基于OpenCV实现的 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（感兴趣的读者可以查查：拜尔阵列），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（注意这个前提），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<Mat> 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：

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：