色温估计法计算白平衡的matlab程序

色温估计法是一种常用的白平衡算法，可以使用Matlab来实现。下面是一个简单的程序示例：

% 读入原始图像
img = imread('test.jpg');

% 将图像转换为LAB颜色空间
lab_img = rgb2lab(img);

% 计算a/b通道的平均值
a_mean = mean2(lab_img(:,:,2));
b_mean = mean2(lab_img(:,:,3));

% 计算色温
x = 0.3366 * a_mean + 0.1735 * b_mean;
y = 0.3366 * a_mean + 0.5368 * b_mean + 0.1047;
color_temp = -949.86315 + 1789.9109 * x - 992.0281 * y;

% 进行白平衡处理
balanced_img = grayworld(img, 'RGB');

% 显示结果
subplot(1,2,1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(1,2,2); imshow(balanced_img); title(['白平衡结果，色温为', num2str(color_temp), 'K']);

在上面的代码中，先将原始图像转换为LAB颜色空间，然后计算a/b通道的平均值，最后使用色温公式计算出色温值。最后使用Matlab自带的`grayworld`函数对图像进行白平衡处理，并显示结果。

相关问题

matlab实现白平衡算法

Matlab中实现白平衡算法可以分为两个步骤：首先计算图像的色温（白点），然后使用色温对图像进行校正。

以下是一种常用的白平衡算法实现：

1. 计算图像的色温

function [CT] = compute_color_temperature(I)
% I: 输入图像
% CT: 输出色温

% 将RGB图像转换为CIE XYZ图像
XYZ = rgb2xyz(I);

% 计算CIE色度坐标
x = XYZ(:, :, 1) ./ sum(XYZ, 3);
y = XYZ(:, :, 2) ./ sum(XYZ, 3);

% 计算色温
n = size(x, 1) * size(x, 2);
sum_x = sum(x(:));
sum_y = sum(y(:));
x_bar = sum_x / n;
y_bar = sum_y / n;

if x_bar > 0.3320
    m = (x_bar - 0.3320) / (0.1858 - y_bar);
    CT = 449 * m^3 + 3525 * m^2 + 6823.3 * m + 5520.33;
else
    m = (0.4479 - x_bar) / (y_bar - 0.3320);
    CT = 449 * m^3 + 3525 * m^2 + 6823.3 * m + 5520.33;
end
end

2. 使用色温对图像进行校正

function [J] = white_balance(I, CT)
% I: 输入图像
% CT: 色温
% J: 输出图像

% 将RGB图像转换为CIE XYZ图像
XYZ = rgb2xyz(I);

% 计算白点在CIE XYZ空间中的坐标
if CT >= 4000 && CT <= 7000
    xD = -4.6070e9/CT^3 + 2.9678e6/CT^2 + 0.09911e3/CT + 0.244063;
else
    xD = -2.0064e9/CT^3 + 1.9018e6/CT^2 + 0.24748e3/CT + 0.237040;
end
yD = -3 * xD^2 + 2.87 * xD - 0.275;

% 将白点坐标转换为RGB空间
M = [3.2406,-1.5372,-0.4986;-0.9689,1.8758,0.0415;0.0557,-0.2040,1.0570];
rgbD = M * [xD;yD;1];

% 将RGB空间中的图像转换为CIE XY空间中的图像
xy = zeros(size(XYZ));
for i = 1:size(XYZ, 1)
    for j = 1:size(XYZ, 2)
        xy(i, j, 1) = XYZ(i, j, 1) / sum(XYZ(i, j, :));
        xy(i, j, 2) = XYZ(i, j, 2) / sum(XYZ(i, j, :));
    end
end

% 校正图像
J = zeros(size(I));
for i = 1:size(I, 1)
    for j = 1:size(I, 2)
        % 计算校正矩阵
        M = [xy(i,j,1)/rgbD(1), 0, 0; 0, xy(i,j,2)/rgbD(2), 0; 0, 0, xy(i,j,3)/rgbD(3)];
        % 校正RGB值
        J(i,j,:) = squeeze(XYZ(i,j,:)) * M;
    end
end

% 将CIE XYZ空间中的图像转换为RGB空间中的图像
J = xyz2rgb(J);
end

使用示例：

I = imread('test.jpg');
CT = compute_color_temperature(I);
J = white_balance(I, CT);
imshow([I, J]);

