本發(fā)明涉及自動白平衡校正(autowhitebalance，awb)運算，尤指一種產(chǎn)生供自動白平衡校正運算使用的像素篩選范圍的方法。

背景技術(shù)：

自動白平衡校正運算對于影像質(zhì)量有很大影響，因此被廣泛應(yīng)用在許多領(lǐng)域中，例如，數(shù)字相機、智能型手機、平板計算機、監(jiān)控系統(tǒng)等等。

一般影像處理系統(tǒng)最常使用rgb格式來表達影像的像素數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)的自動白平衡校正運算則需先將像素數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到cb-cr色域空間進行篩選及自動白平衡補償。之后，再將補償后的像素數(shù)據(jù)從g/b-g/r色域空間轉(zhuǎn)換成用以施加在成像系統(tǒng)上的r色彩元素增益(rgain)與b色彩元素增益(bgain)。

換言之，傳統(tǒng)的自動白平衡校正運算需要將像素數(shù)據(jù)在g/b-g/r色域空間與cb-cr色域空間兩者間進行轉(zhuǎn)換。將像素數(shù)據(jù)在g/b-g/r色域空間與cb-cr色域空間之間進行轉(zhuǎn)換，不僅需要增加額外的運算量，也容易造成轉(zhuǎn)換后的影像顏色產(chǎn)生誤差的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，如何有效降低自動白平衡校正所需的運算量，并提高成轉(zhuǎn)換后影像的顏色精確度，實為業(yè)界有待解決的問題。

本說明書提供一種產(chǎn)生供自動白平衡校正運算使用的像素篩選范圍的方法的實施例，其包含：，以一特定色溫參考點為中心，將一g/b-g/r色域空間劃分為具有不同色彩元素關(guān)系的六個色彩區(qū)域；利用hsv色域空間的飽和度計算方式，分別在該六個色彩區(qū)域中界定出與該特定色溫參考點的飽和度差異為一預(yù)定差異值的六個色彩邊界，以產(chǎn)生對應(yīng)于該特定色溫參考點的一特定六邊形篩選范圍；比照該特定六邊形篩選范圍的產(chǎn)生方式，分別界定出其他多個色溫參考點所對應(yīng)的多個六邊形篩選范圍；依據(jù)該特定六邊形篩選范圍與該多個六邊形篩選范圍，在該g/b-g/r色域空間中產(chǎn)生一對應(yīng)的包絡(luò)范圍；以及將該包絡(luò)范圍設(shè)置為一自動白平衡校正運算所使用的一像素篩選范圍。

上述實施例的優(yōu)點之一，是無需將像素數(shù)據(jù)在g/b-g/r色域空間與cb-cr色域空間之間進行轉(zhuǎn)換，故能有效降低進行自動白平衡校正所需的運算量。

上述實施例的另一優(yōu)點，是可在g/b-g/r色域空間中篩選像素數(shù)據(jù)并進行自動白平衡補償，達到cb-cr色彩空間篩選像素之精準(zhǔn)度，以直接產(chǎn)生用以施加在成像系統(tǒng)上的r色彩元素增益與b色彩元素增益，故能有效提高成像系統(tǒng)的影像顏色精確度。

本發(fā)明的其他優(yōu)點將藉由以下的說明和示圖進行更詳細(xì)的解說。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一實施例之產(chǎn)生供自動白平衡校正運算使用的像素篩選范圍的方法簡化后的流程圖。

圖2為在g/b-g/r色域空間中的多個色溫參考點的一實施例簡化后的示意圖。

圖3為在g/b-g/r色域空間中的特定色溫參考點所對應(yīng)的六邊形篩選范圍的一實施例簡化后的示意圖。

圖4為分別對應(yīng)圖2中的多個色溫參考點的多個六邊形篩選范圍的一實施例簡化后的示意圖。

圖5為依據(jù)圖4中的多個六邊形篩選范圍所產(chǎn)生的一像素篩選范圍的一實施例簡化后的示意圖。

圖6為依據(jù)圖5中的像素篩選范圍進行像素數(shù)據(jù)篩選的一實施例簡化后的示意圖。

[圖的符號簡單說明]

110-150方法流程

具體實施方式

以下將配合相關(guān)示圖來說明本發(fā)明的實施例。在示圖中，相同的標(biāo)號表示相同或類似的元件或方法流程。

圖1為本發(fā)明一實施例之產(chǎn)生供自動白平衡校正運算使用的像素篩選范圍的方法簡化后的流程圖。在實際應(yīng)用中，數(shù)字相機、智能型手機、平板計算機、監(jiān)控系統(tǒng)等各種影像處理系統(tǒng)(imagingsystem)，可藉由執(zhí)行實施圖1中的方法的軟件，來產(chǎn)生供自動白平衡校正運算使用的像素篩選范圍(pixelfilteringboundary)。接著，影像處理系統(tǒng)便可利用像素篩選范圍來篩選影像中的像素數(shù)據(jù)，以進行自動白平衡校正運算。

