几年没发文了，重新拿起技术！
最近做图像处理，要自动处理颜色平衡问题，很多什么直方图优化之类的，都不完美。所以在博客园找到了这个前辈的文章。
http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/20/3032062.html#commentform
基于灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的原理、实现及效果
很可惜，这篇文章，首先没有源码，其次给出的一些计算过程有问题。所以我直接查看论文原文，以及一些映射公式，现在分享Java实现的版本：
核心算法：
BufferedImage img = ImageIO.read(new File("model3.jpg"));
int pixelsize = img.getWidth() * img.getHeight();
double[][][] YCbCr = new double[img.getWidth()][img.getHeight()][3];
double Mr = 0, Mb = 0, Ymax = 0;
for (int i = 0; i < img.getWidth(); i++) {
for (int j = 0; j < img.getHeight(); j++) {
YCbCr[i][j] = toYCbCr(img.getRGB(i, j));
Mr += YCbCr[i][j][2];
Mb += YCbCr[i][j][1];
Ymax = Math.max(Ymax, YCbCr[i][j][0]);
}
}
Mr /= pixelsize;
Mb /= pixelsize;
double Dr = 0, Db = 0;
for (int i = 0; i < YCbCr.length; i++) {
for (int j = 0; j < YCbCr[i].length; j++) {
Db += Math.abs(YCbCr[i][j][1] - Mb);
Dr += Math.abs(YCbCr[i][j][2] - Mr);
}
}
Dr /= pixelsize;
Db /= pixelsize;
double[][] Y = new double[img.getWidth()][img.getHeight()];
double[] Yhistogram = new double[256];
double Ysum = 0;
for (int i = 0; i < Y.length; i++) {
for (int j = 0; j < Y[i].length; j++) {
int value = (Math.abs(YCbCr[i][j][1] - (Mb + Db * Math.signum(Mb))) < 1.5 * Db) & //
(Math.abs(YCbCr[i][j][2]) - (1.5 * Mr + Dr * Math.signum(Mr))) < 1.5 * Dr ? 1 : 0;
if (value <= 0)
continue;
double y = YCbCr[i][j][0];
Y[i][j] = y;
Yhistogram[(int) Y[i][j]]++;
Ysum++;
}
}
double Yhistogramsum = 0;
double Ymin = 0;
for (int i = Yhistogram.length - 1; i >= 0; i--) {
Yhistogramsum += Yhistogram[i];
if (Yhistogramsum > 0.1 * Ysum) {
Ymin = i;
break;
}
}
double Raver = 0, Gaver = 0, Baver = 0;
double averSum = 0;
for (int i = 0; i < Y.length; i++) {
for (int j = 0; j < Y[i].length; j++) {
if (Y[i][j] > Ymin) {
int color = img.getRGB(i, j);
int r = (color >> 16) & 0xFF;
int g = (color >> 8) & 0xFF;
int b = color & 0xFF;
Raver += r;
Gaver += g;
Baver += b;
averSum++;
}
}
}
Raver /= averSum;
Gaver /= averSum;
Baver /= averSum;
double Rgain = Ymax / Raver, Ggain = Ymax / Gaver, Bgain = Ymax / Baver;
for (int i = 0; i < img.getWidth(); i++) {
for (int j = 0; j < img.getHeight(); j++) {
Color color = new Color(img.getRGB(i, j));
int r = ensureColor((int) Math.floor(color.getRed() * Rgain));
int g = ensureColor((int) Math.floor(color.getGreen() * Ggain));
int b = ensureColor((int) Math.floor(color.getBlue() * Bgain));
img.setRGB(i, j, new Color(r, g, b).getRGB());
}
}
ImageIO.write(img, "jpg", new File("xxx.jpg"));
其中计算YCrCb的算法如下：
// https://mathematica.stackexchange.com/questions/29786/how-to-convert-rgb-to-ycbcr
private double[] toYCbCr(int color) { int r = (color >> 16) & 0xFF;
int g = (color >> 8) & 0xFF;
int b = color & 0xFF; double Y = 16 + (65.481 * r / 255 + 128.553 * g / 255 + 24.966 * b / 255);
double Cb = 128 + (-37.797 * r / 255 - 74.203 * g / 255 + 112 * b / 255);
double Cr = 128 + (112 * r / 255 - 93.786 * g / 255 - 18.214 * b / 255); return new double[] { Y, Cb, Cr };
}
最后还有一个像素范围检测：
private int ensureColor(double color) {
if (color < 0)
return 0;
if (color > 255)
return 255;
return (int) color;
}
实际效果：
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效果非常好。我也看了下原作者的问题，应该是计算YCrCb出错了。
本次分享完毕啦！好几年没有在博客园发文了，说下近况了。第一次进博客园是10多年前，在上海交大读研究生的一个穷小孩。研究生毕业之后一直磕磕碰碰在创业，到了现在36了，仍然在创业。也许将来创业成功了，这些博客都能成为励志经历。不成功，那就继续努力。
最近正在投身微信公众号，也小有成就，做了全国最大的乐高公众号。希望将来有一天能有所成。
感谢各位园友的阅读，希望这篇文章有帮助！