常用的图像校正方法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了常用的图像校正方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在数字图像处理中,常用的校正方法包括明场均匀性校正、查找表(LUT)校正和伽玛(Gamma)校正。这些校正方法分别针对不同的图像问题,可以改善图像质量,提升图像的可读性和可分析性。下面是这三种校正方法的详细介绍:

1. 明场均匀性校正:

明场均匀性校正(也称为平场校正)是一种消除图像中的非均匀亮度和暗度变化的技术。这种非均匀性可能是由于照明不均、相机的光学系统或传感器特性引起的。

步骤:

  1. 捕获一个明场图像: 首先,在没有样本的情况下,仅保留照明源,捕获一个图像。这个图像被称为“明场图像”或“平场图像”。

  2. 捕获一个暗场图像(可选): 在没有照明和样本的情况下,捕获一个图像。这个图像被称为“暗场图像”。

  3. 校正: 使用以下公式进行校正:

    [
    \text{校正图像} = \frac{{\text{原始图像} - \text{暗场图像}}}{{\text{明场图像} - \text{暗场图像}}}
    ]

    其中,暗场校正是可选的。

作用: 明场均匀性校正可以消除图像中由于照明不均匀或相机系统特性引起的非均匀性,得到一幅具有均匀亮度的图像。

2. LUT(Look-Up Table)校正:

LUT校正是通过预定义一个查找表来改变图像像素值的一种方法。每个输入像素值都有一个预定的输出值。

步骤:

  1. 创建LUT: 创建一个查找表,该表定义了每个可能的输入像素值与一个特定的输出像素值之间的映射关系。
  2. 应用LUT: 对于图像中的每一个像素,找到其对应的LUT中的值,并替换原像素值。

作用: LUT校正可以用来改变图像的对比度和亮度,实现特定的图像效果,或对图像进行线性或非线性变换。

3. Gamma 校正:

伽玛校正是用来校正图像亮度的非线性变换。它是通过应用以下公式进行的:

[
\text{输出像素值} = A \cdot (\text{输入像素值})^\gamma
]

其中,( A ) 是一个常数,( \gamma ) 是伽玛值。

作用:

  1. 改善图像亮度: 对于暗的图像,伽玛校正可以增加亮度,使图像看起来更亮。
  2. 适应人眼感知: 伽玛校正可以使图像的亮度分布更接近人眼的感知特性,从而改善图像的视觉效果。

这些校正方法是图像处理中常用的基本技术,它们可以独立使用,也可以组合使用,以满足不同的图像处理需求。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-665712.html

到了这里,关于常用的图像校正方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉

    从事ai视觉算法有几年了,本帖是对以往做过的计算机视觉项目的一些总结,硬件部署的大多是基于nvidia的开发板和GPU服务器上,如jetson nano,还有地平线J3J5和瑞芯微以及星辰的开发板,另外就是对实时性要求不高的部署在cpu上。有相关项目需求可以一起交流和学习。(+v 3

    2024年02月06日
    浏览(57)
  • 计算机视觉——图像处理基础

    随着计算机视觉的不断发展,图像的预处理成为分析图像的必然前提,本文就介绍图像处理的基础内容。 图像中,高频部分是图像中像素值落差很大的部分,如图像边缘,该部分的有用信息经常被噪声淹没。降低高频段的噪声是设计图像滤波器的关键。 图像滤波器就是一个

    2024年01月19日
    浏览(62)
  • 图像处理与计算机视觉算法

    图像处理与计算机视觉算法是实现对图像和视频内容分析、理解和操作的一系列技术。这些算法可以分为多个类别,包括但不限于以下几个主要方面: 预处理 : 像素操作:灰度化、二值化、直方图均衡化等,用于改善图像的对比度和亮度分布。 去噪:高斯滤波、中值滤波、

    2024年02月22日
    浏览(53)
  • 机器视觉、图像处理和计算机视觉:概念和区别

    机器视觉、图像处理和计算机视觉:概念和区别nbsp; 机器视觉、图像处理和计算机视觉是相关但有区别的概念。 机器视觉主要应用于工业领域,涉及图像感知、图像处理、控制理论和软硬件的结合,旨在实现高效的运动控制或实时操作。 图像处理是指利用计算机对图像进行

    2024年02月06日
    浏览(47)
  • 图像处理/计算机视觉期刊投稿经验

    我不配,以后有机会再说吧。 我也不配,以后有机会再说吧。 2022年投过,一个月之后被编辑immediate reject, 原因是“the scope not aligning well with the theme interest and/or desired genres of TSP”。在邮件的末尾,编辑表示manuscript的选题“well motivated”并且“interesting”,主要担忧是所用到的

    2024年02月08日
    浏览(55)
  • 计算机视觉(2)——图像预处理

    二、图像预处理 2.1 介绍  2.2 特征提取方法 2.2.1 直方图 2.2.2 CLAHE 2.2.3 形态学运算 2.2.4 空间域处理及其变换 2.2.5 空间域分析及变换  (1) 均值滤波 (2)中值滤波 (3)高斯滤波 (4) 梯度Prewitt滤波 (5) 梯度Sobel滤波 (6) 梯度Laplacian滤波 (7) 其他滤波  2.2.6 频域分

    2024年02月03日
    浏览(64)
  • 【计算机视觉】【图像处理综合应用】路沿检测

    实验内容: 针对给定的视频,利用图像处理基本方法实现道路路沿的检测; 提示:可利用 Hough 变换进行线检测,融合路沿的结构信息实现路沿边界定位(图中红色的点位置)。 处理视频文件 处理视频文件的主要流程如下: 读取视频 → 逐帧提取 → 路沿检测 → 逐帧保存

    2024年02月05日
    浏览(59)
  • 计算机视觉实验:图像处理综合-路沿检测

    目录 实验步骤与过程 1. 路沿检测方法设计 2. 路沿检测方法实现 2.1 视频图像提取 2.2 图像预处理 2.3 兴趣区域提取 2.4 边缘检测 ​​​​​​​2.5 Hough变换 ​​​​​​​2.6 线条过滤与图像输出 3. 路沿检测结果展示 4. 其他路沿检测方法 实验结论或体会 实验内容: 针对

    2024年02月14日
    浏览(49)
  • 图像处理与计算机视觉--第五章-图像分割-Canny算子

    2.1.Canny算子简单介绍 Canny算子是一种非常常用的边缘检测算子,其效果图如下所示: 2.2.Canny算子边缘检测指标 Canny算子是基于边缘检测来实现的,那么边缘检测的指标如下所示: (1)好的信噪比,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低。 (2)高定位,检测出的边缘要在实际边缘中

    2024年02月07日
    浏览(56)
  • 利用C++进行图像处理与计算机视觉

    在C++中进行图像处理与计算机视觉是一个有趣且具有挑战性的任务。C++是一种高效的编程语言,能够提供足够的灵活性和性能,以处理复杂的图像处理和计算机视觉算法。在本文中,我们将介绍如何使用C++进行图像处理和计算机视觉,以及一些常见的技术和库。 图像处理基础

    2024年01月16日
    浏览(51)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包