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基于MATLAB图像处理的白平衡算法，也称灰色世界法 ^, k1 }7 d8 Y3 F4 }
: ?* F% ^* _9 x2 h2 o/ _
7 G' P) A7 @. ?8 J% u' ^6 f白平衡，即所谓的白色的平衡。
# l8 P$ k8 T# P" d& }
2 N3 ]4 U* Y& x7 @6 Q8 p7 d$ d7 T白平衡的算法有很多，这里记录的是最简单实用的白平衡算法，即灰色世界法！5 s! x6 |6 Y" ^: X- M
- ^8 x: @ }; i6 D0 Y5 R% J灰度世界算法（Gray World)是以灰度世界假设为基础的,该假设认为对于一幅有着大量色彩变化的图像, R、 G、 B 三个分量的平均值趋于同一个灰度K。
1 }. E6 r' \0 I6 s& m- g, _" {7 g. E' Y7 j( @
下面是具体的算法代码：
. E8 ]& U+ B9 H b: T; h$ }; ~3 ]' g( N/ i. V% Z8 \- ]
. U; n$ h1 r I: e5 t' W* N- RGB=imread('test.jpg');
- R = RGB(:,:,1); G = RGB(:,:,2); B = RGB(:,:,3);
- Rx4 = RGB(:,:,1)*4; Gx4 = RGB(:,:,2)*4; Bx4 = RGB(:,:,3)*4; //Rx4只是做了一个简单的线性的提亮，可以不用参考。
- Rave = mean(mean(R));
- Gave = mean(mean(G));
- Bave = mean(mean(B));
- Kave = (Rave + Gave + Bave) / 3;
- R1 = (Kave/Rave)*R; G1 = (Kave/Gave)*G; B1 = (Kave/Bave)*B;
- R2 = (Kave/Rave)*Rx4; G2 = (Kave/Gave)*Gx4; B2 = (Kave/Bave)*Bx4;
- RGB_white = cat(3, R1, G1, B1);
- RGB_whitex4 = cat(3, R2, G2, B2);
- RGB_white_out = uint8(RGB_white); RGB_white_outx4 = uint8(RGB_whitex4);; d W# r; s$ n
* o7 w0 e1 P- k: }3 b8 X( @" u7 f0 R$ ~5 A7 V+ [0 |# L: P% O! p
4 F, {& S' U1 H7 @1 i" c$ _* z" Z5 L$ N
下面是算法的效果： m3 R2 j$ q) R; t2 |
" s( F4 G9 r# y7 J o4 P
原图：
# l! v. H/ K$ w9 W8 _6 T& G! n8 H. D8 b8 {* ?$ L0 ]4 Y
/ B4 a5 y+ a- N8 L) p/ O6 M: W* ^$ N0 g% ?
/ I5 i3 L! _" @: u2 R# P白平衡之后：9 q" W9 D% |' D# I9 M
4 d* }1 @" F, H3 U
) Y- X. [3 G# v; P# r l% D- F9 i
+ [7 K! A* q7 L' q' r8 L' g& o) M* ]% Z- o( q5 x) X" @
可见，最原始的算法，效果还是不错的，后面有机会会补充其他好一些的算法。
3 Q# {* O9 P# [0 i" o
7 ^+ P0 [ f9 ~3 w" x# I5 V6 k |
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发表于 2019-12-5 09:55