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关于Raw格式图像的自动白平衡技术(2011年)

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简介：
本文探讨了针对RAW格式图像开发的一种先进的自动白平衡技术。通过精确算法调整色彩还原度，使摄影者在后期处理时能更准确地控制和优化图片色调与氛围，从而显著提升照片质量。该方法于2011年提出，在数字影像领域具有重要意义。 本段落提出了一种基于Raw格式图像的自动白平衡方法。该方法通过对图像传感器获取的原始Raw数据进行色彩统计特性分析，实现了自适应白平衡算法，并利用了图像传感器的成像解析能力来降低计算复杂性。实验结果表明，在大量自然图像测试中，这种方法能够获得较好的色彩白平衡效果且具有较高的计算效率。

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  • 关于Raw格式图像的自动白平衡技术(2011年)
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    本文探讨了针对RAW格式图像开发的一种先进的自动白平衡技术。通过精确算法调整色彩还原度，使摄影者在后期处理时能更准确地控制和优化图片色调与氛围，从而显著提升照片质量。该方法于2011年提出，在数字影像领域具有重要意义。 本段落提出了一种基于Raw格式图像的自动白平衡方法。该方法通过对图像传感器获取的原始Raw数据进行色彩统计特性分析，实现了自适应白平衡算法，并利用了图像传感器的成像解析能力来降低计算复杂性。实验结果表明，在大量自然图像测试中，这种方法能够获得较好的色彩白平衡效果且具有较高的计算效率。
     
  • 基于灰度世界与白点检测的自动白平衡算法（2011年）
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    本文提出了一种结合灰度世界假设和白点检测技术的自动白平衡算法，有效改善了图像在不同光源下的色彩还原问题。 为解决现有自动白平衡算法在图像场景适应性不足或计算复杂度过高的问题，本段落提出了一种新的自动白平衡方法。该方法结合了灰度世界模型与白点检测算法的优点，并通过自适应控制流程来确定图像各分量的增益系数以进行色彩校正。在此基础上，采用软硬件协同设计策略实现此算法，从而降低了硬件成本并增强了算法灵活性。实验结果表明，新提出的算法在纠正偏色问题上比传统方法更为有效和准确。
     
  • 图像白平衡：sRGB格式下相机渲染的白平衡（CVPR 2019）-Matlab开发
    优质
    本项目为CVPR 2019论文《图像白平衡：sRGB格式下相机渲染的白平衡》的Matlab实现，旨在解决摄影中色彩还原问题。通过调整图像中的白色点，使照片在各种光照条件下都能准确呈现真实颜色，增强视觉效果和观感体验。 论文的参考代码：When Color Constancy Goes Wrong: Correcting Improperly White-Balanced Images 由 Mahmoud Afifi、Brian Price、Scott Cohen 和 Michael S. Brown 在 CVPR 2019 上发表。如果您使用此代码或我们的数据集，请引用我们的论文。 快速开始： 1. 运行 install_.m。 2. 运行 demo.m 来处理单个图像，或者运行 demo_images.m 处理目录中的所有图像。 3. 检查 evaluation_examples.m 以获取如何用不同评估指标报告错误的示例。此外，此代码包括隐藏 Set1 图像的颜色图表的示例。 4. 我们提供了一个 Matlab GUI 来帮助您交互式地调整参数，请检查 demo_GPU.m。 对于 Python 实现的相关内容也请查阅相应文件。
     
  • 自动白平衡算法_基于动态阈值的白平衡方法
    优质
    本研究提出了一种新颖的自动白平衡算法，采用动态阈值技术优化图像处理过程中的色彩准确性，有效提升照片在各种光照条件下的自然观感。 我的算法与网上的其他方法不同之处在于通过验证调整了参数设置，使其更适合处理各种畸变图像的最终成像效果。如果您的图片仍然存在亮度畸变问题，请联系我，我会告知您需要调整哪些参数以改善情况。
     
  • 关于自动白平衡的若干算法(AutoWhiteBalance)..rar
    优质
    本资源为一个RAR文件，包含有关自动白平衡（AutoWhiteBalance）算法的研究资料。内容涉及多种AWB技术及其应用效果分析。适合图像处理和计算机视觉领域研究者参考。 自动白平衡的一些算法AutoWhiteBalance..rar包含了多种实现自动白平衡的技术方法。文档内容涉及图像处理领域中的色彩校正技术，旨在帮助用户更好地理解和应用这些算法。
     
  • 基于FPGA的自动白平衡实现
    优质
    本项目研究并实现了基于FPGA技术的自动白平衡算法，旨在优化图像处理效果。通过硬件电路设计与仿真验证，提升了图像在不同光照条件下的适应性和色彩还原度。 通过调节周围环境来实现白平衡，并使用FPGA进行实现。
     
  • 彩色图像处理技术（包括RGB与YUV转换、直方图均衡、白平衡及规格化）
    优质
    本课程专注于彩色图像处理的核心技术，涵盖RGB到YUV的颜色空间转换，以及提升图像质量的关键方法如直方图均衡、白平衡调整和规格化。 一个彩色图像的类实现了常见的数字图像处理接口，并包括以下功能：1. 色彩空间RGB与YUV之间的转换；2. 直方图均衡化；3. 白平衡调整；4. 规格化等操作。
     
  • 基于自动亮度和白平衡调节的图像拼接算法
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    本研究提出一种自动亮度与白平衡调节技术下的图像拼接算法，旨在优化多视角图片融合效果，提升全景图视觉体验。 基于亮度与白平衡自动调整的图像拼接算法。
     
  • 关于色温估计的自动白平衡算法探讨
    优质
    本文深入探讨了基于色温估计的自动白平衡技术在图像处理中的应用与优化，旨在提高色彩还原的真实性和准确性。 本段落介绍了一种在RGB色度空间中的自动白平衡算法，该算法基于对不同光源的色温估计。首先分析了各种光源在RGB空间中的分布规律；然后通过图像中像素原始数据R/G、B/G值来确定光源信息，并据此计算出相应的R、G和B通道的增益值；最终实现对图像进行白平衡调整。