CN109151428B - 自动白平衡处理方法、装置以及计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种自动白平衡处理方法、装置以及计算机存储介质，获取包含人脸的待处理图像；根据所述待处理图像中被检测对象所占的区域比值，对所述待处理图像中人脸区域采用面部自动白平衡FaceAWB算法，计算得到第一自动白平衡AWB值；根据所述人脸在所述待处理图像中所占的区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值；其中，所述第二AWB值是对所述待处理图像所有区域采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法计算得到的；基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值；从而当FaceAWB应用于后置摄像头的拍摄场景时，一方面减小了FaceAWB对正常场景的影响，另一方面还解决了基于人脸区域占比小而带来的色彩跳变。

Description

自动白平衡处理方法、装置以及计算机存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种自动白平衡处理方法、装置以及计算机存储介质。

背景技术

随着科技的发展，智能手机、相机、摄像机等具有拍摄功能的电子设备被广泛应用于人们的日常生活、工作和学习中，而且在人们生活中扮演的角色也越来越重要，不但有图像处理软件处理自动白平衡(Automatic White Balance，AWB)，也有针对人脸的面部自动白平衡(Face Automatic White Balance，FaceAWB)。

目前，FaceAWB主要是针对前置摄像头所设计的，基于前置摄像头所拍摄的图像中人脸区域占比一般较大，使得人脸检测较为稳定；然而当FaceAWB应用于后置摄像头时，后置摄像头的拍摄场景比较复杂，在解决人脸处于纯色背景中的偏色问题时，有可能会影响部分正常场景中的AWB表现；而且当所拍摄的图像中人脸区域占比较小、以使人脸检测不稳定时，还可能会发生色彩跳变的现象。

发明内容

本申请的主要目的在于提出一种自动白平衡处理方法、装置以及计算机存储介质，当FaceAWB应用于后置摄像头的拍摄场景时，一方面可以减小FaceAWB对正常场景的影响，另一方面还可以解决基于人脸区域占比小而带来的色彩跳变。

为达到上述目的，本申请的技术方案是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种自动白平衡处理方法，所述方法包括：

获取包含人脸的待处理图像；

根据所述待处理图像中被检测对象所占的区域比值，对所述待处理图像中人脸区域采用FaceAWB算法，计算得到第一AWB值；

根据所述人脸在所述待处理图像中所占的区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值；其中，所述第二AWB值是对所述待处理图像所有区域采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法计算得到的；

基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值。

第二方面，本申请实施例提供了一种AWB处理装置，所述AWB处理装置包括：通信总线、存储器和处理器；其中，

所述通信总线，用于实现存储器和处理器之间的连接通信；

所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；

所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行第一方面所述的方法的步骤。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有AWB处理程序，所述AWB处理程序被至少一个处理器执行时实现第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，所述电子设备至少包括后置摄像头和如第二方面所述的AWB处理装置。

本申请实施例所提供的一种自动白平衡处理方法、装置以及计算机存储介质，获取包含人脸的待处理图像；根据所述待处理图像中被检测对象所占的区域比值，对所述待处理图像中人脸区域采用FaceAWB算法，计算得到第一AWB值；根据所述人脸在所述待处理图像中所占的区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值；其中，所述第二AWB值是对所述待处理图像所有区域采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法计算得到的；基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值；从而当FaceAWB应用于后置摄像头的拍摄场景时，一方面可以减小FaceAWB对正常场景的影响，另一方面还可以解决基于人脸区域占比小而带来的色彩跳变。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种AWB处理方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种待处理图像的组成结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种AWB处理方法的详细流程示意图；

图5为本申请实施例提供的另一种AWB处理方法的详细流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种AWB处理装置的组成结构示意图；

图7为本申请实施例提供的另一种AWB处理装置的组成结构示意图；

图8为本申请实施例提供的又一种AWB处理装置的组成结构示意图；

图9为本申请实施例提供的再一种AWB处理装置的组成结构示意图；

图10为本申请实施例提供的再一种AWB处理装置的组成结构示意图；

图11为本申请实施例提供的再一种AWB处理装置的组成结构示意图；

图12为本申请实施例提供的再一种AWB处理装置的组成结构示意图；

图13为本申请实施例提供的一种AWB处理装置的具体硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

现在将参考附图描述实现本申请各个实施例的电子设备。电子设备可以以各种形式来实施，比如本申请中描述的电子设备可以包括诸如智能手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴设备、数码相机、摄像机等具有拍摄功能的电子设备。

