白平衡是电视机视频领域一个可怜主要的定义,自动白平衡

相机首要技术点为3A算法。

   
 白平衡是电视录像领域一个那多少个主要的定义,通过它能够解决色彩还原和色泽处理的一多样题材。白平衡是随着电子影象再现色彩真实而爆发的,在规范摄影领域白平衡应用的较早,现在生活费电子产品(家用视频机、数码照相机)中也广泛地选择,不过技术的开拓进取使得白平衡调整变得越来越不难不难,但为数不少使用者还不甚精通白平衡的干活原理,掌握上存在重重误区。它是兑现录像机图像能精确反映被摄物的色彩处境,有手动白平衡和电动白平衡等艺术,本文简要的牵线了两种电动白平衡算法。

而3A算法主要指的是全自动对焦(AF)、自动揭露(AE)及自动白平衡(AWB)。
电动白平衡:依照光源条件调整图片颜色的保真程度。

一、原始的灰度世界算法

  灰度世界算法(格雷World)是以灰度世界如果为根基的,该如果认为对于一幅兼有大批量色彩变化的图像,
R、 G、 B
七个轻重的平均值趋于同一个灰度K。一般有二种艺术来确定该灰度。

      
 (1)直接给定为固定值, 取其各通道最大值的一半,即取为127或128;

       (2)令 K =
(Raver+Gaver+Baver)/3,其中Raver,Gaver,Baver独家代表红、 绿、
蓝多少个通道的平均值。

       
 算法的第二步是独家统计各通道的增益:

           
 Kr=K/Raver;

       Kg=K/Gaver;

           
 Kb=K/Baver;

       
 算法第三步为基于Von Kries
对角模型,对于图像中的每个像素R、G、B,计算其结果值:

             Rnew = R *
Kr;

       Gnew = G *
Kg;

       Bnew = B *
Kb;

       
 对于上式,总结中或许会存在溢出(>255,不会并发小于0的)现象,处理情势有三种。

澳门永利娱乐总站,         a、
直接将像素设置为255,那或许会促成图像全体偏白。

         b、
总括所有Rnew、Gnew、Bnew的最大值,然后利用该最大值将将总括后数据再一次线性映射到[0,255]内。实践申明那种方法将会使图像全体偏暗,提出选取第一种方案。

       
一般的话,灰度世界算法的效益如故比较好的吗,并且该算法的履行进程更加之快,近来也存在了诸多对该算法进行改进的机能,有时光我在整理一下。

   
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               原图                                                    
                       处理后的图

网上时不时有像样招聘如下的招聘音信: 

二、完美反射算法

     
当初写那个代码的时候的一些参考文献一下子也找不到了,就从已经写好的代码中描述下该算法的经过吧。

     
原理:完美全反射理论perfect Reflector假诺图像上最亮点就是白点,并以此白点为参照对图像进行活动白平衡,最亮点定义为R+G+B的最大值,具体编码步骤如下:

     
(1)总结每个像素的R\G\B之和,并保留到一暂时内存块中。

            for (Y = 0; Y < Height; Y++)
            {
                Pointer = bmp.Pointer + Y * Stride;
                for (X = 0; X < Width; X++)
                {
                    Sum = (short)(*(Pointer) + *(Pointer + 1) + *(Pointer + 2));     // R+G+B
                    HistRGB[Sum]++;
                    *SumP = (short)Sum;
                    Pointer += 3;
                    SumP++;
                }
            }

     (2)按R+G+B值的深浅总结出其前10%或其余Ratio的反革命参考点的的阈值T。

            for (Y = 767; Y >= 0; Y--)
            {
                Sum += HistRGB[Y];
                if (Sum > Width * Height * Ratio / 100)
                {
                    Threshold = Y;
                    break;
                }
            }

