opencv实现色彩还原（白平衡）

0 说明

1 效果

2 代码实现

2.1 我的实现

2.2 其他方法

0 说明

目前很多摄像头特别是网络摄像头对色彩的处理情况存在色差，比如一个橙子（是黄色的），但是拍出来的效果会泛白，有点像梨子的颜色，因此要用到色彩校正。

一般色彩校正使用白平衡，白平衡一般又分为：灰世界、完美反射、等，这里不做具体陈述。

此处提供了一种方法，总体原理为（对每个通道而言）：

1）对偏暗和偏亮的颜色进行特定的处理：指定一个特定的像素值；

2）对其他像素值进行小幅度拉伸；

3）最后三个通道合并即为最终结果。

注意：偏暗和偏亮得界限是不对称的，可以同通过改变代码中的s实现。

具体计算方式可以看源码（c语言实现，非c++）。

1 效果

2 代码实现

2.1 我的实现

调整参数s以符合自己效果

/*
对偏暗和偏亮的的像素进行处理，对其他像素进行拉伸
偏暗和偏亮的判定可以通过调整下面的s进行调整，注意偏暗和偏亮是不对称的
*/
#include <highgui/highgui.hpp>
#include <imgproc/imgproc.hpp>using namespace cv;
using namespace std;void color_balance(IplImage *img)
{int histo[256] = { 0 };//直方图统计每个像素值的数目int num_of_pixels = img->width*img->height;//统计每个像素值的数目for (int y = 0; y < img->height; ++y){uchar *data = (uchar*)(img->imageData + y*img->widthStep);//定义的大小和图像尺寸一致for (int x = 0; x < img->width; ++x){histo[data[x]] += 1;}}//统计当前像素值和之前像素值的总数for (int i = 1; i < 256; ++i)histo[i] = histo[i] + histo[i - 1];double s = 0.0265;//此参数可以调整，最好在0.1以下(0=<s<=1)int vmin = 0;//统计像素点数目小于num_of_pixels*s / 2的数目，s为控制比率while (histo[vmin + 1] <= cvRound(num_of_pixels*s / 2))vmin = vmin + 1;int vmax = 255 - 1;//统计像素点数目大于num_of_pixels*(1 - s / 2)的数目，s为控制比率while (histo[vmax - 1] > cvRound(num_of_pixels*(1 - s / 2))){vmax = vmax - 1;}if (vmax < 255 - 1)vmax = vmax + 1;//处理图像中像素值大于vmin和小于vmax的像素，//即处理偏亮和偏暗的区域for (int y = 0; y < img->height; ++y){uchar *data = (uchar*)(img->imageData + y*img->widthStep);for (int x = 0; x < img->width; ++x){if (data[x] < vmin)data[x] = vmin;if (data[x] > vmax)data[x] = vmax;}}//对其他的像素进行处理（拉伸），其实可以合并到上一步，简化时间复杂度，这里分开只是为了让过程更清楚for (int y = 0; y < img->height; ++y){uchar *data = (uchar*)(img->imageData + y*img->widthStep);for (int x = 0; x < img->width; ++x){data[x] = cvRound((data[x] - vmin)*255.0 / (vmax - vmin));}}
}int main()
{IplImage *srcImg = cvLoadImage("02.jpg");//读取图片IplImage *dstImg = cvCreateImage(cvGetSize(srcImg), 8, 3);IplImage *redCh = cvCreateImage(cvGetSize(srcImg), 8, 1);//R通道IplImage *greenCh = cvCreateImage(cvGetSize(srcImg), 8, 1);//G通道IplImage *blueCh = cvCreateImage(cvGetSize(srcImg), 8, 1);//B通道cvSplit(srcImg, blueCh, greenCh, redCh, NULL);//把原图拆分RGB通道color_balance(redCh);//对R通道进行色彩平衡color_balance(greenCh);//对G通道进行色彩平衡color_balance(blueCh);//对B通道进行色彩平衡cvMerge(blueCh, greenCh, redCh, NULL, dstImg);//合并操作后的通道，为最终结果//显示操作cvNamedWindow("src", CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvShowImage("src", srcImg);cvNamedWindow("dst", CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvShowImage("dst", dstImg);cvWaitKey(0);return 0;
}

2.2 其他方法

灰世界--->这个代码对有些情况下效果不好

#include <highgui/highgui.hpp>
#include <imgproc/imgproc.hpp>using namespace cv;int main()
{Mat imageSource = imread("02.jpg");imshow("原始图像", imageSource);vector<Mat> imageRGB;//RGB三通道分离split(imageSource, imageRGB);//求原始图像的RGB分量的均值double R, G, B;B = mean(imageRGB[0])[0];G = mean(imageRGB[1])[0];R = mean(imageRGB[2])[0];//需要调整的RGB分量的增益double KR, KG, KB;KB = (R + G + B) / (3 * B);KG = (R + G + B) / (3 * G);KR = (R + G + B) / (3 * R);//调整RGB三个通道各自的值imageRGB[0] = imageRGB[0] * KB;imageRGB[1] = imageRGB[1] * KG;imageRGB[2] = imageRGB[2] * KR;//RGB三通道图像合并merge(imageRGB, imageSource);imshow("白平衡调整后", imageSource);waitKey();return 0;
}

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