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白平衡技术在摄影和图像处理中扮演着至关重要的角色。在不同的光照条件下#xff0c;相机可能无法准确地捕捉到物体的真实颜色#xff0c;导致图像呈现出暗淡、色调不自然或者褪色的效果。为了解决这个… 文章目录 概要加载样例图像统计数据分析White Patch Algorithm小结 概要
白平衡技术在摄影和图像处理中扮演着至关重要的角色。在不同的光照条件下相机可能无法准确地捕捉到物体的真实颜色导致图像呈现出暗淡、色调不自然或者褪色的效果。为了解决这个问题我们需要了解和应用白平衡技术。
白平衡的重要性
在日常生活中我们经常会遇到不同光源下拍摄的照片比如在室内使用白炽灯、荧光灯或者在室外阳光下拍摄。不同类型的光源会产生不同色温的光线而相机可能无法自动适应这些光线的差异。这就导致了照片中的颜色看起来不真实不符合我们的视觉感受。
白平衡的原理
白平衡技术的基本原理是通过调整图像中各个颜色通道的增益使得图像中的灰度区域呈现出中性灰色。简单来说就是让白色看起来像白色黑色看起来像黑色。这样一来不同光源下拍摄的图像就能更准确地还原物体的真实颜色。
白平衡的调整方法
预设白平衡模式 相机通常提供了一些预设的白平衡模式比如日光、阴天、荧光灯、白炽灯等。选择合适的预设模式可以在一定程度上改善图像的颜色偏差。手动白平衡 在一些相机中我们可以手动设置白平衡。这通常需要在拍摄场景中放置一个白色卡片让相机通过这个参考物体来调整白平衡。后期处理 在图像处理软件中我们也可以进行白平衡的调整。通过调整图像的色温、色调和饱和度等参数我们可以更精细地控制图像的颜色效果。白平衡技术的应用
白平衡技术不仅在摄影中应用广泛在图像处理、广告设计、艺术创作等领域也有重要作用。在商品拍摄、人像摄影、风景摄影等各种场景中合适的白平衡调整能够提高照片的质量使其更具吸引力和真实感。
白平衡是一项用于校正由不同照明条件引起的图像颜色偏差的技术。它通过调整图像的颜色对比度使白色看起来像白色使黑色看起来像黑色。这个过程非常重要因为它确保了图像中的颜色是准确的同时也使图像对人眼来说看起来更加自然。
加载样例图像
# 导入必要的Python库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, img_as_ubyte
from skimage.io import imread, imshow
from matplotlib.patches import Rectangle# 加载样例图像
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像文件
image io.imread(rE:\yolo项目\Opencv-project-main\Opencv-project-main\CVZone\img.png)# 显示原始图像
plt.figure(figsize(10,10))
plt.title(Original Image) # 设置图像标题
plt.imshow(image) # 显示图像
plt.show() # 显示图像
结果
统计数据分析
# 导入必要的Python库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, img_as_ubyte
from skimage.io import imread, imshow
from matplotlib.patches import Rectangle# 加载样例图像
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像文件
image io.imread(qmark.png)# 显示原始图像
plt.figure(figsize(10,10))
plt.title(Original Image) # 设置图像标题
plt.imshow(image) # 显示图像
plt.show() # 显示图像# 分析图像中的统计信息
def calc_color_overcast(image):# 计算每个通道的颜色偏差red_channel image[:, :, 0] # 红色通道green_channel image[:, :, 1] # 绿色通道blue_channel image[:, :, 2] # 蓝色通道# 创建一个DataFrame来存储结果channel_stats pd.DataFrame(columns[Mean, Std, Min, Median, P_80, P_90, P_99, Max])# 计算并存储每个颜色通道的统计信息for channel, name in zip([red_channel, green_channel, blue_channel], [Red, Green, Blue]):mean np.mean(channel) # 平均值std np.std(channel) # 标准差minimum np.min(channel) # 最小值median np.median(channel) # 中位数p_80 np.percentile(channel, 80) # 80th百分位数p_90 np.percentile(channel, 90) # 90th百分位数p_99 np.percentile(channel, 99) # 99th百分位数maximum np.max(channel) # 最大值# 将统计信息存储到DataFrame中channel_stats.loc[name] [mean, std, minimum, median, p_80, p_90, p_99, maximum]return channel_stats
