本技术涉及自动白平衡矫正，进一步的涉及一种自动白平衡矫正方法、系统及存储介质。
背景技术：
1、当前，大多数自动白平衡（auto white balance，awb）校正算法采用一种全局处理方式，即对整幅图像的所有像素点应用统一的增益值。然而，在现实生活尤其是夜间场景中，往往存在多种光源，这些光源的色温也各不相同。例如，建筑物的蓝色灯光与室内的黄色灯光，或是车灯的冷色光与路灯的暖色光。在这种情况下，仅依赖单一的全局awb算法难以全面适应复杂的混合色温环境，从而难以实现理想的场景效果。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本技术提供一种自动白平衡矫正方法、系统及存储介质，有效处理混合光源场景，恢复理想的场景效果。
2、第一方面，本技术提供一种自动白平衡矫正方法，包括：提取待矫正图像的入射分量，将所述入射分量划分为多个图像块，并计算每个图像块的红色色度分量和蓝色色度分量；将所述每个图像块的红色色度分量和蓝色色度分量作为样本，构建第一样本集；将所述每个图像块中的像素个数作为样本，构建第二样本集；根据所述第一样本集和所述第二样本集，计算所述第一样本集中每个样本的局部密度以及最小欧几里得距离，所述最小欧几里得距离为所述每个样本与局部密度大于所述每个样本的样本之间的欧几里得距离的最小值；根据所述每个样本的所述局部密度和所述最小欧几里得距离，输出所述第一样本集中的多个聚类中心样本；根据所述聚类中心样本和预先标定的普朗克曲线，计算各个所述聚类中心样本的各个颜色通道的第一增益，其中，所述第一增益用于代表所述聚类中心样本对应的类的增益；根据各个所述聚类中心样本的各个颜色通道的所述第一增益，对所述待矫正图像进行矫正。
3、以上自动白平衡矫正方法，通过低通滤波的方式提取图像的入射分量，可以抵抗异常像素值的干扰。然后将入射分量划分为多个图像块，结合局部密度和最小欧几里得距离的计算，识别并输出多个聚类中心样本。利用这些样本和普朗克曲线，计算出各颜色通道的增益，从而实现图像的校正。这种方法不仅实现了图像的自动化矫正，还可以有效处理混合光源场景，恢复理想的场景效果。同时，还可处理单一光源场景，提高了本技术的兼容性。
4、在一种实现中，所述的计算每个图像块的红色色度分量和蓝色色度分量，具体包括：分别计算所述每个图像块中的红色分量的平均值、蓝色分量的平均值以及绿色分量的平均值；根据所述每个图像块中的红色分量的平均值和绿色分量的平均值，计算所述每个图像块的红色色度分量；根据所述每个图像块中的蓝色分量的平均值和绿色分量的平均值，计算所述每个图像块的蓝色色度分量。
5、在一种实现中，所述的计算所述第一样本集中每个样本的局部密度，具体包括：根据所述每个图像块的红色色度分量和蓝色色度分量，计算所述第一样本集中所述每个样本与其他样本之间的欧几里得距离；根据所述每个样本与其他样本之间的欧几里得距离和所述第二样本集，计算所述第一样本集中每个样本的局部密度。
6、在一种实现中，还包括：将所述第一样本集中局部密度最大的样本作为第一样本；将所述第一样本与其他样本之间的欧几里得距离的最大值，作为所述第一样本的所述最小欧几里得距离。
7、以上自动白平衡矫正方法，通过不同的方式分别计算局部密度最大的样本的最小欧几里得距离和非局部密度最大样本的最小欧几里得距离，进一步提高了本技术的兼容性以及对混合光源场景和单一光源场景的处理效率。
8、在一种实现中，所述的根据所述每个样本的所述局部密度和所述最小欧几里得距离，输出所述第一样本集中的多个聚类中心样本，具体包括：根据所述每个样本的所述局部密度和所述最小欧几里得距离，构建初始决策图；对所述初始决策图进行归一化排序处理；根据归一化排序处理后的所述初始决策图中的局部密度分布，对归一化排序处理后的所述初始决策图进行重缩放，得到聚类决策图；通过所述聚类决策图输出所述多个聚类中心样本。
9、以上自动白平衡矫正方法，通过自适应缩放密度峰值算法对归一化排序处理后的初始决策图进行重缩放，自动得到最终的聚类中心样本和对应的类。减少了人为干预，提高了本技术的自动化程度，能够有效地在混合光源场景中自动获取聚类中心样本的数量和位置，进而提高了用户体验。同时，本技术也可通过归一化排序处理后的初始决策图人工设定阈值，从而判断聚类中心样本以及聚类数目，进一步提高了本技术的兼容性。
10、在一种实现中，所述的根据所述聚类中心样本和预先标定的普朗克曲线，计算各个所述聚类中心样本的各个颜色通道的第一增益，具体包括：对不同色温的光源进行色彩标定，得到所述普朗克曲线；对所述普朗克曲线进行高斯分布，得到普朗克曲线范围权重；根据所述聚类中心样本、所述普朗克曲线范围权重以及预设的绿色通道的增益，分别计算各个所述聚类中心样本对应的红色通道的所述第一增益和蓝色通道的所述第一增益。