示例性的，参见图1，其示出了为实现本申请各个实施例的一种电子设备的硬件结构示意图，该电子设备100可以包括：RF(Radio Frequency，射频)单元101、音频输出单元102、A/V(音频/视频)输入单元103、传感器104、显示单元105、用户输入单元106、存储器107、处理器108、摄像头109、以及电源110等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图1对电子设备的各个部件进行具体的介绍：

射频单元101可用于收发信息过程中，信号的接收和发送。具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、耦合器、低噪声放大器、双工器等。射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet Radio Service，GPRS)、码分多址2000(Code Division MultipleAccess2000，CDMA2000)、宽带码分多址(Wide band Code Division Multiple Access,WCDMA)、时分同步码分多址(Time Division-Synchronous Code Division MultipleAccess，TD-SCDMA)、以及长期演进(Long Term Evolution，LTE)等。

音频输出单元102可以在电子设备100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101接收的或者在存储器107中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。音频输出单元102可以包括扬声器、蜂鸣器等等。

A/V输入单元103用于接收音频或视频信号。A/V输入单元103可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)1031和麦克风1032，图形处理器1031对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元105上。经图形处理器1031处理后的图像帧可以存储在存储器107(或其它存储介质)中或者经由射频单元101进行发送。麦克风1032可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1032接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。

电子设备100还包括至少一种传感器104，比如光传感器、图像传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器主要有光敏元件组成，可根据环境光线的明暗来调节显示面板1051的亮度；图像传感器是组成数字摄像头的重要组成部分，利用光电器件的光电转换功能，将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号；运动传感器是将非电量(比如速度、压力)的变化转变为电量变化的元件，根据转换的非电量不同，运动传感器可以包括压力传感器、速度传感器等；此外，电子设备100还可配置的指纹传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

显示单元105用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元105可包括显示面板1051，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置显示面板1051。

用户输入单元106可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元106可包括触控面板1061以及其他输入设备1062。触控面板1061，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1061上或在触控面板1061附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。除了触控面板1061，用户输入单元106还可以包括其他输入设备1062。具体地，其他输入设备1062可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。

进一步的，触控面板1061可覆盖显示面板1051，当触控面板1061检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器108以确定触摸事件的类型，随后处理器108根据触摸事件的类型在显示面板1051上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1061与显示面板1051是作为两个独立的部件来实现电子设备的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1061与显示面板1051集成而实现电子设备的输入和输出功能，具体此处不做限定。

存储器107可用于存储软件程序以及各种数据。存储器107可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器107可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器108是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器107内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器107内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。处理器108可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器108可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器108中。

摄像头109是一种视频输入设备，又称之为电脑相机、电子眼等；摄像头109一般具有视频摄像/传播和静态图像捕捉等基本功能，它是借由镜头采集图像之后，由摄像头内的感光组件电路及控制组件对所采集的图像进行处理并转换成数字信号，然后存储于存储器107中。摄像头109可以包括前置摄像头和后置摄像头等。

电子设备100还可以包括给各个部件供电的电源110(比如电池)，优选的，电源110可以通过电源管理系统与处理器108逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图1未示出，电子设备100还可以包括蓝牙模块、WiFi模块等，在此不再赘述。

基于上述图1所示出的电子设备的硬件结构，目前FaceAWB是针对前置摄像头所设计的，然而当FaceAWB应用于后置摄像头时，基于后置摄像头的拍摄场景比较复杂，在解决人脸处于纯色背景中的偏色问题时，有可能会影响部分正常场景中的AWB表现，而且还可能会由于所拍摄的图像中人脸区域占比小而发生色彩跳变的现象；为了解决上述的技术问题，结合附图提出了以下本申请各个实施例。

实施例一

在本申请的实施例中，RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(Red，R)、绿(Green，G)和蓝(Blue，B)三个颜色通道的变化以及他们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。

通常情况下，物体反射出的颜色与光源的色温有很大关系。不论是在晴天、阴天、室内环境或荧光灯环境下，人眼把一些物体看出白色，原因是人的大脑可以侦测并且更正像这样的色彩改变。人眼可以进行自我适应，但是电子设备比如数码相机等就不具有这么高级的智能功能。为了贴近人的视觉标准，电子设备就必须模仿人类大脑并根据光源色温来调整图像色彩，也就需要进行AWB处理来达到令人满意的色彩效果。

