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目前我参与了一个处理人脸的图像处理项目。但是在光源位于脸部左侧或右侧的情况下,我会遇到图像问题。在这些情况下,远离光源的图像部分更暗。我想在图像上更均匀地分配亮度,以便增加较暗像素的亮度,同时降低过亮像素的亮度。

我曾使用“伽马校正”技术来做同样的事情,但结果并不理想,实际上我想创建一个亮度与光源无关的输出,换句话说,增加较暗部分的亮度并减少较亮部分的亮度。我不确定我是否正确地复制了问题陈述,但这是一个非常常见的问题,我在网上没有找到任何有用的东西。

1. 右侧有光源的图像 在此处输入图像描述

2. 增加较暗像素亮度后的图像。[img = cv2.pow(img, 0.5)] 在此处输入图像描述

3.降低Bright像素亮度后的图像[img = cv2.pow(img, 2.0)] 在此处输入图像描述

我正在考虑取图像 2 和 3 的平均值,但我们看到过亮的像素仍然存在于图像 3 中,我想摆脱那些像素,有什么建议吗?

最后,我需要一个亮度均匀且独立于光源的图像。

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我找到了这篇论文: http: //www.mirlab.org/conference_papers/International_Conference/ICASSP%202010/pdfs/0001374.pdf我认为它完全解决了您的担忧。

您将需要计算图像的“梯度”,即您可以阅读的拉普拉斯导数:http: //docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_gradients/py_gradients.html

我很想知道您的实施。如果您遇到麻烦在这里发表评论,我可以尝试提供帮助。

于 2015-02-07T15:15:40.940 回答
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看看应用于图像增强的同态过滤,您可以在其中选择性地过滤图像的反射率和照明分量。

于 2015-02-07T11:41:28.463 回答