白平衡算法

Question

我正在进行一些图像处理，需要一个自动白平衡算法，不会太耗费CPU计算时间。 有任何建议吗？

编辑：如果与效率相关，则将以Java实现它，并使用整数数组作为彩色图像。

- Charles Ma

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一些兔子洞的迹象：https://www.eecs.yorku.ca/~mbrown/ICCV19_Tutorial_MSBrown.pdf - Christoph Rackwitz

Answer 1

GIMP 显然使用一种非常简单的算法进行自动白平衡。 http://docs.gimp.org/en/gimp-layer-white-balance.html

白平衡命令通过分别拉伸红色、绿色和蓝色通道来自动调整活动图层的颜色。为此，它会丢弃红色、绿色和蓝色直方图两端的像素颜色，这些像素只在图像中占0.05%左右，并尽可能地拉伸剩余范围。结果是，在直方图的外缘非常少出现的像素颜色（如灰尘等）不会与拉伸直方图所用的最小和最大值发生负面影响，相比于“拉伸对比度”。但是，类似于“拉伸对比度”，处理后的图像可能会出现色调变化。

实际上，这里还有一些微调，因为我第一次尝试实现这个工作似乎对大多数照片有效，但其他照片似乎会产生伪影或包含过多的红色、绿色或蓝色 :/

- Charles Ma

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谢谢这个链接。我之前没有看到过。 - Nosredna

也许你可以实现多种算法，然后根据图像的某些特征来尝试确定哪种算法在何时起作用。对于曝光（一种相当类似的问题），现代相机实际上会将图像分割开（而且它们知道焦点和是否使用了闪光灯，正如@Matthias Wandel指出的那样）。制造商已经分析了许多照片的数据库，以了解什么是有效的。我记得第一个这样做的相机是尼康FA和那个时代的其他几个制造商。 - Nosredna

顺便提一下，您可以通过查看相邻像素之间的最大对比度来找到焦点区域。当摄影师使用闪光灯时，聚焦区域通常相对靠近相机，并可能具有一些漂亮的闪光亮点。 - Nosredna

为了实现白平衡，您可能更关心对焦区域而不是非对焦区域。因此，您可以将屏幕分成5x5网格，并通过对焦进行“分级”，然后根据其重要性为白平衡算法加权。如果您愿意，我现在可以闭嘴。否则，我可能会一直唠叨下去。 - Nosredna

谢谢Norsredna，实际上我正在用它来进行视频处理（这就是为什么它需要高效），所以Flash不是问题，但我可以通过每10帧重新计算白平衡参数来进行优化，因为光照通常不会经常改变。 :P - Charles Ma

Answer 2

一个相对简单的算法是对屏幕上最亮和最暗像素的色调（在HSV或HSL中）进行平均。如果情况紧急，只使用最亮的像素。如果最亮和最暗之间的色调差异太大，则选择亮的像素。如果黑暗接近黑色，则选择亮的像素。

为什么要看暗像素？有时，暗色并不接近黑色，并且提示周围环境光线或雾气。

如果你是一个熟练使用Photoshop的用户，这个算法应该很容易理解。照片中的亮点与物体的基本颜色无关（或者相关性较弱）。它们是灯光颜色的最佳表示，除非图像过度曝光以至于一切都被CCD压倒。

然后，调整所有像素的色调。

你需要快速的RGB到HSV和HSV到RGB函数。（但也许你可以使用LUT或线性插值在像素校正中使用RGB。）

你不希望按平均像素颜色或最受欢迎的颜色处理。这样做会导致混乱。

为了快速找到最亮的颜色（和最暗的颜色），你可以使用RGB，但你应该为绿色、红色和蓝色设置乘数。在RGB监视器上，255绿色比255红色更亮，255红色比255蓝色更亮。我曾经记得这些乘数，但不幸的是，它们已经从我的记忆中消失了。你可能可以在谷歌上找到它们。

在没有亮点的图像中，这种方法会失败。例如，哑光粉刷的墙壁。但我不知道你能做什么。

还有许多改进这个简单算法的方法。你可以对多个亮的像素进行平均，将图像格成网格并从每个单元格中获取明亮和暗淡的像素等。实施算法后，你会发现一些明显的调整方法。

- Nosredna

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谢谢！我会尝试一下。我还发现了一个非常简单的算法，GIMP 显然用于其自动白平衡，我将对这两个算法进行基准测试，看看哪一个适合我 :) - Charles Ma

我本以为大多数照片至少会有一个超白像素（255,255,255） - 特别是在需要更多白平衡帮助的低质量相机上 - 而白色像素实际上对算法没有什么帮助。那么你是否会查看下一个最亮的像素？ - Simon East

@Simon，你也可以取最轻和最暗的N％像素的平均值。 - Charles Ma

你说“调整所有像素的色调”，但我不确定你的意思是什么。一旦我知道最亮的像素在哪里，我该如何调整其他像素的色调？ - Matt Ellen

@MattEllen 可能已经晚了，但我认为Nosredna所说的意思是：对于检测到的“白色色调”（r_w，g_w，b_w），所有像素都应该被放大（1/r_w，1/g_w，1/b_w）。 - Dmitri K

请查看Simplest Color Balance的论文和代码，网址为：https://www.ipol.im/pub/art/2011/llmps-scb/article.pdf。这有助于将上述建议放入上下文中。 - RobBW

Answer 3

@Charles Ma建议使用Gimp的白平衡算法。在python和numpy中，代码如下：

# white balance for every channel independently
def wb(channel, perc = 0.05):
    mi, ma = (np.percentile(channel, perc), np.percentile(channel,100.0-perc))
    channel = np.uint8(np.clip((channel-mi)*255.0/(ma-mi), 0, 255))
    return channel

image = cv2.imread("foo.jpg", 1) # load color
imWB  = np.dstack([wb(channel, 0.05) for channel in cv2.split(img)] )

它快速、简单，并提供相当不错的结果。

- DomTomCat

Answer 4

最近发表的一个算法是颜色分布算法：

D. Cheng, D.K. Prasad 和 M.S. Brown，
“用于色彩恒常性的光源估计：为什么空间域方法有效以及颜色分布的作用”
美国光学学会杂志A 31(5)：1049-1058（2014）
DOI，PDF

在这篇论文中也提到了Matlab源代码（互联网档案馆）。这是一个简单的算法，可以很容易地进行编程，结果显示它非常快速。

如果您需要更快速和准确的白平衡（颜色恒定性）算法，您应该查看this site。其中有多种算法及其相应的源代码，可能正是您所寻找的。

- nbanic

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M Afifi和M S Brown最近的工作非常相关和有用：https://github.com/mahmoudnafifi/WB_sRGB - RobBW

Answer 5

白平衡算法很难。即使是数码相机有时也会出错，尽管它们知道很多关于图片的额外信息-例如是否使用了闪光灯和光线水平。

首先，我只会平均红色、绿色和蓝色，并将其用作白平衡点。对其进行限制-保持在钨丝灯、荧光灯和日光范围内。虽然不完美，但当错误发生时，解释起来相对容易。

- Matthias Wandel

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一种常见的尝试是使用白平衡，但这将会把在雪地中的红球变成在青色海洋中的暗淡红球。在我看来，这比没有白平衡效果还要糟糕。 - Nosredna