Считайте изображение с сильным желтым цветовым оттенком. Отобразите изображение, задав дополнительное увеличение, чтобы уменьшить размер отображенного изображения.

A = imread('hallway.jpg');
figure
imshow(A,'InitialMagnification',25)
title('Original Image')

Выберите пиксель в изображении, которое должно выглядеть белым или серым, такие как точка на столбе. Не выбирайте влажный пиксель, такой как точка на потолочном светильнике.

x = 2800;
y = 1000;
gray_val = [A(y,x,1) A(y,x,2) A(y,x,3)];

Используйте выбранный цвет в качестве ссылки для освещения сцены и исправьте баланс белого изображения.

B = chromadapt(A,gray_val);

Отобразите исправленное изображение, установив дополнительное начальное увеличение.

figure
imshow(B,'InitialMagnification',25)
title('White-Balanced Image')

Столбы являются теперь белыми как ожидалось, и остальная часть изображения не имеет никакого желтого оттенка.

Откройтесь файл изображения, содержащий минимально, обработал линейную интенсивность RGB.

A = imread('foosballraw.tiff');

Данные изображения являются необработанными данными о датчике после исправления уровня черного и масштабирования к 16 битам на пиксель. Интерполируйте интенсивность, чтобы восстановить цвет. Шаблон цветового фильтра массивов является RGGB.

A = demosaic(A,'rggb');

Отобразите изображение. Поскольку изображение находится в линейном цветовом пространстве RGB, примените гамма-коррекцию, таким образом, изображение появляется правильно на экране. Чтобы уменьшить изображение так, чтобы это появилось полностью на экране, устанавливает дополнительное начальное увеличение на значение меньше чем 100

A_sRGB = lin2rgb(A);
figure
imshow(A_sRGB,'InitialMagnification',25)
title('Original Image')

Изображение сделало, чтобы ColorChecker строил диаграмму в сцене. Чтобы получить цвет рассеянного света, выберите пиксель на одной из нейтральных закрашенных фигур графика.

x = 1510;
y = 1250;
light_color = [A(y,x,1) A(y,x,2) A(y,x,3)]

light_color = 1x3 uint16 row vector

    7361   14968   10258

Интенсивность красного канала ниже, чем интенсивность других двух каналов, которая указывает, что свет синевато-зеленый.

Сбалансируйте цветовые каналы изображения. Используйте опцию 'ColorSpace', чтобы указать, что изображение и источник света выражаются в линейном RGB.

B = chromadapt(A,light_color,'ColorSpace','linear-rgb');

Отобразите исправленное изображение, применив гамма-коррекцию и установив начальное увеличение.

B_sRGB = lin2rgb(B);
figure
imshow(B_sRGB,'InitialMagnification',25)
title('White-Balanced Image')

Подтвердите, что серая закрашенная фигура была сбалансированным цветом.

patch_color = [B(y,x,1) B(y,x,2) B(y,x,3)]

patch_color = 1x3 uint16 row vector

   13010   13010   13010

Эти три цветовых канала в сбалансированной с цвета серой закрашенной фигуре имеют подобную интенсивность, как ожидалось.