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    • 1 什么叫白平衡
    • 2 色温是什么?
    • 3 常见的色温
    • 4 白平衡算法
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白平衡初探

2020/07/22
306
阅读需 11 分钟
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1 什么叫白平衡

什么是白平衡呢?白平衡的英文为 White Balance,其基本概念是“不管在任何光源下,都能将白色物体还原为白色”,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。相机的白平衡设定可以校准色温的偏差,在拍摄时我们可以大胆地调整白平衡来达到想要的画面效果。

白平衡,字面上的理解是白色的平衡。白平衡是描述显示器中红、绿、蓝三基色混合生成后白色精确度的一项指标。白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念,通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题。白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的,在专业摄像领域白平衡应用的较早。家用电子产品(家用摄像机、数码照相机)中也广泛地使用,然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易,但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理,理解上存在诸多误区。它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况,有手动白平衡和自动白平衡等方式。许多人在使用数码摄像机拍摄的时候都会遇到这样的问题:在日光灯的房间里拍摄的影像会显得发绿,在室内钨丝灯光下拍摄出来的景物就会偏黄,而在日光阴影处拍摄到的照片则莫名其妙地偏蓝,其原因就在于白平衡的设置上。

在我们使用的相机上,都可以设定白平衡,大多数的人都设定成自动白平衡,这个方式简单又方便,大部分情况下也可以满足日常拍摄的需求。相机会分析我们拍摄场景的光线环境,并且尽力还原白色,光的色调是通过色温来实现的,色温会告诉相机这些光是暖色调还是冷色调。在我们使用的相机上,都可以设定白平衡,大多数的人都设定成自动白平衡,这个方式简单又方便,大部分情况下也可以满足日常拍摄的需求。相机会分析我们拍摄场景的光线环境,并且尽力还原白色,光的色调是通过色温来实现的,色温会告诉相机这些光是暖色调还是冷色调。

2 色温是什么?

色温说的是光线的温度,比如暖光或者冷光。色温的测量单位是开尔文,表示为 K,也就是我们平常经常再说色温的时候,见到的比如 5000k, 4500k 这个概念。

  1)冷光,色温高,偏蓝

  2)暖光,色温低,偏红

现在我们是不是大概明白色温的意思了。色温其实并不难懂,上图当中色温从高到低,颜色也由偏蓝的冷光到偏黄的暖光。

3 常见的色温

有一些常见的场景的色温,我们需要比较熟悉,这样可以帮助我们快速的判断我们的拍摄场景,选择合适的色温。

  • 阴天的下午或阴天:6000-7000K

  • 直接正午的阳光:5200-5500K

  • 白色荧光灯:4000K

  • 白炽灯:2800K

  • 蜡烛:1800K

4 白平衡算法

1)原始的灰度世界算法  

灰度世界算法(Gray World)是以灰度世界假设为基础的,该假设认为对于一幅有着大量色彩变化的图像, R、 G、 B 三个分量的平均值趋于同一个灰度 K。一般有两种方法来确定该灰度。

(1)直接给定为固定值, 取其各通道最大值的一半,即取为 127 或 128;

(2)令 K = (Raver+Gaver+Baver)/3,其中 Raver,Gaver,Baver 分别表示红、 绿、 蓝三个通道的平均值。

算法的第二步是分别计算各通道的增益:

  Kr=K/Raver;

    Kg=K/Gaver;

    Kb=K/Baver; 

算法第三步为根据 Von Kries 对角模型,对于图像中的每个像素 R、G、B,计算其结果值:

    Rnew = R * Kr; 

    Gnew = G * Kg; 

    Bnew = B * Kb; 

 对于上式,计算中可能会存在溢出(>255,不会出现小于 0 的)现象,处理方式有两种。

     a、 直接将像素设置为 255,这可能会造成图像整体偏白。

    b、 计算所有 Rnew、Gnew、Bnew 的最大值,然后利用该最大值将将计算后数据重新线性映射到[0,255]内。实践证明这种方式将会使图像整体偏暗,建议采用第一种方案。

Matlab 实现:  

close all

clear all  

clc  

I=imread('test1.jpg');  

[H,W,L]=size(I);%得到图像长宽高

Rsum = 0;

Gsum = 0;

Bsum = 0;

Rsum = double(Rsum);

Gsum = double(Gsum);

Bsum = double(Bsum);

for i = 1 : H

for j = 1 :W

Rsum = Rsum + double(I(i,j,1));  

Gsum = Gsum + double(I(i,j,2));

Bsum = Bsum + double(I(i,j,3));

end

end  

Raver = Rsum / (H*W);

Gaver = Gsum / (H*W);

Baver = Bsum / (H*W);

%K=128;%第一种 K 取值方法

K = (Raver+Gaver+Baver)/3;%第二种方法  

Rgain = K / Raver;

Ggain = K / Gaver;

Bgain = K / Baver;

Iwb(:,:,1) = I(:,:,1) * Rgain;

Iwb(:,:,2) = I(:,:,2) * Ggain;  

