数字图像处理12-白平衡算法
白平衡算法总结
Cb(i, j) − Mb ) N Cr(i, j) − Mr ) N
Dr =
i ，j (
为了提高算法的稳健性，将图片分为几个区域并且计算每个区域 的 Mb、Mr、Db、Dr，如果一个区域的 Db，Dr 太小，那么这个区域 就没有足够的色彩变化，就可以丢弃掉了。这样可以避免大面积的统 一色调对结果的影响。
8
%计算 Cb、Cr 的均值 Mb、Mr% Mb=sum(sum(Cb)); Mr=sum(sum(Cr)); Mb=Mb/(x*y); Mr=Mr/(x*y); %计算 Cb、Cr 的均方差% Db=sum(sum(Cb-Mb))/(x*y); Dr=sum(sum(Cr-Mr))/(x*y); %根据阀值的要求提取出 near-white 区域的像素点% cnt=1; for i=1:x for j=1:y b1=Cb(i,j)-(Mb+Db*sign(Mb)); b2=Cr(i,j)-(1.5*Mr+Dr*sign(Mr)); if (b1<abs(1.5*Db) & b2<abs(1.5*Dr)) Ciny(cnt)=Lu(i,j); tst(i,j)=Lu(i,j); cnt=cnt+1; end end end cnt=cnt-1;
9
iy=sort(Ciny,'descend');%将提取出的像素点从亮度值大的点到小 的点依次排列% nn=round(cnt/10); Ciny2(1:nn)=iy(1:nn);%提取出 near-white 区域中 10%的亮度值较 大的像素点做参考白点% %提取出参考白点的 RGB 三信道的值% mn=min(Ciny2); c=0; for i=1:x for j=1:y if tst(i,j)<mn tst(i,j)=0; else tst(i,j)=1; c=c+1; end end end R=im(:,:,1); G=im(:,:,2); B=im(:,:,3); R=double(R).*tst;
白平衡灰度世界算法
白平衡灰度世界算法
白平衡是一种用于调整图像颜色的技术，目的是消除图像中可能存在的色偏。
在计算机视觉和图像处理中，灰度世界算法是一种用于实现白平衡的方法之一。
灰度世界假设整个图像中的平均亮度应该是中性灰度（白色、灰色或黑色）。
基于这个假设，灰度世界算法会根据图像中的颜色分布情况来调整图像的白平衡，使整体图像呈现更为中性的色调。
一种简单的灰度世界算法是根据不同色彩通道的平均值来进行调整。
具体步骤如下：
* 计算图像中每个颜色通道的平均值（红色、绿色、蓝色通道）。
* 计算这些平均值的整体平均值（即灰度值的平均值）。
* 将每个颜色通道的平均值除以整体平均值，得到调整系数。
* 使用调整系数对每个颜色通道进行线性缩放，以实现白平衡。
这样调整后，图像中的整体色调就更趋于中性灰度。
需要注意的是，虽然灰度世界算法是一种简单而直观的方法，但在某些情况下可能不足以应对复杂的光照条件。
因此，在实际应用中，可能会采用更复杂的算法，如基于直方图统计的算法或考虑场景特定信息的算法，以达到更精准的白平衡效果。
白平衡算法——gamma算子
传统CRT：
二、基于伽马变换的图像增强
原理步骤：
归一化
补偿
反归一化
二、伽马变换原理
归一化： y cr , r [0,1]
将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 :r= ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除 法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0. 783203 。
LUT[i] = intTemp; }
二、程序的实现
//单通道 if (resultImage->nChannels == 1) {
for (int i = 0; i < resultImage->height; i++) {
for (int j = 0; j < resultImage->width; j++) {
假设像素值 i=200
1 1 0.4545
gamma 2.2 0.783203 0.894872
二、伽马变换原理
反归一化：
将经过预补偿的实数值反变换为 0 ～ 255 之间的整数值。具体算法为 : f*256 - 0.
