是否為零；(g)如果所述叢集索引為零，則對所述第二像素執行(a)及(b)；及(h)如果所述叢集索引大於零，則遞增與叢集索引相關聯的色彩比率總和並遞增與叢集索引相關聯的像素的數目。
另一方面涉及一種方法，所述方法包含累加(a)所捕獲的圖像中的用於多個叢集中的每一叢集的多個像素的紅/綠及藍/綠色彩比率值及(b)具有與每一叢集相關聯的紅/綠及藍/綠色彩比率的像素的數目。所述叢集包含目光、螢光、白熾及戶外綠色區。所述方法進一步確定哪一叢集具有最高累加數目的像素，且使用具有最高累加數目的像素的叢集對所捕獲的圖像執行白平衡。
另一方面涉及一種設備，其包含(a)用於根據第一像素的紅、綠及藍(R，G，B)值計算色彩比率的裝置；(b)用於通過將所述比率與最大值及最小值比較而確定所述色彩比率是否在一範圍以外的裝置；(c)如果所述色彩比率在所述範圍以外，則用於跳過所述第一像素且對第二像素執行(a)及(b)的裝置；(d)如果所述色彩比率在範圍中，則用於將所述色彩比率量化成定點整數的裝置；(e)用於在表中查找所述定點整數以尋找叢集索引的裝置；(f)用於確定所述叢集索引是否為零的裝置；(g)如果所述叢集索引為零，則用於對所述第二像素執行(a)及(b)的裝置；及(h)如果所述叢集索引大於零，則用於遞增與叢集索引相關聯的色彩比率總和並遞增與叢集索引相關聯的像素的數目的裝置。
另一方面涉及一種設備，其包含收集模塊及處理器。所述收集模塊經配置以累加(a)所捕獲的圖像中的多個像素的用於多個叢集中的每一叢集的紅/綠及藍/綠色彩比率值及(b)具有與每一叢集相關聯的紅/綠及藍/綠色彩比率的像素的數目，所述叢集包含日光、螢光、白熾及戶外綠色區。所述處理器經配置以確定哪一叢集具有最高累加數目的像素，且使用具有最高累加數目的像素的叢集對所捕獲的圖像執行白平衡。
另一方面涉及計算機可讀媒體，其經配置以存儲一組指令，所述組指令可執行以累加(a)所捕獲的圖像中的多個像素的用於多個叢集中的每一叢集的紅/綠及藍/綠色彩比率值及(b)具有與每一叢集相關聯的紅/綠及藍/綠色彩比率的像素的數目，所述叢集包含日光、螢光、白熾及戶外綠色區；及確定哪一叢集具有最高累加數目的像素，且使用具有最高累加數目的像素的叢集對所捕獲的圖像執行白平衡。



圖1說明具有自動白平衡的圖像捕獲裝置的配置。
圖2說明經配置用於自動白平衡的圖像處理器的配置。
圖3說明用於建立發光體參考的方法的配置。
圖4說明用於提供自動白平衡的方法的配置。
圖5說明用於提供自動白平衡的方法的另一配置。
圖6說明灰色過濾配置的實例。
圖7說明確定灰色叢集與參考發光體之間的距離的實例。
圖8說明參考點及戶外綠色區在紅/綠(R/G)及藍/綠(B/G)空間上的分布。
圖9說明另一自動白平衡(AWB)統計數據收集方法的實例。
圖10說明指派給可用於圖8中的叢集的橢圓形區段或劃分區的不同索引。
圖11說明可用於圖8中的叢集的替代配置，其中多個索引被指派給一叢集中的大體上矩形的區段。
圖12說明可通過圖9的方法來使用的一個或一個以上查找表的實例。
圖13A說明用於圖12的叢集索引的累加器寄存器。
圖13B說明用於索引X的具有子劃分的寄存器。
圖14說明傳感器、AWB統計數據收集模塊、膚色檢測模塊，及使用灰色世界假設的AWB模塊。

具體實施例方式 灰色世界假設可形成用於執行數字攝影術的白平衡的基礎。在大量照片集合當中已觀察到圖像中的像素的平均色彩大致為灰色。雖然視場景而存在例外，但灰色世界假設可良好地適用且提供一用於執行白平衡的可靠基礎。本文中所揭示的自動白平衡(AWB)方法及設備是基於結合離群值移除的灰色世界假設。數字相機或某一其它圖像處理裝置(及/或圖像捕獲裝置)可經配置以執行本文中所描述的AWB方法。
參考圖像捕獲裝置(例如，數字相機或無線攝影電話)描述所述方法。然而，不存在於裝置內實施圖像捕獲傳感器的要求。電子裝置可經配置以對由遠程傳感器捕獲的圖像執行AWB方法。
圖像捕獲裝置最初可將圖像分成多個區域(一個或一個以上像素)。裝置可過濾圖像以使灰色區域通過且拒絕非灰色區域。裝置可使用灰色區域來確定發光體且不依賴於非灰色區域。如本文中所使用，「灰色區域」及「灰色像素」分別指代灰色及近灰色區域及像素，其通過過濾約束來選擇且用於確定發光體。
在過濾圖像從而識別灰色區域之後，裝置變換或以其它方式轉換灰色區域的色彩特徵以映射到預定坐標空間或柵格上。裝置可在柵格內定位對應於一灰色參考的一個或一個以上參考點，所述灰色參考是通過捕獲用特定發光體照明的灰色圖像而獲得。因此，裝置可將用於每一發光體的參考點定位於柵格上。
在轉換灰色區域以映射到坐標系上之後，裝置可針對灰色區域中的每一者確定從灰色區域到發光體參考點中的每一者的距離。裝置可通過確定不良統計的灰色區域且不考慮所述離群值區域來過濾灰色區域。裝置可確定(例如)從所述區域中的每一者到發光體參考點中的任一者的最小距離。裝置可接著將所述最小距離與預定閾值進行比較，且不對具有大於預定閾值的最小距離的那些區域進行進一步處理。
裝置接著比較從剩餘灰色區域到發光體參考點中的每一者的距離。裝置可將發光體估計為具有最接近灰色區域的發光體參考點的發光體。
圖1為實施AWB的圖像捕獲裝置100的功能性方框圖。圖像捕獲裝置100可為(例如)數字相機、數字視頻記錄器、具有數字相機的無線電話，或某一其它圖像捕獲裝置。圖像捕獲裝置100可包括一相對於傳感器120定位的透鏡110，傳感器120可為(例如)經配置以將入射光轉換成電子表示的光學傳感器。舉例而言，傳感器可為電荷耦合裝置(CCD)、互補金屬氧化物半導體(CMOS)檢測器、光電二極體陣列、光生伏打檢測器等，或用於捕獲光學圖像的某一其它傳感器。傳感器120可經配置以產生光分量的形式的電子表示。舉例而言，傳感器110可產生所捕獲的圖像的相異的R、G及B表示。傳感器120可耦合到色彩處理器130。
