OpenCV3 自动白平衡：灰度世界和完美反射算法

最近加入了一个无人机团队，任务是参加第六届国际无人机飞行器创新大奖赛（UAVGP）。由于需要跑视觉算法，团队买了块英伟达的TX2（壕...）。我做的方案是用色域分割，但是室外环境变化可能会比较大（冷暖，亮暗），所以需要用到白平衡算法让图片直方图保持正常。

TX2

1.算法原理

灰度世界算法假定图片具有大量的色彩变化，于是RGB分量趋近于同一个值K。一般令 K = (Raver+Gaver+Baver)/3,其中Raver,Gaver,Baver分别表示红、绿、蓝三个通道的平均值。第二步是计算各通道的增益，如Kr=K/Raver，最后图像中每一个像素点Rnew = R * Kr。意思大概就是如果某个通道平均强度大于三通道的平均强度，就令这个通道的整体强度按比例降低，反之亦然。
另一个算法完美反射算法假设图片中最亮的点就是一面镜子，完美地反射了外部光照，并根据这些白点进行白平衡。它定义为R+G+B的最大值。让这些白点的RGB三个通道按照比例拉伸到255，并将其他的点的三个通道按照同样比例拉伸，超过255的设为255，是一个归一化过程。opencv中的完美反射大概是将白点的比例设为1%，改了个名字叫simpleWB，这样用户就不用调参数了。

2.算法实现

调用opencv中的白平衡算法十分简单（前提是安装了扩展包），只需要创造一个opencv封装好的智能指针，然后再调用相应的create方法，就可以使用了。

/****************************************************************
 * WBexample.cpp
 * Created by 杨帮杰 on 9/20/18.
 * Right to use this code in any way you want without warranty,
 * support or any guarantee of it working
 * E-mail: yangbangjie1998@qq.com
 * Assication: SCAU 华南农业大学
 *****************************************************************/

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xphoto/white_balance.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

#define PATH "/home/jacob/WBexample/testImage.jpg"

int main()
{
    Mat inputImage = imread(PATH);
    Mat grayWBImage = Mat::zeros(inputImage.size(),inputImage.type());
    Mat simpleWBImage = Mat::zeros(inputImage.size(),inputImage.type());

    //灰度世界算法
    Ptr<xphoto::WhiteBalancer> grayWB = xphoto::createGrayworldWB();
    grayWB->balanceWhite(inputImage, grayWBImage);

    //完美反射算法
    Ptr<xphoto::WhiteBalancer> simpleWB = xphoto::createSimpleWB();
    simpleWB->balanceWhite(inputImage, simpleWBImage);

    imshow("inputImage",inputImage);
    imshow("grayWBImage",grayWBImage);
    imshow("simpleWBImage",simpleWBImage);
    waitKey();
    return 0;
}