3A之自动白平衡

    白平衡通俗上理解即为不同色温光源下拍摄物体可以获得真实、正确能再现现实世界中各种色彩的图像。

    传统的手动白平衡：在色温环境中拍摄一标准纯白物体，分析数据得出三原色平均值（R,G,B）,根据白色定义：avr(R)=avr(G)=avr(B)，改变R、B感应通道的增益可以实现图像白平衡。

    自动白平衡分为广泛假设法与先验知识法。

    基于灰色世界模型的自动白平衡（广泛假设法）通用算法如下：

    1.根据拍摄图像选择白平衡的统计收集区域，可以为全图、中心区域或者其他，区域的不同表明关注的重点不同；

    2.在ROI区域计算出r b gr gb的均值；

    3.获取最大的均值作为标准参考值；

    4.用最大的均值分别除以r b gr gb均值获得乘法系数，如下图1：

图1

    5.将获得的系数用来修正颜色，完成白平衡，公式如下图2：

图2

    这种方法的缺点是在场景中色彩不丰富时，颜色失真严重。

    基于先验知识的自动白平衡

    一种基于人脸肤色的自动白平衡算法，在YCrCb空间，肤色的范围Cr=[133 173]，Cb=[77 127]。假如图像中人脸的Cr Cb值落在肤色范围内认为无色差，公式略。人脸检测算法使用汪孔桥等人提出的快速人脸检测方法，其检测准确率达到90.24%。

参考文献：

[1] 胡波，林青，陈光梦，张立明.基于先验知识的自动白平衡[J]

[2] 谷元保，付宇卓.一种基于灰度世界模型自动白平衡方法

最后

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