图像处理：高光去除与直方图均衡化

最新推荐文章于 2024-09-20 20:44:44 发布
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文章标签： 图像处理 opencv 计算机视觉
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本文介绍了如何使用Python和OpenCV进行高光去除与直方图均衡化，以增强图像质量和对比度。通过示例代码展示了这两种图像预处理技术，帮助改善图像的清晰度和分析效果。

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在图像处理中，高光去除和直方图均衡化是常见的技术，用于增强图像的质量和可视化效果。本文将介绍如何使用Python编程语言实现这两种技术，并提供相应的源代码。

高光去除（Highlight Removal）

高光是图像中亮度极高的区域，通常由于光照条件或反射引起。高光会使图像细节丢失，并且在某些情况下可能导致图像信息的不准确。因此，去除高光是一种常见的图像预处理步骤。

以下是使用Python和OpenCV库实现高光去除的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def highlight_removal(image):
    # 将图像转换为浮点数类型
    image &
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图像增强：opencv去除图片的高光
qq_43555843的博客
10-11 2万+
1.算法原理： 对高光部位应该先检测，后用图像增强的办法去除高光，想办法用周围的色素值代替，本文采用图像修复的方法。 2. 算法步骤： 1.图像阈分割生成mask掩膜 2.opencv自带的图像修复函数,如下： cv2.inpaint(src, inpaintMask, 3, cv2.INPAINT_TELEA) src:目标修复图像; inpaintMask:蒙版图（定位修复区域）; 3:选取...
Opencv去除高光
weixin_39539602的博客
10-30 4366
借鉴了yuyu[1]的代码，进行补全和小部分修改 #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("toys.jpg"); if (src.empty()) { cout << "fa
去除图片中高光部分，使光照平均化。 去除图片中高光部分，使光照平均化。只对特定图片有效果。
07-11
在vs2013和opencv3.0上能运行，参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6388b0f8010137hy.html
opencv进阶 ——（四）图像处理之去高光
零落年华的专栏
05-26 1025
4、通过illuminationChange函数对高光区域消除高光。3、进行膨胀操作，放大高光区域，以此得到高光蒙版。2、二值化图像，得到高光区域。
opencv-python图像增强十二：图像高光去除
HanWenKing的博客
08-20 2182
在图像中，高光区域指的是那些亮度极高、细节信息极少的区域，这些区域通常呈现出纯白色或接近白色。这是因为高光区域反射了大部分入射光，使得图像传感器捕捉到的信息非常有限。直接反射：当光线直接照射到物体表面时，如果物体表面非常光滑或有反光材料，光线会被直接反射，形成高光。强光照射：当物体处于强烈的光照下，尤其是当光源非常接近物体时，物体表面的一部分区域会因为光线过于集中而形成高光。镜面反射：当物体表面非常光滑，且光线从特定角度照射时，光线会形成镜面反射，形成一个明亮的高光点。
高光去除算法
03-09
这是经典的高光去除算法
matlab 去高光,图像处理-去高光/直方图均衡
weixin_33249310的博客
03-19 2726
主要是根据文章“实时单幅图片高光去除算法”(篇一)和“Real-time Specular Highlight Removal Using a Single Image -eccv-10-qingxiong-yang“(篇二).直方图均衡图像处理中光照预处理最常见的是直方图均衡。 直方图均衡化算法分为三个步骤，第一步是统计直方图每个灰度级出现的次数，第二步是累计归一化的直方图，第三步是计算新的像素...
max_高光去除_高光_图像高光_图像处理_
10-01
2. **预处理**：可能包括灰度化、直方图均衡化等，以增强图像对比度。 3. **高光检测**：基于最大不饱和原理或其他方法（如Otsu's阈值法）识别高光像素。 4. **处理高光**：降低高光区域的亮度或饱和度，例如通过...
Java图像处理：灰度均衡化与中值滤波技术
通过Java语言实现灰度转换、直方图均衡化和中值滤波等数字图像处理技术，不仅可以加深我们对这些图像处理算法的理解，还可以提高我们在图像处理领域的编程能力。这三种技术在图像增强、去噪和视觉效果改善方面有着...
揭秘MATLAB图像直方图均衡化：提升图像质量的5大实用技巧
图像直方图均衡化是一种图像增强技术，通过调整图像中像素的灰度分布来改善图像的对比度和清晰度。其理论基础在于，均衡后的直方图将更接近均匀分布，从而使图像中各个灰度级的像素分布更加均匀，从而增强图像的对比...
基于快速双边滤波的图像高光去除研究 (2014年)
05-11
在各向异性的物体中,高光被视为是漫反射分量以及镜面反射分量的一种线性组合。单幅图像的高光去除是计算机视觉中一项非常有挑战性的课题。很多方法试图将漫反射分量、镜面反射分量进行分离,然而这些方法往往需要图像分割等预处理过程,方法鲁棒性较差且比较耗时。基于双边滤波器设计了一种高效的高光消除方法,该方法利用最大漫反射色度存在着局部平滑这一性质,使用双边滤波器对色度的最大取值进行传播与扩散,从而完成整幅图像高光去除。方法采用一种加速策略对双边滤波器进行速度优化,与目前流行的方法相比,有效提升了方法的执行效率。与传统
PS高光消除滤镜
04-03
PS高光消除滤镜ShineOff 2.03 破解版下载
