数字图像处理 基于OpenCV的一种简单的阴影校正的方法

本文探讨了在工业场景中由于光照不均衡导致的图像阴影问题,包括亮度和色度阴影的成因及常见校正方法,如同心圆法和网格法。介绍了一种基于OpenCV的简单阴影校正方法,通过将图像转换为YCrCb色彩空间并进行运算,实现高效校正。虽然效果可能不如改进的网格法精确,但适用于特定图像类型。

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一、简述

在很多工业场景,都是基于工业相机、或者结合显微镜进行拍照采样,以进行进一步的分析,通常情况下分析结果和图像的质量息息相关,我们这里讨论的主要是因光照不均衡而在图像边缘产生阴影的图像的校正。

1、亮度阴影

亮度阴影(光学上称为渐晕,Vignetting)就是我们常说的暗角,典型表现为图像中心区域较亮,四周偏暗,如下图所示。

亮度阴影的成因主要有以下两种:机械阴影、自然阴影

2、色度阴影

色彩阴影的成因较为复杂,影响因素较多。

3、常见校正方法

同心圆法:根据各像素点与图像中心的距离R计算出一个校正系数。效果一般。

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