白平衡论文及程序和实验图片

资 源 简 介

白平衡论文及程序和实验图片

详 情 说 明

白平衡是图像处理中用于校正由不同光照条件引起的色偏现象的关键技术。其核心原理是通过算法调整图像中的RGB通道比例，使白色物体在不同光源下仍能呈现真实色彩。主流方法包括灰度世界假设、完美反射法以及基于机器学习的方法。

在算法实现层面，灰度世界假设通过强制整幅图像的RGB均值相等来实现色彩校正，计算高效但可能不适用于存在大面积单色的场景；完美反射法则假设图像中最亮区域应为白色，通过动态调整参考点来提升准确性。近年来的研究更倾向于结合深度学习，通过训练网络自动学习光源特征。

实验部分通常需要包含标准测试图集（如Gehler-Shi数据集）和自定义采集的真实场景图片，通过色差指标（ΔE）和主观评价来对比不同算法的效果。理想的实验图片应涵盖室内暖光、户外阴影、荧光灯等多种光照环境，并展示原始图、白平衡结果及误差热力图的三组对比。程序实现建议提供参数调节接口，便于观察阈值设置对效果的影响。

该领域论文的价值在于提出改进的色温估计模型或优化计算效率，而配套程序与实验数据的完整性直接影响研究成果的可复现性。