python 灰世界白平衡算法

白平衡是图像处理比较常见的一个概念，在采集图像的过程中，相机的感光元件或者镜头会对原始色彩造成影响，而白平衡技术通常可以用来校正这种光线和镜头对颜色影响。

灰度世界算法（Gray World)假设认为,一幅彩色图像中，RGB三个通道的颜色平均值是趋于同一个灰度值K的，所以如果当前的通道的均值与K值存在差异，就需要对该通道的像素值进行矫正，矫正的结果则是与K有关。K值的取法有两种，一种是取最大像素值的一般，即8位图中的127或者128；第二种是以三通道的均值来作为K值。

灰度世界白平衡算法流程如下：

  （1）计算RGB三个通道各自的均值，得到Ravg、Gavg和Bavg ；

  （2）取RGB均值的均值得到K值：K = ( Ravg + Gavg + Bavg ) / 3 ;

  （3）计算各通道相对于K值的增益:

      KR = K / Ravg

      KG = K / Gavg

      KB = K / Bavg

  （4）根据增益逐个调整RGB三通道的像素值：

      Rnew = R * KR

      Gnew = G * KG

      Bnew = B * KB

  （5）调整输出，由于上面的计算可能存在溢出，因此需要对结果进行调整，调整有两种做法：

      a）超出部分取255；

      b）计算Rnew、Gnew、Bnew的最大值，然后映射回0到255。

python代码实现如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./cat.jpg')

b,g,r = cv2.split(img)  #图像bgr通道分离

avg_b = np.average(b)
avg_g = np.average(g)
avg_r = np.average(r)

k = (avg_b+avg_g+avg_r)/3  #计算k值

kr = k/avg_r #计算rgb的增益(增益通常在0-2的浮点数之间)
kb = k/avg_b
kg = k/avg_g

#根据增益逐个调整RGB三通道的像素值，超出部分取255（数据类型还是要转换回uint8）
new_b = np.where((kb * b) > 255,255,kb*b).astype(np.uint8)
new_g = np.where((kg * g) > 255,255,kg*g).astype(np.uint8)
new_r = np.where((kr * r) > 255,255,kr*r).astype(np.uint8)

# 合并三个通道
img_new = cv2.merge([new_b,new_g,new_r])

cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('img_new',img_new)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

把awb算法封装到函数中：

# coding=gbk  文件中有中文字符，将其转换为utf-8，否则编译会出错
import cv2
import numpy as np

def AWB(image):
    img = cv2.imread(image)
    b,g,r = cv2.split(img)  #图像bgr通道分离

    avg_b = np.average(b)
    avg_g = np.average(g)
    avg_r = np.average(r)

    k = (avg_b+avg_g+avg_r)/3  #计算k值

    kr = k/avg_r #计算rgb的增益(增益通常在0-2的浮点数之间)
    kb = k/avg_b
    kg = k/avg_g

    #根据增益逐个调整RGB三通道的像素值，超出部分取255（数据类型还是要转换回uint8）
    new_b = np.where((kb * b) > 255, 255, kb*b).astype(np.uint8)
    new_g = np.where((kg * g) > 255, 255, kg*g).astype(np.uint8)
    new_r = np.where((kr * r) > 255, 255, kr*r).astype(np.uint8)

    # 合并三个通道
    img_new = cv2.merge([new_b,new_g,new_r])
    return img_new

img = cv2.imread('./night.png')
awb_img = AWB('./night.png')  #对图片进行简单灰世界算法处理

cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('awb',awb_img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

k值取127或者128也可以，但是效果会差一点：