   
(3)遍历图像中的每个点,总计其中R+G+B值大于T的所有点的R\G\B分量的累积和的平均值。

            for (Y = 0; Y < Height; Y++)
            {
                Pointer = bmp.Pointer + Y * Stride;
                for (X = 0; X < Width; X++)
                {
                    if (*SumP > Threshold)
                    {
                        AvgB += *Pointer;
                        AvgG += *(Pointer + 1);
                        AvgR += *(Pointer + 2);             // 为获得增益做准备
                        Amount++;
                    }
                    Pointer += 3;
                    SumP++;
                }
            }
            AvgB /= Amount;
            AvgG /= Amount;
            AvgR /= Amount;

   (4)对每个点将像素量化到[0,255]之间。

            for (Y = 0; Y < Height; Y++)
            {
                Pointer = bmp.Pointer + Y * Stride;
                for (X = 0; X < Width; X++)
                {
                    Blue = *Pointer * MaxValue / AvgB;                                   // 另外一种算法需要先计算不抑制重新计算的RGB的范围,然后求RGB的最大值,如果最大值大于255,则所有的结果都要除以最大值在乘以255,但实际表明该算法、   不合适;
                    Green = *(Pointer + 1) * MaxValue / AvgG;
                    Red = *(Pointer + 2) * MaxValue / AvgR;
                    if (Red > 255) Red = 255; else if (Red < 0) Red = 0;                // 这里需要判断,因为RGB空间所有的颜色转换到YCbCr后,并不是填充满了0-255的范围的,反转过去就会存在一些溢出的点。
                    if (Green > 255) Green = 255; else if (Green < 0) Green = 0;        // 编译后应该比三目运算符的效率高
                    if (Blue > 255) Blue = 255; else if (Blue < 0) Blue = 0;
                    *Pointer = (byte)Blue;
                    *(Pointer + 1) = (byte)Green;
                    *(Pointer + 2) = (byte)Red;
                    Pointer += 3;
                }
            }

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                                原图                  
                               Ratio=10%                                
           Ratio=2%

    从效果上看,该算法应该比灰度世界的功用要好些,可是也依然遭到Ratio这一个参数的形象。越发是第三个图片,过高的Ration导致图片过于泛白。那一个问题得以依旧最终量化的哪一步引起的,我会抽空再切磋一下其余的量化方式,尽量下降Ration的震慑。

   
针对上述的第二步,看到许多matlab和VC的代码,有很几个人居然先用快捷排序对增加后的多少举行排序,然后再取其10%的最大值,对图像的多寡开展排序,可能就是再连忙的排序都快不起来吧,看到那,也许全国公民都笑了。

 ———————————————- ———————————————-

三、动态阈值算法

      参考杂谈:A Novel Automatic White
Balance Method For Digital Still
Cameras

     
同经典的部分算法相同,算法分为五个步骤:白点检测和白点调整。

      白点检测:

         
 (1)为了增加算法的鲁棒性,原文将图像分成12部分,其中宽高比为4:3,关于那或多或少,我以为不创造,对图像不是通用的,后文再说。

           
(2)总括每个区域的Cb\Cr分量的平均值Mb/Mr

           
(3)按下式统计每个区域的Cb\Cr分量的相对差的累积值Db/Dr

                               
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                  上式中N为每个区域的像素数。

       
 (4)如果Db/Dr的值偏小,则我们忽略这一块,因为那标志这一块的颜料分布相比均匀,而这么的一部分对于白平衡不佳。那几个偏小的准则大家有些再谈。

       
 (5)计算对于除了符合第四条的的其余区域的Mb/Mr/Db/Dr的平均值作为整幅图像的Mb/Mr/Db/Dr值。

        关于这一条,原文的话是:The final
Mb、Mr、Db、Dr are obtained by taking the average
of those regions that pass this additional step。

       我在实际上中做的时候就算个别对每块进行的,就好像效果也还不易。

       
 (6)按下述规则先河确定怎么着点是属于白色参考点:

                     
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 (7)对于初叶判断已经属于白色参考点的像素,按大小取其亮度值为前10%的位最终确定的反动参考点。

     
白点调整:

     (1)统计白色参考点亮度值的平分值Raver,Gaver,Baver,(各通道分别统计)。

         
(2)依据以下各式总括每个通道的增益:

           
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式中,Ymax就是YCbCr颜色空间中Y分量的在整幅图像中的最大值。

