直方图算法 - 快速色彩平衡算法分析

2.2 直方图算法

　　N个像素颜色值排序的时间复杂度是O(Nlog(N))。还有一种更高效的方法，即以直方图为基础的改编版本，最坏情况下其时间复杂度也仅为O(N)。

　　算法流程如下：

　　(1)建立一个关于像素颜色值的直方图

　　横向i表示颜色值，纵向表示≤i的像素数量q。

　　(2)确定优化数量和最大最小值

　　根据直方图表示的意义，柱的高度>N×s/2的最小颜色值i，即为Vmin;同理，柱的高度≤N×(1-s/2)的最大颜色值i，即为Vmax。如果s=0，那么i的最小值即为Vmin，i的最大值即为Vmax。

　　(3)优化像素

　　将颜色值小于Vmin的全部改为Vmin，将颜色值>Vmax的全部改为Vmax。

　　(4)生成颜色值范围为[min，max]的新图像

　　假设新颜色值为f(x)=ax+b(x为旧颜色值)，则有：

　　

 

　　对于16位像素值，直方图算法是非常好的算法，只需要大约256 KB的内存，得到Vmin和Vmax的速度非常快，其速度可与二分法媲美。

　　但对于32位像素值，直方图算法大约需要耗费18 MB内存。这种情况下，最好采用排序算法。

　　3 实验结果

　　将本文提出的算法用于改善曝光不足或采光条件不好或特殊光线下(如日落)生成的图像的一种算法。该算法可以运用于大部分图像，即使原图是在正常光线下拍摄的也同样适用。

　　图1分别展现了原图分别经优化率为0%、1%、2%和3%的色彩平衡算法优化后的结果。由图可以看出，其图像的优化率不同，优化结果也不同。

　　

 

　　与基于CCD或CMOS矩阵转换原RGB颜色为更加标准的感性颜色及白平衡算法等传统的色彩平衡算法不同，本文提出的新型快速色彩平衡算法，通过获取一个由优化率s决定的区间[Vmin，Vmax]，然后将这个区间外的像素点改在[Vmin，Vmax]内，最后再根据Vmin、Vmax和s按比例来提高区间[Vmin，Vmax]内像素的颜色值。实验结果表明，本算法能得到较好的效果，与其他算法相比更为简明、快速。