白平衡之灰度世界算法

背景

在数字图像处理中，白平衡是一种用于调整图像颜色平衡的技术。它可以帮助我们消除图像中的色偏，使图像看起来更加自然。灰度世界算法是一种常用的白平衡算法，它基于假设图像中的所有颜色的平均值应该相等。本攻略将介绍灰度世界算法的原理和实现方法，并提供两个示例说明。

灰度世界算法原理

灰度世界算法的原理非常简单。它假设图像中的所有颜色的平均值应该相等。因此，我们可以通过计算图像中所有像素的平均值，并将其用于调整每个像素的颜色值，从而实现白平衡。

具体来说，我们可以按照以下步骤进行：

1. 计算图像中所有像素的平均值。

2. 将平均值分别用于调整每个像素的红、绿、蓝三个通道的颜色值。

具体的调整方法如下：

对于每个像素的红、绿、蓝三个通道的颜色值，我们将其除以平均值，然后再乘以图像中所有像素的数量。这样可以保证图像中所有颜色的平均值相等。

灰度世界算法实现

下面是使用Python实现灰度世界算法的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 计算图像中所有像素的平均值
avg_bgr = cv2.mean(img)

# 计算平均值的灰度值
gray_value = sum(avg_bgr[:3]) / 3

# 计算调整系数
coefficients = [gray_value / v for v in avg_bgr[:3]]

# 调整每个像素的颜色值
img_white_balance = np.zeros_like(img)
for i in range(3):
    img_white_balance[:, :, i] = np.uint8(np.clip(coefficients[i] * img[:, :, i], 0, 255))

# 保存结果
cv2.imwrite('output.jpg', img_white_balance)

在上面的代码中，我们首先使用OpenCV库读取了一张图像。然后，我们计算了图像中所有像素的平均值，并计算了平均值的灰度值。接下来，我们计算了调整系数，并使用它们调整了每个像素的颜色值。最后，我们保存了调整后的图像。

示例1

假设我们有一张图像，它的颜色偏向蓝色。我们可以按照以下步骤使用灰度世界算法进行白平衡：

1. 下载并安装OpenCV库。

2. 使用OpenCV库读取图像。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

1. 计算图像中所有像素的平均值。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 计算图像中所有像素的平均值
avg_bgr = cv2.mean(img)

1. 计算平均值的灰度值。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 计算图像中所有像素的平均值
avg_bgr = cv2.mean(img)

# 计算平均值的灰度值
gray_value = sum(avg_bgr[:3]) / 3

1. 计算调整系数。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 计算图像中所有像素的平均值
avg_bgr = cv2.mean(img)

# 计算平均值的灰度值
gray_value = sum(avg_bgr[:3]) / 3

# 计算调整系数
coefficients = [gray_value / v for v in avg_bgr[:3]]

1. 调整每个像素的颜色值。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 计算图像中所有像素的平均值
avg_bgr = cv2.mean(img)

# 计算平均值的灰度值
gray_value = sum(avg_bgr[:3]) / 3

# 计算调整系数
coefficients = [gray_value / v for v in avg_bgr[:3]]

# 调整每个像素的颜色值
img_white_balance = np.zeros_like(img)
for i in range(3):
    img_white_balance[:, :, i] = np.uint8(np.clip(coefficients[i] * img[:, :, i], 0, 255))

1. 保存结果。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 计算图像中所有像素的平均值
avg_bgr = cv2.mean(img)

# 计算平均值的灰度值
gray_value = sum(avg_bgr[:3]) / 3

# 计算调整系数
coefficients = [gray_value / v for v in avg_bgr[:3]]

# 调整每个像素的颜色值
img_white_balance = np.zeros_like(img)
for i in range(3):
    img_white_balance[:, :, i] = np.uint8(np.clip(coefficients[i] * img[:, :, i], 0, 255))

# 保存结果
cv2.imwrite('output.jpg', img_white_balance)

示例2

假设我们有一组图像，它们的颜色偏向黄色。我们可以按照以下步骤使用灰度世界算法进行白平衡：

1. 下载并安装OpenCV库。

2. 使用OpenCV库读取图像。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

1. 计算图像中所有像素的平均值。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 计算图像中所有像素的平均值
avg_bgr = cv2.mean(img)

1. 计算平均值的灰度值。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 计算图像中所有像素的平均值
avg_bgr = cv2.mean(img)

# 计算平均值的灰度值
gray_value = sum(avg_bgr[:3]) / 3

1. 计算调整系数。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 计算图像中所有像素的平均值
avg_bgr = cv2.mean(img)

# 计算平均值的灰度值
gray_value = sum(avg_bgr[:3]) / 3

# 计算调整系数
coefficients = [gray_value / v for v in avg_bgr[:3]]

1. 调整每个像素的颜色值。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 计算图像中所有像素的平均值
avg_bgr = cv2.mean(img)

# 计算平均值的灰度值
gray_value = sum(avg_bgr[:3]) / 3

# 计算调整系数
coefficients = [gray_value / v for v in avg_bgr[:3]]

# 调整每个像素的颜色值
img_white_balance = np.zeros_like(img)
for i in range(3):
    img_white_balance[:, :, i] = np.uint8(np.clip(coefficients[i] * img[:, :, i], 0, 255))

1. 保存结果。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 计算图像中所有像素的平均值
avg_bgr = cv2.mean(img)

# 计算平均值的灰度值
gray_value = sum(avg_bgr[:3]) / 3

# 计算调整系数
coefficients = [gray_value / v for v in avg_bgr[:3]]

# 调整每个像素的颜色值
img_white_balance = np.zeros_like(img)
for i in range(3):
    img_white_balance[:, :, i] = np.uint8(np.clip(coefficients[i] * img[:, :, i], 0, 255))

# 保存结果
cv2.imwrite('output.jpg', img_white_balance)

结论

灰度世界算法是一种简单而有效的白平衡算法。它可以帮助我们消除图像中的色偏，使图像看起来更加自然。在实际应用中，我们可以根据需要对算法进行适当的调整，以获得更好的效果。