C++相机中白平衡的算法模拟完毕

因为一旦使用取最大值的方案就会造成在一定情景由此可知不均匀,例如该通道一大半的值落在小小值周围,而却存在一个遥远处的最大值,那么就会促成像素消息差异过大,就很糟糕了。

正文只是投砾引珠一下,若有任何相关题材仍然必要也得以邮件联系我商量。

咱俩驾驭常用的摄像采访编码是YUV。

b、
计算有所Rnew、Gnew、Bnew的最大值,然后采取该最大值将将总计后数据再一次线性映射到[0,255]内。实践声明那种措施将会使图像全体偏暗,指出使用第一种方案。

 

任职须要:

switch (preset)
    {
    case AUTO: 
        Raver = (SumR / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB / numberOfPixels);
        break;
    case CLOUDY: 
        Raver = (SumR *1.953125 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG*1.0390625 / numberOfPixels);
        Baver = (SumB / numberOfPixels);
        break;
    case DAYLIGHT: 
        Raver = (SumR *1.2734375 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.0625 / numberOfPixels);
        break;
    case INCANDESCENCE: 
        Raver = (SumR *1.2890625 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.0625 / numberOfPixels);
        break;
    case FLUORESCENT: 
        Raver = (SumR *1.1875 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.3125 / numberOfPixels);
        break; 
    case TUNGSTEN:
        Raver = (SumR / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG*1.0078125 / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.28125 / numberOfPixels);
        break;
    default:
        break;
    } 

算法第三步为依照Von Kries
对角模型,对于图像中的每个像素R、G、B,总计其结果值:

这么就会存在评估不够标准的难题,导致各通道像素消息差别过大,形成噪点以及偏色等情景。

贴上相比较图:

钨丝灯

而3A算法首要指的是机动对焦(AF)、自动暴露(AE)及机关白平衡(AWB)。
自动白平衡:按照光源条件调整图片颜色的保真程度。

其中的Y为:

接下去自己要说的是切实相机中的钨丝灯等手动白平衡是什么样落到实处的。

(1)直接给定为固定值, 取其各通道最大值的一半,即取为127或128;

(2)令 K = (Raver+Gaver+Baver)/3,其中Raver,Gaver,Baver分别代表红、 绿、
蓝几个通道的平均值。

对此上式,计算中可能会存在溢出(>255,不会并发小于0的)现象,处理情势有二种。

单从眼睛上去分辨两张图片,的确很难分出优劣。

此地随机摘录部分现实必要。

因而实测,那样的处理后效果还不错。

Kg=K/Gaver;

此间只是起到一个演示成效,具体的参数,可按实际上必要酌情举行修改。

均值法

Kr=K/Raver;

故此在其次种思路上展开越发立异比较妥当,因为可用的新闻比较多,不简单出难题。

第三种思路,最简易的另一种立异就是运用灰度法。

贴一下《据悉灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的规律、完毕及成效》灰度世界法的差不离内容。

灰度法

C++ 1

C++ 2

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而据我所知,绝半数以上的照相机选用的底蕴算法便是灰度世界算法,然后在那算法的基础上再改良。

日光灯

日光

YUV相关见百度百科:YUV

Bnew = B * Kb;

Kb=K/Baver;

故灰度法相应可对应为:

C++ 3

均值法: K = (Raver+Gaver+Baver)/3 

不过自己也只是几乎点一下那些思路而已,有所积攒的人,看到那,应该可以分散出越多的想法。

按照灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的规律、落成及意义

简单易行的说就是色温调节。

C++ 4

Y =0.299*R + 0.587*G+0.114*B

Gnew = G * Kg;

Camera/ISP 算法工程师
素描机3A算法软件工程师 

C++ 5

灰度世界算法(格雷 World)

而有关白平衡算法,相比较科学的素材是那份:

原图

供职须要:
1、本科以上学历,天文,物理,机电、工业自动化,电子相关专业,大学生学历优先考虑;
2、本科结束学业3年以上,博士结业1年以上的连锁行业相关工作经验须要;
3、熟知精晓C/C++或者FPGA 开发语言,数据结构,MATLAB,信号和连串;
4、明白数字色度学,数字图像处理,数字影象处理的基本知识;
5、熟练水墨画机成像原理;
6、精通3A(AF,AE,AWB)算法之一;
7、对于自动化控制,数字信号采样,滤波,负反馈,PID算法有实际经验;
8、掌握从镜头到SENSOR,电机,ISP,编码器,采集,突显通道一些列变化。

C++ 6

  1. 贯通camera的3A(AE,AWB,AF)算法原理和筹划思路,
    有3A算法的规划经验为佳
  2. 拥有丰富ISP(图象处理器) 开发经历,熟识MediaTek,QUALCOMM,
    OV等便携式终端上应用的ISP开发条件。有上述条件下支付经历为佳。
  3. 通晓数字图像处理原理和基础知识。
  4. 熟悉C/C++语言,有开发经历为佳
  5. 有部手机/便携式相机3A算法完成/应用经验
  6. 明白CMOS sensor的工作规律

K=0.299*Raver + 0.587*Gaver+0.114*Baver

gaozhihan@vip.qq.com

事先反复与博主laviewpbt切磋相关的学问,受益匪浅。

C++ 7

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那就是说依据灰度世界那个白平衡算法可以怎么落到实处那种调节呢?!

enum WB_PRESET{
    //自动白平衡
    AUTO,
    //阴天 7500k
    CLOUDY,
    //日光 6500k 
    DAYLIGHT,
    //白热光 5000k 
    INCANDESCENCE,
    //日光灯 4400k
    FLUORESCENT,
    //钨丝灯 2800k 
    TUNGSTEN,
};

白热光

而那类职位一般都是高薪待遇。 

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算法的大概思路就是评估一张图纸RGB八个通道的中最能发挥该通道富含新闻的值,然后以该值为基准重新调整像素。

a、 直接将像素设置为255,那或许会招致图像全体偏白。

C++ 8

算法的第二步是分别总结各通道的增益:

 邮箱地址是:

照相机首要技术点为3A算法。

Rnew = R * Kr;

接下来难点来了,市面上3A算法相关材料都优良难得,就连相关书籍都很少提及算法细节,而她们大多都会须求通晓3A算法至少之一。

  是以灰度世界即使为底蕴的,该假诺认为对于一幅持有多量色彩变化的图像,
R、 G、 B 五个轻重的平均值趋于同一个灰度K。一般有两种艺术来确定该灰度。

那边贴出简单落成的C代码:

网上时不时有近似招聘如下的选聘新闻: 

阴天

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