11、在一种实现中，还包括：将不属于所述多个聚类中心样本对应的类的样本作为非聚类中心样本；根据各个所述聚类中心样本的各个颜色通道的第一增益和各个所述聚类中心样本对应的像素个数，计算所述非聚类中心样本对应的各个颜色通道的第二增益。
12、在一种实现中，还包括：在各个所述聚类中心样本不在所述普朗克曲线范围权重的范围内时，采用默认增益作为各个所述聚类中心样本的各个颜色通道的第一增益。
13、以上自动白平衡矫正方法，通过自适应重缩放密度峰值算法自动获取聚类中心样本和聚类数目，然后在普朗克曲线上计算聚类中心样本的增益，并根据各个聚类中心样本对应的像素个数计算非聚类中心样本的增益，进而矫正待矫正图像，使得矫正效果更加灵活。
14、第二方面，本技术还提供一种自动白平衡矫正系统，包括自动白平衡模块和图像信号处理器，所述自动白平衡模块用于使用以上任一实现所述自动白平衡矫正方法，生成聚类中心样本的各个颜色通道的第一增益，所述图像信号处理器用于根据所述聚类中心样本的各个颜色通道的所述第一增益，对待矫正图像进行矫正。
15、第三方面，本技术还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以上任一实现所述的自动白平衡矫正方法的步骤。
16、与现有技术相比，本发明至少具有以下一项有益效果：
17、1、通过低通滤波的方式提取图像的入射分量，可以抵抗异常像素值的干扰。然后将入射分量划分为多个图像块，结合局部密度和最小欧几里得距离的计算，识别并输出多个聚类中心样本。利用这些样本和普朗克曲线，计算出各颜色通道的增益，从而实现图像的校正。这种方法不仅实现了图像的自动化矫正，还可以有效处理混合光源场景，恢复理想的场景效果。同时，还可处理单一光源场景，提高了本技术的兼容性。
18、2、通过不同的方式分别计算局部密度最大的样本的最小欧几里得距离和非局部密度最大样本的最小欧几里得距离，进一步提高了本技术的兼容性以及对混合光源场景和单一光源场景的处理效率。
19、3、通过自适应缩放密度峰值算法对归一化排序处理后的初始决策图进行重缩放，自动得到最终的聚类中心样本和对应的类。减少了人为干预，提高了本技术的自动化程度，能够有效地在混合光源场景中自动获取聚类中心样本的数量和位置，进而提高了用户体验。同时，本技术也可通过归一化排序处理后的初始决策图人工设定阈值，从而判断聚类中心样本以及聚类数目，进一步提高了本技术的兼容性。
20、4、通过自适应重缩放密度峰值算法自动获取聚类中心样本和聚类数目，然后在普朗克曲线上计算聚类中心样本的增益，并根据各个聚类中心样本对应的像素个数计算非聚类中心样本的增益，进而矫正待矫正图像，使得矫正效果更加灵活。
1.一种自动白平衡矫正方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自动白平衡矫正方法，其特征在于，所述的计算每个图像块的红色色度分量和蓝色色度分量，具体包括：
3.根据权利要求1所述的自动白平衡矫正方法，其特征在于，所述的计算所述第一样本集中每个样本的局部密度，具体包括：
4.根据权利要求3所述的自动白平衡矫正方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求3所述的自动白平衡矫正方法，其特征在于，所述的根据所述每个样本的所述局部密度和所述最小欧几里得距离，输出所述第一样本集中的多个聚类中心样本，具体包括：
6.根据权利要求1所述的自动白平衡矫正方法，其特征在于，所述的根据所述聚类中心样本和预先标定的普朗克曲线，计算各个所述聚类中心样本的各个颜色通道的第一增益，具体包括：
7.根据权利要求1所述的自动白平衡矫正方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求6所述的自动白平衡矫正方法，其特征在于，还包括：
9.一种自动白平衡矫正系统，其特征在于，包括自动白平衡模块和图像信号处理器，所述自动白平衡模块用于使用权利要求1-8任一项所述自动白平衡矫正方法，生成聚类中心样本的各个颜色通道的第一增益，所述图像信号处理器用于根据所述聚类中心样本的各个颜色通道的所述第一增益，对待矫正图像进行矫正。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以上权利要求1-8任一项所述的自动白平衡矫正方法的步骤。