参见图2，其示出了本申请实施例提供的一种AWB处理方法，该方法可以包括：

S201：获取包含人脸的待处理图像；

S202：根据所述待处理图像中被检测对象所占的区域比值，对所述待处理图像中人脸区域采用FaceAWB算法，计算得到第一AWB值；

S203：根据所述人脸在所述待处理图像中所占的区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值；其中，所述第二AWB值是对所述待处理图像所有区域采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法计算得到的；

S204：基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值。

基于图2所示的技术方案，通过获取包含人脸的待处理图像；根据所述待处理图像中被检测对象所占的区域比值，对所述待处理图像中人脸区域采用FaceAWB算法，计算得到第一AWB值；根据所述人脸在所述待处理图像中所占的区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值；其中，所述第二AWB值是对所述待处理图像所有区域采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法计算得到的；基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值；从而一方面可以减小FaceAWB对正常场景的影响，另一方面还可以解决基于人脸区域占比小而带来的色彩跳变。

对于图2所示的技术方案，在一种可能的实现方式中，所述在所述获取包含有人脸的待处理图像之前，所述方法还包括：

对采集的待处理图像进行人脸检测；

若所述待处理图像中检测到人脸，则所述待处理图像包含人脸；

若所述待处理图像中没有检测到人脸，则所述待处理图像不包含人脸。

需要说明的是，所采集的待处理图像不仅可以是后置摄像头所拍摄的图像，还可以是前置摄像头所拍摄的图像，本申请实施例同样可以应用于前置摄像头的拍摄场景中，下面将以应用于后置摄像头所拍摄的图像为例进行说明。

一般来说，在采集待处理图像之前，电子设备首先需要接收摄像头开启指令，根据该摄像头开启指令来打开摄像头；然后再接收拍摄指令，根据该拍摄指令来获取所采集的待处理图像，所获取的待处理图像如图3所示。在采集到待处理图像之后，还可以利用人工智能(Artificial Intelligence，AI)检测技术进行人脸检测；若从待处理图像中检测到人脸，则说明了待处理图像包含人脸，后续可以根据待处理图像中被检测对象所占的区域比值来判断是否对待处理图像人脸区域采用FaceAWB算法；但是，若从待处理图像中没有检测到人脸，则说明了待处理图像不包含人脸，直接表明了无需对待处理图像采用FaceAWB算法。举例来说，以图3所示的待处理图像为例，利用AI检测技术进行人脸检测，可以从待处理图像中检测到人脸，比如图3中的301部分，也就是说，待处理图像包含人脸，后续可以根据待处理图像中被检测对象所占的区域比值来判断是否对待处理图像人脸区域采用FaceAWB算法。

可以理解地，待处理图像中除了包含人脸之外，待处理图像中还包含有被检测对象；这里，被检测对象可以是纯色区域(即R、G、B三种颜色中，单一颜色所占的大面积区域)，也可以是人脸，还可以是其他对象，在本申请实施例中，对此不作具体限定。

当被检测对象为纯色区域时，对于图2所示的技术方案，在一种可能的实现方式中，所述根据所述待处理图像中被检测对象所占的区域比值，对所述待处理图像中人脸区域采用FaceAWB算法，计算得到第一AWB值，具体包括：

若所述被检测对象为纯色区域，则获取所述纯色区域在所述待处理图像中所占的第一区域比值；

将所述第一区域比值与第一预设阈值进行比较；

若所述第一区域比值大于第一预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域采用所述FaceAWB算法，计算得到所述第一AWB值。

在上述实现方式中，具体地，对于图2所示的技术方案，所述方法还包括：

若所述第一区域比值不大于第一预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域不采用所述FaceAWB算法，按照所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

