基于QCGP算法的RBG彩色图像白平衡处理程序matlab

QCGP算法可以针对任意RBG彩色图片进行白平衡调整，生成优化后的图像，并清晰展示RGB三分量的调整效果。

Mahmoud Afifi、Brian Price、Scott Cohen和Michael S. Brown在CVPR 2019年会上发表了《当色彩恒常性出错：修正不正确白平衡的图像》。他们提供了一个参考代码，用于修复不正确白平衡的图像。使用此代码或数据集时，请引用他们的论文。快速开始： 1.运行install_.m 2.运行demo.m处理单个图像或运行demo_images.m处理目录中的所有图像。 3.检查evaluation_examples.m获取使用不同评估指标报告错误的示例。此外，代码还包括如何隐藏Set1图像的颜色图表的示例。 4.提供了一个Matlab GUI来交互调整参数，详见demo_GPU.m。对于Python实现，请参考相关说明。

数字图像处理领域中，Matlab提供了一些实用的函数，涵盖了噪声估计、白平衡和Gamma校正等关键技术。

随着计算机技术和微电子技术的发展，彩色图像成像设备性能不断提高，价格也随之下降，彩色图像的应用范围越来越广泛，彩色图像处理技术也在逐步提高。与灰度图像相比，彩色图像除了包含有大量信息以外，表示方法、数据结构和存储方式都与灰度图像不同。本章介绍彩色图像处理，包括彩色图像的基础、彩色图像的坐标变换。

彩色图像处理中的色彩模型 在彩色图像处理中，理解不同的色彩模型至关重要。常见的色彩模型包括： RGB模型: 由国际照明委员会（CIE）制定，以红（700nm）、绿（546.1nm）和蓝（435.8nm）三种波长的光作为主原色，常用于计算机图形显示。 CMYK模型: 采用青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）和黑（Black）四种油墨颜色混合，常用于印刷出版行业。 HIS模型: 基于色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）三个参数描述颜色，更符合人类视觉感知。 HSV模型: 与HIS模型类似，使用色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个参数描述颜色，常用于计算机视觉和图像分析。 YUV模型: 将亮度信息（Y）与色度信息（U、V）分离，常用于模拟彩色电视信号。 YIQ模型: 与YUV模型类似，也用于模拟彩色电视信号，但编码方式略有不同。 Matlab提供了丰富的工具箱和函数，方便用户对不同色彩模型的图像进行处理和分析。

在图像处理中，灰度图像常常需要转换成伪彩色来进行更清晰的分割与分析。使用Matlab中的伪彩色变换函数，可以将灰度图像的灰度级映射到颜色空间中，进而使图像的细节更易于观察与处理。此方法在医学成像、遥感图像等领域有广泛应用。

这是一个适合初学者的彩色图像分割MATLAB程序，附带示例图片。学习者可以通过这个程序和图片快速入门。

此程序为基于图的图像分割提供了更新版本，支持彩色图像。使用方法如下： 编译：GraphSeg_compile 读取图像：img = imread('图片/rice.jpg') 分割：[L, 轮廓] = graph_segment(img, 1, 3, 100) 显示结果： 原始图像：imshow(img), title('原始图像') 分割结果：imshow(label2rgb(L)), title('分段结果')

利用Matlab实现蛇形算法，并展示其在图像处理中的应用。用户可以输入自定义图像进行测试，观察算法效果。 算法原理: 蛇形算法是一种主动轮廓模型，通过能量函数最小化来拟合图像特征。算法模拟蛇的行为，使其在图像中“游走”，最终收敛到目标边界。 代码实现: Matlab代码清晰简洁，实现了蛇形算法的核心功能，并提供用户交互界面，方便用户输入图像和参数设置。 图片效果: 提供示例图片，展示了蛇形算法在不同图像上的处理效果，例如边缘检测、目标分割等。