Iwb(:,:,3) = I(:,:,3) * Bgain;  

imwrite(Iwb,'Result1.jpg');  

figure(1),  

subplot(121),imshow(I),title('原始图像');  

subplot(122),imshow(Iwb),title('自动白平衡图像');

2)完美反射算法

原理:完美全反射理论 perfect Reflector 假设图像上最亮点就是白点,并以此白点为参考对图像进行自动白平衡,最亮点定义为 R+G+B 的最大值,具体编码步骤如下: 

(1)计算每个像素的 R\G\B 之和,并保存到一临时内存块中。

(2)按 R+G+B 值的大小计算出其前 10%或其他 Ratio 的白色参考点的的阈值 T。

(3)遍历图像中的每个点,计算其中 R+G+B 值大于 T 的所有点的 R\G\B 分量的累积和的平均值。

(4)对每个点将像素量化到[0,255]之间。

 

Matlab:

%完美反射算法 --ABW

close all

clear all

clc  

I=imread('test7.jpg');

I=im2double(I);  

R=I(:,:,1);

G=I(:,:,2);

B=I(:,:,3);

%(1)计算每个像素的 R\G\B 之和,并保存到一临时内存块中。

RGBsum=R+G+B;

%(2)按 R+G+B 值的大小计算出其前 10%或其他 Ratio 的白色参考点的的阈值 T。

sumsort=sort(RGBsum(:)');

count=round(size(sumsort,2)*0.9);

T=sumsort(count);

index=RGBsum>T;

KR=max(R(:))/mean(R(index));

KG=max(G(:))/mean(G(index));

KB=max(B(:))/mean(B(index));

R1=R*KR;

G1=G*KG;

B1=B*KB;

out=cat(3,R1,G1,B1);

figure(1),

subplot(121),imshow(I),title('原始图像');

subplot(122),imshow(out),title('完美反射法')

3)动态阈值法

(1).  把图像 w*h 从 RGB 空间转换到 YCrCb 空间。

(2).  选择参考白色点:

  a. 把图像分成宽高比为 4:3 个块(块数可选)。

  b. 对每个块,分别计算 Cr,Cb 的平均值 Mr,Mb。

  c. 对每个块,根据 Mr,Mb,用下面公式分别计算 Cr,Cb 的方差 Dr,Db。

  d. 判定每个块的近白区域(near-white region)。

判别表达式为:

设一个“参考白色点”的亮度矩阵 RL,大小为 w*h。

若符合判别式,则作为“参考白色点”,并把该点(i,j)的亮度(Y 分量)值赋给 RL(i,j);

 若不符合,则该点的 RL(i,j)值为 0。

(3).  选取参考“参考白色点”中最大的 10%的亮度(Y 分量)值,并选取其中的最小值 Lu_min.

(4).  调整 RL,若 RL(i,j)<Lu_min,  RL(i,j)=0; 否则,RL(i,j)=1;

(5). 分别把 R,G,B 与 RL 相乘,得到 R2,G2,B2。 分别计算 R2,G2,B2 的平均值,Rav,Gav,Bav;

(6).  得到调整增益:

    Ymax=double(max(max(Y)))/5;

    Rgain=Ymax/Rav;

    Ggain=Ymax/Gav;

    Bgain=Ymax/Bav;

(7).  调整原图像:

   Ro= R*Rgain; 

   Go= G*Ggain; 

   Bo= B*Bgain;

 
 

Matlab:

clear all; 

close all;

clc;

I=imread('test1.jpg');

im1=rgb2ycbcr(I);%将图片的 RGB 值转换成 YCbCr 值%

Lu=im1(:,:,1);

Cb=im1(:,:,2);

Cr=im1(:,:,3);

[H, W, L]=size(I);

tst=zeros(H,W);

%计算 Cb、Cr 的均值 Mb、Mr%

Mb=mean(mean(Cb));

Mr=mean(mean(Cr));

%计算 Cb、Cr 的均方差%

Db=sum(sum(Cb-Mb))/(H*W);

Dr=sum(sum(Cr-Mr))/(H*W);

%根据阀值的要求提取出 near-white 区域的像素点%

cnt=1;

for i=1:H

for j=1:W

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;

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);

for i=1:H

for j=1:W 

if tst(i,j)<mn

tst(i,j)=0;

else

tst(i,j)=1;

end

end

end

R=I(:,:,1);

G=I(:,:,2);

B=I(:,:,3);

R=double(R).*tst;

G=double(G).*tst;

B=double(B).*tst;

%计算参考白点的 RGB 的均值%

Rav=mean(mean(R));

Gav=mean(mean(G));

Bav=mean(mean(B));

Ymax=double(max(max(Lu)))/15;%计算出图片的亮度的最大值%

%计算出 RGB 三信道的增益%

Rgain=Ymax/Rav;

Ggain=Ymax/Gav;

Bgain=Ymax/Bav;

%通过增益调整图片的 RGB 三信道%

im(:,:,1)=I(:,:,1)*Rgain;

im(:,:,2)=I(:,:,2)*Ggain;

im(:,:,3)=I(:,:,3)*Bgain;

%显示图片%

figure(1),

subplot(121),imshow(I),title('原始图像');

subplot(122),imshow(im),title('动态阈值法');

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