opencv 白平衡算法

一、概念

什么是白平衡呢？白平衡就是針對不同色溫條件下，通過調(diào)整攝像機內(nèi)部的色彩電路使拍攝出來的影像抵消偏色，更接近人眼的視覺習(xí)慣。白平衡可以簡單地理解為在任意色溫條件下，攝像機鏡頭所拍攝的標(biāo)準(zhǔn)白色經(jīng)過電路的調(diào)整，使之成像后仍然為白色。這是一種經(jīng)常出現(xiàn)的情況，但不是全部，白平衡其實是通過攝像機內(nèi)部的電路調(diào)整（改變藍、綠、紅三個CCD電平的平衡關(guān)系）使反射到鏡頭里的光線都呈現(xiàn)為消色。

通俗的來說就是：是圖片中最亮的部分為白色，最暗的部分為黑色。其余部分進行拉伸。效果如下：

原圖：

?

robust color balance：

?

簡單的說就是：在rgb三通道上分別統(tǒng)計每個像素值的出現(xiàn)次數(shù)。將1%的最大值和最小值設(shè)置為255和0。其余值映射到（0，255），這樣使得每個值通道的值在rgb中分布較均勻。達到顏色平衡的結(jié)果。。

opencv實現(xiàn)了簡單白平衡。使用多層直方圖，比單個直方圖的優(yōu)點，應(yīng)該是速度更快。實際上并不一定要這么實現(xiàn)。且算法的實現(xiàn)應(yīng)該有問題。以下是修改后代碼，中文部分是我加的注釋。主要加入offset來標(biāo)識每層的偏移量。opencv結(jié)果：

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//M*/

#include 《vector》

#include 《algorithm》

#include 《iterator》

#include 《iostream》

#include “xphoto.hpp”

#include “opencv2/imgproc.hpp”

#include “opencv2/core.hpp”

#include “opencv2/core/core_c.h”

#include “opencv2/core/types.hpp”

#include “opencv2/core/types_c.h”

#define USE_OFFSET 1

namespace cv

{

namespace xphoto

{

template 《typename T》

void balanceWhite（std：：vector 《 Mat_《T》 》 &src， Mat &dst，

const float inputMin， const float inputMax，

const float outputMin， const float outputMax， const int algorithmType）

{

switch （ algorithmType ）

{

case WHITE_BALANCE_SIMPLE：

{

/********************* Simple white balance *********************/

float s1 = 2.0f; // low quantile

float s2 = 2.0f; // high quantile

int depth = 2; // depth of histogram tree

if （src［0］.depth（） ！= CV_8U）

++depth;

int bins = 16; // number of bins at each histogram level

int nElements = int（ pow（bins， depth） ）;

// number of elements in histogram tree

//i是通道下標(biāo)， src［0］， src［1］， src［3］分別表示三個通道

for （size_t i = 0; i 《 src.size（）; ++i）

{

std：：vector 《int》 hist（2 * nElements， 0）;

typename Mat_《T》：：iterator beginIt = src［i］.begin（）;

typename Mat_《T》：：iterator endIt = src［i］.end（）;

//對該通道內(nèi)每個像素進行處理

for （typename Mat_《T》：：iterator it = beginIt; it ！= endIt; ++it）

// histogram filling

{

int pos = 0;

float minValue = inputMin - 0.5f;

float maxValue = inputMax + 0.5f;

T val = *it;

float interval = float（maxValue - minValue） / bins;

//基本上等同于對每個元素進行統(tǒng)計

//這種雙層hist的方法實際是有問題的。這種方法設(shè)計來對加速，0，16作為一個統(tǒng)計階段統(tǒng)計，而后面的每個像素則是具體的次數(shù)

//例如一個像素3，則可能使得hist［0］，hist［3］各增加一次。hist［0］是對的，但是hist［3］的意義就變了。

//之所以程序?qū)戇@么麻煩的原因是，輸入min，max，輸出min，max都有可能變化。

//改正方法應(yīng)該是對后面的層數(shù)加偏移操作。保證正確性。

int offset = 0;

for （int j = 0; j 《 depth; ++j）

{

int currentBin = int（ （val - minValue + 1e-4f） / interval ）;

++hist［pos + currentBin］;

#if USE_OFFSET

offset = offset + （int）pow（bins， j）;

#endif

pos = （offset + pos + currentBin）*bins;

minValue = minValue + currentBin*interval;

// maxValue = minValue + interval; //多余語句

interval /= bins;

}

}

int total = int（ src［i］.total（） ）;

int p1 = 0， p2 = bins - 1;

int n1 = 0， n2 = total;

float minValue = inputMin - 0.5f;

float maxValue = inputMax + 0.5f;

float interval = （maxValue - minValue） / float（bins）;

int offset = 0;

for （int j = 0; j 《 depth; ++j）

// searching for s1 and s2

{

while （n1 + hist［p1］ 《 s1 * total / 100.0f）

{

n1 += hist［p1++］;

minValue += interval;

}

#if USE_OFFSET

offset = offset + int（pow（bins， j））;

#endif

std：：cout 《《 offset 《《 std：：endl;

p1 *= bins;

p1 = p1 + offset;

while （n2 - hist［p2］ 》 （100.0f - s2） * total / 100.0f）

{

n2 -= hist［p2--］;

maxValue -= interval;

}

p2 = p2*bins - 1;

p2 = p2 + offset;

interval /= bins;

}

src［i］ = （outputMax - outputMin） * （src［i］ - minValue）

/ （maxValue - minValue） + outputMin;

}

/****************************************************************/

break;

}

default：

CV_Error_（ CV_StsNotImplemented，

（“Unsupported algorithm type （=%d）”， algorithmType） ）;

}

dst.create（/**/ src［0］.size（）， CV_MAKETYPE（ src［0］.depth（）， int（ src.size（） ） ） /**/）;

cv：：merge（src， dst）;

}