matlab实现白平衡算法
时间: 2023-06-29 18:20:25 浏览: 142
Matlab常用白平衡算法
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
```matlab
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
```matlab
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:
```matlab
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。
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