色彩處理器130可經配置以提供AWB。色彩處理器130可包括一經配置以聚集及處理所捕獲的圖像的統計數據的統計模塊132。色彩處理器130及統計模塊132可經配置以測量或以其它方式確定為圖像中所捕獲的場景照明的照明條件。色彩處理器130可部分地基於針對多個參考發光體存儲的統計數據而確定一發光體。色彩處理器130可經配置以對所捕獲的圖像應用一校正以校正圖像的色彩平衡。色彩處理器130及統計模塊132可經配置以使用結合存儲器140操作的處理器150執行某些或所有相關聯的功能。色彩處理器130及統計模塊132的某些或所有功能可作為軟體存儲於存儲器140中，作為一個或一個以上處理器可用指令。處理器150可經配置以存取所述處理器可用指令且對其操作以執行相關聯的功能。
色彩處理器130可經配置以將參考發光體統計數據及信息存儲在存儲器140中且也可經配置以將所捕獲的圖像或經AWB校正的圖像存儲在存儲器140中。存儲器140可在裝置100的內部或外部。或者或另外，色彩處理器130可經配置以將原始圖像或經AWB校正的圖像傳送到輸出/顯示器160。
輸出/顯示器160可包括一顯示裝置，例如液晶顯示器(LCD)、發光二極體(LED)陣列、陰極射線管(CRT)，及其類似物，或某一其它顯示裝置。輸出/顯示器160也可包括一個或一個以上輸出埠。舉例而言，可將經AWB校正的圖像輸出到埠或連接器。色彩處理器130可經配置以將經AWB校正的圖像直接輸出到輸出/顯示器160或可經配置以在將經校正的圖像傳送到輸出/顯示器160之前將經AWB校正的圖像轉換成特定格式(例如，標準顯示格式或文件格式)。舉例而言，色彩處理器130可經配置以將經AWB校正的圖像格式化成JPEG、GIF或某一其它圖像格式。輸出/顯示器160可為一經配置以將經AWB校正的圖像傳輸到目的地裝置(未圖示)的通信裝置(例如，數據機或無線收發器)。
圖2為在圖像捕獲裝置(例如，圖1的圖像捕獲裝置100)中操作的色彩處理器130及統計模塊132的功能性方框圖。與圖1中一樣，圖2的圖像捕獲裝置可包括一耦合到處理器150及存儲器140的具有統計模塊132的色彩處理器130。
色彩處理器130可包括一經配置以接收所捕獲的圖像的輸入。可將所捕獲的圖像輸入到統計模塊132且輸入到白平衡增益模塊210。白平衡增益模塊210可經配置以根據統計模塊132的輸出而應用白平衡增益。
統計模塊132可經配置以將所捕獲的圖像輸入到灰色過濾器220，灰色過濾器220可處理所捕獲的圖像以選擇可用於確定發光體的灰色對象。因為所捕獲的圖像通常為數位訊號、包或數字文件的形式，所以將灰色過濾器220(例如，數字過濾器)實施為數字處理器可能是有利的。
一傳感器(例如，圖1的傳感器120)可經配置以捕獲多種色彩格式(例如，紅、綠、藍(RGB)、YCrCb、或某一其它色彩格式)中的任一者的圖像。每一像素可伴隨(R，G，B)三重值。接著，(R，G，B)值被轉換成(Y，Cb，Cr)值。
灰色過濾器220可經配置以處理一特定色彩格式從而有助於灰色對象過濾。舉例而言，灰色過濾器220可經配置以執行YCrCb格式的圖像的初始灰色過濾從而有助於過濾處理。灰色過濾器220可經配置以在圖像並非已為YCrCb格式時將所捕獲的圖像變換成YCrCb格式。可使用以下色彩變換從RGB色彩格式信息中導出Y、Cb及Cr色彩格式，其中Y為Rec.601(一定義如何將RGB像素轉換成YCbCr數據的公共標準)中所定義的亮度，Cb為B與G的色差，且Cr為R與G的色差。
在一種配置中，灰色過濾器220可過濾所捕獲的圖像以通過選擇一預定亮度範圍內的區域且接著從剩餘區域中選擇滿足預定Cr及Cb準則的那些區域來選擇灰色區域(與上述的「灰色對象」相同)。灰色過濾器220可使用亮度值來移除過暗或過亮的區域。這些區域由於噪聲及飽和度問題而被排除。灰色過濾器220可將過濾表示成多個方程式，其中將滿足以下6個不等式的區域視為可能的灰色區域。
Y＜＝Ymax，(2) Y＞＝Ymin，(3) Cb＜＝m1*Cr+c1， (4) Cr＞＝m2*Cb+c2， (5) Cb＞＝m3*Cr+c3， (6) Cr＜＝m4*Cb+c4。
(7) 值m1-m4及c1-c4可表示預定常數，其經選擇以確保經過濾的對象準確地表示灰色區域同時維持足夠大範圍的經過濾的對象以確保可針對幾乎所有所捕獲的圖像估計發光體。可使用其他方程式。在某些配置中，灰色過濾器220可應用一組以上的過濾準則且基於多個準則過濾所述區域。
如果一像素可通過這6個不等式，則將其放置於用於所述區域的總和中。可將每一圖像分成8×8或16×16區域。最後，每一區域報告(Y，Cb，Cr)的總和及包括在總和中的像素的數目。
灰色過濾器220可對幾乎任何尺寸的區域操作。舉例而言，最小區域尺寸可對應於單個像素。類似地，最大區域尺寸可對應於整個所捕獲的圖像的尺寸。灰色過濾器220可對小於所捕獲的圖像尺寸的區域操作。通常，將圖像分成多個區域，且灰色過濾器220對所述區域中的每一者操作。
可將一圖像分成含有L×M個矩形區域，其中L及M為正整數。則N＝L×M表示一圖像中的區域的總數。在一種配置中，灰色過濾器220可將所捕獲的圖像分成8×8或16×16像素的區域。灰色過濾器220可將所捕獲的圖像的像素例如從RGB分量變換成YCrCb分量。灰色過濾器220可使用上述不等式來過濾像素以選擇可能的灰色像素。為了減少對大圖像尺寸的計算次數，灰色過濾器220可經配置以垂直地及/或水平地子取樣或以其它方式抽取所述像素的十分之一。舉例而言，在一種配置中，灰色過濾器220可經配置以對具有1.3百萬像素或1.3百萬像素以上的圖像以因數2子取樣水平及垂直像素。
