本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，包括：获取待处理图像的色度的统计数据，其中，所述待处理图像为在未知光源下拍摄目标物体获得的图像；将所述统计数据输入训练后的估计模型，获得所述未知光源的色度估计值；根据所述色度估计值和参考光源的色度标准值调节所述待处理图像的白平衡。通过上述方法，可以提高白平衡的调节效果、同时提高白平衡的调节效率。
【技术实现步骤摘要】
本申请属于图像处理，尤其涉及一种图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、颜色恒常性是指环境光源发生变化时，对场景中物体表面颜色的感知仍保持不变的特性。当光照射在物体上后，物体吸收部分波长的光的同时、也将反射一部分波长的光，这部分反射光进行入人眼，形成视觉上的颜色。人类视觉系统具有颜色恒常性，可保证人类感知到的颜色仍是物体本来的颜色。而摄像机的图像传感器本身不具有颜色恒常性，这将导致拍摄图像中物体的颜色与物体本来的颜色之间存在色差。为了使摄像机具有颜色恒常性，需要使用白平衡技术。
2、所谓白平衡技术，就是指通过去除环境光的影响，还原物体真实颜色的技术。目前的白平衡技术通常采用基于学习的方法，即利用训练后的模型估计未知光源的颜色信息，根据估计出的颜色信息调节图像的白平衡。但现有方法泛化能力较差，当图像为纯色图像时，现有方法无法准确地估计出未知光源的颜色信息，从而导致白平衡调节效果较差。另外，基于学习的方法，通常计算量较大，白平衡调节效率较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，可以提高白平衡的调节效果、同时提高白平衡的调节效率。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，包括：
3、获取待处理图像的色度的统计数据，其中，所述待处理图像为在未知光源下拍摄目标物体获得的图像；
4、将所述统计数据输入训练后的估计模型，获得所述未知光源的色度估计值；
5、根据所述色度估计值和参考光源的色度标准值调节所述待处理图像的白平衡。
6、本申请实施例中，将待处理图像的色度的统计数据作为估计模型的输入，相当于在估计未知光源的色度值时，利用了图像的关键颜色特征，有效提高了估计模型的估计精度，从而有效提高了白平衡的调节效果。另外，与将待处理图像整体作为估计模型的输入相比，本申请实施例中，将待处理图像的色度的统计数据作为输入，减少了输入数据量，减少了估计模型的数据处理量，从而有效提高了白平衡的调节效率。
7、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述统计数据包括最大色度；
8、所述获取待处理图像的色度的统计数据，包括：
9、统计所述待处理图像中的最大r值，其中，所述最大r值为rgb三通道中r值的最大值；
10、统计所述待处理图像中的最大g值，其中，所述最大g值为rgb三通道中g值的最大值；
11、统计所述待处理图像中的最大b值，其中，所述最大b值为rgb三通道中b值的最大值；
12、根据所述最大r值、所述最大g值和所述最大b值计算所述最大色度。
13、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述统计数据包括平均色度；
14、所述获取待处理图像的色度的统计数据，包括：
15、计算所述待处理图像中的平均r值，其中，所述平均r值为rgb三通道中r值的平均值；
16、计算所述待处理图像中的平均g值，其中，所述平均r值为rgb三通道中g值的平均值；
17、计算所述待处理图像中的平均b值，其中，所述平均r值为rgb三通道中b值的平均值；
18、根据所述平均r值、所述平均g值和所述平均b值计算所述平均色度。
19、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述统计数据包括最亮色度；
20、所述获取待处理图像的色度的统计数据，包括：
21、计算所述待处理图像中每个像素的第一和值，所述第一和值为rgb三通道中r值、g值和b值之和；
22、根据计算出的所述第一和值中的最大值计算所述最亮色度。
23、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述统计数据包括最暗色度；
24、所述获取待处理图像的色度的统计数据，包括：
25、计算所述待处理图像中每个像素的第一和值，所述第一和值为rgb三通道中r值、g值和b值之和；
26、根据计算出的所述第一和值中的最小值计算所述最暗色度。
27、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述估计模型包括n个全连接层，2≤n≤5，每一层的神经元数量为m个，8≤m≤50。
28、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述色度估计值和参考光源的色度标准值调节所述待处理图像的白平衡，包括：
29、根据所述色度估计值和所述色度标准值计算rgb三通道各自的增益值；
30、根据所述rgb三通道各自的增益值调节所述待处理图像的白平衡。
31、第二方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，包括：
32、获取单元，用于获取待处理图像的色度的统计数据，其中，所述待处理图像为在未知光源下拍摄目标物体获得的图像；
33、计算单元，用于将所述统计数据输入训练后的估计模型，获得所述未知光源的色度估计值；
34、调节单元，用于根据所述色度估计值和参考光源的色度标准值调节所述待处理图像的白平衡。
35、第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面中任一项所述的图像处理方法。
36、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的图像处理方法。
37、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的图像处理方法。
38、可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
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【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括最大色度；
3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括平均色度；
4.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括最亮色度；
5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括最暗色度；
6.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述估计模型包括N个全连接层，2≤N≤5，每一层的神经元数量为m个，8≤m≤50。
7.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述色度估计值和参考光源的色度标准值调节所述待处理图像的白平衡，包括：
8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括最大色度；
3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括平均色度；
4.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括最亮色度；
5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述统计数据包括最暗色度；
6.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述估计模型包括n个全连接层，2≤n≤5，每一层的神经元数量为m个，8≤m≤50。
【专利技术属性】
技术研发人员：魏敏晨，岳书威，
申请(专利权)人：香港理工大学，
类型：发明
国别省市：
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