5 此步骤包含一个乘法和一个减法运算。续前 例 , 将 A 的预补偿结果 0. 894872
float f = (i + 0.5f) / 255; f = (float)(pow(f, kFactor)); int intTemp = f*255.0f - 0.5f; if(intTemp<0) {
intTemp=0; } else if(intTemp>255) {
intTemp=255; }
白平衡偏移 数学原理
白平衡偏移的数学原理白平衡偏移，又称白平衡调整或白平衡修正，是摄影和摄像技术中的一个重要概念。
它的主要目的是纠正因光源色温不同而导致的图像色彩偏差，使得白色物体无论在何种光照条件下，都能在图像中呈现出真正的白色。
通过调整红绿蓝三原色的输出比例，摄影师能够控制图像的色温，从而改变图像的整体色调。
一、概念与定义白平衡偏移的基本概念是在白平衡调整的基础上，通过增加或减少红色和蓝色通道的输出，使图像色彩更加准确或产生特定的色彩效果。
在白平衡偏移中，通常会有一个基准点，这个点代表了正确的白平衡，也就是所谓的“中性点”。
摄影师可以通过调整偏移量，使图像的色彩偏向红色或蓝色，从而达到调整图像色调的目的。
在数字摄影中，白平衡偏移通常是通过相机或后期处理软件中的白平衡设置来实现的。
这些设置允许摄影师选择预设的白平衡值，或者手动调整红绿蓝三原色的输出比例。
二、性质与特点灵活性：白平衡偏移允许摄影师根据需要进行微调，以获得最佳的色彩效果。
与自动白平衡功能相比，白平衡偏移提供了更大的灵活性和控制力。
创意性：通过调整白平衡偏移，摄影师可以创造出特定的色彩氛围，如暖色调或冷色调，以强调或改变图像的情感表达。
准确性：在某些特殊光照条件下，自动白平衡可能无法准确还原白色物体的真实色彩。
此时，使用白平衡偏移可以手动调整色温，以获得更准确的色彩表现。
三、数学原理白平衡偏移的数学原理主要涉及颜色空间和色温的概念。
在数字图像处理中，颜色通常由红绿蓝（RGB）三个通道来表示。
每个通道的值决定了该颜色的强度和色调。
色温则是一个描述光源颜色的物理量，通常用开尔文（K）来表示。
颜色空间：在RGB颜色空间中，每个颜色都可以通过红绿蓝三个通道的值来唯一确定。
通过调整这三个通道的值，可以改变颜色的色调和强度。
白平衡偏移实际上就是在这个颜色空间中对颜色进行调整。
色温与白平衡：色温与白平衡密切相关。
不同色温的光源会产生不同的颜色偏差。
例如，暖色调的光源（如夕阳）通常具有较低的色温（约3000K），而冷色调的光源（如蓝天）则具有较高的色温（约10000K）。
白平衡算法步骤
白平衡算法步骤In the realm of digital photography, white balance is a crucial aspect that ensures accurate color reproduction. The white balance algorithm plays a pivotal role in this process, correcting color casts that may arise due to different lighting conditions. Here are the steps involved in a typical white balance algorithm:在数字摄影领域，白平衡是确保准确色彩再现的关键方面。
白平衡算法在这一过程中起着至关重要的作用，可以纠正因不同照明条件而产生的色偏。
以下是典型白平衡算法所涉及的步骤：**Step 1: Reference White Point Detection**The first step is to identify a reference white point in the image. This point should ideally be a neutral gray or white color, unaffected by any color casts. Algorithms often analyze the image to find areas that are closest to this ideal white point.**第一步：参考白点检测**第一步是在图像中识别一个参考白点。
理想情况下，这个点应该是中性灰色或白色，不受任何色偏的影响。
算法通常会分析图像，以找到最接近理想白点的区域。
