Matlab底层算法实现基于动态阈值的自动白平衡算法

公式

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%%%%%%%%%%%%%%%基于动态阈值的自动白平衡算法实现
clc;
image=imread('D:\lena1.png');
%分离出RGB三通道矩阵
r_matrix=image(:,:,1);
g_matrix=image(:,:,2);
b_matrix=image(:,:,3);%将RGB空间转化成YCbCr空间
Y_matrix=0.299.*r_matrix+0.587.*g_matrix+0.114.*b_matrix;
Cb_matrix=-0.172.*r_matrix-0.339.*g_matrix+0.511.*b_matrix+128;
Cr_matrix=0.511.*r_matrix-0.428.*g_matrix-0.083.*b_matrix+128;[height,width,channels]=size(image);
%计算Cb,Cr的均值
Mb=mean(mean(Cb_matrix));
Mr=mean(mean(Cr_matrix));
%计算Cb,Cr的均方差Db,Dr
Db=sum(sum(Cb_matrix-Mb))/(width*height);
Dr=sum(sum(Cr_matrix-Mr))/(width*height);
%根据阈值的要求提取出near_white区域的像素点
%C_matrix是提取出来的像素点矩阵
num=1;
Tst_matrix=zeros(height,width);for i=1:heightfor j=1:widthb1_tmp=Cb_matrix(i,j)-(Mb+Db*sign(Mb));b2_tmp=Cr_matrix(i,j)-(1.5*Mr+Dr*sign(Mr));if(b1_tmp<abs(1.5*Db) && b2_tmp<abs(1.5*Dr))C_matrix(num)=Y_matrix(i,j);Tst_matrix(i,j)=Y_matrix(i,j);num=num+1;endend
end
num=num-1;
Iy_matrix=sort(C_matrix,'descend');   %将提取出来的像素矩阵从大往小排序
n=round(num/10);
C_matrix_2(1:n)=Iy_matrix(1:n); %提取前百分之十的像素点
min_number=min(C_matrix_2);for i=1:heightfor j=1:widthif Tst_matrix(i,j)<min_numberTst_matrix(i,j)=0;elseTst_matrix(i,j)=1;endend
endr_matrix=double(r_matrix).*Tst_matrix;
g_matrix=double(g_matrix).*Tst_matrix;
b_matrix=double(b_matrix).*Tst_matrix;%计算参考白点的RGB的均值
Ravg=mean(mean(r_matrix));
Gavg=mean(mean(g_matrix));
Bavg=mean(mean(b_matrix));
Ymax_num=double(max(max(Y_matrix)))/15;
%计算RGB三通道的增益
Rgainvalue=Ymax_num/Ravg;
Ggainvalue=Ymax_num/Gavg;
Bgainvalue=Ymax_num/Bavg;
%通过增益调整图像的三通道
r_matrix=image(:,:,1)*Rgainvalue;
g_matrix=image(:,:,2)*Ggainvalue;
b_matrix=image(:,:,3)*Bgainvalue;
%合并三通道矩阵
RGB_white=cat(3,r_matrix,g_matrix,b_matrix);
RGB_white_out=uint8(RGB_white);
%显示
subplot(1,2,1);
imshow(image);
subplot(1,2,2);
imshow(RGB_white_out);

效果图

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