         
(3)根据以下各式计算最终每个通道的颜色值:

                   
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其中R/G/B为在原本的颜料空间中的值,注意那里要开展溢出检测的。

      
 简单的谈下白点检测的分块操作吧,原文把图像分成4*3的12快,这样工作针对于大家许多数码照片是那些比例的,借使通用,我觉着应该用每个块的分寸来决定,比如每块为
100*100个像素。

         
那几个算法的效应如下:

   
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     原图                                            
 块大小50*50                    块大小100*100

     
上三图注脚:1、该算法效果至极好;2、对块大小不太灵敏,因而非凡适合于自动化操作。

      
关于RGB到YCbCr的火速转换,可以参照:颜色空间体系3:
RGB和YCbCr颜色空间的转移及优化算法 

     
由于在上述链接的篇章中,YCbCr颜色空间已经被转移到[0,255],因而白色检测部分的第(6)条中的sign函数就不须要了。

   
  同样,提供个编译好的文书给有趣味探讨该算法的心上人看看效果:

   
  http://files.cnblogs.com/Imageshop/AutoWhiteBalance.zip

   后记:

   
 针对动态阈值法,很多情侣反映如若YCbCr的值量化在0到255之间的话会并发所有的像素都会被式(6)开始判断为白色参考点。那样先前时期的劳作就错过了意思,算法就变成了看似于周到反射算法那了,稍微有点分歧的地点就是双方选择两点的守则有所不相同。固然如此做的末尾结果还算不错,但确实和舆论的本心像违背了,前边经过实践,如若把YCbCr的值量化在-127到128里边,式6中的Sgn同样适用,则起先判断为白点的数会多量的收缩,对于同一个图片,同一个参数七个算法的最后的功效相比如下:

  
更新后的下载链接依然如下,以充实了更正后的效应。

     
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 ***************************小编:
laviewpbt   时间: 2013.4.20    联系QQ:  33184777
 转发请保留本行音讯*************************

 

 

Camera/ISP 算法工程师
壁画机3A算法软件工程师 

此地随机摘录部分有血有肉必要。

任职须要:
1、本科以上学历,天文,物理,机电、工业自动化,电子相关专业,博士学历优先考虑;
2、本科毕业3年以上,博士毕业1年以上的有关行业相关工作经验需要;
3、熟悉明白C/C++或者FPGA 开发语言,数据结构,MATLAB,信号和种类;
4、明白数字色度学,数字图像处理,数字影象处理的基本知识;
5、熟知壁画机成像原理;
6、驾驭3A(AF,AE,AWB)算法之一;
7、对于自动化控制,数字信号采样,滤波,负反馈,PID算法有实在经历;
8、明白从画面到SENSOR,电机,ISP,编码器,采集,展现通道一些列变化。

任职要求:

  1. 通晓camera的3A(AE,AWB,AF)算法原理和设计思路,
    有3A算法的规划经验为佳
  2. 富有丰硕ISP(图象处理器) 开发经历,熟练MediaTek,QUALCOMM,
    OV等便携式终端上利用的ISP开发环境。有上述条件下开发经历为佳。
  3. 明白数字图像处理原理和基础知识。
  4. 驾驭C/C++语言,有开发经历为佳
  5. 有手机/便携式相机3A算法达成/应用经验
  6. 精晓CMOS sensor的做事原理

 ———————————————- ———————————————-

而那类职位一般都是高薪待遇。 

下一场问题来了,市面上3A算法相关材料都不行稀有,就连相关书籍都很少提及算法细节,而他们基本上都会需要领会3A算法至少之一。

而至于白平衡算法,相比科学的材料是那份:

基于灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的法则、达成及作用

以前反复与博主laviewpbt研商相关的文化,获益匪浅。

而据我所知,绝大部分的照相机采纳的底蕴算法便是灰度世界算法,然后在那算法的根基上再改正。

贴一下《根据灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的原理、达成及意义》灰度世界法的大体内容。

 ———————————————- ———————————————-

灰度世界算法(格雷 World)

