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图像白平衡算法是一种调整图像色彩平衡的技术。

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简介：
我曾在较早的实习期间，在一个公司开发了一套关于自动白平衡的算法，其中涵盖了四种常见的算法，例如灰度空间法，并附带了各类算法的对比图表。此外，该项目还包含了一组用于测试的图像素材。该算法的实现语言为MATLAB，整体设计相对简洁明了。

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  • 色彩校正技巧——运用白平衡与最大颜色值平衡方法纠正彩色图像的色偏
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    本文章介绍如何通过调整白平衡和最大颜色值来修正照片中的色彩偏差问题，帮助摄影爱好者掌握实用的色彩校正技巧。 采用国际标准测试图lena进行测试。分别使用白平衡法和最大颜色值平衡法进行色偏矫正。
     
  • Matlab色彩平衡代码-AutoWhiteBalance：高效的白平衡算法
    优质
    AutoWhiteBalance是一款基于MATLAB开发的高效白平衡算法。该代码能够自动调整图像中的色彩偏差，实现精准的色彩还原效果，广泛应用于摄影和计算机视觉领域。 色彩平衡的MATLAB代码介绍了一种高效且强大的白平衡算法。该算法基于Google发布的文件（培训代码使用Matlab编写）。我对此进行了修改，以适应我的项目需求，并简化为仅包含一个内核的版本。此工作参考了乔纳森·T·巴伦（Barron, Jonathan T.）在IEEE计算机视觉国际会议论文集中的研究以及他与蔡允塔（Yun-Ta Tsai）合作发表的文章“快速傅立叶色彩恒定”。我尝试使用TensorFlow作为优化工具，但发现其优化器对此问题的解决效果不佳。因此，基于Google发布的ffcc代码实现了一个优化求解器。 原始代码中存在大量冗余部分，所以我重新实现了更加简洁和易于使用的版本。此外，我还开发了一种基于CUDA（计算设备架构）的快速白平衡算法。为了使用此方法，请下载训练数据及预先训练好的模型，并将其提取到根目录下。然后可以在输入图像上应用自动白平衡功能。 用于在输入图像上实现自动白平衡的功能代码位于./matlab_training文件夹中，可以在此处找到并运行相关培训代码以进行测试和进一步开发工作。
     
  • 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。
     
  • 图片白平衡算法
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    图片白平衡算法是一种图像处理技术，用于调整照片中的颜色偏差，使图像在不同光照条件下仍能呈现自然真实的色彩效果。 很久之前在一个公司实习期间编写了一份关于自动白平衡的算法文档，其中包括了四种常见的算法：灰度空间法等等，并附有几种算法比较图及一些测试图片。该文档采用的是MATLAB语言编写，内容较为简单易懂。
     
  • 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。
     
  • 基于自动亮度和白平衡调节的图像拼接算法
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 白平衡算法三种方法.zip
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    本资源包含三种常用的白平衡校正算法实现代码及详细注释，适用于图像处理与计算机视觉领域初学者研究和学习。 本次试验推荐实现的三个自动白平衡算法是灰度世界法、完美反射法和动态阈值法。 1. 灰度世界算法（Gray World）基于灰度世界的假设，即对于一幅色彩变化丰富的图像，其R、G、B三个分量的平均值会趋向于同一个灰度K。 2. 完美全反射理论（perfect Reflector）则假定图像中最亮的部分为白点，并以此作为参考进行自动白平衡调整。最亮点定义为RGB之和的最大值。从效果上看，该算法通常优于灰度世界法，但仍然受Ratio参数的影响较大，尤其是对于第二张图片来说，过高的Ration会导致图片过于泛白。 3. 动态阈值法与其他经典算法类似，分为两个步骤：白点检测和白点调整。其优点包括： - 效果非常好； - 对于块大小的敏感度较低，因此非常适合自动化操作。
     
  • 白平衡算法综述
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    《白平衡算法综述》概述了摄影和图像处理中白平衡的概念、原理及其重要性，并详细介绍了多种白平衡算法的发展历程和技术特点。 白平衡算法总结： 本段落对白平衡算法进行了全面的回顾与分析。首先介绍了白平衡的基本概念及其在图像处理中的重要性，接着详细探讨了几种常见的白平衡技术，包括基于灰度世界假设的方法、基于颜色恒常性的方法以及自适应白平衡策略等，并对其各自的优缺点及应用场景做了深入剖析。 此外还讨论了近年来关于改进传统算法性能的研究进展和新思路。最后总结了当前存在的挑战与未来研究方向，为从事该领域工作的科研人员提供了有益参考依据。
     
  • 自动白平衡算法_基于动态阈值的白平衡方法
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    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。