如何使用MATLAB校正图像中的不均匀照明？

Question

我正在使用MATLAB在视频中执行特征检测。视频的不同部分的光照条件会有所不同，导致某些部分在将RGB图像转换为二进制图像时被忽略。

视频特定部分的光照条件也会随着视频的变化而变化。

您能否在MATLAB中建议最佳方法来平衡帧和视频的光照？

Answer 1

您有两种选择，具体取决于您要检测的功能以及您要对视频执行的操作。

1. 忽略图像的照明，因为（正如您所得出的结论）这包含无用的甚至是误导性的信息，用于您的特征检测。
2. 尝试修复照明不均匀性（这是你要求的）。

1）很容易做到：将图像转换为colourspace，在单独的通道中分隔出照明，例如：HSV（忽略V通道）Lab（忽略L）YUV（忽略Y）并在剩余的两个通道上执行特征检测。其中HSV是最好的（如评论中Yves Daoust所述）YUV和Lab在UV / ab通道中留下一些照明信息。根据我的经验，最后两个也取决于你的情况，但HSV是最好的。

2）更难。我首先将图像转换为HSV。然后你只对V通道进行修复：

• 将gaussian blur应用于具有非常大的sigma值的V通道图像。这为您提供了照明的局部平均值。计算此图像的全局平均V值（这是一个数字）。然后从每个像素的实际V值中减去局部平均值，并添加全局平均值。你现在已经完成了非常粗糙的照明均衡。您可以使用sigma的值来玩一下，找到效果最好的值。
• 如果失败，请查看选项zenopy gives in his answer.

无论您选择哪种方法，我都建议您专注于您想要做的事情（即检测功能），并选择满足您需求的中间步骤。快速尝试一下，看看这有助于您的功能检测，

Answer 2

这不是一个微不足道的task，但有许多方法可以尝试克服它。我建议您先从实施retinex算法开始，或使用其他人的实现：http://www.cs.sfu.ca/~colour/publications/IST-2000/。

基本思想是亮度（观察图像强度）=照明（入射光）x反射率（反射百分比）：

L(x,y) = I(x,y) x R(x,y) 

你对R部分感兴趣。

要处理每帧的彩色图像，请先移至hsv色彩空间，然后在v（值）部分操作retinex。

希望这是有道理的。

Answer 3

除了通过Retinex或高通滤波处理的各个图像的照明不均匀性外，您还可以考虑视频中的自动增益校正。

想法是通过对颜色分量应用线性变换来标准化图像强度，使得所有三个通道组合的平均和标准偏差变为预定值（平均值 - > 128，标准偏差 - ＆gt; ; 64）。

直方图均衡将具有类似的“标准化”强度水平的效果。

不幸的是，大的场景变化会影响这个过程，使得背景的强度不会像你期望的那样保持不变。