Specular_highlight_removal_for_real_world_images:去除真实世界图像的镜面高光
04-01
Specular_highlight_removal_for_real_world_images 注意：如果您有任何疑问，请通过电子邮件与我联系： 介绍 去除图像中的镜面高光是计算机视觉和计算机图形学中的基本研究问题。 尽管已经提出了各种方法，但是由于存在丰富的纹理，复杂的材料，硬阴影，遮挡和颜色照明等原因，它们通常不适用于现实世界的图像。在本文中，我们提出了一种新颖的镜面高光去除方法真实图像的方法。 我们的方法基于对真实世界图像的两个观察结果：（i）镜面反射高光通常尺寸较小且分布稀疏； （ii）剩余的漫射图像可以通过少量基色与稀疏编码系数的线性组合来表示。 基于这两个观察，我们设计了一个优化框架，用于同时从单个图像中估计漫反射和镜面高光图像。 具体而言，我们通过鼓励使用L0范数的编码系数稀疏性来恢复那些具有镜面高光的区域的漫反射分量。 此外，根据加性混色理论和照明定义，编码系数和镜面
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09-30
准确检测图像中的高光区域，并对检测出的高光区域的高光进行去除
镜面反射面高光去除方法的研究
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在结构光三维测量场中，当物体表面光滑时，由于镜面反射会形成高光区域，物体的畸变会带来较大的测量误差。 为了解决该问题，已经开发了许多去除高光的方法。 本次调查简要介绍了最新的高光抑制方法。 在对现有高光去除方法进行分析的基础上，我们对各种方法进行了比较，指出了每种方法的优缺点，并预测了高光去除技术的未来发展方向。
图片高光处理
sunwei442211的博客
08-03 483
↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓免费自动转换↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓。选中图片后，右击鼠标，从弹出的快捷菜单中执行【设置图片格式】命令，然后在界面右侧单击图片按钮，设置参数大概如图所示，不同的图像参数不完全一样。这样处理起来很麻烦 现在点击下方链接。我们经常会用到用手机拍摄的资料，由于光线等原因，拍摄出来的照片往往偏暗，打印出来之后会更暗，怎样将这样的图片变亮一些呢？将照片复制到Word中，先用裁剪工具裁掉多余的画面，如图所示。调整后的图片如图所示。......
opencv祛除高光
大鱼的博客
06-15 2471
原博客是c++，我这边只是使用python进行翻译了一下。
工业环境下的高光去除方法：Specular Removal of Industrial Metal Objects Without Changing Lighting Configuration
qq_52046512的博客
08-25 996
在工业环境中，使用计算机视觉方法测量和重建金属物体可能会受到表面高光反射的影响，导致结果不准确。在本文中，我们提出了一种新颖的网络结构，其具有广泛的适用性，基于动态高光掩模去除高光反射，适用于没有无高光反射基线图像的工业金属高光图像。首先，我们使用预训练模型学习金属表面的高光特征，然后构建一个自适应的动态高光软掩模，允许在去除高光的同时保留高光区域的纹理特征。其次，我们使用自适应高光掩模调整卷积操作的形状和偏移量，以更好地匹配金属表面结构，并避免部分卷积网络中高光边缘的不自然过渡。
基于MATLAB的图像去高光算法：提升医学图像质量的利器
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gitblog_06578的博客
09-20 998
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在OpenCV中，要去除图片中的高光部分（通常是过亮区域），可以采用一些图像处理技术，如直方图均衡化、Gamma校正或者局部对比度增强等。这里简单介绍几种常用的方法： 1. **直方图均衡化（Histogram Equalization）**：这是一种常见的图像增强手段，通过改变像素灰度值分布的均匀程度，使得图像的整体亮度趋于平均。然而，它可能会导致高光部分过度增强。 ```python import cv2 from skimage.exposure import equalize_hist img = cv2.imread('image.jpg') eq_img = equalize_hist(img) ``` 2. **Gamma校正（Gamma Correction）**：通过调整图像的明暗对比度，减少过亮部分的影响。可以通过设置合适的Gamma值来实现。 ```python gamma = 0.8 # 通常用于减弱过亮 img_gamma_corrected = cv2.pow(img / 255.0, gamma) * 255 ``` 3. **局部对比度增强（Local Contrast Enhancement）**：比如使用CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）可以在保持细节的同时避免高光溢出。 ```python clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) clamped_img = clahe.apply(img) ``` 4. **阈值处理**：如果只是希望去除特定亮度范围内的像素，可以使用阈值分割方法，设置适当的上下限。 ```python _, img_thresholded = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) ``` 请注意，处理高光的方法取决于具体应用场景以及你想要达到的效果。选择合适的方法时要考虑原始图像的内容和你想要保留的信息。
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