**Step 2: Color Temperature Estimation**Based on the detected reference white point, the algorithm estimates the color temperature of the scene. Color temperature is a measure of the tint of white light, with warmer temperatures producing morered hues and cooler temperatures leaning towards blue.**第二步：色温估计**根据检测到的参考白点，算法会估计场景的色温。
yuv 白平衡 算法
yuv 白平衡算法
YUV是一种颜色编码系统，常用于数字视频和图像处理。
在YUV
编码中，Y代表亮度（Luminance），U和V代表色度（Chrominance）。
白平衡算法是用来调整图像的色温，以使白色看
起来真实且中性。
YUV白平衡算法通常涉及以下几种方法：
1. 灰世界假设（Gray World Assumption），该算法假设整个
图像的平均颜色应该是灰色，因此通过调整RGB通道的增益来实现
白平衡。
在YUV颜色空间中，可以通过调整U和V通道的增益来实现。
2. 白色点假设（White Point Assumption），该算法假设图像中存在一个已知的白色点，通过测量该点的颜色来进行白平衡调整。
这种方法通常需要用户提供白色参考点，然后根据该点进行色彩校正。
3. 直方图均衡化（Histogram Equalization），该算法通过对图像的颜色直方图进行调整，使得各个颜色通道的分布更加均匀，
从而实现白平衡效果。
4. 灰度世界假设（Grey World Assumption），该算法假设整个图像的平均颜色应该是灰色，但与灰世界假设不同的是，该算法还考虑了不同颜色通道的亮度不一致性，因此可以更好地实现白平衡效果。
总的来说，YUV白平衡算法是通过调整色度通道的增益来实现白平衡，常用的方法包括灰世界假设、白色点假设、直方图均衡化和灰度世界假设。
这些算法可以根据实际需求和图像特性进行选择和调整，以达到理想的白平衡效果。
数字图像处理 算法原理
数字图像处理算法原理
数字图像处理是指应用数字计算机对图像进行处理与分析的技术。
其中涉及到的算法原理包括：
1. 灰度变换算法：通过改变图像中像素的灰度级分布，实现对图像亮度、对比度、伽马校正等属性的调整。
常用的灰度变换算法有线性变换、逆变换、非线性自适应直方图均衡化等。
2. 图像滤波算法：用于平滑图像、强调图像细节或检测图像中的边缘。
常用的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、导向滤波等。
3. 图像增强算法：通过改善图像的质量和可视化效果，使图像更适合人眼观察和计算机分析。
常用的图像增强算法有直方图均衡化、局部对比度增强、锐化增强等。
4. 彩色图像处理算法：针对彩色图像的特点，进行颜色空间转换、亮度调整、色彩增强、色彩平衡等操作。
常用的彩色图像处理算法有RGB空间转换为HSV空间、色彩补偿、白平衡调整等。
5. 图像分割与边缘检测算法：将图像划分为不同的区域或提取图像中感兴趣的目标，常用的算法包括阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
6. 图像压缩与编解码算法：将图像数据经过压缩编码处理，以减少存储空间和传输带宽。
常用的压缩算法有无损压缩算法
（如RLE、Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG）。
除了以上算法原理外，还包括图像配准、图像恢复、形态学处理、基于特征的图像分析等其他算法。
这些算法原理的应用能够有效地处理数字图像，对于图像识别、图像搜索、医学图像分析等领域具有广泛的应用价值。
自动白平衡方法
自动白平衡方法
自动白平衡是一种图像处理的技术，用于自动调整图像中的白色色彩，以确保图像中白色物体的颜色看起来真实和准确。
目前常用的自动白平衡方法包括以下几种：
1. 灰度世界法（Gray World Algorithm）：假设整个图像中的
灰色像素的平均值应该是中性灰色，根据这个假设调整图像的颜色。
通过计算图像中红、绿、蓝三个通道的平均值，将这个平均值视为中性灰色，然后根据这个中性灰色对图像的颜色进行调整。
2. 最大值法（Max-RGB Algorithm）：假设在一张图像中，红、绿、蓝三个通道中，最大值所对应的像素应该是白色，根据这个假设调整图像的颜色。
通过找到图像中红、绿、蓝三个通道中的最大值，并将这个最大值设为白色的亮度值，然后根据这个亮度值对图像的颜色进行调整。
3. 白色补偿法（White Patch Algorithm）：假设图像中存在一
个物体是白色的，通过使用这个白色物体来调整整个图像的颜色。
通过在图像中寻找最亮的像素点，并将该像素点的颜色设为白色，然后根据这个白色值对图像的颜色进行调整。
4. 边缘法（Edge-Based Algorithm）：通过检测图像中边缘的