灰色過濾器220可接著處理經過濾的像素以產生用於所述區域中的每一者的統計數據。舉例而言，灰色過濾器220可確定經過濾或約束的Cb的總和、經過濾或約束的Cr的總和、經過濾或約束的Y的總和，及根據對於Y、Cb及Cr的總和的約束選定的像素的數目。灰色過濾器220根據區域統計數據確定每一區域的Cb、Cr及Y的總和除以選定的像素的數目以獲得Cb(aveCb)、Cr、(aveCr)及Y(aveY)的平均值。灰色過濾器220可接著將統計變換回RGB分量以確定R、G及B的平均值。可通過以下方程序根據aveY、aveCb及aveCr確定平均R、G及B值。
灰色過濾器220可使用四個CbCr約束(上述的方程式(3)至方程式(6))以將每一區域分組成兩個不同叢集中的一者用於灰色區域的叢集X，及用於較高飽和度區域的叢集Y，如圖6中所展示。叢集X的灰色區域可比叢集Y的更飽和區域提供更可靠的照明估計。然而，這兩個叢集中的區域均可用於維持可估計適當發光體以防灰色區域的數目不足以做出準確估計的合理置信度。
在一種配置中，可將圖6中的兩個軸的相交點視為灰色點，且將叢集X及/或叢集Y視為中性區域(近灰色)。可將叢集X及/或叢集Y視為Cr-Cb空間上的一用於收集近灰色像素的有界框。
圖2中的灰色過濾器220將所述區域的識別符(identity)及其統計數據傳送到柵格轉換器230。柵格轉換器230經配置以將區域統計數據變換成柵格坐標系以確定與針對坐標系而格式化的參考發光體的關係。在一種配置中，柵格轉換器230將區域統計數據轉換及量化成(R/G，B/G)坐標系中的n×n柵格中的一者。不需要線性地劃分柵格距離。舉例而言，可由非線性劃分的R/G及B/G軸形成坐標柵格。當確定柵格距離時，非線性劃分的柵格坐標可比線性劃分的柵格更奏效。柵格轉換器230可丟棄在預定範圍(例如，[1/4，4])的外部的(aveR/aveG，aveB/aveG)對。柵格轉換器230可將區域統計數據有利地變換成二維坐標系。然而，二維坐標系的使用並非一限制，且柵格轉換器230可經配置以使用坐標系中的任何數目的維度。舉例而言，在另一配置中，柵格轉換器230可使用對應於經正規化為某一預定常數的R、G及B值的三維坐標系。
柵格轉換器230可經配置以將經變換的柵格值傳送到叢集過濾器240。叢集過濾器240可經配置以將柵格值(對應於經過濾的區域)分組成灰色過濾器220中所定義的叢集。舉例而言，叢集過濾器240可經配置以將來自柵格轉換器230的柵格值分組成通過應用於灰色過濾器220中的約束而定義的叢集X及叢集Y群組。在另一配置中，叢集過濾器240及灰色過濾器220可定義區域統計數據且將區域統計數據分組成兩個以上群組。
叢集過濾器240可經配置以部分基於分組而將柵格值的群組提供給距離模塊250。舉例而言，在上文所描述的配置中，對應於叢集X的柵格值可對應於較好的灰色區域近似值。叢集過濾器240可經配置以首先將對應於叢集X的柵格值傳送到距離模塊250。如果距離模塊250及發光體估計器270能夠用一高程度的置信度確定發光體估計，則叢集過濾器240可省略對叢集Y柵格值的進一步處理。在另一配置中，叢集過濾器240可經配置以在使用來自兩個叢集的柵格值確定發光體估計的那些配置中傳送叢集X值接著是叢集Y值。
可將來自發光體參考模塊260的輸出發送到距離模塊250的第二輸入。發光體參考模塊260可經配置以將參考發光體的位置提供給距離模塊250。
發光體參考模塊260可經配置以存儲用於一個或一個以上參考發光體的統計數據。在校準例行程序期間預定用於所述一個或一個以上參考發光體的統計數據，所述校準例行程序在製造過程期間測量相機的各個部分的性能。
表徵處理可能並不與校準例行程序完全相同，但其可為類似的。表徵與傳感器性能有關。舉例而言，表徵處理可測量一類型的傳感器在辦公室光下的R/G及B/G。但製造過程可測量每個傳感器且記錄傳感器距經表徵的值多遠。對於一給定傳感器模塊(例如，圖1中的圖像捕獲裝置100的傳感器120與透鏡110的組合)，可離線發生表徵處理。離線處理在典型消費者不使用圖像捕獲裝置100的周期期間發生，且所述周期可指代製造過程中的一周期。對於戶外照明條件，收集灰色對象的對應於一天中的各種時間的一系列圖片。所述圖片可包括在一天中的不同時間期間在直接日光、多雲照明、陰影中的戶外等等中所捕獲的圖像。記錄灰色對象在這些照明條件下的R/G及B/G比率。對於一室內照明條件，可使用暖螢光、冷螢光、白熾光等或某一其它發光體來捕獲灰色對象的圖像。可將照明條件中的每一者用作一參考點。針對室內照明條件記錄R/G及B/G比率。
在另一配置中，參考發光體可包括A(白熾、鎢等等)、F(螢光)，及被稱作D30、D50及D70的多個日光發光體。所述三個日光發光體可通過內插法形成一近似黑體線，如圖7中所展示。可通過發光體色彩理想地定義參考坐標的(R/G，B/G)坐標，所述發光體色彩是通過整合傳感器模塊的光譜響應與發光體的功率分布而計算。
在確定R/G及B/G比率的標度之後，在柵格坐標上定位參考點。以可使用柵格距離適當地區分不同參考點的方式確定標度。發光體參考模塊260可使用用於表徵灰色區域的相同坐標柵格產生發光體統計數據。
距離模塊250可經配置以確定從每一柵格點(從叢集過濾器240接收)到來自發光體參考模塊260的所有參考點的距離。距離模塊250可將經確定的距離與預定閾值比較。如果到任何參考點的最短距離超過所述預定閾值，則將所述點視為離群值且排除所述點。
