N個像素顏色值排序的時間復雜度是O(Nlog(N))。還有一種更高效的方法，即以直方圖為基礎的改編版本，最壞情況下其時間復雜度也僅為O(N)。

　　算法流程如下：

　　(1)建立一個關于像素顏色值的直方圖

　　橫向i表示顏色值，縱向表示≤i的像素數量q。

　　(2)確定優化數量和最大最小值

　　根據直方圖表示的意義，柱的高度>N×s/2的最小顏色值i，即為Vmin;同理，柱的高度≤N×(1-s/2)的最大顏色值i，即為Vmax。如果s=0，那么i的最小值即為Vmin，i的最大值即為Vmax。

　　(3)優化像素

　　將顏色值小于Vmin的全部改為Vmin，將顏色值>Vmax的全部改為Vmax。

　　(4)生成顏色值范圍為[min，max]的新圖像

　　假設新顏色值為f(x)=ax+b(x為舊顏色值)，則有：

?

　　對于16位像素值，直方圖算法是非常好的算法，只需要大約256 KB的內存，得到Vmin和Vmax的速度非常快，其速度可與二分法媲美。

　　但對于32位像素值，直方圖算法大約需要耗費18 MB內存。這種情況下，最好采用排序算法。

　　3 實驗結果

　　將本文提出的算法用于改善曝光不足或采光條件不好或特殊光線下(如日落)生成的圖像的一種算法。該算法可以運用于大部分圖像，即使原圖是在正常光線下拍攝的也同樣適用。

　　圖1分別展現了原圖分別經優化率為0%、1%、2%和3%的色彩平衡算法優化后的結果。由圖可以看出，其圖像的優化率不同，優化結果也不同。

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　　與基于CCD或CMOS矩陣轉換原RGB顏色為更加標準的感性顏色及白平衡算法等傳統的色彩平衡算法不同，本文提出的新型快速色彩平衡算法，通過獲取一個由優化率s決定的區間[Vmin，Vmax]，然后將這個區間外的像素點改在[Vmin，Vmax]內，最后再根據Vmin、Vmax和s按比例來提高區間[Vmin，Vmax]內像素的顏色值。實驗結果表明，本算法能得到較好的效果，與其他算法相比更為簡明、快速。