影像處理系統(tǒng)可依據(jù)各種已知的方式或是使用者的設(shè)定，選擇多個色溫參考點(colortemperaturereferencepoint)作為后續(xù)進行自動白平衡校正 運算的參考基準(zhǔn)。例如，圖2所繪示為在g/b-g/r色域空間(colorspace)中的多個色溫參考點210-260的一實施例簡化后的示意圖。

在流程110中，影像處理系統(tǒng)可以g/b-g/r色域空間中的某一特定色溫參考點為中心，將g/b-g/r色域空間劃分為具有不同色彩元素關(guān)系的六個色彩區(qū)域。

為了方便說明起見，以下假設(shè)前述的特定色溫參考點為圖2中的色溫參考點210。如圖3所示，影像處理系統(tǒng)可以特定色溫參考點210為中心，將g/b-g/r色域空間劃分為具有不同色彩元素關(guān)系的六個色彩區(qū)域(colorregion)301-306。

在圖3的實施例中，色彩區(qū)域301中的色彩元素關(guān)系為g>r>b，其中，r、g、b分別為像素數(shù)據(jù)的紅色元素值、綠色元素值、以及藍色元素值。色彩區(qū)域302中的色彩元素關(guān)系為r>g>b。色彩區(qū)域303中的色彩元素關(guān)系為r>b>g。色彩區(qū)域304中的色彩元素關(guān)系為b>r>g。色彩區(qū)域305中的色彩元素關(guān)系為b>g>r。色彩區(qū)域306中的色彩元素關(guān)系為g>b>r。

接著，影像處理系統(tǒng)可進行流程120，利用hsv(hue,saturation,value)色域空間的飽和度計算方式，分別在六個色彩區(qū)域301-306中界定出與特定色溫參考點210的飽和度差異為一預(yù)定差異值sd的六個色彩邊界(colorboundary)311-316，以產(chǎn)生對應(yīng)于特定色溫參考點210的一特定六邊形篩選范圍(hexagonalfilteringboundary)310。

具體而言，hsv色域空間的飽和度(saturation，s)計算方式如下：

s＝[max(r,g,b)–min(r,g,b)]/max(r,g,b)

按照前述hsv色域空間的飽和度計算方式，可以計算出特定色溫參考點210的飽和度為0。

如前所述，色彩區(qū)域301中的色彩元素關(guān)系為g>r>b，因此，色彩區(qū)域301中任一點的飽和度都可以表示為(g-b)/g。由于特定色溫參考點210的飽和度為0，所以色彩區(qū)域301中的任一點與特定色溫參考點210之間的的飽和度差異，亦可表示為(g-b)/g。

因此，在色彩區(qū)域301中，與特定色溫參考點210之間的飽和度差異小于預(yù)定差異值sd的所有像素數(shù)據(jù)，都會滿足以下關(guān)系式：

(g-b)/g<sd(1)

由式(1)進行數(shù)學(xué)推導(dǎo)，便可得到以下關(guān)系式：

g/b<1/(1-sd)(2)

由前述的關(guān)系式(2)便可在色彩區(qū)域301中定義出一第一色彩邊界311，使得第一色彩邊界311左側(cè)區(qū)域內(nèi)的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異都會小于預(yù)定差異值sd，而位于第一色彩邊界311上的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異，則都會是預(yù)定差異值sd。

同理，由于色彩區(qū)域302中的色彩元素關(guān)系為r>g>b，因此，色彩區(qū)域302中的任一點與特定色溫參考點210之間的飽和度差異，可表示為(r-b)/r。

因此，在色彩區(qū)域302中，與特定色溫參考點210之間的飽和度差異小于預(yù)定差異值sd的所有像素數(shù)據(jù)，都會滿足以下關(guān)系式：

(r-b)/r<sd(3)

由式(3)進行數(shù)學(xué)推導(dǎo)，便可得到以下關(guān)系式：

(g/r)/(g/b)<1-sd(4)

由前述的關(guān)系式(4)便可在色彩區(qū)域302中定義出一第二色彩邊界312，使得第二色彩邊界312左上方區(qū)域內(nèi)的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異都會小于預(yù)定差異值sd，而位于第二色彩邊界312上的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異，則都會是預(yù)定差異值sd。

同理，由于色彩區(qū)域303中的色彩元素關(guān)系為r>b>g，因此，色彩區(qū)域303中的任一點與特定色溫參考點210之間的飽和度差異，可表示為(r-g)/r。

因此，在色彩區(qū)域303中，與特定色溫參考點210之間的飽和度差異小于預(yù)定差異值sd的所有像素數(shù)據(jù)，都會滿足以下關(guān)系式：