需要说明的是，当被检测对象是纯色区域时，此时需要判断在待处理图像中是否包含有大面积纯色背景；即首先需要获取纯色区域在待处理图像中所占的第一区域比值，然后将该第一区域比值与第一预设阈值进行比较，若第一区域比值大于第一预设阈值，则说明在待处理图像中包含有大面积纯色背景，此时需要对所述待处理图像中人脸区域采用所述FaceAWB算法；若第一区域比值不大于第一预设阈值，则说明在待处理图像中没有包含有大面积纯色背景，此时不需要对所述待处理图像中人脸区域采用所述FaceAWB算法。举例来说，在R、G、B三种颜色中，首先需要计算针对单一颜色的纯色区域在待处理图像中所占的区域比值；假定第一预设阈值为0.33，若R、G、B三种颜色中任意一种颜色所占的区域比值大于0.33，则说明了待处理图像中存在大面积纯色背景，仍以图3所示的待处理图像为例，假定图3中的302部分为绿色背景，且302部分所占的第一区域比值为0.7，由于在待处理图像中检测到了大面积纯色背景(如图3中的302部分)和人脸(如图3中的301部分)，此时就需要对所述待处理图像中人脸区域(如图3中的301部分)采用FaceAWB算法，进而根据FaceAWB算法可以计算得到第一AWB值；若R、G、B三种颜色中每一种颜色所占的区域比值都不大于0.33，则说明了待处理图像中不存在大面积纯色背景，由于待处理图像中不存在大面积纯色背景，此时也就不需要对待处理图像中人脸区域(如图3中的301部分)采用FaceAWB算法，对待处理图像采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法计算得到的第二AWB值进行AWB处理即可，从而可以减小FaceAWB对正常场景的影响。

当被检测对象为人脸时，对于图2所示的技术方案，在一种可能的实现方式中，所述根据所述待处理图像中被检测对象所占的区域比值，对所述待处理图像中人脸区域采用FaceAWB算法，计算得到第一AWB值，具体包括：

若所述被检测对象为人脸，则获取所述人脸在所述待处理图像中所占的第二区域比值；

将所述第二区域比值与第二预设阈值进行比较；

若所述第二区域比值大于第二预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域采用FaceAWB算法，计算得到所述第一AWB值。

在上述实现方式中，具体地，对于图2所示的技术方案，所述方法还包括：

若所述第二区域比值不大于第二预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域不采用所述FaceAWB算法，按照所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

需要说明的是，当被检测对象是人脸时，此时需要判断在待处理图像中人脸所占的第二区域比值是否满足要求；即首先需要获取人脸在待处理图像中所占的第二区域比值，然后将该第二区域比值与第二预设阈值进行比较，若第二区域比值大于第二预设阈值，则说明在待处理图像中人脸所占的第二区域比值满足要求，此时需要对所述待处理图像中人脸区域采用所述FaceAWB算法；若第二区域比值不大于第二预设阈值，则说明在待处理图像中人脸所占的第二区域比值不满足要求，此时不需要对所述待处理图像中人脸区域采用所述FaceAWB算法。举例来说，假定第二预设阈值为0.1，若在待处理图像中人脸所占的第二区域比值为0.3，即第二区域比值大于0.1，则说明了在待处理图像中人脸所占的第二区域比值满足要求，仍以图3所示的待处理图像为例，假定图3中的301部分所占的第二区域比值为0.3，此时也就需要对所述待处理图像中人脸区域(如图3中的301部分)采用FaceAWB算法，进而根据FaceAWB算法可以计算得到第一AWB值；若在待处理图像中人脸所占的第二区域比值为0.05，即第二区域比值不大于0.1，则说明了在待处理图像中人脸所占的第二区域比值不满足要求，由于在待处理图像中人脸所占的第二区域比值较小而导致人脸检测不稳定，此时也就不需要对待处理图像中人脸区域(如图3中的301部分)采用FaceAWB算法，对待处理图像采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法计算得到的第二AWB值进行AWB处理即可，从而可以有效避免基于人脸区域占比较小所带来的色彩跳变现象。

对于图2所示的技术方案，在一种可能的实现方式中，在所述根据所述人脸在所述待处理图像中所占的区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值之前，所述方法还包括：

对所述待处理图像所有区域采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法，计算得到所述第二AWB值。

需要说明的是，第二AWB值是基于待处理图像所有区域得到的，而且所采用的AWB算法与FaceAWB算法不同。

对于图2所示的技术方案，在一种可能的实现方式中，所述基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值，具体包括：

基于所述第一权值和所述第二权值，对所述第一AWB值和所述第二AWB进行加权平均计算，确定出所述最终AWB值。

需要说明的是，在得到第一AWB值和第二AWB值之后，可以根据人脸在待处理图像中所占的区域比值进行权值分配；而且人脸在待处理图像中所占的区域比值越大，第一AWB值分配的权值也越大。

在本申请实施例中，针对人脸在待处理图像中所占的不同区域比值，还可以预先建立针对第一AWB值和第二AWB值的AWB权重分配表。这样，在获取到人脸在待处理图像中所占的区域比值之后，可以从预先建立的AWB权重分配表中查询针对该区域比值的第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值；在得到第一权值和第二权值之后，对第一AWB值和第二AWB值进行加权平均计算，从而便可以得到最终AWB值。

