在不同光源下，每个像素的 RGB 都不同程度的受到了光源变化的影响。不过显然
所有的像素受到的影响具有系统性,因为在深蓝色灯光照射下的所有像素看上去都偏蓝。
这个部分就像讨论这个系统性响应的模型。
白平衡算法的目的就是为了将在未知光源下拍摄的图片转换为经典光源下的图片。
为了表达方便,定义经典光源用上标 C 来表示,未知光源用上标 U 来表示。 一种经典而简
单的光源变换的方法是单线性变换:
假设在景物未知光源下拍摄的图片为ρU=(ρ1U,ρ 2U,ρ 3U)Σ ,
那么同样的景物在经典光源下的的图片ρC=(ρ1C,ρ 2C,ρ 3C)Σ 与原图片之间的关系可
以用式(2-12)来表示
ρ C =Mρ U
其中 M 是对于所有的像素都适用的一个 3*3 的矩阵。这个模型可以用上节讨论的
有限维模型来验证。
如果 M 是一个对角矩阵,我们就可以对于光源变换给出一个更加简单的模型了。这
种模型被称之为对角模型。使用对角模型转换光源时,只需要对每个信道进行独立的按比
例变换就可以了。假设在景物未知光源下拍摄的图片为ρU=(ρ1U,ρ 2U,ρ 3U)Σ ,那么同
样的景物在经典光源下的的图片ρC=(ρ1C,ρ 2C,ρ 3C)Σ
与原图片之间的关系可以用式(2-17)来表示:
时间： 2024-10-06 06:13:29