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所以我有一张有一些黑点的图像,它们看起来很简单,所以我想我可以创建一个亮度图,将其反转,然后将其应用于我的图像以消除黑点。但是,我能找到的只是两种均衡方法:均衡整个图像(使用直方图)或将图像分割为暗中和浅色部分并均衡你想要的。第一种方法对我的问题没有帮助,第二种方法也使图像中的深色物体更亮。我确信有一种简单的方法可以做到这一点(很久以前我看到有人在演示文稿中这样做),尽管我还没有找到或想出它。

所以我的问题是:我将如何创建这样的图像的“亮度图”:

莉娜发现

所以我得到一张这样的地图:

莉娜亮度

我可以反向应用以获得更好的图像,如下所示:

莉娜莱克

我知道我会在校正点处出现离散化错误,但这比黑点要好得多。我希望有人可以帮助我做到这一点,谢谢!

我主要使用 Matlab 并且有一些有限的 python 和数学知识,但是一个 Matlab 示例对我最有用。我认为自己的一种方法是采用 fft2 并将低频归零,但这只会破坏所有对比度,而不仅仅是我想要的部分。

类似但不同的 SO 问题对我没有帮助:

图像均衡

基于梯度对图像进行阈值处理

图像直方图

Matlab - 局部直方图均衡

如何区分浅色、中色和深色?

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您必须非常精确地模拟黑点的性质才能使此过程起作用。你能描述暗梯度是线性的、指数的、幂的、三角函数还是其他一些可预测的函数?它总是完全是圆形的吗?

照片中的直线元素会有所帮助,并且可以提供样本来源来计算暗点的性质。如果您将暗点视为三维(X、Y、亮度)中的二次或三次函数,那么您可以根据一定数量的已知点来解决它。

于 2013-09-26T18:31:05.097 回答