还需要说明的是，在本申请实施例中，第一权值和第二权值均为大于等于0且小于等于1的自然数；而且第一权值与第二权值之和等于1。

对于图2所示的技术方案，在一种可能的实现方式中，在所述基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值之后，所述方法还包括：

根据所述最终AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

需要说明的是，在得到最终AWB值之后，可以根据最终AWB值对待处理图像进行AWB处理，处理后的图像即为当前的拍摄图像，可以使得当前的拍摄图像可以达到令人满意的色彩效果。

可以理解地，当待处理图像不包含人脸时，对于图2所示的技术方案，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

当所述待处理图像不包含人脸时，根据所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

需要说明的是，当待处理图像不包含人脸时，可以对待处理图像采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法，即根据第二AWB值对待处理图像进行AWB处理，处理后的图像即为当前的拍摄图像，可以使得当前的拍摄图像可以达到令人满意的色彩效果。

本实施例提供了一种AWB处理方法，通过获取包含人脸的待处理图像；根据所述待处理图像中被检测对象所占的区域比值，对所述待处理图像中人脸区域采用面部自动白平衡FaceAWB算法，计算得到第一AWB值；根据所述人脸在所述待处理图像中所占的区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值；其中，所述第二AWB值是对所述待处理图像所有区域采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法计算得到的；基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值；从而当FaceAWB应用于后置摄像头的拍摄场景时，一方面可以减小FaceAWB对正常场景的影响，另一方面还可以解决基于人脸区域占比小而带来的色彩跳变。

实施例二

基于前述实施例相同的发明构思，参见图4，其示出了本申请实施例提供的一种AWB处理方法的详细流程，结合图1所示的电子设备100的硬件结构示例，被检测对象以纯色区域为例，该详细流程包括：

S401：接收摄像头开启指令，其中，所述摄像头开启指令用于打开摄像头；

S402：接收拍摄指令，根据所述拍摄指令采集待处理图像；

S403：对所述待处理图像所有区域采用与FaceAWB算法不同的AWB算法，计算得到第二AWB值；

S404：对所述待处理图像进行人脸检测；

S405：若所述待处理图像中检测到人脸，则所述待处理图像包含人脸；

S406：若所述待处理图像中没有检测到人脸，则所述待处理图像不包含人脸；

举例来说，以图1所示的电子设备100为例，当电子设备100需要拍摄场景时，首先需要接收用户输入的摄像头开启指令来打开摄像头109，然后通过用户输入单元106(比如实体按键或者触控面板1061上的拍照触控按钮)来输入一个拍摄指令，根据该拍摄指令就可以得到一张待处理图像；该待处理图像通过显示面板1051进行显示，如图3所示；利用AI检测技术进行人脸检测；若从待处理图像中检测到人脸，比如图3中的301部分，则说明了待处理图像包含人脸，后续可以根据待处理图像中被检测对象所占的区域比值来判断是否对待处理图像人脸区域采用FaceAWB算法；但是，若从待处理图像中没有检测到人脸，则说明了待处理图像不包含人脸，直接表明了无需对待处理图像采用FaceAWB算法；其中，对所述待处理图像所有区域采用与FaceAWB算法不同的AWB算法，可以计算得到第二AWB值。

S407：当所述待处理图像包含人脸时，计算纯色区域在所述待处理图像中所占的第一区域比值；

S408：将所述第一区域比值与第一预设阈值进行比较；

S409：若所述第一区域比值大于第一预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域采用所述FaceAWB算法，计算得到所述第一AWB值；

S410：若所述第一区域比值不大于第一预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域不采用所述FaceAWB算法，按照所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理；

需要说明的是，在步骤S405之后，执行步骤S407；在步骤S408之后，若所述第一区域比值大于第一预设阈值，则执行步骤S409；若所述第一区域比值不大于第一预设阈值，则执行步骤S410。

