基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法下载

AI100_小助手 2018-05-12 01:49:25
利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量；然后构造了一种二维伽马函数，利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过暗区域的亮度值，最终实现对光照不均匀图像的自适应校正处理。
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基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法
利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量；然后构造了一种二维伽马函数，利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过暗区域的亮度值，最终实现对光照不均匀图像的自适应校正处理。
基于二维伽马函数的光照不均匀的图像自适应校正算法.py
使用Python3实现了图片的亮度的自适应调整的算法，解决了图片亮度不一的问题。
Matlab实现基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法
Matlab程序： %% % 基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法 % %% clc,close all; tic; im=imread('你的图片.jpg'); figure; imshow(im); title('原图'); [h,s,v]=rgb2hsv(im); %转到hsv空间，对亮度h处理 % 高斯滤波 HSIZE= min(size(im,1),size(im,...
《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》python复现.
整个过程主要分为四步，一是将RGB颜色空间转换维HSV颜色空间，二是提取有光照分量，采用retinex相关算法对光照进行多尺度高斯卷积，三是采用伽马函数对多尺度光照分量进行处理，最后将HSV空间颜色转换为RGB。流程图见下，代码直接附上，尺度参数可调，伽马参数也可调。 import cv2 import numpy as np import os def adjust_gamma(image, gamma=1.0): invGamma = 1.0 / gamma # table = []
OpenCV图像处理算法——12（《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》）
基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法 前言 这是OpenCV图像处理专栏的第十二篇文章，今天为大家介绍一个用于解决光照不均匀的图像自适应校正算法。光照不均匀其实是非常常见的一种状况，为了提升人类的视觉感受或者是为了提升诸如深度学习之类的算法准确性，人们在解决光照不均衡方面已经有大量的工作。一起来看看这篇论文使用的算法吧，论文名为：《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》。 算法...
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