Alkalmazási technikák az egységességi filmhez

Az egységes fénylap beállításának technikája elsősorban a világítás homogenizálását foglalja magában a képfeldolgozásban a képminőség -lebomlás problémájának csökkentése érdekében, amelyet a rossz megvilágítási körülmények okoznak . Az alábbiakban számos általános módszer az egységességi lemez beállítására:

A helyi területek fényerejének beállítása:
A helyi fényerő -beállítás elsősorban az egyenetlen expozíciós jelenséget célozza meg, amely a . képen lokálisan fordul elő, ez általában a helyi kontrasztjavító technikákat foglalja magában, például a helyi hisztogram kiegyenlítéssel, az egyes helyi régióban az egyes helyi régióban lévő hisztogram -kiegyenlítést függetlenül végrehajtó hisztogram -kiegyenlítéssel, az egyes régiók kontrasztja javítható, miközben a globális kontrasztot az egyes helyi régióban az egyes helyi régióban megnövelhetik, és lehetséges .

Globális fényerő újraelosztása:
A globális fényerő újraelosztása a teljes kép fényerejének beállítására összpontosít . Ez a módszer elérheti a kép fényesség egységességét azáltal, hogy megváltoztatja a hisztogram alakját anélkül, hogy megváltoztatná a kép általános fényerejét .
Több méretű feldolgozási technológia:

A képek különböző skálákon történő elemzésével és feldolgozásával lehetséges a fényerő hatékony beállítása, miközben megőrzi a kép részleteit . Ez a módszer egyesíti a helyi feldolgozás és a globális feldolgozás előnyeit, és jobban alkalmazkodhat az összetett világítási feltételekhez .

Professzionális szoftver használata:
Gyakorlati művelet során a kép -kiegyenlítési feldolgozást általában a . szoftver segítségével valósítják meg, például néhány képfeldolgozó szoftver, például a Photoshop árnyék/kiemelt eszköze, egy intuitívabb módszer a kép simítására . Ezen felül van néhány professzionális orvosi képalkotó szoftver, például az ImageJ, amely gazdag kép kiegyenlítési funkcióit biztosítja a felhasználók számára az orvosi képek finom feldolgozásához {{2}

A mély tanuláson alapuló technológiák:
In recent years, with the rapid development of deep learning technology, breakthroughs have been made in image smoothing technology based on deep learning. Deep learning models, especially convolutional neural networks (CNNs), can automatically discover and learn the best strategy for image smoothing under different lighting conditions by learning a large amount of labeled image data, thus achieving better processing results than traditional algorithms in some specific application scenarios.

Maszk technológia:
A képfeldolgozás során a maszkolási technológiát széles körben használják a helyi feldolgozáshoz, különösen a helyi fényerő -beállítás folyamatában, a . A maszkolás bizonyos területeket megvédi a beállítás hatásától, és csak az egyes területek fényerejét állítja be, ezáltal az egységes világítási hatást finomabb. szabályozva.