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利用二维伽马函数，对光照不均匀图像进行自适应校正算法。

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简介：
通过运用多尺度高斯函数，有效地从场景图像中分离出光照分量；随后，构建了一种二维伽马函数，并充分利用光照分量的分布规律来调整其参数，从而显著降低光照过强区域的亮度，同时提升光照过暗区域的亮度水平。最终，该方法能够实现对光照不均匀图像的智能、自适应校正处理。

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  • 基于二维伽马函数的光照不均图像自适应校正算法.py
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    本代码实现了一种新颖的二维伽马函数方法，专门用于自动矫正由于光照不均导致的图像质量问题，提升图像的整体清晰度和细节表现。 使用Python3实现了图片亮度的自适应调整算法，解决了图片亮度不一致的问题。
     
  • 基于二维伽马函数的光照不均图像自适应矫正算法
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    本研究提出了一种新颖的二维伽马函数模型，用于分析和校正由于光源分布不均导致的图像质量问题。该方法能智能识别并调整亮度差异区域，有效提升图像整体均匀性和视觉效果。 本段落提出了一种方法来处理光照不均匀的图像。首先使用多尺度高斯函数去除场景中的光照分量；然后构造了二维伽马函数，并根据光照分布特性调整其参数，以降低过亮区域的亮度并提升较暗区域的亮度值，最终实现对光照不均图像的有效校正。
     
  • Python代码实现的二维伽马函数自适应校正
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    本研究提出了一种基于Python编程语言的算法，用于执行二维图像数据的伽马函数自适应校正，以优化视觉呈现和分析效果。 根据 MATLAB 代码编写相应的 Python 代码，并且在 Python 代码中添加了详细的注释以帮助理解。这些文件已经打包好，您可以下载后对照观看学习。
     
  • 自适应Gamma增强算法在非均匀光照图像中的应用
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    本研究提出了一种基于自适应Gamma增强的算法，专门针对非均匀光照环境下的图像处理问题。通过优化Gamma值调整策略，有效提升了图像对比度和细节表现力，增强了视觉效果与后续分析的准确性。该方法适用于多种场景需求，在人脸识别、物体识别等领域展现出广泛应用潜力。 非均匀光照图像自适应Gamma增强算法旨在解决移动相机或摄像机拍摄的图像与视频中存在的常见问题——非均匀光照现象。由于环境照明条件的影响，所摄取的照片往往会出现明暗不均的情况，这对图片细节及色彩产生负面影响，并且导致视觉效果不佳和信息丢失。 基于Retinex理论的一种新方法被提出以解决上述问题。该理论认为人眼感知到的颜色是物体表面反射光与周围光照的比率决定的。在应用中，图像会被拆分为光照分量与反射分量两部分：前者代表场景中的光线条件；后者则包含颜色信息。 自适应Gamma增强算法对光照分量进行动态调整以优化Gamma值，实现更均匀亮度分布和对比度提升的目的。同时，在处理过程中保持整体色彩平衡的同时增强了图像细节及真实感。 对于恢复的反射分量部分，则用于进一步改进暗部区域以及抑制过亮区的效果，使最终输出更加自然逼真。 实验结果显示该算法在主观评价、客观指标（如EBMC、VE和NIQE）以及实时处理速度方面均优于现有方案。这表明新方法不仅提高了图像质量，也实现了快速的计算效率，在需要即时反馈的应用场景中具有重要价值。 关键词包括“非均匀光照”，解释为特定照明条件下产生的亮度分布不均现象；Retinex理论提供了一种模拟人眼感知颜色信息的方法；而Gamma校正则是一种常用的技术手段来改善光线分布不均衡的图像质量。通过这一创新性算法，不仅在理论上有所突破，在实际应用中也展现了出色的性能表现和处理速度优势。
     
  • 基于同态滤波的图像光照不均匀校正方法实现
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    本文提出了一种利用同态滤波技术来改善图像中由于光照不均引起的视觉效果问题的方法，并详细描述了其实施过程与实验结果。 这是研一阶段《计算机视觉》课程设计中的图像清晰化实验。代码允许用户自行浏览本地文件夹选取要处理的图片，并通过同态滤波技术来获取高低频参数，进而可以调整这两个参数以获得不同的实验效果。
     
  • 基于Matlab的数字图像光照不均校正方法
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    本研究提出了一种利用MATLAB开发的算法，旨在改善数字图像中由光照不均匀引起的质量下降问题，通过智能调整亮度和对比度实现更均衡、清晰的视觉效果。 数字图像光照不均匀校正及Matlab实现，利用Matlab进行应用开发。
     
  • 非均匀性自适应收敛校正算法论文
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    本文提出了一种新颖的非均匀性自适应收敛校正算法，该算法能够有效改善图像或数据集中的非均匀性问题，通过智能调整校正参数实现快速且精确的收敛效果。 《Adaptive Convergence Nonuniformity Correction Algorithm》是一篇关于红外图像非均匀性校正的论文。
     
  • 基于Sauvola算法的图像二值化处理在光照不均匀情况下的应用
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    本研究探讨了Sauvola算法在光照条件不佳情况下进行图像二值化的高效性与适应性，旨在提升复杂环境中的图像处理精度。 利用Sauvola算法实现图像二值化可以很好地解决光照不均匀带来的问题。我用C++实现了这个功能，并编译成了mexw32文件以方便在Matlab中调用，适用于32位Windows系统。
     
  • AGCWD：通过采用带权重分布的自适应伽马校正来显著提升图像对比度 - 源码
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    AGCWD是一种新颖的图像处理技术，利用带权重分布的自适应伽马校正方法大幅提高图像对比度。此源代码实现了该算法，适用于各类图像增强场景。 本段落介绍了论文“使用具有权重分布的自适应伽玛校正有效对比度增强”的MATLAB实现代码。此方法可以增强图像的对比度。 输入参数包括： - input_image：可以是灰度图或彩色图。 - parameter（可选）：用于直方图的加权参数，取值范围为[0,1]，默认值为0.5。 输出结果如下： - enhanced_image：应用自适应伽玛校正和权重分布后得到的结果图像。
     
  • FPGA：针对OV5640的伽马校正.zip
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    本资源提供了一种基于FPGA实现针对OV5640摄像头模块的伽马校正算法的方法和代码，旨在改善图像质量。 使用FPGA配置OV5640摄像头以输出Bayer Raw图像，并通过Sensor Demosaic IP（CFA）处理生成彩色图像。接着对这些彩色图像进行Gamma校正处理。最后，在液晶屏上分别显示未经Gamma校正和经过Gamma校正的两幅图像，其中未做处理的图像位于左侧，而做了Gamma校正后的图像则在右侧展示。