光照归一化算法——DoG滤波，自商图

最新推荐文章于 2025-09-03 10:09:37 发布

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本文介绍了光照归一化中的DoG滤波器，通过高斯差分来逼近墨西哥帽函数。同时，提到了自商图的概念，并提供了相关的代码实现。在实验中发现，不使用权值的自商图滤波器可能获得更好的效果，权值的设定是进一步研究的重点。

DoG code：
function pic=DoG(I)
if size(I,3)==3
    I=rgb2gray(I);
end
I=double(I);
h1=fspecial('gaussian',15,1);
h2=fspecial('gaussian',15,2);
m=filter2(h2,I)-filter2(h1,I);
R=m;
mi=min(min(R));
ma=max(max(R));
newR=(R-mi)*255/(ma-mi);
pic=uint8(newR);

处理效果：

理论：

Given a m-channels, n-dimensional image

$I:\{\mathbb{X}\subseteq\mathbb{R}^n\}\rightarrow\{\mathbb{Y}\subseteq\mathbb{R}^m\}$

The dif

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