动态阈值白平衡算法优化：适应各类畸变图像

白平衡是数码相机、摄像机等设备在拍摄时调整光线色彩偏移的一种技术，使最终图像呈现出自然的色彩平衡。动态阈值自动白平衡算法是一种针对特定场景和图像畸变优化的白平衡方法，它不同于传统的固定参数设置，而是根据输入图像的实际情况进行动态调整。 该算法的主要步骤如下： 1. 用户界面：程序首先通过`uigetfile`函数让用户选择一张图片（支持.jpg, .bmp, .gif格式），并获取图片的完整路径和文件名。 2. 图像读取：`imread`函数读取选定的图片，并将其转换为YCbCr色彩空间，因为YCbCr色彩空间对于白平衡处理更为有效，其中Y通道表示亮度，Cb和Cr分别代表色度信息。 3. 计算平均值：对Cb和Cr通道的像素值求和，然后除以图像总像素数，得到每个通道的平均值Mb和Mr。 4. 计算偏离度：计算Cb和Cr与它们各自平均值的偏差（Db和Dr），这有助于识别偏离白色的部分。 5. 确定近似白色像素：遍历图像，寻找亮度接近白色（即Cb和Cr的偏差均小于某个阈值，这里设定为1.5倍的Db和Dr）的像素点，这些点将用于后续白平衡计算。 6. 取近似白色像素的前10%：对找到的近似白色像素按亮度降序排序，选取前10%作为目标白平衡参考。 7. 应用阈值：对原始图像进行处理，将亮度低于近似白色像素最低值的像素设为0（视为非白色），其余像素设为1，形成一个二值图。 8. 生成新的RGB色彩：基于处理后的二值图，重新计算每个像素点的RGB色彩值，以实现动态调整后的白平衡效果。 通过这个动态阈值自动白平衡算法，即使面对图像中的畸变问题，也能更精确地找到并调整白平衡，确保输出图像的颜色更加自然。如果用户发现图片在畸变亮度调整后仍有问题，可以联系算法开发者，他们可能提供进一步的参数调整指导，以适应不同情况的图片。这种算法的优势在于其自适应性和优化性，提高了在复杂光照条件下的白平衡处理能力。