根據定義，所有參考點對應於不同照明條件下的灰色對象。如果從叢集過濾器240接收的經收集的數據點不接近所述參考點中的任一者，則其並非灰色對象。如果此離群值點包括於距離計算中，則其將產生較大距離且對總的距離比較有負面影響。因此，可將具有較大的最小距離的數據點視為離群值且將其移除。如果數據點並非離群值，則確定到所有參考點的距離。在一種配置中，可將到一特定參考點的距離與到所述同一參考點的所有其它數據點距離求和。
在處理所有數據點以便移除離群值且將到所有參考點的距離求和之後，存在對應於K個參考點的K個數字，所述K個數字是對於所有參考點的距離的總和。
距離模塊250可經配置以(a)將每一距離傳送到發光體估計器270或(b)確定總和並將對於參考點中的每一者的距離的總和傳送到發光體估計器270。發光體估計器270可確定到所述參考點的最小距離且可確定對應於參考點的照明條件。
在一種配置中，叢集過濾器240可經配置以將圖像統計數據分組成標記為叢集X及叢集Y的兩個群組。對於叢集X與叢集Y兩者中的每一數據點，距離模塊250可經配置以確定至少三個不同距離。距離模塊250可確定(例如)到參考發光體A(Ref.A)的距離、到參考發光體F(Ref.F)的距離，及到一通過參考日光發光體形成的黑體線的距離，如圖7中所展示。
距離模塊250可經配置以確定例如歐幾裡德(Euclidean)、曼哈頓(城市街區)的距離量度，或可視計算複雜性要求及性能要求而使用某一其它量度。在其它配置中，距離模塊250可經配置以確定對應於所述叢集中的每一者的重力中心，且可經配置以確定從叢集重力中心到所述參考發光體點中的每一者的距離。
在一種配置中，到日光參考點D65的總距離可為125，到暖螢光參考點WF的總距離可為324，到冷螢光參考點CF的總距離可為421。發光體估計器270可確定到D65的距離(＝125)為所有數字當中的最小數字。發光體估計器270可接著確定所述D65為照明條件，且使用D65的相應R/G及B/G比率執行白平衡。
如果距離中存在平局，則發光體估計器270可使用傳感器曝光及增益設定幫助確定照明條件。發光體估計器270可依據曝光設定而使用曝光及增益設定來決定所捕獲的圖像中的場景為戶外還是室內且可輔助AWB決策。
在不存在通過像素選擇處理及離群值移除處理的數據點的稀有情況下，發光體估計器270可使用曝光設定與總R/G及B/G比率的組合做出決策。如果所捕獲的圖像表示戶外場景，則可將D65R/G及B/G比率與總R/G及B/G比率取平均值而作為AWB增益。如果所捕獲的圖像對應於室內場景，則可將暖螢光WF R/G及B/G比率與總R/G及B/G比率取平均值而作為AWB增益。在使用閃光燈或頻閃觀測器照明場景的情況下，可使用閃光燈的R/G及B/G比率作為白平衡增益。
發光體估計器270可經配置以將白平衡增益提供給白平衡增益模塊210，在白平衡增益模塊210中，對於發光體校正所捕獲的圖像。在另一配置中，發光體估計器270可經配置以將發光體估計提供給白平衡增益模塊210，且白平衡增益模塊210可確定白平衡增益並將增益應用於所捕獲的圖像。
可預定義用於參考發光體的白平衡(WB)增益。在一種配置中，可通過以下方程序定義每一參考的WB增益，其中行向量SSr、SSg及SSb為傳感器模塊的光譜響應(傳感器+IR截止+透鏡)，Lnxn為參考發光體的功率分布的對角矩陣，且W(R)nxl為表示一完全白色漫射體的識別符列向量。
可通過下式定義WB增益。

如果傳感器模塊的光譜響應不可得到，則可通過由傳感器模塊將參考發光體下的完全白色漫射體的圖像的原始R、G及B值取平均值而獲得WB增益。為解決傳感器模塊中的部分到部分的變化，可表徵多個單元，且為所述響應取平均值。
一旦發光體估計器270確定發光體，則發光體估計器270或白平衡增益模塊210可將WB增益定義如下。如果經估計的發光體為特定參考發光體(例如，參考A)，則白平衡增益模塊應用對應於所述參考發光體的WB增益。如果所估計的發光體為日光發光體，則應如下確定WB增益 如果所估計的相關色溫(CCT)在日光發光體D1與D2之間，則
如果所估計的CCT在日光發光體D2與D3之間，則
為概括AWB處理的一種配置，可灰色過濾所捕獲的圖像以選擇可能為灰色區域的那些區域。可將所述區域劃分成多個叢集。接著將經選定的區域映射到預定坐標繫上。可在坐標系內計算每一叢集的重力中心。可將一個或一個以上參考發光體點定位於坐標系內。可確定叢集的重力中心中的每一者與參考發光體點中的每一者之間的距離。可估計對應於叢集中的每一者的發光體，且可根據所述估計確定最終發光體。可基於發光體確定白平衡增益並將白平衡增益應用於所捕獲的圖像。
圖3是用於建立存儲於發光體參考模塊260中且由圖2的色彩處理器130的距離模塊250使用的參考發光體點的方法300的配置的流程圖。除用參考發光體為灰色場照明(其可在外部執行)以外，方法300可由圖2的色彩處理器130來執行。
方法300在方框310處開始，此時用參考發光體為灰色場照明。所述參考發光體可為(例如)白熾源、滷素源、鎢源、螢光源、一天的特定時間的日光，或某一其它光源。灰色場可為經均勻照明的平面場。
在方框320中，色彩處理器130捕獲圖像。在一種配置中，色彩處理器130通過控制傳感器與透鏡的組合而捕獲圖像。在另一配置中，色彩處理器130通過接收由遠程傳感器捕獲的圖像而捕獲圖像。
在捕獲圖像之後，色彩處理器130進行到方框330以建立對應於所捕獲的圖像的發光體參考點。在一種配置中，色彩處理器130可確定所捕獲的圖像的像素的R/G及B/G比率且確定表示發光體的參考點的平均值。
