这篇文章给大家介绍自动白平衡之完美反射算法原理及C++实现是怎样的，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
前言
昨天介绍的灰度世界算法是最原始的处理白平衡的算法。今天要介绍的完美反射算法也是自动白平衡常用的算法之一。一起来看看吧。
算法原理
完美反射理论假设图像中最亮的点就是白点，并以此白点为参考对图像进行自动白平衡，最亮点定义为R+G+B的最大值。
算法过程
计算每个像素R,G,B之后，并保存
按照R+G+B的值的大小计算出其前10%或其他Ratio的白色参考点的阈值T
遍历图像中的每个点，计算其中R+G+B值大于T的所有点的R\G\B分量的累积和的平均值
将每个像素量化到[0, 255]
代码实现
Mat PerfectReflectionAlgorithm(Mat src) { int row = src.rows; int col = src.cols; Mat dst(row, col, CV_8UC3); int HistRGB[767] = { 0 }; int MaxVal = 0; for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++) { MaxVal = max(MaxVal, (int)src.at<Vec3b>(i, j)[0]); MaxVal = max(MaxVal, (int)src.at<Vec3b>(i, j)[1]); MaxVal = max(MaxVal, (int)src.at<Vec3b>(i, j)[2]); int sum = src.at<Vec3b>(i, j)[0] + src.at<Vec3b>(i, j)[1] + src.at<Vec3b>(i, j)[2]; HistRGB[sum]++; } } int Threshold = 0; int sum = 0; for (int i = 766; i >= 0; i--) { sum += HistRGB[i]; if (sum > row * col * 0.1) { Threshold = i; break; } } int AvgB = 0; int AvgG = 0; int AvgR = 0; int cnt = 0; for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++) { int sumP = src.at<Vec3b>(i, j)[0] + src.at<Vec3b>(i, j)[1] + src.at<Vec3b>(i, j)[2]; if (sumP > Threshold) { AvgB += src.at<Vec3b>(i, j)[0]; AvgG += src.at<Vec3b>(i, j)[1]; AvgR += src.at<Vec3b>(i, j)[2]; cnt++; } } } AvgB /= cnt; AvgG /= cnt; AvgR /= cnt; for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++) { int Blue = src.at<Vec3b>(i, j)[0] * MaxVal / AvgB; int Green = src.at<Vec3b>(i, j)[1] * MaxVal / AvgG; int Red = src.at<Vec3b>(i, j)[2] * MaxVal / AvgR; if (Red > 255) { Red = 255; } else if (Red < 0) { Red = 0; } if (Green > 255) { Green = 255; } else if (Green < 0) { Green = 0; } if (Blue > 255) { Blue = 255; } else if (Blue < 0) { Blue = 0; } dst.at<Vec3b>(i, j)[0] = Blue; dst.at<Vec3b>(i, j)[1] = Green; dst.at<Vec3b>(i, j)[2] = Red; } } return dst;}
效果
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