(r-g)/r<sd(5)

由式(5)進行數(shù)學(xué)推導(dǎo)，便可得到以下關(guān)系式：

g/r>1-sd(6)

由前述的關(guān)系式(6)便可在色彩區(qū)域303中定義出一第三色彩邊界313，使得第三色彩邊界313上方區(qū)域內(nèi)的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異都會小于預(yù)定差異值sd，而位于第三色彩邊界313上的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異，則都會是預(yù)定差異值sd。

同理，由于色彩區(qū)域304中的色彩元素關(guān)系為b>r>g，因此，色彩區(qū)域304中的任一點與特定色溫參考點210之間的飽和度差異，可表示為(b-g)/b。

因此，在色彩區(qū)域304中，與特定色溫參考點210之間的飽和度差異小于預(yù)定差異值sd的所有像素數(shù)據(jù)，都會滿足以下關(guān)系式：

(b-g)/b<sd(7)

由式(7)進行數(shù)學(xué)推導(dǎo)，便可得到以下關(guān)系式：

g/b>1-sd(8)

由前述的關(guān)系式(8)便可在色彩區(qū)域304中定義出一第四色彩邊界314，使得第四色彩邊界314右側(cè)區(qū)域內(nèi)的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異都會小于預(yù)定差異值sd，而位于第四色彩邊界314上的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異，則都會是預(yù)定差異值sd。

同理，由于色彩區(qū)域305中的色彩元素關(guān)系為b>g>r，因此，色彩區(qū)域305中的任一點與特定色溫參考點210之間的飽和度差異，可表示為(b-r)/b。

因此，在色彩區(qū)域305中，與特定色溫參考點210之間的飽和度差異小于預(yù)定差異值sd的所有像素數(shù)據(jù)，都會滿足以下關(guān)系式：

(b-r)/b<sd(9)

由式(9)進行數(shù)學(xué)推導(dǎo)，便可得到以下關(guān)系式：

(g/r)/(g/b)<1/(1-sd)(10)

由前述的關(guān)系式(10)便可在色彩區(qū)域305中定義出一第五色彩邊界315，使得第五色彩邊界315右下方區(qū)域內(nèi)的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異都會小于預(yù)定差異值sd，而位于第五色彩邊界315上的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異，則都會是預(yù)定差異值sd。

同理，由于色彩區(qū)域306中的色彩元素關(guān)系為g>b>r，因此，色彩區(qū)域306中的任一點與特定色溫參考點210之間的飽和度差異，可表示為(g-r)/g。

因此，在色彩區(qū)域306中，與特定色溫參考點210之間的飽和度差異小于預(yù)定差異值sd的所有像素數(shù)據(jù)，都會滿足以下關(guān)系式：

(g-r)/g<sd(11)

由式(11)進行數(shù)學(xué)推導(dǎo)，便可得到以下關(guān)系式：

g/r<1/(1-sd)(12)

由前述的關(guān)系式(12)便可在色彩區(qū)域306中定義出一第六色彩邊界316，使得第六色彩邊界316下方區(qū)域內(nèi)的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異都會小于預(yù)定差異值sd，而位于第六色彩邊界316上的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異，則都會是預(yù)定差異值sd。

影像處理系統(tǒng)可將前述的六個色彩邊界311-316組成對應(yīng)于特定色溫參考點210的特定六邊形篩選范圍310。由前述說明可知，特定六邊形篩選范圍310上的每個位置與特定色溫參考點210之間的飽和度差異，都是預(yù)定差異值sd，而當(dāng)一特定像素數(shù)據(jù)位于前述特定六邊形篩選范圍310內(nèi)時，代表該特定像素數(shù)據(jù)與特定色溫參考點210之間的飽和度差異小于前述的預(yù)定差異值sd。

由圖3及前述說明可知，前述的六個色彩邊界311-316是依序相接的，其中，第一色彩邊界311與第四色彩邊界314平行、第三色彩邊界313與第六色彩邊界316平行、第一色彩邊界311與第六色彩邊界316垂直、且第三色彩邊界313與第四色彩邊界314垂直。

由圖3中亦可清楚看出，第一色彩邊界311與第四色彩邊界314兩者都垂直于g/b-g/r色域空間的g/b軸，且第三色彩邊界313與第六色彩邊界316兩者都垂直于g/b-g/r色域空間的g/r軸。

接著，影像處理系統(tǒng)可進行流程130，比照前述特定六邊形篩選范圍310的產(chǎn)生方式，分別界定出其他多個色溫參考點220-260所對應(yīng)的多個六邊形篩選范圍320-360，如圖4所示。