梯度信息来调整图像的颜色。
根据边缘的灰度变化情况来判断图像中的颜色偏差，然后根据颜色偏差对图像进行补偿。
以上只是几种常见的自动白平衡方法，实际应用中可以根据具体情况选择合适的方法或者结合多种方法进行处理。
数字图像处理简答题及答案
!数字图像处理简答题及答案简答题1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
2、什么是图像识别与理解%3、简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。
4、简述数字图像处理的至少4种应用。
5、简述图像几何变换与图像变换的区别。
6、图像的数字化包含哪些步骤简述这些步骤。
<7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象为什么8、简述二值图像与彩色图像的区别。
9、简述二值图像与灰度图像的区别。
10、简述灰度图像与彩色图像的区别。
.11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。
12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。
14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。
:15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何试分析其中的原因。
16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。
17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何试分析其中的原因。
18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗为什么会出现这种现象、19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗为什么会出现这种现象20、写出腐蚀运算的处理过程。
21、写出膨胀运算的处理过程。
22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示）23、简述白平衡方法的主要原理。
24、 YUV表色系的优点是什么25、请简述快速傅里叶变换的原理。
26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。
~27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。
28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的压缩中的应用原理。
29、什么是图像的无损压缩给出2种无损压缩算法。
2、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。
颜色恒定算法
颜色恒定算法
在计算机图形学和图像处理领域，颜色恒定算法指的是一类用于调整或处理图像颜色以保持其一致性的算法。
这些算法旨在处理图像中的颜色偏移、曝光问题或色彩失真，以确保整体图像的色彩平衡和一致性。
一些常见的颜色恒定算法包括：
1. 白平衡算法（White Balance Algorithms）：白平衡算法用于校正图像中的色温问题，确保白色在不同光照条件下呈现为纯白色。
常见的白平衡算法包括灰世界算法、白色点算法等。
2. 灰度填充算法（Gray World Algorithm）：灰度填充算法通过调整图像的色调和饱和度，使得图像整体呈现为更加平衡和自然的色彩。
3. 色彩校正算法（Color Correction Algorithms）：色彩校正算法用于调整图像中的颜色偏移，使得整体色彩更加准确和一致。
这些算法通常涉及色彩空间的转换和调整。
4. 色彩增强算法（Color Enhancement Algorithms）：色彩增强算法通过增强图像中的颜色对比度和饱和度，使得图像色彩更加生动鲜明。
这些颜色恒定算法可以在数字图像处理中起到关键作用，帮助改善图像质量和色彩表现。
不同的算法适用于不同的问题和场景，可以根据具体需求选择合适的算法进行处理。
希望这些信息能够帮助您理解颜色恒定算法的基本概念。
如果您有任何进一步的问题或需要更多信息，请随时告诉我！。
白平衡算法
白平衡算法
白平衡算法是相机自动曝光的重要一部分，它能有效调整拍摄的
照片的亮度等特征，使得其保持白色的协调，也就是白平衡。
白平衡算法的基本思路是，照片的自然色系基本上能被认为完全