  是以灰度世界如若为底蕴的,该假诺认为对于一幅存有大批量色彩变化的图像,
R、 G、 B 七个轻重的平均值趋于同一个灰度K。一般有三种格局来确定该灰度。

(1)直接给定为固定值, 取其各通道最大值的一半,即取为127或128;

(2)令 K = (Raver+Gaver+Baver)/3,其中Raver,Gaver,Baver分别代表红、 绿、
蓝四个通道的平均值。

算法的第二步是个别总结各通道的增益:

Kr=K/Raver;

Kg=K/Gaver;

Kb=K/Baver;

算法第三步为基于Von Kries
对角模型,对于图像中的每个像素R、G、B,计算其结果值:

Rnew = R * Kr;

Gnew = G * Kg;

Bnew = B * Kb;

对于上式,总计中或者会设有溢出(>255,不会出现小于0的)现象,处理情势有两种。

a、 间接将像素设置为255,那也许会造成图像全体偏白。

b、
计算有所Rnew、Gnew、Bnew的最大值,然后选择该最大值将将总计后数据再一次线性映射到[0,255]内。实践注明那种方式将会使图像全体偏暗,提出使用第一种方案。

 ———————————————- ———————————————-

算法的大体思路就是评估一张图片RGB多个通道的中最能表明该通道富含音讯的值,然后以该值为规范重新调整像素。

如此就会设有评估不够规范的题材,导致各通道像素音信差异过大,形成噪点以及偏色等情景。

因为假设采取取最大值的方案就会招致在特定情景肯定不均衡,例如该通道大部分的值落在小小的值周围,而却存在一个遥远处的最大值,那么就会招致像素信息差异过大,就很不好了。

为此在第三种思路上开展更为改正相比稳妥,因为可用的新闻比较多,不易于出问题。

其次种思路,最简易的另一种革新就是行使灰度法。

均值法: K = (Raver+Gaver+Baver)/3 

咱俩知道常用的视频采访编码是YUV。

YUV相关见百度百科:YUV

其中的Y为:

Y =0.299*R + 0.587*G+0.114*B

故灰度法相应可对应为:

K=0.299*Raver + 0.587*Gaver+0.114*Baver

经过实测,那样的处理后效果还不错。

贴上比较图:

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原图

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均值法

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灰度法

单从眼睛上去分辨两张图片,的确很难分出上下。

而是我也只是大概点一下以此思路而已,有所积累的人,看到那,应该能够分流出更加多的想法。

接下去自己要说的是现实性相机中的钨丝灯等手动白平衡是什么落成的。

简单易行的说就是色温调节。

那就是说按照灰度世界那一个白平衡算法能够怎么落到实处那种调节呢?!

此地贴出不难落成的C代码:

switch (preset)
    {
    case AUTO: 
        Raver = (SumR / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB / numberOfPixels);
        break;
    case CLOUDY: 
        Raver = (SumR *1.953125 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG*1.0390625 / numberOfPixels);
        Baver = (SumB / numberOfPixels);
        break;
    case DAYLIGHT: 
        Raver = (SumR *1.2734375 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.0625 / numberOfPixels);
        break;
    case INCANDESCENCE: 
        Raver = (SumR *1.2890625 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.0625 / numberOfPixels);
        break;
    case FLUORESCENT: 
        Raver = (SumR *1.1875 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.3125 / numberOfPixels);
        break; 
    case TUNGSTEN:
        Raver = (SumR / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG*1.0078125 / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.28125 / numberOfPixels);
        break;
    default:
        break;
    } 

  

enum WB_PRESET{
    //自动白平衡
    AUTO,
    //阴天 7500k
    CLOUDY,
    //日光 6500k 
    DAYLIGHT,
    //白热光 5000k 
    INCANDESCENCE,
    //日光灯 4400k
    FLUORESCENT,
    //钨丝灯 2800k 
    TUNGSTEN,
};

 

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阴天

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日光

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白热光

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日光灯

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钨丝灯

那里只是起到一个示范功能,具体的参数,可按实际上要求酌情举办修改。

正文只是投石问路一下,若有其余有关题材依然要求也足以邮件联系我商量。

 邮箱地址是:

gaozhihan@vip.qq.com

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