在流程140中，影像處理系統(tǒng)可依據(jù)前述流程120所產(chǎn)生的特定六邊形篩選范圍310，以及前述流程130所產(chǎn)生的多個六邊形篩選范圍320-360，在g/b-g/r色域空間中產(chǎn)生一對應(yīng)的包絡(luò)范圍(envelopingboundary)，如圖5所示。

在流程150中，影像處理系統(tǒng)可將六邊形篩選范圍310-360所對應(yīng)的包絡(luò)范圍，設(shè)置為后續(xù)進行自動白平衡校正運算時所使用的一像素篩選范圍(pixelfilteringboundary)500。

之后，影像處理系統(tǒng)在對影像數(shù)據(jù)進行自動白平衡校正運算時，可先利用像素篩選范圍500篩選影像數(shù)據(jù)中的像素數(shù)據(jù)，以過濾掉可能會干擾自動白平衡校正運算準(zhǔn)確度的錯誤像素數(shù)據(jù)。

例如，圖6為依據(jù)圖5中的像素篩選范圍500進行像素數(shù)據(jù)篩選的一實施例簡化后的示意圖。在圖6中，像素數(shù)據(jù)611-617及621-625代表影像處理系統(tǒng)接收到的rgb格式影像數(shù)據(jù)中的像素數(shù)據(jù)。

由于位于像素篩選范圍500之外的像素數(shù)據(jù)621-625比較可能造成自動白平衡校正運算的錯誤，因此，影像處理系統(tǒng)可只將位于像素篩選范圍500之內(nèi)的像素數(shù)據(jù)611-617納入考慮，而舍棄位于像素篩選范圍500之外的像素數(shù)據(jù)621-625。藉此，也可有效降低后續(xù)進行自動白平衡校正運算所需的運算量。

例如，影像處理系統(tǒng)可只利用位于像素篩選范圍500之內(nèi)的像素數(shù)據(jù)611-617進行多數(shù)決(majorityvoting)判斷，以從多個色溫參考點210-260中選出進行自動白平衡校正運算所需的一目標(biāo)色溫參考點。

換言之，位于前述像素篩選范圍500之內(nèi)的像素數(shù)據(jù)611-617會被自動白平衡校正運算納入考慮，但位于像素篩選范圍500之外的像素數(shù)據(jù)621-625則不會被自動白平衡校正運算納入考慮。

實際上，影像處理系統(tǒng)可以在產(chǎn)生不同的六邊形篩選范圍時，改變前述預(yù)定差異值sd的大小，以降低影像處理系統(tǒng)對影像傳感器(未繪示)靈敏度的要求，提升自動白平衡校正運算的精確度，并可提升判斷色溫參考點的正確性。

由前述說明可知，影像處理系統(tǒng)可直接在g/b-g/r色域空間中利用像素篩選范圍500進行像素數(shù)據(jù)的篩選動作，而無需將像素數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)換到其他色域空間(例如，cb-cr色域空間)進行篩選，然后再轉(zhuǎn)換回g/b-g/r色域空間。因此，前述的方法可減少像素數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換上的失真，也可有效減少自動白平衡校正運算所需的計算量。

另外，影像處理系統(tǒng)可在g/b-g/r色域空間中篩選像素數(shù)據(jù)并進行自動白平衡補償，以直接產(chǎn)生r色彩元素增益與b色彩元素增益，故能有效提高自動白平衡校正的效率以及成像系統(tǒng)的影像顏色精確度。

在說明書及申請專利范圍中使用了某些詞匯來指稱特定的元件。然而，所屬技術(shù)領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員應(yīng)可理解，同樣的元件可能會用不同的名詞來稱呼。說明書及申請專利范圍并不以名稱的差異做為區(qū)分元件的方式，而是以元件在功能上的差異來做為區(qū)分的基準(zhǔn)。在說明書及申請專利范圍所提及的“包含”為開放式的用語，故應(yīng)解釋成“包含但不限定于”。另外，“耦接”在此包含任何直接及間接的連接手段。因此，若文中描述第一元件耦接于第二元件，則代表第一元件可通過電性連接或無線傳輸、 光學(xué)傳輸?shù)刃盘栠B接方式而直接地連接于第二元件，或者通過其他元件或連接手段間接地電性或信號連接至該第二元件。

在此所使用的“及/或”的描述方式，包含所列舉的其中之一或多個項目的任意組合。另外，除非說明書中特別指明，否則任何單數(shù)格的用語都同時包含復(fù)數(shù)格的涵義。

以上僅為本發(fā)明的較佳實施例，凡依本發(fā)明權(quán)利要求所做的均等變化與修飾，皆應(yīng)屬本發(fā)明的涵蓋范圍。

符號說明

110-150方法流程

210-260色溫參考點

310六邊形篩選范圍

311-316色彩邊界

320-360六邊形篩選范圍

500像素篩選范圍

611-617像素數(shù)據(jù)

621-625像素數(shù)據(jù)