由红色，绿色和蓝色三角形的点构成。
通常情况下，在日光源（例如，白天或晚上自然景观）照射下，白色画面的点应具有相同的红色，绿
色和蓝色比例，因此，照片的RGB像素值的加权平均值也应该是约等
于中性灰（128,128,128）的灰色。
在白平衡算法中，为了得到最佳的
曝光，将检测图像中所有白色画面点的RGB值，然后调整比例，以使
每一个点都处于完美的灰度需要级别。
白平衡 曲线坐标-概述说明以及解释
白平衡曲线坐标-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容为：白平衡和曲线坐标是数字图像处理中关键的概念和技术。
白平衡是调整图像中的颜色温度，使其看起来更加自然和真实的过程。
在数字摄影和图像处理中，白平衡是必不可少的步骤，尤其是在不同光源下拍摄的照片中，往往因为光源的特性而产生色偏。
通过对白平衡的调整，可以消除这种色偏，使图像中的色彩更加准确和平衡。
曲线坐标是描述图像色彩信息的一种重要方式。
它是通过在色彩空间中绘制曲线来表示图像颜色的分布情况。
在数字图像处理中，曲线坐标可以用来调整图像的亮度、对比度和色彩饱和度等参数，从而达到改善图像质量的目的。
曲线坐标广泛应用于数字摄影、电影制作、图像编辑等领域，是图像处理中常用的工具和技术。
本文旨在深入探讨白平衡和曲线坐标的定义、原理以及调整方法，并分析它们在数字图像处理中的重要性和应用领域。
通过对白平衡和曲线坐标的研究和理解，可以帮助读者更好地掌握和运用这些技术，提升图像处理的效果和质量。
接下来的章节将详细介绍白平衡和曲线坐标的概念、作用、应用领域以及其在图像处理中的优势。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以描述文章的分块和组织，以便读者更好地理解和阅读文章。
以下是可能的内容示例：文章结构本文按照以下结构进行组织和阐述：第一部分为引言部分，主要介绍白平衡和曲线坐标的概念及作用，以及本文的目的。
第二部分为正文部分，分为两个小节：白平衡和曲线坐标。
2.1 白平衡部分将详细介绍白平衡的定义和原理，以及常用的白平衡调整方法。
2.2 曲线坐标部分将探讨曲线坐标的概念、作用以及其应用领域。
第三部分为结论部分，总结了白平衡的重要性，并强调了曲线坐标的优势。
通过以上结构的安排，本文将全面介绍白平衡和曲线坐标的相关知识，并展示它们在不同领域中的重要性和应用。
读者可以根据自身需求和兴趣，有针对性地阅读感兴趣的部分，以便更好地理解和应用这些知识。
1.3 目的本文的目的是探讨白平衡和曲线坐标在图像处理中的重要性和应用。
自动白平衡算法
自动白平衡算法介绍自动白平衡算法是数字图像处理中的一项重要技术。
在数字相机中，相机传感器记录的图像数据往往会受到光照条件的影响，导致图像的颜色偏差。
自动白平衡算法的目标就是校正这些颜色偏差，使图像呈现出真实、自然的色彩。
问题在光源的颜色温度发生变化时，相机传感器记录的图像数据的颜色也会发生变化。
这就需要自动白平衡算法来对图像进行校正，将其恢复到真实世界中的颜色。
基本原理自动白平衡算法的基本原理是根据图像中的参考物体来估计光源的颜色温度，然后根据这个估计值来进行颜色校正。
一般来说，我们使用图像中的灰色或白色区域作为参考物体，因为这些区域的颜色应该是真实的灰色或白色，不受光源的影响。
常见的自动白平衡算法1.灰度世界算法灰度世界算法假设整个图像的平均亮度是相同的。
根据这个假设，它将图像中的所有像素的亮度值取平均，然后将各个通道的亮度进行调整，使其平均亮度达到相同的值。
步骤：1.计算图像的平均亮度。
2.计算每个通道的增益，使其平均亮度与整个图像的平均亮度相同。
3.对图像的每个像素进行颜色校正。
2.白色世界算法白色世界算法假设整个图像中的任何一个区域都应该是真实的白色。
根据这个假设，它将图像中的某个区域的颜色调整为真实的白色，然后通过调整各个通道的增益来进行校正。
步骤：1.选择图像中的一个白色区域作为参考。
2.计算参考区域的平均RGB值，将其调整为真实的白色RGB值。
3.计算各个通道的增益，使参考区域的RGB值与真实的白色RGB值相同。
4.对图像的每个像素进行颜色校正。
3.辐射度算法辐射度算法根据光源的颜色温度和图像中的参考物体的光谱来进行校正。
它对于不同的光源和不同的参考物体具有更好的适应性。
步骤：1.估计光源的颜色温度。
2.根据光源的颜色温度和参考物体的光谱，计算各个通道的增益。
3.对图像的每个像素进行颜色校正。
总结自动白平衡算法是数字图像处理中的重要技术，能够校正图像因光照条件不同而导致的颜色偏差。
白平衡动态阈值算法原理
白平衡动态阈值算法原理引言:白平衡是数字图像处理中的一项关键技术，它的目的是消除图像中由于光源色温不同而造成的色偏，使得图像中的白色成为真实的白色。