举例来说，以图1所示的电子设备100为例，结合图3所示的待处理图像，当所述待处理图像包含人脸时，此时处理器108需要判断在待处理图像中是否包含有大面积纯色背景；假定第一预设阈值为0.33，若图3中的302部分为绿色背景，且302部分所占的第一区域比值为0.7，由于第一区域比值大于0.33，则说明了待处理图像中存在大面积纯色背景，由于在待处理图像中检测到了大面积纯色背景(如图3中的302部分)和人脸(如图3中的301部分)，此时处理器108就需要对所述待处理图像中人脸区域(如图3中的301部分)采用FaceAWB算法，进而根据FaceAWB算法可以计算得到第一AWB值；若图3中的302部分所占的第一区域比值为0.25，由于第一区域比值都不大于0.33，则说明了待处理图像中不存在大面积纯色背景，此时处理器108也就不需要对待处理图像中人脸区域(如图3中的301部分)采用FaceAWB算法，可以按照第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理即可。

S411：根据所述人脸在所述待处理图像中所占的区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和所述第二AWB值对应的第二权值；

S412：基于所述第一权值和所述第二权值，对所述第一AWB值和所述第二AWB进行加权平均计算，确定出最终AWB值；

S413：根据所述最终AWB值对所述待处理图像进行AWB处理；

S414：当所述待处理图像不包含人脸时，根据所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

需要说明的是，在步骤S409之后，执行步骤S411；而在步骤S406之后，执行步骤S414。

举例来说，以图1所示的电子设备100为例，结合上述实例，在图3所示的待处理图像中检测到了大面积纯色背景和人脸之后，处理器108还可以根据预先建立的针对第一AWB值和第二AWB值的AWB权重分配表，基于人脸在待处理图像中所占的区域比值，从预先建立的AWB权重分配表中查询到针对该区域比值的第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值；然后处理器108对第一AWB值和第二AWB值进行加权平均计算，从而可以得到最终AWB值；在得到最终AWB值之后，处理器108可以根据最终AWB值对待处理图像进行AWB处理，处理后的图像即为当前的拍摄图像；对于待处理图像不包含人脸的拍摄场景，处理器108可以根据第二AWB值对待处理图像进行AWB处理；从而可以减小FaceAWB对正常场景的影响，还可以解决基于人脸区域占比小而带来的色彩跳变，使得当前的拍摄图像达到令人满意的色彩效果。

参见图5，其示出了本申请实施例提供的另一种AWB处理方法的详细流程，结合图1所示的电子设备100的硬件结构示例，被检测对象以人脸为例，该详细流程包括：

S501：接收摄像头开启指令，其中，所述摄像头开启指令用于打开摄像头；

S502：接收拍摄指令，根据所述拍摄指令采集待处理图像；

S503：对所述待处理图像所有区域采用与FaceAWB算法不同的AWB算法，计算得到第二AWB值；

S504：对所述待处理图像进行人脸检测；

S505：若所述待处理图像中检测到人脸，则所述待处理图像包含人脸；

S506：若所述待处理图像中没有检测到人脸，则所述待处理图像不包含人脸；

S507：当所述待处理图像包含人脸时，计算人脸在所述待处理图像中所占的第二区域比值；

S508：将所述第二区域比值与第二预设阈值进行比较；

S509：若所述第二区域比值大于第二预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域采用所述FaceAWB算法，计算得到所述第一AWB值；

S510：若所述第二区域比值不大于第二预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域不采用所述FaceAWB算法，按照所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理；

S511：根据所述第二区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和所述第二AWB值对应的第二权值；

S512：基于所述第一权值和所述第二权值，对所述第一AWB值和所述第二AWB进行加权平均计算，确定出最终AWB值；

S513：根据所述最终AWB值对所述待处理图像进行AWB处理；

S514：当所述待处理图像不包含人脸时，根据所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

需要说明的是，在步骤S505之后，执行步骤S507；在步骤S506之后，执行步骤S514；然而在步骤S508之后，若所述第一区域比值大于第一预设阈值，则执行步骤S509；若所述第一区域比值不大于第一预设阈值，则执行步骤S510。

