如果一张图片中，光照不均匀，使用全局阈值时，就无法达到想要的阈值化效果。因此，不均匀光照的补偿算法研究，具有一定的意义。
当然，不均匀光照的补偿方法有很多，本文只是记录其中一种，具体效果如何，实际价值如何，还有待验证。希望看到此博文的读者，对不均匀光照有深入研究的，可以一起交流。
其主要思路为：
1、求取源图I的平均灰度，并记录rows和cols；
2、按照一定大小，分为N*M个方块，求出每块的平均值，得到子块的亮度矩阵D；
3、用矩阵D的每个元素减去源图的平均灰度，得到子块的亮度差值矩阵E；
4、用双立方差值法，将矩阵E差值成与源图一样大小的亮度分布矩阵R；
5、得到矫正后的图像result=I-R；
好了，下面是opencv实现的代码部分。其中blockSize建议取值32，当然其他值也可以试下效果
void unevenLightCompensate(Mat &image, int blockSize)
{
if (image.channels() == 3) cvtColor(image, image, 7);
double average = mean(image)[0];
int rows_new = ceil(double(image.rows) / double(blockSize));
int cols_new = ceil(double(image.cols) / double(blockSize));
Mat blockImage;
blockImage = Mat::zeros(rows_new, cols_new, CV_32FC1);
for (int i = 0; i < rows_new; i++)
{
for (int j = 0; j < cols_new; j++)
{
int rowmin = i*blockSize;
int rowmax = (i + 1)*blockSize;
if (rowmax > image.rows) rowmax = image.rows;
int colmin = j*blockSize;
int colmax = (j + 1)*blockSize;
if (colmax > image.cols) colmax = image.cols;
Mat imageROI = image(Range(rowmin, rowmax), Range(colmin, colmax));
double temaver = mean(imageROI)[0];
blockImage.at<float>(i, j) = temaver;
}
}
blockImage = blockImage - average;
Mat blockImage2;
resize(blockImage, blockImage2, image.size(), (0, 0), (0, 0), INTER_CUBIC);
Mat image2;
image.convertTo(image2, CV_32FC1);
Mat dst = image2 - blockImage2;
dst.convertTo(image, CV_8UC1);
}
效果图展示如下：
作者：徐大大平凡之路
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/54019994
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