其中，'test.jpg'为待处理的图像文件名。

matlab计算色温cct

### 回答1：
MATLAB可以通过多种方法计算色温CCT（Correlated Color Temperature）。下面介绍两种常用方法：

1. RGB-to-CCT模型：
首先，将RGB色彩空间转换为CIE XYZ色彩空间。然后，根据CIE XYZ值计算色温CCT。具体步骤如下：
- 通过在MATLAB中使用内置函数rgb2xyz，将RGB图像转换为CIE XYZ值。
- 使用从CIE XYZ到CIE xy的转换公式，将CIE XYZ值转换为CIE xy色度图。
- 基于CIE xy色度图的坐标，使用逆色度计算公式，计算色温CCT。

2. 反向转换模型：
这种方法是基于光源的光谱分布进行反向计算。首先，我们需要获得光源的光谱数据，可以通过测量或使用已知光源的光谱数据进行。然后，根据光谱数据计算色温CCT。具体步骤如下：
- 在MATLAB中加载光源的光谱数据并进行插值处理，以便获得完整的光谱曲线。
- 使用Planck辐射定律，将光谱数据转换为与温度相关的能量分布曲线。
- 通过尝试不同温度的能量分布曲线与输入RGB图像产生的能量分布曲线进行匹配，找到最匹配的温度，即为色温CCT。

无论使用哪种方法，都需要在MATLAB中编写相应代码来实现计算。这些方法都需要对光源和图像进行适当的校准和前处理，以确保准确的结果。

### 回答2：
在MATLAB中，可以通过计算RGB值来估计光源的色温，从而得到色温（CCT）的估计值。

步骤如下：

1. 读取图像：首先，需要读取图像并获取图像的RGB三个通道的值。

2. 转换RGB到XYZ：使用一个特定的矩阵将RGB值转换为XYZ色彩空间的值。这可以通过乘以一个RGB到XYZ的转换矩阵来实现。

3. 转换XYZ到CIE色度图：使用一个特定的矩阵将XYZ值转换为CIE色度图上的x和y坐标。

4. 计算CCT：使用CIE色度图上的x和y坐标，利用一个预先定义的公式来计算色温（CCT）。根据不同的公式，可以使用不同的参数进行计算。

5. 显示CCT结果：最后，将计算得到的CCT值显示出来。

请注意，计算的精确性取决于图像的质量和算法的准确性。此外，还可以考虑颜色映射和图像预处理等步骤来进一步提高估计值的准确性。

### 回答3：
MATLAB可以通过使用RGB图像数据来计算色温（Correlated Color Temperature, CCT）。CCT是一个用来描述光源颜色的物理量，它通常用来描述白光源以及具有不同温度的光源的颜色。

为了计算CCT，首先需要获得RGB图像数据。在MATLAB中，可以使用imread函数来加载图像并获取其RGB通道的值。

接下来，将RGB通道的值转换为CIE XYZ颜色空间的值。可以使用RGB到XYZ的转换公式来进行转换。转换后的XYZ值可以通过乘以一个归一化矩阵来消除场景光照的影响。

然后，将XYZ值转换为CIE xy坐标。这可以通过将XYZ坐标除以其总和来实现。

最后，结合计算得到的CIE xy坐标，使用公式进行插值，以获得最接近的色温值。

以下是MATLAB代码示例：

% 读取图片
im = imread('image.jpg');

% 获取RGB通道的值
red = im(:,:,1);
green = im(:,:,2);
blue = im(:,:,3);

% 转换为CIE XYZ颜色空间
X = 0.4124564 * red + 0.3575761 * green + 0.1804375 * blue;
Y = 0.2126729 * red + 0.7151522 * green + 0.0721750 * blue;
Z = 0.0193339 * red + 0.1191920 * green + 0.9503041 * blue;

% 归一化XYZ值
X = X / (X + Y + Z);
Y = Y / (X + Y + Z);

% 计算对应的色温
CCT = 0;
if(Y > 0.332)
    CCT = (449 * (Y^3)) + (3525 * (Y^2)) + (6823.3 * Y) + 5520.33;
else
    CCT = (1704 * (Y^3)) - (1062 * (Y^2)) + (1962.3 * Y) + 0.17;
end

disp(['色温为：', num2str(CCT), 'K']);

以上代码演示了如何在MATLAB中计算图像的色温CCT。在这个示例中，我们首先加载图像，提取RGB通道的值，然后将它们转换为CIE XYZ颜色空间的值。最后，根据转换后的XY坐标计算最接近的色温值，并将结果显示在命令窗口中。