自适应白平衡算法
时间: 2023-07-10 12:24:35 浏览: 70
自适应白平衡算法是一种可以自动调整图像白平衡的算法,其基本思想是通过对图像中的像素进行分析,找到一种合适的白平衡参数,从而达到消除色偏的效果。以下是一种简单的自适应白平衡算法的代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
def adaptive_white_balance(img, block_size=16, threshold=0.1):
# 将RGB图像转换为LAB颜色空间
lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2LAB)
# 将LAB颜色空间分成三个通道
l, a, b = cv2.split(lab)
# 将L通道进行均值滤波,得到背景亮度
blur = cv2.blur(l, (block_size, block_size))
# 计算每个像素的亮度差异
diff = l - blur
# 计算亮度差异的标准差和均值
std_dev, avg = cv2.meanStdDev(diff)
# 计算阈值
t = threshold * std_dev[0][0] + avg[0][0]
# 将阈值应用到亮度差异图像上,得到白平衡参数
mask = diff > t
mask = np.uint8(mask)
mask = cv2.resize(mask, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
mask = cv2.merge((mask, mask, mask))
# 将白平衡参数应用到LAB颜色空间中的A和B通道上
a = cv2.bitwise_and(a, mask)
b = cv2.bitwise_and(b, mask)
# 将LAB颜色空间转换回RGB颜色空间
lab = cv2.merge((l, a, b))
rgb = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2RGB)
return rgb
```
以上代码中,首先将RGB图像转换为LAB颜色空间,然后将L、A、B三个通道分开处理,对L通道进行均值滤波,并计算出每个像素的亮度差异。然后计算亮度差异的标准差和均值,并根据设定的阈值来确定白平衡参数。最后将白平衡参数应用到LAB颜色空间中的A和B通道上,再将LAB颜色空间转换回RGB颜色空间,得到最终的白平衡图像。