白平衡动态阈值算法是一种常用的自动白平衡算法，它通过分析图像中的像素值来动态调整白平衡参数，从而实现色彩校正。
1. 白平衡的原理白平衡是根据光源的色温来调整图像中的颜色。
色温是以绝对温度（K）为单位来衡量光源的颜色，常见的光源色温有暖色调（低色温，如蜡烛光）和冷色调（高色温，如阳光）。
在不同色温的光源下，人眼对颜色的感知会有所不同。
白平衡的目标就是使得图像中的白色保持真实的白色，即不受光源色温的影响。
2. 白平衡动态阈值算法的原理白平衡动态阈值算法是一种基于像素值的自动白平衡算法。
它的原理是通过分析图像中的像素值来确定白平衡参数的调整范围。
具体步骤如下：2.1 获取图像的像素值需要读取图像，并获取每个像素点的RGB值。
RGB即红绿蓝三个颜色通道的分量值，它们的范围通常是0-255。
2.2 计算颜色通道均值对于图像的每个颜色通道，可以计算出它的均值。
这个均值反映了整个图像在该颜色通道上的色调。
2.3 计算颜色通道阈值在计算了颜色通道均值之后，可以根据均值来计算一个阈值，用于判断图像中的像素是否属于白色区域。
阈值的计算方式可以是将均值乘以一个系数，得到一个动态的阈值。
2.4 调整白平衡参数在得到了颜色通道阈值之后，可以根据阈值来调整白平衡参数。
具体来说，如果某个像素的RGB值超过了阈值，就将其调整为白色；如果RGB值低于阈值，就将其调整为非白色。
这样就可以实现对图像中的白色区域进行自动调整。
3. 白平衡动态阈值算法的优势相比于其他的白平衡算法，白平衡动态阈值算法具有以下优势：3.1 自适应性强白平衡动态阈值算法通过分析图像中的像素值来动态调整阈值，使得算法具有自适应性。
无论图像中的光源色温如何变化，都可以通过调整阈值来实现白平衡。
3.2 算法简单白平衡动态阈值算法的原理相对简单，只需要计算颜色通道的均值和阈值，并进行简单的像素调整操作。
数码相机的自动白平衡算法研究及实现
数码相机的自动白平衡算法研究及实现一、前言数码相机是现代人生活中不可或缺的一部分，它可以记录下我们生活中的点滴，成为我们回忆的重要载体。
在拍摄过程中，白平衡是一个非常重要的因素。
本文将对数码相机的自动白平衡算法进行研究及实现。
二、什么是白平衡在日常生活中，我们看到的颜色都是由光线反射所形成的。
而不同光源下物体反射出来的颜色也不同。
因此，在拍摄过程中，相机需要根据环境光线的颜色来调整相片中物体原有颜色所呈现出来的色彩，这就是白平衡。
三、自动白平衡算法1.灰度世界算法灰度世界算法认为，在一个场景中，每种颜色所占比例应该大致相等。
因此，在图像处理时，将图像所有像素点求出RGB三个通道值得平均值作为整个图像亮度值（Luminance），然后对每个像素点进行调整。
2.最大值-最小值算法最大值-最小值算法认为，在一个场景中，应该有一种颜色通道占比较高。
因此，在图像处理时，找到R、G、B三个通道中最大值和最小值，然后用最大值和最小值的平均值作为整个图像亮度值（Luminance），对每个像素点进行调整。
3.白色点算法白色点算法认为，在一个场景中，应该有一种颜色通道占比较高，并且该颜色通道中的某些像素点应该是白色或近似白色。
因此，在图像处理时，找到R、G、B三个通道中亮度最高的像素点，并将其RGB三个通道的值作为整个图像亮度值（Luminance），对每个像素点进行调整。
四、实现过程在实现过程中，我们需要先将原始图像转换为HSV空间。
然后根据上述算法计算出整个图像的亮度值，并将其作为参考亮度。
接着对每个像素点进行调整。
五、总结自动白平衡算法是数码相机拍摄过程中非常重要的一部分。
在实现过程中，我们可以选择不同的算法来计算参考亮度，并对每个像素点进行调整。
通过合适的算法和参数设置，可以得到更加真实准确的照片效果。
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来表示。
下标i 表示信道，上标c 为canonical 的首字母，表示经典光源。
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。
白平衡算法总结范文
白平衡算法总结范文白平衡（White Balance）是指在数字图像处理中通过调整图像中各个颜色通道的增益，使被拍摄物体的白色部分在图像中呈现出真实的白色。
由于不同的光源会产生不同颜色的光线，因此在不同的光照条件下，同一景物在拍摄出来的图像中可能呈现出不同的色彩偏差。
而白平衡算法的目的就是通过自动或手动调整图像的颜色偏差，以还原真实的色彩。
白平衡算法的主要原理是基于人眼对颜色的感知机制。
人眼在不同光照条件下会自动调整视觉感知，使物体的颜色看起来基本一致。
而相机的感光元件（CCD或CMOS）不具备人眼的自动调整功能，因此需要白平衡算法来模拟人眼的色彩感知。
1.手动白平衡算法：由用户手动设置白平衡参数，如色温和色调校正。