色彩處理器130接著進行到決策方框340以確定是否已測量所有參考發光體。如果如此，則色彩處理器130進行到方框360且完成。如果在決策方框340處，色彩處理器130確定並非已測量所有發光體，則色彩處理器130進行而返回到方框310以等待用下一個參考發光體為灰色場照明。
圖4是可由圖1的圖像捕獲裝置100執行的自動白平衡方法400的配置的流程圖。圖像捕獲裝置100可使用圖1或圖2的色彩處理器130結合圖1的傳感器120及透鏡110來執行方法400。
方法400在方框410處開始，此時圖像捕獲裝置100捕獲一圖像。圖像捕獲裝置100進行到方框420且從圖像中過濾灰色像素。圖像捕獲裝置100接著進行到方框430且確定到參考發光體的距離。圖像捕獲裝置100可確定(例如)從每一像素到參考發光體中的每一者的距離、從具有灰色像素的多個區域中的每一者到參考發光體的距離、從一子集的選定灰色像素到參考發光體中的每一者的距離、從對應於灰色像素的一個或一個以上分組的一個或一個以上重力中心到參考發光體中的每一者的距離，或某一其它距離。
在確定距離之後，圖像捕獲裝置100進行到方框440且至少部分基於所述距離確定一發光體。舉例而言，圖像捕獲裝置100可基於最小距離確定發光體。在另一配置中，圖像捕獲裝置100可部分地基於多個叢集中的每一者到參考發光體或通過參考發光體定義的發光體的距離來確定發光體。
在確定發光體之後，圖像捕獲裝置100進行到方框450且將一白平衡增益應用於所捕獲的圖像。圖像捕獲裝置100可部分地基於發光體來確定白平衡增益。
圖5是可由圖1的圖像捕獲裝置100執行的自動白平衡方法500的配置的流程圖。與圖4的自動白平衡方法400一樣，圖像捕獲裝置100可使用圖1或圖2的色彩處理器130結合圖1的傳感器120及透鏡110執行方法500。
方法500在方框510處開始，其中圖像捕獲裝置100使用(例如)傳感器120結合透鏡110來捕獲一圖像。傳感器120可經配置而以R、G及B分量輸出圖像。在捕獲圖像之後，圖像捕獲裝置100進行到方框520，將圖像分成預定數目的區塊且計算每一區域的R/G及B/G的比率。R/G及B/G的值可為(例如)區域內的像素的平均R/G及B/G值。
在計算R/G及B/G值之後，圖像捕獲裝置100進行到方框530且將區域劃分成灰色叢集。可不對那些不對應於灰色區域的區域進行進一步處理。圖像捕獲裝置100可(例如)根據預定準則過濾所述區域中的每一者的所計算的R/G及B/G統計數據以確定一個或一個以上灰色區域(例如，圖6中所展示)。可根據另一準則將所述灰色區域進一步劃分成叢集。可使用由傳感器120提供的相同R、G及B色彩分量或可依據例如Y、Cr及Cb的其它色彩分量來確定用於確定灰色叢集的準則。在某些配置中，圖像捕獲裝置100將所捕獲的圖像從一種色彩分量格式變換成另一種色彩分量格式。
在將圖像統計劃數據分成灰色叢集之後，圖像捕獲裝置100可進行到方框540且將經過濾的區域從所述叢集中的每一者量化成預定坐標系或柵格。所述坐標系可為(例如)基於R/G及B/G的二維坐標系。坐標柵格不需要被線性劃分，且可具有非線性劃分，如圖7中所展示。圖7展示一具有多個參考發光體及來自根據兩個叢集分組的所捕獲的圖像的灰色區域數據的坐標柵格的實例。
圖像捕獲裝置100進行到方框550且確定灰色區域的叢集中的每一者的中心。在一種配置中，圖像捕獲裝置100可確定所述叢集中的每一者的重力中心。在另一配置中，圖像捕獲裝置100可使用每一叢集內的區域的加權平均值而確定每一叢集的中心。
在確定所述叢集中的每一者的中心之後，圖像捕獲裝置100進行到方框560且確定從叢集中心中的每一者到參考發光體中的每一者的距離。在一種配置中，參考發光體包括對應於圖7中標記為「A」的參考點的白熾及鎢發光體、對應於圖7中標記為「F」的參考點的螢光發光體，及對應於圖7中標記為「D30」、「D50」及「D70」的參考點的三種日光。所述三種日光發光體形成一通過內插法近似的黑體線。
圖像捕獲裝置100可經配置以確定從每一叢集的中心到A參考、F參考及連接日光發光體的黑體線的最近點的距離。
在確定所述距離之後，圖像捕獲裝置100可進行到方框570且估計所述叢集中的每一者的發光體。圖像捕獲裝置100可(例如)將發光體估計為對應於最小確定距離的發光體。
圖像捕獲裝置100可接著進行到方框580以基於對應於所述叢集中的每一者的經估計的發光體來確定發光體。因為圖像捕獲裝置100可估計一個以上叢集的發光體，所以所估計的發光體可能不匹配。又，如果對於參考發光體中的每一者的距離超過預定閾值，則圖像捕獲裝置100可能不確定發光體。
如果所估計的發光體匹配，則圖像捕獲裝置100確定所述發光體為所估計的發光體。然而，即使所有所估計的發光體均為日光發光體，所估計的發光體也可能會對應於黑體線上的不同點。
如果所估計的發光體一致地為日光且其相關色溫(CCT)差異在一預設值以內，則所估計的CCT可為所述兩者的平均值。如果所估計的發光體一致地為日光發光體，且其CCT差異超過一預設值，則所估計的CCT可依據無約束的平均亮度Y來確定日光亮度、對具有已知時間的相同日期的任何先前估計及所述叢集中的每一者中的區域的數目。
如果所估計的發光體不一致(包括由於叢集中缺少灰色區域而未估計發光體中的一者或一者以上的情況)，則最終估計可依據其它因素。所述因素可包括對使用從所捕獲的圖像導出的Cb及Cr直方圖確定的可能場景的用於確定場景是在室內還是戶外的估計。所述因素也可包括也可用於確定室內或戶外環境的無約束的平均亮度Y。所述因素也可包括到多個不同參考發光體的距離、對具有已知時間的相同日期的先前估計(如果其存在的話)及所述叢集中的每一者中的時刻(instant)的數目。
