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适用于嵌入式机器视觉系统的Bayer CFA自动白平衡算法
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不同光照条件的色温差异往往会导致同一目标物体的发射光线偏离真实色彩，在低色温光照条件下偏红，在高色温光照条件下偏蓝。因此为补偿不同光照条件所引起的色差影响，在机器视觉的处理过程中需要引入自动白平衡处理，使目标物体更接近人眼观察到的色彩。
目前，常用的自动白平衡方法有GW法（Gray World法/灰度世界法）、Retinex法、GWR法（Gray World-Retinex法/灰度世界-视网膜法） 。GW法对于色彩丰富的图像有较好的白平衡效果，但对色彩相对单一的图像处理后仍有明显的色偏。Retinex法对单一颜色的图像有很好的白平衡效果，但对图像色彩丰富进行白平衡处理时，依然有色偏。GWR法包含了GW法与Retinex法的优点，更适用于白平衡处理。但是GWR法只能对彩色图像进行处理，不能对直接进行处理视觉系统采集的Bayer模式图像数据，增加大量冗余数据的计算，难以保证工业现场白平衡处理的实时性。
本文根据Bayer CFA（Color Filter Array，彩色滤波阵列）的结构特点改进GWR法，提出一种新的自动白平衡算法Bayer GWR法。此法直接对采集的Bayer模式图像数据进行处理。与传统的GWR法相比，本算法大大减小了数据运算量，缩短了算法运行时间，更加适合嵌入式机器视觉系统底层处理。
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