用户可根据实际拍摄场景，选择合适的白平衡参数来调整图像的色彩偏差。
这种算法的优点是操作简单，但需要用户具备一定的色彩判断能力。
2.自动白平衡算法：自动白平衡算法是将图像中的一些特定的像素点作为衡量白色的标准，通过衡量这些像素点的颜色偏差，来调整图像的颜色增益。
常用的自动白平衡算法有：-灰度世界算法：假设整个图像的平均亮度是一样的，根据这个假设调整图像的颜色增益，使图像的整体色彩保持平衡。
-最大值法：将图像中最亮的点设置为白色，根据这个点的颜色值调整图像的颜色增益，以达到白平衡效果。
-平均值法：选择图像中一部分代表性像素，计算它们的颜色平均值作为白色参考，根据这个参考值调整图像的颜色增益。
-直方图法：通过统计图像中每个颜色通道的像素数目，找出光线最强的颜色通道，根据这个通道的颜色值调整图像的颜色增益。
3.其他白平衡算法：除了上述的手动和自动白平衡算法外，还有一些特殊的白平衡算法。
-主观评价法：通过人工选择白色参考点，根据这个点的颜色值调整图像的颜色增益。
-色彩传递法：通过记录白平衡卡上的颜色数据，将白平衡卡的颜色信息转移到待调整的图像中。
总的来说，白平衡算法的实现原理都是通过调整颜色增益来还原真实的颜色。
(完整版)数字图像处理简答题及答案
1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
4、简述数字图像处理的至少4种应用。
①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。
②在医学中，比如B超、CT 机等方面。
③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。
④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。
⑤在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。
5、简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
比如傅里叶变换、小波变换等。
6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。
采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。
经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。
量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。
经过采样和量化后，数字图像可以用整数阵列的形式来描述。
7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？如果量化级数过小，会出现伪轮廓现象。
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其中 max 代表最大值，w 代表设定的 white 值。 这种算法实际上是一种类似反求光源的算法。Rgb 值最高的一点如果确实是对应白色的
话，那么其在原本图像中呈现的颜色，就能很好的反应光源的颜色。然后把这个点通过增 益调整为白色，其实就相当于把环境光由非纯白色调整为纯白色，这样就达到了白平衡的 效果。 但是同前面一种算法一样，这种算法也有一定的局限性，需要优化。首先就是一个点的颜 色很可能具有偶然性，比如全图中最亮的像素本身就是黄色的，那么白平衡的结果就是把 所有黄色都变淡了。因此使用这种算法时多是取最亮的几个点的平均值作为最大值，或者 与其他算法配合起来使用。 然后就要提到 GW 和 PR 正交组合算法，这个算法的具体运算过程如下：
可以看到这里也是如上用到了平均值与最大值，但是和之前不同的是，这里有了一次分量和二 次分量，而且也有了 uv 两个参数。其基本的原理就是先确定一个二次的白平衡公式：
随后通过两个确定的目标模型求出 uv 值，就可以进行白平衡的运算了。第一个模型是平均值 的模型，也就是把 r 值向 rgb 的平均值的方向平衡。这里给了两个参数 R（ave）和 K （ave），分别是 r 分量的平均值和 rgb 三个分量的平均值的平均值。通过这个式子就可以得 到第一个方程，这里就是按照 gw 算法的思想写出的式子。同理下一个式子就是按照 pr 算法的 思想写出的式子。这两个式子联立就可以得到 uv 的值，进而就可以得到白平衡的运算结果。 程序也是实现了这一功能，进而得到了白平衡的运算结果。首先读取图片，获得图片的长宽 值。随后初始化一些值，比如输出图片的矩阵，记录最大值，平均值的变量等。随后利用一个 循环，遍历图像矩阵中每一个像素值，分别求出 rgb 三个通道平均值与最大值。随后求出三个 通道平均值的平均值与最大值的平均值记为 ak 与 mk，参与后续的运算。
