OpenCV 图像白平衡算法(相机自动白平衡)

彩色相机内部有三个CCD电子耦合元件,分别用来感受红绿蓝三中颜色的光线,默认情况下,三个颜色的感光电路信号的放大比例是1:1:1的。在理想的拍摄环境下,纯白色的RGB分量按照1:1:1的比例放大之后,得到的是没有偏色的白色,当在非理想的环境光条件下,白色成像出来的效果会偏向环境光的颜色,而不是纯白色。


相机的自动白平衡就是要通过改变RGB感光电路信号的放大比例,让受环境光影响的白色还原成纯白色,保证在各种光线条件下,成像色彩跟物体真实的色彩保持一致


常用的一种自动白平衡算法是灰度世界法,它假设对于一副色彩丰富的图像,图像上RGB三个分量的平均值趋于同一个灰度值,一般取这个灰度值的大小为RGB三分量的平均值。


以下是OpenCV实现的灰度世界法:


#include 
#include 

using namespace cv;

int main()
{
	Mat imageSource = imread("02.jpg");
	imshow("原始图像", imageSource);
	vector imageRGB;

	//RGB三通道分离
	split(imageSource, imageRGB);

	//求原始图像的RGB分量的均值
	double R, G, B;
	B = mean(imageRGB[0])[0];
	G = mean(imageRGB[1])[0];
	R = mean(imageRGB[2])[0];

	//需要调整的RGB分量的增益
	double KR, KG, KB;
	KB = (R + G + B) / (3 * B);
	KG = (R + G + B) / (3 * G);
	KR = (R + G + B) / (3 * R);

	//调整RGB三个通道各自的值
	imageRGB[0] = imageRGB[0] * KB;
	imageRGB[1] = imageRGB[1] * KG;
	imageRGB[2] = imageRGB[2] * KR;

	//RGB三通道图像合并
	merge(imageRGB, imageSource);
	imshow("白平衡调整后", imageSource);
	waitKey();
	return 0;
}


原始图像一,整体图像偏绿色:

OpenCV 图像白平衡算法(相机自动白平衡)_第1张图片


白平衡校正后,天空的蓝色和树叶的绿色都得到了很好的还原:

OpenCV 图像白平衡算法(相机自动白平衡)_第2张图片


原始图像二,整体偏黄色:

OpenCV 图像白平衡算法(相机自动白平衡)_第3张图片


白平衡校正后效果:

OpenCV 图像白平衡算法(相机自动白平衡)_第4张图片


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