白平衡之灰度世界法与镜面法

白平衡是一种调整图像色温的技术，使得图像中的白色看起来是纯白色。其中灰度世界法和镜面法都是实现白平衡的方法之一。

灰度世界法是一种较为简单的白平衡方法，它认为图像中的所有颜色的平均值应该相同。具体地，它假设在图像中，所有颜色的RGB值的平均值相等，然后通过调整每个像素的RGB值将整个图像的平均RGB值调整到一个中性的灰色。这种方法的优点是计算简单，但是对于某些场景下的图像可能会产生不理想的效果。

镜面法则是通过寻找图像中最亮的像素点，将其调整为纯白色，从而实现白平衡。镜面法通常用于具有高反射表面的图像，例如夜景照片。它假设图像中最亮的像素点是白色的，并将该像素点的RGB值调整为纯白色，然后根据这个白点的颜色信息来调整整个图像的颜色平衡。这种方法的缺点是对于不同的图像场景，需要选择不同的镜面白点，否则可能会导致色温不准确。

相关问题

AWB灰度世界法python实现

AWB（Auto White Balance）是一种用于自动调整图像白平衡的算法。灰度世界法（Gray World Algorithm）是AWB的一种常见实现方法。在Python中，你可以使用OpenCV库来实现AWB灰度世界法。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def awb_gray_world(image):
    # 将图像转换为浮点数形式
    image = image.astype(np.float32)
    
    # 计算每个通道的平均值
    avg_b = np.mean(image[:, :, 0])
    avg_g = np.mean(image[:, :, 1])
    avg_r = np.mean(image[:, :, 2])
    
    # 计算平均灰度值
    avg_gray = (avg_b + avg_g + avg_r) / 3
    
    # 计算每个通道的增益系数
    gain_b = avg_gray / avg_b
    gain_g = avg_gray / avg_g
    gain_r = avg_gray / avg_r
    
    # 根据增益系数调整图像
    image[:, :, 0] *= gain_b
    image[:, :, 1] *= gain_g
    image[:, :, 2] *= gain_r
    
    # 将图像转换回整数形式，并进行裁剪
    image = np.clip(image, 0, 255).astype(np.uint8)
    
    return image

# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg')

# 调用灰度世界法函数
result = awb_gray_world(image)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先将图像转换为浮点数形式，然后计算每个通道的平均值。接下来，计算平均灰度值，并根据增益系数调整每个通道的像素值。最后，将图像转换回整数形式，并进行裁剪。你可以将输入图像替换为你自己的图像，并运行代码查看结果。

希望这个示例能够帮助到你！

白平衡，灰度世界算法（C# EmguCv）

白平衡是一种用于调整图像颜色的方法，它可以使图像中的白色看起来更加真实和自然。在数字图像处理中，常用的白平衡算法有基于灰度世界假设的算法。

灰度世界算法假设整个图像中的颜色分布是均匀的，因此平均颜色应该是灰色。该算法的步骤如下：

1. 计算整个图像的 RGB 三个通道的平均值。

2. 计算每个通道的增益因子，使得每个通道的平均值等于整个图像的平均值。

3. 将每个像素的 RGB 值乘以对应通道的增益因子，以实现白平衡。

以下是使用 EmguCv 库实现灰度世界算法的 C# 代码示例：

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;

public static Image<Bgr, byte> GrayWorld(Image<Bgr, byte> img)
{
    // 计算图像的平均 B、G、R 值
    double avgB = 0, avgG = 0, avgR = 0;
    int pixelCount = img.Width * img.Height;
    for (int y = 0; y < img.Height; y++)
    {
        for (int x = 0; x < img.Width; x++)
        {
            Bgr color = img[y, x];
            avgB += color.Blue;
            avgG += color.Green;
            avgR += color.Red;
        }
    }
    avgB /= pixelCount;
    avgG /= pixelCount;
    avgR /= pixelCount;

    // 计算每个通道的增益因子
    double[] gain = new double[3];
    gain[0] = avgG / avgB; // 蓝色通道的增益因子
    gain[1] = 1.0;        // 绿色通道的增益因子
    gain[2] = avgG / avgR; // 红色通道的增益因子

    // 对每个像素应用增益因子
    for (int y = 0; y < img.Height; y++)
    {
        for (int x = 0; x < img.Width; x++)
        {
            Bgr color = img[y, x];
            byte newB = (byte)(color.Blue * gain[0]);
            byte newG = (byte)(color.Green * gain[1]);
            byte newR = (byte)(color.Red * gain[2]);
            img[y, x] = new Bgr(newB, newG, newR);
        }
    }

    return img;
}

使用方法：

Image<Bgr, byte> img = new Image<Bgr, byte>("image.jpg");
img = GrayWorld(img);
img.Save("result.jpg");