C++ OpenCV实现白平衡之灰度世界算法

目录
  • 实现原理
  • 功能函数代码
  • C++测试代码
  • 测试效果

实现原理

白平衡的意义在于,对在特定光源下拍摄时出现的偏色现象,通过加强对应的补色来进行补偿,使白色物体能还原为白色。

灰度世界算法是白平衡各种算法中最基本的一种。它假设图像世界具备丰富色彩,红蓝绿三通道的灰度值在平均后趋近一致,该值作为“灰色”;若各通道均值偏离“灰色”,则将其进行补偿,使其回归“灰色”,进而实现白平衡的效果。

通俗的讲,若图像中绿色较强,蓝色和红色较弱,则用了灰度世界算法后,绿色会适当减弱,蓝色和红色会适当加强,这样就使原本偏色严重的情况得到了缓解。

灰度世界算法的实现流程如下:

1.计算图像RGB三通道各自的灰度平均值Raver、Gaver、Baver。

2.计算“灰色”:Gray=(Raver+Gaver+Baver)/3。

3.计算三通道的补偿系数,即灰色值除以单通道平均值。

功能函数代码

// 白平衡-灰度世界
cv::Mat WhiteBalcane_Gray(cv::Mat src)
{
	cv::Mat result = src.clone();
	if (src.channels() != 3)
	{
		cout << "The number of image channels is not 3." << endl;
		return result;
	}

	// 通道分离
	vector<cv::Mat> Channel;
	cv::split(src, Channel);

	// 计算通道灰度值均值
	double Bm = cv::mean(Channel[0])[0];
	double Gm = cv::mean(Channel[1])[0];
	double Rm = cv::mean(Channel[2])[0];
	double Km = (Bm + Gm + Rm) / 3;

	// 通道灰度值调整
	Channel[0] *= Km / Bm;
	Channel[1] *= Km / Gm;
	Channel[2] *= Km / Rm;

	// 合并通道
	cv::merge(Channel, result);

	return result;
}

C++测试代码

#include <iostream>
#include <opencv.hpp>

using namespace std;

// 白平衡-灰度世界
cv::Mat WhiteBalcane_Gray(cv::Mat src)
{
	cv::Mat result = src.clone();
	if (src.channels() != 3)
	{
		cout << "The number of image channels is not 3." << endl;
		return result;
	}

	// 通道分离
	vector<cv::Mat> Channel;
	cv::split(src, Channel);

	// 计算通道灰度值均值
	double Bm = cv::mean(Channel[0])[0];
	double Gm = cv::mean(Channel[1])[0];
	double Rm = cv::mean(Channel[2])[0];
	double Km = (Bm + Gm + Rm) / 3;

	// 通道灰度值调整
	Channel[0] *= Km / Bm;
	Channel[1] *= Km / Gm;
	Channel[2] *= Km / Rm;

	// 合并通道
	cv::merge(Channel, result);

	return result;
}

int main()
{
	// 载入原图
	cv::Mat src = cv::imread("test.jpg");

	// 白平衡-灰度世界
	cv::Mat result = WhiteBalcane_Gray(src);

	// 显示
	cv::imshow("src", src);
	cv::imshow("result", result);
	cv::waitKey(0);

	return 0;
}

测试效果

图1 原图

图2 白平衡后图像

如图1所示,是傍晚的一张图像,众所周知,傍晚的色温是较低的,此时采用高于傍晚色温的色温值拍照,就会得到一张暖色系的图片,偏黄;对其进行白平衡,使图片颜色回归真实的环境色温,就得到如图2的效果。

图3 单色原图

图4 白平衡后图像

如图3所示,是一张色彩相对一致的图像,整体呈粉色系,此时应用灰度世界算法,图像会整体调整,使得颜色趋近于灰色;感兴趣的可以去看看该颜色的色条,三通道的数值在180-220左右,没有过大的差异,平衡后三数值接近于190,因而呈灰色。

接下来做个有趣的测试,将原本粉色的墙纸设为较纯的绿色。

图5 调色后的图像

图6 白平衡后效果

如图5所示,因为图像中存在色调相冲的两个部分,在白平衡后,原本的绿色会调整为深绿色,图像绿色分量降低,其他分量升高,这就导致原本偏粉色的人像区更粉了,这也是该算法的弊端。做该测试也是为了帮助大家更全面深层地理解算法应用场景。

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