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    文件類型: .zip
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    發布日期: 2021-01-09
  • 語言: 其他
  • 標簽: Gamma??

資源簡介

利用多尺度高斯函數去除場景的光照分量;然后構造了一種二維伽馬函數,利用光照分量的分布特性調整二維伽馬函數的參數,降低光照過強區域的亮度值,提高光照過暗區域的亮度值,最終實現對光照不均勻圖像的自適應校正處理。

資源截圖

代碼片段和文件信息

clcclose?all;
tic;
im=imread(‘2.png‘);
figure;
imshow(im);
title(‘原圖‘);
[hsv]=rgb2hsv(im);????%轉到hsv空間,對亮度h處理
%?高斯濾波
HSIZE=?min(size(im1)size(im2));%高斯卷積核尺寸
q=sqrt(2);
SIGMA1=15;%論文里面的c
SIGMA2=80;
SIGMA3=250;
F1?=?fspecial(‘gaussian‘HSIZESIGMA1/q);
F2?=?fspecial(‘gaussian‘HSIZESIGMA2/q)?;
F3?=?fspecial(‘gaussian‘HSIZESIGMA3/q)?;
gaus1=?imfilter(v?F1?‘replicate‘);
gaus2=?imfilter(v?F2?‘replicate‘);
gaus3=?imfilter(v?F3?‘replicate‘);
gaus=(gaus1+gaus2+gaus3)/3;????%多尺度高斯卷積,加權,權重為1/3
%?gaus=(gaus*255);
figure;
imshow(gaus[]);
title(‘光照分量‘);
%二維伽馬卷積
m=mean(gaus(:));
[wheight]=size(v);
out=zeros(size(v));
gama=power(0.5((m-gaus)/m));%根據公式gamma校正處理,論文公式有誤
out=(power(vgama));
figure;
imshow(out[]);
rgb=hsv2rgb(hsout);???%轉回rgb空間顯示
figure;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件???????91434??2018-05-09?11:14??基于二維伽馬函數的光照不均勻圖像自適應校正算法.docx
?????文件?????????911??2018-03-20?16:02??Gamma.m

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