matlab 图像白平衡算法,Matlab常用白平衡算法

Matlab常用的白平衡算法有以下几种：

1. 灰度世界算法：该算法假设整个图像的颜色分布是灰色的，因此通过计算所有像素的平均颜色值，然后将其视为白色点的颜色，从而进行白平衡。

2. 直方图均衡化算法：该算法使用直方图均衡化技术来修复图像的亮度和对比度，从而使白色更加平衡。

3. 反向投影算法：该算法使用反向投影技术来计算每个像素的颜色值，然后将其视为白色点的颜色。

4. 最大值算法：该算法寻找最亮的像素点，并将其视为白色点的颜色。

这些算法都可以在Matlab中实现，并且具有不同的优缺点，需要根据具体的应用场景选择合适的算法。

相关问题

matlab 图像白平衡算法,Matlab常用白平衡算法及其代码

以下是Matlab中常用的几种图像白平衡算法及其代码实现：

1. 灰度世界算法（Gray World Algorithm）

function output = gray_world(input)
% 读入图像
image = imread(input);
% 计算图像 RGB 三通道的均值
r_mean = mean(mean(image(:,:,1)));
g_mean = mean(mean(image(:,:,2)));
b_mean = mean(mean(image(:,:,3)));
% 计算均值灰度
gray_value = (r_mean + g_mean + b_mean) / 3;
% 计算 RGB 三通道的增益因子
r_gain = gray_value / r_mean;
g_gain = gray_value / g_mean;
b_gain = gray_value / b_mean;
% 对图像进行白平衡处理
image(:,:,1) = min(image(:,:,1) * r_gain, 255);
image(:,:,2) = min(image(:,:,2) * g_gain, 255);
image(:,:,3) = min(image(:,:,3) * b_gain, 255);
% 输出处理后的图像
output = image;
end

2. 最大值白平衡算法（MaxWhite Algorithm）

function output = max_white(input)
% 读入图像
image = imread(input);
% 计算亮度值
Y = 0.299 * image(:,:,1) + 0.587 * image(:,:,2) + 0.114 * image(:,:,3);
% 找到亮度值最大的点
[max_Y, ~] = max(Y(:));
[y, x] = find(Y == max_Y);
% 获取该点的 RGB 值
r_ref = image(y, x, 1);
g_ref = image(y, x, 2);
b_ref = image(y, x, 3);
% 计算 RGB 三通道的增益因子
r_gain = 255 / r_ref;
g_gain = 255 / g_ref;
b_gain = 255 / b_ref;
% 对图像进行白平衡处理
image(:,:,1) = min(image(:,:,1) * r_gain, 255);
image(:,:,2) = min(image(:,:,2) * g_gain, 255);
image(:,:,3) = min(image(:,:,3) * b_gain, 255);
% 输出处理后的图像
output = image;
end

3. 白点算法（White Point Algorithm）

function output = white_point(input)
% 读入图像
image = imread(input);
% 计算亮度值
Y = 0.299 * image(:,:,1) + 0.587 * image(:,:,2) + 0.114 * image(:,:,3);
% 找到亮度值最大的点
[max_Y, ~] = max(Y(:));
[y, x] = find(Y == max_Y);
% 获取该点的 RGB 值
r_ref = image(y, x, 1);
g_ref = image(y, x, 2);
b_ref = image(y, x, 3);
% 计算 RGB 三通道的增益因子
r_gain = (255 - r_ref) / r_ref;
g_gain = (255 - g_ref) / g_ref;
b_gain = (255 - b_ref) / b_ref;
% 对图像进行白平衡处理
image(:,:,1) = min(image(:,:,1) * r_gain, 255);
image(:,:,2) = min(image(:,:,2) * g_gain, 255);
image(:,:,3) = min(image(:,:,3) * b_gain, 255);
% 输出处理后的图像
output = image;
end

4. 直方图均衡化算法（Histogram Equalization Algorithm）

function output = histogram_equalization(input)
% 读入图像
image = imread(input);
% 将图像转换为 YCbCr 颜色空间
ycbcr = rgb2ycbcr(image);
% 对亮度通道进行直方图均衡化
Y = ycbcr(:,:,1);
Y_eq = histeq(Y);
% 将均衡化后的亮度通道替换原有的亮度通道
ycbcr(:,:,1) = Y_eq;
% 将图像转换为 RGB 颜色空间
image_eq = ycbcr2rgb(ycbcr);
% 输出处理后的图像
output = image_eq;
end

以上是常用的几种图像白平衡算法以及对应的Matlab代码实现。

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。