白平衡算法matlab

在Matlab中，可以使用以下代码实现基于灰度世界假设的白平衡算法：

img = imread('input.jpg');
R = img(:,:,1);
G = img(:,:,2);
B = img(:,:,3);
avgR = mean(mean(R));
avgG = mean(mean(G));
avgB = mean(mean(B));
avgRGB = [avgR avgG avgB];
grayValue = mean(avgRGB);
kr = grayValue/avgR;
kg = grayValue/avgG;
kb = grayValue/avgB;
img(:,:,1) = R*kr;
img(:,:,2) = G*kg;
img(:,:,3) = B*kb;
imwrite(img, 'output.jpg');

其中，`input.jpg`是输入图像的文件名，`output.jpg`是输出图像的文件名。算法的核心是计算RGB三个通道的平均值，然后根据灰度世界假设，将每个通道的值乘以一个系数，使得三个通道的平均值相等。

相关问题

白平衡算法 matlab

白平衡是一种图像处理技术，用于校正图像中的色彩偏差，以使其看起来更自然和真实。在MATLAB中，你可以使用以下算法来实现白平衡：

1. 灰度世界算法（Gray World Algorithm）：该算法基于假设，即整个图像的平均亮度应该是中性的灰色。首先，计算图像的红、绿、蓝三个通道的平均值，然后计算这些平均值的平均值。接下来，将每个通道的平均值除以这个平均值，以校正色彩偏差。

2. 白点算法（White Patch Algorithm）：该算法基于假设，即图像中最亮的区域应该是白色或接近白色的。首先，计算图像的红、绿、蓝三个通道的最大值，然后将最大值作为参考点，将每个通道的像素值除以该通道的最大值，以校正色彩偏差。

3. 直方图拉伸算法（Histogram Stretching Algorithm）：该算法通过扩展图像的直方图范围来校正色彩偏差。首先，计算图像的红、绿、蓝三个通道的直方图，并确定每个通道的最小和最大像素值。然后，将图像中的每个像素值通过线性变换重新映射到最小和最大值之间。

以上是一些常见的白平衡算法，你可以根据需要选择适合你的应用场景的算法，并在MATLAB中实现。

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。