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Matlab常用白平衡算法

灰色世界法 (grey world method ) 要计算未知光源的特性必须从图片中提取相关的统计特性。当我 们能够仅使用一个统计特性就获得未知光源特性时,算法就变得非常 简单了。在这种情况下,未知光源必须在整幅图片上都是统一的。均 值于是就成为了此类方法之下最好的统计指标。而灰色世界法正是利 用了均值作为估算未知光源的关键统计量。 从物理意义上说,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反 射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”。在给定图 片的白平衡算法中,灰色世界假设图片中的反射面足够丰富,以至于 可以作为自然界景物的一个缩影。若这幅图片是在经典光源下拍摄的, 其均值就应该等于灰色。若这幅图是在非经典光源下拍摄的,那么均 值就会大于或者小于灰色值。而该均值对于灰色的偏离程度则反映了 未知光源相对于已知光源的特性。 虽然这个方法比较简单,但是仍然可以从一些方面进行调整。一 个方面就是对于灰色的定义形式的选择。包括对于光谱的定义、对于 光谱成分的定义和在经典光源之下的 RGB 的响应。另一个更加重要 的调整方面就是对于灰色的选择。不管如何定义灰色,最佳的灰色之 选必然是自然界实事上出现的灰色。但是这个值是无法获得的(除非 是合成数据),所以对于灰色的选择是不同的灰色世界算法的一个重 要的区别点。 一个方法是假设这个灰色就是实事上的灰色。也就是说反射光谱 是均衡的。给定光源之下的 RGB 响应是纯白色对此光源的响应值的 1 一部分。比方说,可以使用 50%作为反射率(虽然这个灰色值对于 人眼视觉习惯而言可能过于明亮)。 另一种方法,就是根据大量的数据提炼出一个均值,并把它定义 为灰色。这种方法提炼的灰色值可能因为数据库使用的不同而有所不 同。最终提炼的灰色也能仅适用于原始的数据库,而对于数据库未包 括的图片的适用度就会比较差一些。确定下来的灰色表达形式可以用 c Grey 来表示。下标 i 表示信道,上标 c 为canonical 的首字母,表 i 示经典光源。 在确定灰色的表达形式后只要用 RGB 响应与经典光源下灰色的 比值来归一化图片就可以了。假设 RGB 响应均值为 Aveu ,下标 i i 表示信道,上标 U 为 Unknown 的首字母,表示未知光源。那么归 一化率的计算式为σ 如下式所示 : i c Grey i σ = i Aveu i 根据光源转换理论,从未知光源到经典光源下图片表达式的转换 式如下式所定义: σ c 1 u ⃑ρ = σ ∙ ⃑ρ 2 [ σ] 3 那么,灰色世界法的计算过程如下图所示: 2

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