MATLAB实现基于LoG边缘检测与YCbCr空间的改进型自动白平衡算法

资 源 简 介

该项目通过YCbCr色彩空间的自动白平衡校正，有效解决有色光源导致的图像偏色问题。采用LoG算子同步检测Cb和Cr分量的边缘特征，提升色彩还原精度。适用于图像处理、计算机视觉领域的色彩校正应用。

详 情 说 明

基于LoG边缘检测与YCbCr空间的改进型自动白平衡算法实现

项目介绍

本项目提出并实现了一种改进的自动白平衡算法，专门用于校正因有色光源引起的图像偏色问题。算法在YCbCr色彩空间中运行，结合拉普拉斯-高斯(LoG)边缘检测算子的零交叉特性，精准定位彩色边缘像素，通过分析白色区域的色偏信息有效抑制彩色纹理干扰，最终计算出优化的RGB通道增益参数，实现高质量的色彩校正。本方案支持单张及批量图像处理，并提供多种对比实验以验证算法的有效性与优越性。

功能特性

• YCbCr空间色彩分析：在感知均匀性更好的YCbCr色彩空间中进行色彩分量分析与处理。
• 双通道LoG边缘检测：在Cb和Cr分量上同步进行LoG边缘检测，确保对彩色边缘的敏感性。
• 零交叉边缘定位：利用LoG响应的零交叉特性，精确识别边缘两侧的像素点对。
• 彩色纹理干扰抑制：通过分析边缘像素对在白色区域的偏色特性，有效区分并抑制非中性色的纹理干扰。
• 自适应增益计算：基于可靠的边缘分析结果，动态计算并应用RGB三通道的校正增益。
• 批处理与对比验证：支持批量处理图像文件，并可与其他经典白平衡算法进行效果对比与性能评估。

使用方法

1. 准备图像：将待处理的偏色图像（JPEG, PNG, BMP格式）放置在项目指定的输入目录中。
2. 配置参数（可选）：可根据需要调整算法中的关键参数（如LoG滤波器尺寸、标准差等）。
3. 运行主程序：执行主运行文件，程序将自动读取输入图像并进行白平衡处理。
4. 获取结果：校正后的图像将保存在输出目录，同时生成增益参数报告、效果对比图等分析文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主运行文件整合了算法的核心流程：完成图像的读取与色彩空间转换，执行双通道LoG边缘检测与零交叉点定位，依据边缘像素对统计分析图像色偏并计算校正增益，最终应用增益完成色彩校正并输出结果图像与相关评估数据。它同时负责管理批量处理任务及不同算法间的对比实验流程。