前言

對于光照不均勻的圖像,用通常的圖像分割方法不能取得滿意的效果。為了解決這個(gè)問題，論文《一種基于亮度均衡的圖像閾值分割技術(shù)》提出了一種實(shí)用而簡便的圖像分割方法。該方法針對圖像中不同亮度區(qū)域進(jìn)行亮度補(bǔ)償,使得整個(gè)圖像亮度背景趨于一致后,再進(jìn)行常規(guī)的閾值分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用該方法能取得良好的分割效果。關(guān)于常規(guī)的閾值分割不是我這篇推文關(guān)注的，我這里只實(shí)現(xiàn)前面光照補(bǔ)償?shù)牟糠?。算法的原理可以仔?xì)看論文。論文原文見附錄。

算法步驟

• 如果是RGB圖需要轉(zhuǎn)化成灰度圖。
• 求取原始圖src的平均灰度，并記錄rows和cols。
• 按照一定大小，分為個(gè)方塊，求出每塊的平均值，得到子塊的亮度矩陣。
• 用矩陣的每個(gè)元素減去原圖的平均灰度，得到子塊的亮度差值矩陣。
• 用雙立方插值法，將矩陣?resize成和原圖一樣大小的亮度分布矩陣。
• 得到矯正后的圖像：。

代碼實(shí)現(xiàn)

Mat speed_rgb2gray(Mat src) {
Mat dst(src.rows, src.cols, CV_8UC1);
#pragma omp parallel for num_threads(12)
for (int i = 0; i < src.rows; i++) {
for (int j = 0; j < src.cols; j++) {
dst.at(i, j) = ((src.at(i, j)[0] << 18) + (src.at(i, j)[0] << 15) + (src.at(i, j)[0] << 14) +
(src.at(i, j)[0] << 11) + (src.at(i, j)[0] << 7) + (src.at(i, j)[0] << 7) + (src.at(i, j)[0] << 5) +
(src.at(i, j)[0] << 4) + (src.at(i, j)[0] << 2) +
(src.at(i, j)[1] << 19) + (src.at(i, j)[1] << 16) + (src.at(i, j)[1] << 14) + (src.at(i, j)[1] << 13) +
(src.at(i, j)[1] << 10) + (src.at(i, j)[1] << 8) + (src.at(i, j)[1] << 4) + (src.at(i, j)[1] << 3) + (src.at(i, j)[1] << 1) +
(src.at(i, j)[2] << 16) + (src.at(i, j)[2] << 15) + (src.at(i, j)[2] << 14) + (src.at(i, j)[2] << 12) +
(src.at(i, j)[2] << 9) + (src.at(i, j)[2] << 7) + (src.at(i, j)[2] << 6) + (src.at(i, j)[2] << 5) + (src.at(i, j)[2] << 4) + (src.at(i, j)[2] << 1) >> 20);
}
}
return dst;
}
Mat unevenLightCompensate(Mat src, int block_Size) {
int row = src.rows;
int col = src.cols;
Mat gray(row, col, CV_8UC1);
if (src.channels() == 3) {
gray = speed_rgb2gray(src);
}
else {
gray = src;
}
float average = mean(gray)[0];
int new_row = ceil(1.0 * row / block_Size);
int new_col = ceil(1.0 * col / block_Size);
Mat new_img(new_row, new_col, CV_32FC1);
for (int i = 0; i < new_row; i++) {
for (int j = 0; j < new_col; j++) {
int rowx = i * block_Size;
int rowy = (i + 1) * block_Size;
int colx = j * block_Size;
int coly = (j + 1) * block_Size;
if (rowy > row) rowy = row;
if (coly > col) coly = col;
Mat ROI = src(Range(rowx, rowy), Range(colx, coly));
float block_average = mean(ROI)[0];
new_img.at(i, j) = block_average;
}
}
new_img = new_img - average;
Mat new_img2;
resize(new_img, new_img2, Size(row, col), (0, 0), (0, 0), INTER_CUBIC);
Mat new_src;
gray.convertTo(new_src, CV_32FC1);
Mat dst = new_src - new_img2;
dst.convertTo(dst, CV_8UC1);
return dst;
}

效果

可以看到經(jīng)過這個(gè)算法處理之后，亮度確實(shí)被均衡了一些，從視覺效果上來看還是有作用的。

附錄

• 論文原文：https://wenku.baidu.com/view/f74cc087e53a580216fcfe52.html?from=search

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總結(jié)

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