其中 ave 代表均值。 可以看到，经过这种变化之后，rgb 的均值会变为一致。那么比如说原本图像偏蓝，b 分量 的值高，那么经过这种算法 b 分量值会降低，相对的 rg 分量值会提高。最终图像就会接近 原本的颜色。但是这个算法有很大的局限性。比如一张照片拍摄的是海面，那必然蓝色的 分量会大大多于其余两种。那么经过这种算法过后，本身应该是蓝色的色调被变化为了其 他颜色，显然是没有达到预期效果的。 然后我们来说一说 pr 也就是全反射理论算法。这个算法的思想是把图形中最亮的一点当做 是白色点，然后以此颜色作为白色的模板对其他颜色的像素进行变化。基本的算法如下：
end if(mb<f(i,j,3)) mb=f(i,j,3); end ar=ar+f(i,j,1); ag=ag+f(i,j,2); ab=ab+f(i,j,3); end end mk=(mr+mg+mb)/3.0; ak=(ar/m/n+ag/m/n+ab/m/n)/3; ur=(mk*ar-ak*mr)/(mr*mr*ar-ar*ar*mr); vr=(ak-ur*ar*ar)/ar; ug=(mk*ag-ak*mg)/(mg*mg*ag-ag*ag*mg); vg=(ak-ug*ag*ag)/ag; ub=(mk*ab-ak*mb)/(mb*mb*ab-ab*ab*mb); vb=(ak-ub*ab*ab)/ab; for i=1:m for j=1:n f1(i,j,1)=ur*f(i,j,1)*f(i,j,1)+vr*f(i,j,1); f1(i,j,2)=ug*f(i,j,2)*f(i,j,2)+vg*f(i,j,2); f1(i,j,3)=ug*f(i,j,3)*f(i,j,3)+vb*f(i,j,3); end end imshow(f1);
这次作业的要求是阅读中文文献，实现其中提到的一种算法。然后和英文文献中的算法相 比较，看两种算法进行的白平衡处理有什么不同的效果。那么想要完成这一任务，首先就 要理解什么是白平衡。 白平衡说通俗一点，就是把图像从带颜色的光照中恢复原本的色彩。很多时候，由于环境 光不是纯白色，本来呈现白色的物体，比如说墙、白纸等，就会呈现出偏黄或者偏蓝的颜 色。白平衡的功能就是把图像中显示的颜色从这种颜色拉回白色。就和曝光补偿一样，很 多摄像机是带手动或自动色温功能的，这个算法就是自动白平衡算法。这里我将根据中文 文献中的算法来解释并分析我编写的 MATLAB 程序，之后再对比英文文献中算法的效果， 并分析区别产生的原因。我自己编写的代码如下：
fx=imread('test1.jpg'); f=im2double(fx); [m,n]=size(f); n=n/3; f1=zeros(m,n,3); mr=0; mg=0; mb=0; ar=0; ag=0; ab=0; for i=1:m for j=1:n if(mr<f(i,j,1)) mr=f(i,j,1); end if(mg<f(i,j,2)) mg=f(i,j,2);
的点并不是一个点或者某一个分量的最大值，而是强度高于一个界限的所有点，默认采用的参 数是图像中前 4%亮的点的参数。其次其用来计算增益的模型是一个三次函数模型，比我们使用 的模型参数更多，也就有更好的矫正效果。 当然即使如此，这种算法也不是最有效的白平衡算法。根据不同的场景，各种白平衡算法也各 有优势和劣势。
这里采用了中文文献中提到的第三个算法。也就是 GW 和 PR 正交组合算法。这个算法融合了之 前提到的两个算法，因此首先要理解之前两个算法，才能帮助我们理解这里用到的算法。首先 我们界理论假设: 任一幅图像，当它有足够的色彩变化，则它的 RGB 分量的均值会趋于相等。也就是说当图像的色彩足够丰富时，rgb 三个值的平均数会趋 于相等。在这个假设的前提下，就有了这样一种白平衡算法：
之后这一串复杂的式子就是解方程的过程。通过移项与加减消元的算法可以通过一个通道的平 均值与最大值求出一个通道的 u 值，进而通过带入消元的方法求出对应的 v 值。随后把这两个 值带入白平衡公式，就得到了最后白平衡的结果。 然后我们来对比两个算法得到的白平衡结果：
最上面的图是原图，而下面两张图则是分别用两种方法白平衡的结果。左边那张图是用上述程 序实现的白平衡，右边那张图则是用英文文献中的算法实现的。从大体的颜色趋势上来看，左 边的图红色分量偏多，而右边的图蓝色分量偏多。而本身室内真正的颜色应该是没有偏向的， 应该是介于二者之间，可能更偏向右图一点。而导致这一效果的原因应该是两种白平衡算法上 的区别。 前面介绍过第一种算法，右边这张图采用的算法具有更强的适应性与更小的误差。首先其采样