照相机中白平衡的算法模拟实现

照相机主要技术点为3A算法。

倘3A算法主要依靠的是全自动对焦(AF)、自动曝光(AE)及自动白平衡(AWB)。
机关白平衡:根据光源条件调整图颜色的保真程度。

网上时不时出类似招聘如下的招聘信息: 

 ———————————————- ———————————————-

Camera/ISP 算法工程师
摄像机3A算法软件工程师 

此间随机摘录部分具体求。

任职要求:
1、本科以上学历,天文,物理,机电、工业自动化,电子相关专业,硕士学历优先考虑;
2、本科毕业3年以上,硕士毕业1年以上的连锁行业相关工作更要求;
3、熟练掌握C/C++或者FPGA 开发语言,数据结构,MATLAB,信号与系;
4、掌握数字色度学,数字图像处理,数字影像处理的基本知识;
5、熟悉摄影机成像原理;
6、掌握3A(AF,AE,AWB)算法有;
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、理解从镜头及SENSOR,电机,ISP,编码器,采集,显示通道有列变化。

任职要求:

  1. 贯通camera的3A(AE,AWB,AF)算法原理及统筹思路,
    有3A算法的设计经验吗佳
  2. 所有丰富ISP(图象处理器) 开发经历,熟悉MTK,QUALCOMM,
    OV等便携式终端上以之ISP开发条件。有上述条件下出经历为妙。
  3. 会数字图像处理原理及基础知识。
  4. 熟悉C/C++语言,有付出经历啊佳
  5. 发出手机/便携式相机3A算法实现/应用经验
  6. 精通CMOS sensor的劳作规律

 ———————————————- ———————————————-

如这仿佛岗位一般都是高薪待遇。 

然后问题来了,市面上3A算法相关材料都挺不可多得,就连相关书籍都好少提及算法细节,而他们大多还见面要求精通3A算法至少有。

若果至于白平衡算法,比较是的资料是及时卖:

据悉灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的规律、实现同功能

事先反复暨博主laviewpbt探讨相关的知,受益匪浅。

假设据我所知,绝大多数之相机采用的基础算法就是灰度世界算法,然后在马上算法的根底及重复改善。

贴一下《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、实现与职能》灰度世界法的约内容。

 ———————————————- ———————————————-

灰度世界算法(Gray World)

  是坐灰度世界而为根基的,该要认为于一幅有着大量色彩变化的图像,
R、 G、 B 三单轻重的平均值趋于同一个灰度K。一般有三三两两种植方式来确定拖欠灰度。

(1)直接给得为固定值, 取其各通道极其酷价值的一半,即取为127要128;

(2)令 K = (Raver+Gaver+Baver)/3,其中Raver,Gaver,Baver分别代表红、 绿、
蓝三单通道的平均值。

算法的次步是各自计各国通道的增益:

Kr=K/Raver;

Kg=K/Gaver;

Kb=K/Baver;

算法第三步为因Von Kries
对角模型,对于图像遭到的每个像素R、G、B,计算其结果值:

Rnew = R * Kr;

Gnew = G * Kg;

Bnew = B * Kb;

对此上式,计算着恐会见存在溢出(>255,不见面产出小于0的)现象,处理方式有星星点点栽。

a、 直接将诸如从设置为255,这说不定会见造成图像整体偏白。

b、
计算有所Rnew、Gnew、Bnew的无比要命价值,然后用该绝可怜价值将用计后数重复线性映射到[0,255]外。实践证明这种办法将会晤使图像整体偏暗,建议使用第一种植方案。

 ———————————————- ———————————————-

算法的大体思路就是评估一摆设图片RGB三单通道的遭不过会发表该通道富含信息的价值,然后坐该值为尺度重新调整像从。

如此即便见面在评估不敷标准的题目,导致各通道像从信息差距过那个,形成噪点以及偏色等景象。

以要以取最好充分价值的方案就是会见促成在特定情景明确不匀,例如该通道大多数的值落在极其小值周围,而倒是一个遥远处的绝酷价值,那么就算见面促成像从信息差距过那个,就不行糟糕了。

因此在第二种植思路上开展更改善比较妥善,因为可用的消息于多,不轻出问题。

其次种思路,最简易的其它一样栽改进就是以灰度法。

均值法: K = (Raver+Gaver+Baver)/3 

咱们知道常用之视频采访编码是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

故灰度法相应可对诺为:

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

经实测,这样的处理后效果还对。

贴上相比图:

电子版 1

原图

电子版 2

均值法

电子版 3

灰度法

偏偏从眼睛上去分辨两摆设图,的确十分不便分来上下。

可自己吧只是大概点一下者思路而已,有所积攒之人,看到就,应该可以分散出还多之想法。

联网下去自己一旦说之是现实性相机中的钨丝灯等手动白平衡是怎样兑现之。

简易的游说就是是色温调节。

那么根据灰度世界是白平衡算法可以怎么落实这种调节也?!

此贴起简约实现的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,
};

 

电子版 4

阴天

电子版 5

日光

电子版 6

白热光

电子版 7

日光灯

电子版 8

钨丝灯

这边就是从至一个示范作用,具体的参数,可随其实需要酌情进行修改。

正文只是抛砖引玉一下,若发生其他相关题材还是要求呢得以邮件联系自身探讨。

 邮箱地址是:

gaozhihan@vip.qq.com

相关文章