在一種配置中，圖像捕獲裝置100可視計算複雜性及存儲器要求而定使用模板匹配或簡單的如果-則邏輯或專家系統來確定可能的場景。
在確定發光體之後，圖像捕獲裝置100進行到方框590且將白平衡增益應用於所捕獲的圖像。可通過白平衡增益加權或以其它方式縮放所捕獲的圖像的色彩分量以達成經白平衡的圖像。
描述用於基於灰色世界假設自動白平衡一圖像捕獲裝置中的圖像的方法及設備。所述方法及設備可使用灰色世界假設從多個參考發光體中確定所捕獲的圖像中的發光體。所述方法及設備可接著確定待應用於所捕獲的圖像以補償一用於對所捕獲的圖像中的場景進行照明的非純白色發光體的效應的白平衡增益。
新的基於像素的AWB統計數據收集方法 上文所描述的基於區域的統計數據收集方法可能存在問題。首先，(Y，Cb，Cr)空間可能不是用於執行白平衡的良好色彩空間。許多非灰色色彩(例如，綠色)可容易地通過有界框(上文關於圖6所描述)且可包括於統計數據收集方法中。另一問題是用於兩個不同照明條件的灰色樣本也被一起求和，其可能稍後不能區分。舉例而言，D75光在AWB方法操作的範圍的最藍端，且地平線在最紅端，如圖8中所展示。但圖6的有界框經設計以對於這些光使近灰色像素通過。當近灰色像素被一起求和時，其被牽引到範圍的中心。則AWB決策可能是錯誤的。
為匹配一經配置以在軟體上運行的AWB算法，一種新的基於像素的AWB統計數據收集方法可對R/G及B/G空間(如圖8中所展示)而不是YCbCr域操作。圖8說明叢集中的參考點及戶外綠色區在R/G及B/G空間上的預定分布。圖14說明傳感器120、基於像素的AWB統計數據收集模塊1400、膚色檢測模塊1402，及使用灰色世界假設的AWB模塊1408。AWB統計數據收集模塊1400及膚色檢測模塊1402可經整合以形成一個軟體及/或硬體模塊1404。通過將基於像素的AWB統計數據收集模塊1400與膚色檢測模塊1402組合，可共享硬體且可降低成本。
當來自傳感器120的每一像素進入圖14的模塊1404(或圖1的色彩處理器130)中時，像素的(R，G，B)三重值可變成(R/G，B/G)雙重值。接著(R/G，B/G)值可被量化成定點值。為基於實際傳感器減小(R/G，B/G)的操作範圍，可使用篩選方程式，如下 比率_最小≤R/G≤比率_最大 比率_最小≤B/G≤比率_最大 (13) 對於例如CMOS及CCD的典型傳感器，比率_最小可大約為0.25，且比率_最大可大約為2.5。
在將(R/G，B/G)值量化成定點整數對(K1，K2)之後，可使用定點整數對(K1，K2)在經預先校準的二維(2-D)查找表(LUT)1200(如圖12中所展示)中查找灰色叢集索引。在一種配置中，可容許的範圍可為 0≤經量化的R/G≤M 0≤經量化的B/G≤N (14) 其中M及N為表示量化之後的可容許的R/G及B/G值的最大值的正整數。2-D LUT1200具有尺寸(M+1)×(N+1)。圖12中的2-D LUT 1200的每一值為對圖8中的叢集的索引。舉例而言，日光叢集(D75、D65、D50)被提供叢集索引＝1，螢光叢集＝2，白熾叢集＝3，戶外綠色區＝4，等等。對於待丟棄的(R/G，B/G)值，其被提供索引＝0。因此，2-D LUT 1200為每一經量化的(R/G，B/G)值提供一叢集索引。
如果叢集索引為非零，則用於(R/G，B/G)的對應累加器寄存器1300(圖13)執行求和，亦即，遞增。經包括用於求和的像素的數目也在累加器寄存器1300中或在一單獨計數器中遞增(計數)。在一幀的末尾，每一叢集返回3個值R/G的總和、B/G的總和，及包括於求和中的像素的總數目。AWB模塊1408(例如，由處理器1406執行的軟體)接收這些值，計算每一叢集的平均(R/G，B/G)，且使用平均(R/G，B/G)做出AWB決策。
如果尋找到一主要叢集(例如，一叢集中的計數大於其它叢集(例如，3個其它叢集)中的總計數的75％)，則AWB模塊1408可使用所述主要叢集來進行白平衡。如果未尋找到主要叢集，則AWB模塊1408可使用權向量對叢集平均值進行加權以進行白平衡。權向量可視曝光索引而定。
圖9概括此基於像素的AWB統計數據收集方法。在方框900中，所述方法將所有R/G及B/G累加器1300(圖13)及像素計數器復位為0。
在方框902中，所述方法根據每一像素的(R，G，B)值來計算(R/G，B/G)比率。
在方框904中，所述方法確定與比率_最小及比率_最大相比(R/G，B/G)比率是否在範圍以外。如果如此，則方法跳過此像素，移動到下一個像素，且返回到方框902。如果(R/G，B/G)比率在範圍中，則方法進行到方框906。
在方框906中，所述方法量化(R/G，B/G)使其變成定點整數K1＝經量化的R/G，K2＝經量化的B/G。
在方框908中，所述方法在2-D LUT 1200(圖12)中查找K1、K2以尋找叢集_索引＝LUT[K1，K2]。
在方框910中，所述方法確定叢集_索引是否為0。如果如此，則所述方法移動到下一個像素且返回到方框902。如果叢集_索引＞0，則所述方法遞增寄存器1300中的以下值 R/G累加器[叢集_索引]+＝R/G， B/G累加器[叢集_索引]+＝B/G，及 像素_計數器[叢集_索引]+＝1。
在方框912中，所述方法移動到下一個像素。如果到達幀的末尾，則所述方法停止且報告累加器及計數器值。否則，所述方法移動到下一個像素且返回到方框902。
圖9的方法可以硬體、軟體或硬體與軟體的組合來實施。在另一配置中，可使用一類似於圖9的方法並行處理像素以節省時間。
