基于MATLAB实现一种常见的对灰色图像白平衡算法

好的，为您解答。对于灰度图像的白平衡算法，常见的一种是基于直方图均衡化的算法。下面是MATLAB代码实现：

% 读取灰度图像
img = imread('image.jpg');
% 直方图均衡化
img_eq = histeq(img);
% 显示原图和均衡化后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(img_eq), title('Equalized Image');

首先，读取灰度图像。然后，使用MATLAB的histeq函数进行直方图均衡化处理。最后展示原图和均衡化后的图像。该算法的思路是通过增强图像中灰度级的对比度，使得灰度值更加均匀分布，从而达到白平衡的效果。

相关问题

基于MATLAB实现一种常见的白平衡算法

好的，为您解答。常见的白平衡算法有许多种，其中一种是基于灰度世界假设的白平衡算法。下面是MATLAB代码实现：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为double类型
img = im2double(img);
% 获取每个通道的均值
Rmean = mean(mean(img(:,:,1)));
Gmean = mean(mean(img(:,:,2)));
Bmean = mean(mean(img(:,:,3)));
% 计算灰度世界假设下的每个通道的增益系数
K = [1/Rmean 0 0; 0 1/Gmean 0; 0 0 1/Bmean];
% 对图像进行白平衡处理
img_wb = imadjust(img,[],[],1.2).*K;
% 显示原图与处理后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(img_wb), title('White Balanced Image');

首先，读取待处理的图像并转换为double类型。然后，分别计算每个通道的均值，用于计算增益系数。接着，根据灰度世界假设，假设每个通道的平均值应该相等，因此将每个通道的均值分别除以R、G、B三个通道的均值，得到增益系数K。最后，将原图像进行亮度调整，再乘以增益系数K，得到白平衡处理后的图像。最后展示原图和处理后的图像。

matlab 图像白平衡算法,Matlab常用白平衡算法

Matlab常用的图像白平衡算法有以下几种：

1. 灰度世界算法（Gray World Algorithm）：该算法基于灰度世界假设，即整个图像的平均颜色应该是灰色的。该算法通过对 R、G、B 三个通道进行加权平均，从而实现白平衡。

2. 最大值白平衡算法（MaxWhite Algorithm）：该算法通过找到图像中最亮的区域，并将该区域的颜色作为白色参考颜色，从而实现白平衡。

3. 白点算法（White Point Algorithm）：该算法基于亮度和饱和度的变化来完成白平衡。该算法使用一组参考点作为白色参考颜色，通过计算每个像素与该参考点的距离来进行白平衡。

4. 直方图均衡化算法（Histogram Equalization Algorithm）：该算法通过对图像的直方图进行均衡化，从而增加图像的对比度和亮度，实现白平衡。

以上是常用的几种图像白平衡算法，Matlab中可以通过调用相关函数实现这些算法。