问题标签 [image-enhancement]
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opencv - 通过小波分解增强图像
我正在尝试对从小波分解生成的“近似系数”使用基于区域的直方图均衡。
这是代码： -
加载图像
离散小波变换 - cA Approx Coeff；cD细节系数
在 cA 上应用 CLAHE（对比度受限自适应直方图均衡） - 近似系数
我想在“cA”（近似系数）上应用对比度受限自适应直方图均衡，但是 python 会引发错误。有人可以告诉我我哪里出错了吗？
更新：我正在尝试完成图表的 Approx Coefficients-> REgion based histogram enhancement 部分。 框图
image-processing - 图像中的高光减少
我正在尝试减少由高强度光源引起的图像中的高光。我尝试了各种软件，发现“高光减少”对我有用。但我无法理解Highlight Reduction 背后的实际处理。有人可以帮我解决这个问题吗？
python - 自动扫描文档图像增强
我正在开发基于微软论文白板扫描和图像增强的自动图像增强
在“白平衡和图像增强”部分中，它们提供了增强步骤：
首先：他们估计扫描文档或检测到的白板的背景：
1. “将白板区域划分为矩形单元格。单元格大小应与我们预期的白板上单个字符的大小大致相同（在我们的实现中为 15 x 15 像素）。”
然后
2. “将每个单元格中的像素按亮度值排序。由于墨水吸收了入射光，因此白板像素的亮度高于笔划像素”。因此，单元格内的白板颜色是最高的颜色亮度。在实践中，我们对前 25 个百分位像素的颜色进行平均，以减少传感器噪声引入的误差"
然后
3. “通过在RGB空间中局部拟合一个平面来过滤单元格的颜色。偶尔会有完全被笔划覆盖的单元格，因此在步骤2中计算的单元格颜色是不正确的。这些颜色被拒绝为异常值局部拟合平面并被其邻居的插值替换。”
我的问题是第二步和第三步：
他们如何获得亮度值，我应该将输入图像转换为 YUV 颜色空间并从 Y 通道获取亮度值还是只在 RGB 颜色空间上工作？
如何在 RGB 空间中拟合局部平面？
这是我的 python 代码，我试图从输入图像中创建单元格，从 YUV 颜色空间中获取亮度值，以及一个简单的结果，与他们在论文中得到的结果相比似乎不正确。
蟒蛇代码：
输入白板图像：
输出图像：
预期输出：
image-processing - RGB图像的表示是什么？
我已经开始学习图像处理，但我被困在这里，请帮助我。
灰度图像由 M x N 矩阵表示，其中矩阵的每个元素的值为 [0,255]，表示强度。
例子：
这是 2 x 2 矩阵，是灰度图像。
现在我很困惑，无法获得如何表示每个像素值或强度是三个值的混合的 RGB 图像。
定义说，
RGB 图像用 M×N×3 数组表示，其中每个 3 向量对应于每个像素的红色、绿色和蓝色强度。
但是我无法理解上面的句子。请帮我理解意思。
先感谢您。
opencv - 水下融合技术的python代码
我正在为水下图像融合增强算法（2012 年论文和 2018 年论文）编写 python 代码。我不理解论文中出现的权重图和金字塔的逻辑。所以如果有人知道请告诉我。
matlab - 直方图匹配结果与输入不相似
我正在尝试对两个矩阵进行直方图匹配。但结果与输入矩阵不相似。我认为它必须与“log_ort_esitlenmis”的直方图相似。
python-3.x - PIL ImageEnhance 库是否支持 16 位 JPG 图像
我正在尝试保存和显示 16 位 JPG 图像。但出现错误
图像模式错误。
如果支持，那么模式是什么？
python - 使用 OpenCV 增强灯的角检测
我正在使用以下代码来检测明亮的灯。照明可能会有所不同。我正在使用以下代码来检测相同的内容。
上面的代码有效，但是，
- 它只给出包围灯的矩形。如何精确获取灯的四个角点？
- 如何改进检测？目前我正在挑选第三大轮廓，它不能保证它永远是灯，因为环境构成挑战？
ApproxPolydp 在轮廓完整时工作，但如果轮廓不完整，ApproxPolydp 不会返回正确的坐标。例如在下图中， approxpolydp 返回错误的坐标。
python - 错误：“numpy.ndarray”对象没有属性“模式”
我在这里看过这个错误，但代码不同，他使用了 PIL.ImageOps
所以基本上我得到了这段代码的错误：
回溯是：
我试图拍摄一张非常暗的图像并使其更亮，以便我可以看到图像。当我使用 MATLAB 时，我使用了 imadjust
所以我试图在 Python 上模仿它
谢谢 ：）
python - Retinex 实现 python
我对 python 编程并不是很陌生，但我只是对实现基本的 retinex (Single Scale Retinex) 感到困惑。
我知道 Retinex 公式：retinex = logI(x,y) - (log(F(x,y)) * I(x,y))这是我的代码：
在运行我的单尺度输出图像代码后，就像边缘检测一样，图像几乎变暗了。我在更高的规模和更低的规模上做了，但输出相同。
你能帮我解决问题吗？
代码错了吗？
添加一些问题：
我们现在
但为什么R(x,y) = LogR(x,y) ？（请解释一下）
