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补充：
在我之前提供的 MATLAB 代码中，通过亮度 Y=0.299R+0.587G+0.114B计算权重，确实反映了“亮度较高的像素贡献更大”的思路。但这只是基于所有像素的亮度来加权计算，而并没有明确选择图像中“亮度较高或更有代表性的区域”来计算通道的平均值。
如果我们想要具体体现“仅根据亮度较高的像素来计算平均值”，我们需要进一步对图像进行筛选，只选择亮度超过某一阈值的像素进行加权计算。这可以帮助排除较暗的区域，只使用那些更明亮、更有代表性的区域来估计光源颜色。
修改代码：只选择亮度较高的像素
我们可以在加权平均时设置一个亮度阈值，忽略低于这个阈值的像素。这样可以更好地体现根据亮度较高区域进行光源估计的思想。
修改后的 MATLAB 代码：
修改后的逻辑：
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设置亮度阈值：我们引入了一个亮度阈值
threshold，仅考虑亮度高于此阈值的像素进行加权平均计算。这样可以排除那些暗区像素，仅使用图像中较亮的区域。 -
亮度掩码
mask：基于亮度阈值，创建了一个掩码mask，该掩码筛选出亮度大于阈值的像素。 -
加权平均：计算时，只对满足掩码条件（亮度高于阈值）的像素进行加权平均。
总结：
- 通过亮度阈值筛选，代码更明确地体现了只使用亮度较高区域来计算通道比值并进行光源颜色补偿的思路。
- 你可以根据图像的亮度分布情况调整
threshold，以确保选出的区域足够代表光源信息。 - 这种方法在处理非均匀光照或图像中有明显的高亮度目标时，能够提升光源估计的精度。