举例来说，以图1所示的电子设备100为例，结合上述实例，在获取到如图3所示的待处理图像之后，处理器108利用AI检测技术进行人脸检测，若从待处理图像中没有检测到人脸，则说明了待处理图像不包含人脸，直接表明了无需对待处理图像采用FaceAWB算法，此时处理器108根据第二AWB值对待处理图像进行AWB处理，处理后的图像即为当前的拍摄图像；若从待处理图像中检测到人脸，比如图3中的301部分，则说明了待处理图像包含人脸，此时处理器108需要判断在待处理图像中人脸所占的第二区域比值是否满足要求；假定第二预设阈值为0.1，若图3中的301部分所占的第二区域比值为0.3，由于第二区域比值大于0.1，则说明了在待处理图像中人脸所占的第二区域比值满足要求，此时就需要对所述待处理图像中人脸区域(如图3中的301部分)采用FaceAWB算法，进而根据FaceAWB算法可以计算得到第一AWB值；若图3中的301部分所占的第二区域比值为0.05，由于第二区域比值不大于0.1，则说明了在待处理图像中人脸所占的第二区域比值不满足要求，此时也就不需要对待处理图像中人脸区域(如图3中的301部分)采用FaceAWB算法，可以按照第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理即可；在图3所示的待处理图像中人脸所占的第二区域比值满足要求，处理器108还可以根据所获取的第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值，对第一AWB值和第二AWB值进行加权平均计算，可以得到最终AWB值，然后处理器108根据最终AWB值对待处理图像进行AWB处理，处理后的图像即为当前的拍摄图像，从而可以减小FaceAWB对正常场景的影响，还可以解决基于人脸区域占比小而带来的色彩跳变，使得当前的拍摄图像达到令人满意的色彩效果。

通过上述实施例，对前述实施例的具体实现进行了详细阐述，从中可以看出，通过前述实施例的技术方案，从而当FaceAWB应用于后置摄像头的拍摄场景时，一方面可以减小FaceAWB对正常场景的影响，另一方面还可以解决基于人脸区域占比小而带来的色彩跳变。

实施例三

基于前述实施例相同的发明构思，参见图6，其示出了本申请实施例提供的一种AWB处理装置60的组成，所述AWB处理装置60可以包括：第一获取部分601、第一计算部分602、第二获取部分603和确定部分604；其中，

所述第一获取部分601，配置为获取包含人脸的待处理图像；

所述第一计算部分602，配置为根据所述待处理图像中被检测对象所占的区域比值，对所述待处理图像中人脸区域采用FaceAWB算法，计算得到第一AWB值；

所述第二获取部分603，配置为根据所述人脸在所述待处理图像中所占的区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值；其中，所述第二AWB值是对所述待处理图像所有区域采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法计算得到的；

所述确定部分604，配置为基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值。

在上述方案中，参见图7，所述AWB处理装置60还包括检测部分605，配置为：

对采集的待处理图像进行人脸检测；

若所述待处理图像中检测到人脸，则所述待处理图像包含人脸；

若所述待处理图像中没有检测到人脸，则所述待处理图像不包含人脸。

在上述方案中，所述第一计算部分602，具体配置为：

若所述被检测对象为纯色区域，则获取所述纯色区域在所述待处理图像中所占的第一区域比值；

将所述第一区域比值与第一预设阈值进行比较；

若所述第一区域比值大于第一预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域采用所述FaceAWB算法，计算得到所述第一AWB值。

在上述方案中，参见图8，所述AWB处理装置60还包括第一处理部分606，配置为：

若所述第一区域比值不大于第一预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域不采用所述FaceAWB算法，按照所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

在上述方案中，所述第一计算部分602，具体配置为：

若所述被检测对象为人脸，则获取所述人脸在所述待处理图像中所占的第二区域比值；

将所述第二区域比值与第二预设阈值进行比较；

若所述第二区域比值大于第二预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域采用FaceAWB算法，计算得到所述第一AWB值。

在上述方案中，参见图9，所述AWB处理装置60还包括第二处理部分607，配置为：

若所述第二区域比值不大于第二预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域不采用所述FaceAWB算法，按照所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

在上述方案中，参见图10，所述AWB处理装置60还包括第二计算部分608，配置为：

对所述待处理图像所有区域采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法，计算得到所述第二AWB值。

在上述方案中，所述确定部分604，具体配置为：

基于所述第一权值和所述第二权值，对所述第一AWB值和所述第二AWB进行加权平均计算，确定出所述最终AWB值。

在上述方案中，参见图11，所述AWB处理装置60还包括第三处理部分609，配置为：

根据所述最终AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

在上述方案中，参见图12，所述AWB处理装置60还包括第四处理部分610，配置为：

当所述待处理图像不包含人脸时，根据所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

可以理解地，在本实施例中，“部分”可以是部分电路、部分处理器、部分程序或软件等等，当然也可以是单元，还可以是模块也可以是非模块化的。

另外，在本实施例中的各组成部分可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并非作为独立的产品进行销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中，基于这样的理解，本实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或processor(处理器)执行本实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