# 计算颜色通道的统计信息
channel_stats calc_color_overcast(image)# 打印统计信息
print(channel_stats)定义了一个函数 calc_color_overcast(image)该函数用于计算图像中每个颜色通道红色、绿色、蓝色的统计信息包括均值、标准差、最小值、中位数、80th、90th、99th 百分位数以及最大值。这些信息对于分析图像的颜色特性非常有用。
结果
White Patch Algorithm
白色补丁算法是图像处理中常用的一种颜色平衡方法。其目标是通过缩放图像的颜色通道使得每个通道中最亮的像素变为白色。这一方法基于假设图像中最亮的像素应当代表白色。通过调整每个通道的亮度算法可以校正图像的颜色投射实现图像的白平衡。
# 导入必要的Python库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, img_as_ubyte
from skimage.io import imread, imshow
from matplotlib.patches import Rectangle# 加载样例图像
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像文件def white_patch(image, percentile100):Returns a plot comparison of original and corrected/white balanced imageusing the White Patch algorithm.Parameters----------image : numpy arrayImage to process using white patch algorithmpercentile : integer, optionalPercentile value to consider as channel maximumwhite_patch_image img_as_ubyte((image * 1.0 / np.percentile(image,percentile,axis(0, 1))).clip(0, 1))# Plot the comparison between the original and white patch corrected imagesfig, ax plt.subplots(1, 2, figsize(10, 10))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title(Original Image)ax[0].axis(off)ax[1].imshow(white_patch_image, cmapgray)ax[1].set_title(White Patch Corrected Image)ax[1].axis(off)plt.show()# Read the input image
image imread(rE:\yolo项目\Opencv-project-main\Opencv-project-main\CVZone\img.png)# Call the function to implement white patch algorithm
white_patch(image, 100)使用默认参数percentile100并没有明显改善图像因为图像中RGB通道的最大值已经是[255, 255, 255]。通过观察前一章节中的统计信息我们可以看到RGB通道的最大值和99百分位数都是255。
为了解决这个问题我们可以考虑将像素值的较低百分位数视为最大值而不是绝对的最大值。
white_patch(image, 85)
结果
小结
优点
简单易用白色补丁算法的实现相对简单易于理解和操作。这使得它成为修复图像白平衡问题的一种便捷选择尤其是对于那些不需要复杂操作的场景。针对特定场景有效该算法在处理具有主要白色区域或中性灰色区域的图像时非常有效。特别是当图像中存在明显的明亮区域时白色补丁算法可以显著地改善图像的色彩平衡问题使图像更加清晰和自然。适用性广泛白色补丁算法可以广泛应用于各种场景包括摄影、图像处理等领域。它不仅适用于专业摄影师也可以被普通用户用于简单的图像修复工作。缺点
假设限制算法的核心假设是图像中最亮的颜色是白色然而在实际场景中图像中的最亮颜色可能是其他颜色。当这一假设不成立时白色补丁算法的效果可能受到限制无法完全修复图像的白平衡问题。过度校正风险如果算法的假设不成立可能会导致过度校正使图像出现不自然的颜色或伪影。过度校正可能会引入新的问题影响图像的质量和真实性。颜色偏移和伪影由于算法的基本假设即图像中最亮的区域是白色可能会导致图像的某些区域出现颜色偏移或伪影。这种现象可能在图像的边缘或高光区域更为明显影响整体视觉效果。在一些特殊场景下这种颜色偏移和伪影可能会对图像的真实性产生负面影响。在使用白色补丁算法时用户需要根据具体情况权衡其优点和缺点确保选择合适的场景和图像以获得最佳的修复效果。