基於像素的AWB統計數據收集方法可比上文所描述的第一基於區域的AWB統計數據收集方法更準確，尤其當一場景中幾乎不存在任何真實灰色信息或存在過多誤導信息時。
基於像素的AWB統計數據收集方法可能是靈活的。可將AWB算法需要觀察的經預先校準的參考點及叢集(圖8)編程於2-D LUT 1200中。可針對不同的傳感器配置一個或一個以上LUT 1200。必要時可在運行時間重新配置一個或一個以上LUT。舉例而言，用戶可選擇一設定或裝置100可感測低光度條件且使用比圖8中所展示的叢集大的叢集。圖8中的每一叢集的形狀可為可配置及調整的。所述形狀不限於橢圓形、圓形或矩形。
基於像素的AWB統計數據收集方法可提供有用的統計數據的適當分離。在上文關於圖6至圖7所描述的基於區域的AWB統計數據收集方法中，將類似戶外灰色及室內灰色的色彩一起求和，此使得AWB算法難以估計實際照明條件。在新的基於像素的AWB統計數據收集方法中，消除了此困難。
基於像素的AWB統計數據收集方法可應用機率加權。某些AWB算法可能更傾向於基於到圖8中的參考點的距離對樣本進行加權。此可通過將多個索引指派給叢集的橢圓形區段或劃分區(亦即，對叢集進行子劃分)來達成，如圖10中所說明。可在如圖13B中所展示的寄存器中分別收集(求和)屬於不同區段或劃分區中的像素，此可提供更多靈活性。在AWB算法中，可對其提供不同權重。
圖11說明可用於圖8中的叢集的另一配置，其中多個索引被指派給叢集中的大體上矩形的區段。
基於像素的AWB統計數據收集方法可減少AWB算法計算時間且節省計算功率。如較早所提及，在攝像機及視頻電話應用中，CPU將其大量計算資源花費在視頻編碼/解碼上。需要AWB花費儘可能少的時間以使幀速率不波動。基於像素的AWB收集方法可與一在處理器1406上運行的AWB算法匹配(亦即，將所要的統計數據提供給處理器1406並以幀速率執行)且因此處置其大部分耗時計算。
本文中所描述的方法可提供對所捕獲的圖像的較好的膚色檢測及/或處理。如果存在足夠灰色信息，則基於像素的方法與基於區域的方法均可依據收集灰色信息以大約相同的水平或可比較的水平執行。但基於像素的方法可具有收集「有色」信息(例如，「綠色樹葉」及「膚色」)的較好能力。所收集的膚色及綠色像素平均值可用於輔助AWB決策制定。在基於區域的方法中，將膚色與同一區域中的其它色彩平均化，因此所獲得的統計數據可能不用於可靠地估計圖像中的膚色的存在。相同結果對於基於區域的方法中的綠色樹葉而言是成立的。
在一種配置中，在已做出AWB決策(通過AWB統計數據收集模塊1400、AWB模塊1408或某一其它模塊)之後，可相應地定義R/G-B/G空間上的膚色區域。其可能不以相反方式來使用。因為膚色色彩通常定位於較暖的光的灰色區中，所以其可能無法僅通過查看統計數據來區分。在已做出AWB決策之後，膚色檢測模塊1402(或某一其它模塊)可查看所述發光體的對應膚色區且基於標記為膚色的像素應用「膚色調整」、「基於膚色的自動曝光控制」、「基於膚色的自動聚焦控制」等等。在已做出AWB決策且使其穩定之後，膚色可充當對AWB決策的第二調整。
在基於像素的方法的一種配置中，分別收集皮膚像素、灰色像素及綠色像素。所收集的綠色像素及皮膚像素平均值可用於輔助決策制定。
對於AWB，綠色樹葉可能是重要的，因為綠色樹葉是戶外圖像中的主要色彩。許多戶外場景不具有近灰色色彩且平均值也不接近灰色。因此，綠色色彩提供場景是在戶外的非常重要的線索，雖然所收集的近灰色信息表示另外的情況。
雖然藍色天空也是戶外圖像的主要色彩，但其在R/G-B/G空間上的位置造成朝著較藍側的誤導決策，因此，圖像看似過黃。因此，對於輔助AWB決策制定，藍色色彩可能具有較小价值。
結合本文中所揭示的配置所描述的各種說明性邏輯區塊、模塊及電路可用通用處理器、數位訊號處理器(DSP)、精簡指令集計算機(RISC)處理器、專用集成電路(ASIC)、現場可編程門陣列(FPGA)或其它可編程邏輯裝置、離散門或電晶體邏輯、離散硬體組件或其經設計以執行本文中所描述的功能的任何組合來實施或執行。通用處理器可為微處理器，但在替代方案中，處理器可為任何處理器、控制器、微控制器或狀態機。處理器也實施為計算裝置的組合，例如，DSP與微處理器的組合、多個微處理器、一個或一個以上微處理器聯合DSP核心，或任何其它此配置。
軟體模塊可駐留在RAM存儲器、快閃記憶體、非易失性存儲器、ROM存儲器、EPROM存儲器、EEPROM存儲器、寄存器、硬碟、抽取式磁碟、CD-ROM或此項技術中已知的任何其它形式的存儲媒體中。示範性存儲媒體耦合到處理器以使得處理器可從所述存儲媒體讀取信息且將信息寫入到存儲媒體。在替代方案中，存儲媒體可與處理器成一體式。
結合本文中所揭示的配置所描述的方法、處理或算法的動作可直接在硬體中、由處理器執行的軟體模塊中，或所述兩者的組合中實施。方法或處理中的各種動作可以所展示的次序來執行，或可以另一次序來執行。另外，可省略一個或一個以上處理或方法步驟或可將一個或一個以上處理或方法步驟添加到方法及處理。可在方法及處理的開始、末尾或插入的現存元件中添加額外步驟、方框或動作。
提供經揭示的配置的以上描述以使所屬領域的技術人員能夠製作或使用本發明。所屬領域的技術人員將容易明白對這些配置的各種修改，且在不脫離本發明的精神或範圍的情況下，本文中所定義的一般原理可應用於其它配置。因此，本發明不欲限於本文中所展示的配置，而是符合與本文所揭示的原理及新穎特徵一致的最廣泛範圍。
權利要求
1.一種方法，其包含
(a)根據第一像素的紅、綠及藍(R，G，B)值計算色彩比率；