因此，本实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有AWB处理程序，所述AWB处理程序被至少一个处理器执行时实现上述实施例一所述AWB处理的方法的步骤。

基于上述AWB处理装置60的组成以及计算机存储介质，参见图13，其示出了本申请实施例提供的AWB处理装置60的具体硬件结构，可以包括：通信总线1301、存储器1302和处理器1303；各个组件通过通信总线1301耦合在一起。可理解，通信总线1301除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图13中将各种总线都标为通信总线1301。其中，通信总线1301，用于实现存储器和处理器之间的连接通信；

存储器1302，用于存储能够在处理器1303上运行的计算机程序；

处理器1303，用于在运行所述计算机程序时，执行：

获取包含人脸的待处理图像；

根据所述待处理图像中被检测对象所占的区域比值，对所述待处理图像中人脸区域采用FaceAWB算法，计算得到第一AWB值；

根据所述人脸在所述待处理图像中所占的区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值；其中，所述第二AWB值是对所述待处理图像所有区域采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法计算得到的；

基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值。

可以理解，本申请实施例中的存储器1302可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double DataRate SDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DRRAM)。本文描述的系统和方法的存储器1302旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

而处理器1303可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1303中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1303可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1302，处理器1303读取存储器1302中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

可以理解的是，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、数字信号处理设备(DSP Device，DSPD)、可编程逻辑设备(Programmable LogicDevice，PLD)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。

对于软件实现，可通过执行本文所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。

可选地，作为另一个实施例，处理器1303还配置为在运行所述计算机程序时，执行上述实施例一所述AWB处理的方法的步骤。

可选地，本申请实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备至少包括摄像头和如上述实施例所述的AWB处理装置60。

需要说明的是：本申请实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种自动白平衡处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含人脸的待处理图像；

根据所述待处理图像中被检测对象所占的区域比值，对所述待处理图像中人脸区域采用面部自动白平衡FaceAWB算法，计算得到第一自动白平衡AWB值；

根据所述人脸在所述待处理图像中所占的区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值；其中，所述第二AWB值是对所述待处理图像所有区域采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法计算得到的；

基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值；

其中，所述根据所述待处理图像中被检测对象所占的区域比值，对所述待处理图像中人脸区域采用面部自动白平衡FaceAWB算法，计算得到第一AWB值，具体包括：

若所述被检测对象为纯色区域，则获取所述纯色区域在所述待处理图像中所占的第一区域比值；

将所述第一区域比值与第一预设阈值进行比较；

若所述第一区域比值大于第一预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域采用所述FaceAWB算法，计算得到所述第一AWB值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取包含有人脸的待处理图像之前，所述方法还包括：

对采集的待处理图像进行人脸检测；

若所述待处理图像中检测到人脸，则所述待处理图像包含人脸；

若所述待处理图像中没有检测到人脸，则所述待处理图像不包含人脸。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述第一区域比值不大于第一预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域不采用所述FaceAWB算法，按照所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述被检测对象为人脸，则获取所述人脸在所述待处理图像中所占的第二区域比值；

将所述第二区域比值与第二预设阈值进行比较；

若所述第二区域比值大于第二预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域采用FaceAWB算法，计算得到所述第一AWB值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述第二区域比值不大于第二预设阈值，则对所述待处理图像中人脸区域不采用所述FaceAWB算法，按照所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述人脸在所述待处理图像中所占的区域比值，获取所述第一AWB值对应的第一权值和第二AWB值对应的第二权值之前，所述方法还包括：

对所述待处理图像所有区域采用与所述FaceAWB算法不同的AWB算法，计算得到所述第二AWB值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值，具体包括：

基于所述第一权值和所述第二权值，对所述第一AWB值和所述第二AWB进行加权平均计算，确定出所述最终AWB值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一AWB值、所述第一权值、所述第二AWB值以及所述第二权值，确定最终AWB值之后，所述方法还包括：

根据所述最终AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述待处理图像不包含人脸时，根据所述第二AWB值对所述待处理图像进行AWB处理。

10.一种AWB处理装置，其特征在于，所述AWB处理装置包括：通信总线、存储器和处理器；其中，

所述通信总线，用于实现存储器和处理器之间的连接通信；

所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；

所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行权利要求1至9任一项所述的方法的步骤。

11.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有AWB处理程序，所述AWB处理程序被至少一个处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述的方法的步骤。

12.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备至少包括摄像头和如权利要求10所述的AWB处理装置。

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