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全景图像颜色校正代码已完成。

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简介:
当拍摄全景图像时,由于所拼接的多张相邻图像各自因拍摄角度的差异而产生进光量上的不一致性,从而导致这些图像之间呈现出一定程度的色彩差异。若未对这些图像进行颜色校正处理,拼接所得的全景图像将会出现较为明显的颜色偏差,进而对整体的视觉体验产生负面影响。此代码正是为了解决上述问题,而设计的颜色校正程序。该算法已在国际计算机辅助多媒体学术会议(ACM Multimedia 2010)上发表,论文题目为《结合伽马和线性校正的图像序列颜色匹配》(作者:Yingen Xiong and Kari Pulli)。

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    本代码提供了一套针对图像处理的颜色校正算法,适用于色彩偏差修正、色调调整及饱和度增强等场景,显著提升图像视觉效果。 图像色彩校正的MATLAB代码包含了多种经典的色彩校正算法。
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    这段代码用于对拍摄的全景图片进行色彩校正处理,通过调整亮度、对比度和饱和度等参数,使图像颜色更加准确地反映真实场景。 在拍摄全景图像过程中,由于多张相邻图片的拍摄角度不同导致进光量有所差异,这些图片之间会出现颜色不一致的问题。如果不进行颜色校正,在拼接成全景图后会存在明显的色彩偏差,影响视觉效果。为此开发了本代码以解决上述问题,并采用Yingen Xiong和Kari Pulli在2010年ACM多媒体国际会议上发表的论文《Image Sequence Color Matching with Combined Gamma and Linear Corrections》中的算法进行颜色校正。
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    本研究提出了一种利用CUDA技术加速SIFT算法进行高效图像配准及颜色校正的方法,显著提升了处理速度和精度。 两幅代码示例展示了SIFT图像配准及颜色校正的过程:一幅是标准实现,另一幅则在CUDA加速下进行操作,效率提升了近20倍。配置环境包括OpenCV 342、contrib 342、CUDA 9.2和VS2015。由于环境搭建较为复杂,在我的资源中提供了现成编译好的安装库文件以供使用。
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    本研究提出了一种针对鱼眼镜头拍摄图像进行全景校正的新型测试算法,旨在优化图像畸变矫正效果。 球面鱼眼镜头的校正效果显著且可靠,并已通过验证。附有MATLAB代码用于检查标定过程。对于学习和研究而言非常重要。
  • 水下预处理:渐晕消除、与去雾_C++_下载
    优质
    本资源提供C++编写的水下图像预处理代码,包括渐晕消除、颜色校正及去雾功能,旨在改善水下拍摄图片质量。 水下图像预处理包括渐晕消除、颜色校正和去雾的C++代码下载。
  • 的模拟与 Python 下载
    优质
    本资源提供了一套Python代码,用于模拟和校正双色色盲视觉效果。通过该工具,研究者和开发者能够更好地理解和解决色彩显示中的可访问性问题。 Daltonize 可以模拟三种类型的二色色盲,并调整图像以及 matplotlib 图形的调色板,以便色盲者可以感知完整的信息内容。这三种类型分别是:Deuteranopia(绿色弱视)、Protanopia(红色弱视)和 Tritanopia(蓝色弱视)。Daltonize 既可以作为命令行工具转换像素图像,也可以用作 Python 模块来模拟并纠正 matplotlib 图形中的色盲问题。
  • 鱼眼及柱面拼接技术
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    本研究聚焦于鱼眼镜头拍摄图像的精确校正与处理,探索高效的柱面全景图拼接算法,以实现高质量、低失真的视觉效果。 全景图像拼接技术是将多幅具有重叠区域的图片组合成一个360度全方位视角的平面图的技术。这项技术结合了图像绘制、处理及计算机几何学等多个领域的知识,由于其硬件需求低且真实感强等特点,在虚拟现实和三维重建等研究领域中备受关注。 鱼眼镜头通过安装在相机上的超广角镜头拍摄而成,具有广阔的视野范围,并生成非线性的图像。与普通视觉相比,它所需的基础照片较少、效率更高;然而拼接难度也更大。 本段落探讨了鱼眼图像拼接技术的研究背景和应用领域,并深入研究了其中的关键步骤:如桶形畸变校正、投影变换理论、SIFT匹配以及融合等过程的技术细节。文中对比分析这些方法的理论依据,实现方式及运算性能等问题,并指出了尚存的一些不足之处。 鱼眼图像变形严重,需要矫正为符合人类视觉习惯的标准线性图象形式。针对传统经纬度校正法存在的拱形失真问题,本段落提出了一种渐进方程校正方案;该方法不依赖于复杂的镜头参数模型即可完成鱼眼图像的修正工作,并在单帧图片中表现出良好的观感效果和拼接友好特性。 对于多张图象之间的匹配与拼接难题,则通过选取每一张单独照片中的特定区域进行定位,再在此区域内执行SIFT特征点全景图像拼合操作。相比全局应用而言,这种方法大大减少了运算量并缩短了处理时间。 为了生成连续一致的全景图片,在本研究中采用了柱面投影变换技术;同时为解决由此产生的阶梯现象问题,文中比较了几种常用算法,并最终选择双线性插值法作为解决方案。 在图像融合阶段,则对几种经典方法进行了分析和评估后选择了渐入式与渐出式的处理方式来优化待拼接图象之间的过渡效果。这使得合并后的全景图片中的重叠区域能自然平滑地连接在一起,几乎实现了无缝衔接的效果,并且保持了较高的效率。 最后文章还设计了一个便于理解和观察的交互界面用于展示这些全景柱形环绕浏览功能;通过此工具可以实现垂直180度和水平360度范围内的动态视角切换。
  • MATLAB偏差矫
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    这段MATLAB代码提供了一套实现图像颜色校正的功能,能够有效减少和修正不同显示设备间产生的颜色差异,确保色彩的一致性和准确性。 使用MATLAB编程对给定的图像进行色彩平衡处理。假设已知位于图像中的某个像素点坐标,由于图像出现了色偏现象,该像素呈现出明显的红色特征。因此,在完成色彩平衡处理后,我们期望石头能够恢复其原本的灰色特性。
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    本文章介绍如何通过调整白平衡和最大颜色值来修正照片中的色彩偏差问题,帮助摄影爱好者掌握实用的色彩校正技巧。 采用国际标准测试图lena进行测试。分别使用白平衡法和最大颜色值平衡法进行色偏矫正。
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