(b)通過將所述比率與最大值及最小值比較而確定所述色彩比率是否在一範圍以外；
(c)如果所述色彩比率在所述範圍以外，則跳過所述第一像素且對第二像素執行(a)及(b)；
(d)如果所述色彩比率在範圍中，則將所述色彩比率量化成定點整數；
(e)在表中查找所述定點整數以找到叢集索引；
(f)確定所述叢集索引是否為零；
(g)如果所述叢集索引為零，則對所述第二像素執行(a)及(b)；及
(h)如果所述叢集索引大於零，則遞增與所述叢集索引相關聯的色彩比率總和且遞增與所述叢集索引相關聯的像素的數目。
2.根據權利要求1所述的方法，其中所述色彩比率包含(R/G，B/G)。
3.根據權利要求1所述的方法，其進一步包含將累加所述色彩比率總和且對像素的所述數目進行計數的寄存器復位至零。
4.根據權利要求1所述的方法，其進一步包含
重複(a)至(h)，直到幀中的所有像素被處理為止；
使用與多個叢集索引中的每一叢集索引相關聯的所述色彩比率總和及像素的數目對所述幀執行自動白平衡。
5.根據權利要求4所述的方法，其中所述叢集索引包含日光叢集索引、螢光叢集索引、白熾叢集索引及戶外綠色區叢集索引。
6.根據權利要求1所述的方法，其中至少一個叢集包含多個參考點，其中所述叢集的形狀是通過所述參考點在色彩比率曲線圖上的位置來確定的。
7.根據權利要求1所述的方法，其中至少一個叢集包含與不同權重相關聯的多個區段，所述方法進一步分別針對每一區段收集色彩比率總和及像素的數目。
8.根據權利要求1所述的方法，其進一步包含使用與所述叢集索引相關聯的所述色彩比率總和及與所述叢集索引相關聯的像素的所述數目來進行膚色處理。
9.一種方法，其包含
累加(a)所捕獲的圖像中的多個像素的用於多個叢集中的每一叢集的紅/綠及藍/綠色彩比率值及(b)具有與每一叢集相關聯的紅/綠及藍/綠色彩比率的像素的數目，所述叢集包含日光、螢光、白熾及戶外綠色區；
確定哪一叢集具有最高累加數目的像素；及
使用具有所述最高累加數目的像素的所述叢集對所述所捕獲的圖像執行白平衡。
10.根據權利要求9所述的方法，其中至少一個叢集包含與不同權重相關聯的多個區段。
11.根據權利要求9所述的方法，其進一步包含使用與所述叢集相關聯的所述累加色彩比率值及與所述叢集相關聯的像素的所述累加數目來進行膚色處理。
12.一種設備，其包含
(a)用於根據第一像素的紅、綠及藍(R，G，B)值計算色彩比率的裝置；
(b)用於通過將所述比率與最大值及最小值比較而確定所述色彩比率是否在一範圍以外的裝置；
(c)用於如果所述色彩比率在所述範圍以外則跳過所述第一像素且對第二像素執行(a)及(b)的裝置；
(d)用於如果所述色彩比率在範圍中則將所述色彩比率量化成定點整數的裝置；
(e)用於在表中查找所述定點整數以尋找到叢集索引的裝置；
(f)用於確定所述叢集索引是否為零的裝置；
(g)用於如果所述叢集索引為零則對所述第二像素執行(a)及(b)的裝置；及
(h)用於如果所述叢集索引大於零則遞增與所述叢集索引相關聯的色彩比率總和並遞增與所述叢集索引相關聯的像素的數目的裝置。
13.一種設備，其包含
收集模塊，其經配置以累加(a)所捕獲的圖像中的多個像素的用於多個叢集中的每一叢集的紅/綠及藍/綠色彩比率值及(b)具有與每一叢集相關聯的紅/綠及藍/綠色彩比率的像素的數目，所述叢集包含日光、螢光、白熾及戶外綠色區；及
處理器，其經配置以確定哪一叢集具有最高累加數目的像素，且使用所述具有所述最高累加數目的像素的所述叢集對所述所捕獲的圖像執行白平衡。
14.根據權利要求13所述的設備，其中所述收集模塊與膚色檢測模塊一體形成。
15.根據權利要求13所述的設備，其中所述收集模塊由所述處理器來執行。
16.根據權利要求13所述的設備，其中所述收集模塊包含經量化的紅/綠及藍/綠色彩比率值及與所述色彩比率值相關聯的叢集索引的表。
17.根據權利要求13所述的設備，其中所述收集模塊包含多個寄存器，每一寄存器經配置以累加所述多個叢集中的一者的色彩比率值。
18.根據權利要求13所述的設備，其中所述收集模塊包含多個計數器，每一計數器經配置以對具有與所述多個叢集中的一者相關聯的紅/綠及藍/綠色彩比率的像素的數目進行計數。
19.根據權利要求13所述的設備，其中至少一個叢集包含與不同權重相關聯的多個區段，所述收集模塊經配置以分別為每一區段累加色彩比率值及像素的數目。
20.一種計算機可讀媒體，其經配置以存儲一組指令，所述組指令可執行以
累加(a)所捕獲的圖像中的多個像素的用於多個叢集中的每一叢集的紅/綠及藍/綠色彩比率值及(b)具有與每一叢集相關聯的紅/綠及藍/綠色彩比率的像素的數目，所述叢集包含日光、螢光、白熾及戶外綠色區；及
確定哪一叢集具有最高累加數目的像素，且使用具有所述最高累加數目的像素的所述叢集對所述所捕獲的圖像執行白平衡。
全文摘要
可基於灰色世界假設來執行所捕獲的圖像的自動白平衡。一個方面涉及一種設備，所述設備包含收集模塊及處理器。所述收集模塊經配置以累加(a)所捕獲的圖像中的多個像素的用於多個叢集中的每一叢集的紅/綠及藍/綠色彩比率值及(b)具有與每一叢集相關聯的紅/綠及藍/綠色彩比率的像素的數目，所述叢集包含日光、螢光、白熾及戶外綠色區。所述處理器經配置以確定哪一叢集具有最高累加數目的像素，且使用具有所述最高累加數目的像素的叢集對所述所捕獲的圖像執行白平衡。
文檔編號H04N1/60GK101529889SQ200780039526
公開日2009年9月9日 申請日期2007年10月26日 優先權日2006年10月26日
發明者徐迪藻, 李向川, 塞波·羅伯特·洪 申請人:高通股份有限公司