简介
完美反射假设（Perfect Reflector Assumption）是另一种常见的自动白平衡（AWB）方法。它假设图像中有一些物体具有完美反射特性，能够反射所有入射光。这意味着这些物体的反射光应该是白色或灰色，通过识别这些物体并调整图像的色彩平衡，可以实现白平衡。
原理
完美反射假设的核心思想是找到图像中具有高反射率的区域，并假设这些区域应该是中性的灰色或白色。具体步骤如下：
-
识别高反射区域：
通过计算图像中每个像素的亮度值，识别出亮度较高的区域。 -
计算高反射区域的平均RGB值：
计算这些高亮度区域中每个颜色通道（红色、绿色、蓝色）的平均值。 -
计算增益：
根据完美反射假设，计算每个通道的增益，使得这些区域的平均值变为白色。 -
应用增益：
将计算得到的增益应用于图像的每个通道。
实现代码
以下是基于完美反射假设的自动白平衡算法的Python实现：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def perfect_reflector_awb(img, percentile=95):
# 将图像转换为浮点类型以便于计算
img = img.astype(np.float32)
# 计算图像的亮度（灰度）值
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 找到高亮度区域（例如，前95%的亮度值）
threshold = np.percentile(gray, percentile)
mask = gray >= threshold
# 计算高反射区域的平均RGB值
avg_r = np.mean(img[:, :, 2][mask])
avg_g = np.mean(img[:, :, 1][mask])
avg_b = np.mean(img[:, :, 0][mask])
# 计算整体的平均灰度值
avg_gray = (avg_r + avg_g + avg_b) / 3
# 计算每个通道的增益
gain_r = avg_gray / avg_r
gain_g = avg_gray / avg_g
gain_b = avg_gray / avg_b
# 应用增益到每个通道
img[:, :, 2] *= gain_r
img[:, :, 1] *= gain_g
img[:, :, 0] *= gain_b
# 确保像素值在[0, 255]范围内
img = np.clip(img, 0, 255)
img = img.astype(np.uint8)
return img
# 读取图像
file_path = 'path/to/your/image.jpg'
img = cv2.imread(file_path)
# 应用完美反射假设的AWB
awb_img = perfect_reflector_awb(img)
# 显示原始图像和校正后的图像
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
axes[0].imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axes[0].set_title('Original Image')
axes[1].imshow(cv2.cvtColor(awb_img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axes[1].set_title('Perfect Reflector AWB Image')
plt.show()
优缺点
优点：
- 效果明显：能够显著改善图像的白平衡效果，特别是在包含白色或高反射物体的场景中。
- 适应性强：适用于大多数自然场景中的白平衡调整。
缺点：
- 假设限制：假设图像中存在高反射区域，可能不适用于所有图像。
- 计算复杂度较高：需要计算图像中高亮度区域的平均值和增益，计算复杂度较高。