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基于MATLAB图像处理的白平衡算法，也称灰色世界法5 Y H7 m- |0 A; u2 z9 }6 P/ W4 b* l
% y4 ~# F; W1 o) B" T- z* [# R i) J1 s* S* M, M7 W2 Y& U5 P& S
白平衡，即所谓的白色的平衡。
: f# O* c ^6 [ N0 E0 t4 [# W
8 Q" L; D' W% P5 E, a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！
6 F8 p$ N" z+ b j( k/ l8 e) R- z0 o: F
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。
0 j- J$ m1 K4 k; _5 z, o' }4 v4 S) F+ G0 h1 U, J4 T8 x
下面是具体的算法代码：) f3 n) p1 B. n& t; J: ]
/ I7 v( o; l3 p& z& C
9 t w, p3 t2 a2 ~- 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);
' M" _, U S6 s1 Z
: m; {- N5 Y4 D& O Q% {
+ j. l/ X X2 d1 N9 _
) V4 I2 l$ E( K3 @) Q# g6 ^
$ } E+ Z+ \% W/ ]
下面是算法的效果：/ `( `, m' Z% A1 r# J5 g9 M
7 P- f# I, j. o1 h E, o6 V
原图：) b2 B- ?- i+ t, ~3 f% j# A+ {
% J; _( f: h8 e* Z" m) v h+ m& ]* M
8 Q( J( o& b; O0 e3 c0 J! l R: f
9 E% J/ {( L; U9 a: l; U& a8 ]8 y5 g: j2 o( ~& s
白平衡之后：6 | I7 d8 e2 g$ z! w
& i, [! x' ^# a' E& |
7 Y& A( n5 C' l! \8 h
5 M' D% C" v( t% b0 a
# q) D2 R( l9 L. Y0 y
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。
/ w: |: `% k( O: G* B( C/ G: [6 v9 p$ r1 N; X
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发表于 2019-12-5 09:55
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