Techniques d'ajustement pour le film d'uniformité

La technique d'ajustement de la feuille lumineuse uniforme implique principalement l'homogénéisation de l'éclairage dans le traitement d'image pour réduire le problème de la dégradation de la qualité d'image causée par de mauvaises conditions d'éclairage . Voici plusieurs techniques courantes pour ajuster la plaque d'uniformité:

Réglage de la luminosité des zones locales:
Local area brightness adjustment mainly targets the uneven exposure phenomenon that occurs locally in the image. This usually involves local contrast enhancement techniques, such as local histogram equalization. By independently performing histogram equalization on each local region in the image, the contrast of each region can be enhanced while maintaining the global contrast of the entire image as unchanged as possible .

Reallocation mondiale de luminosité:
La redistribution de la luminosité globale se concentre sur l'ajustement de la luminosité de l'image entière . Cette méthode peut réaliser l'uniformité de la luminosité de l'image en modifiant la forme de l'histogramme sans modifier la luminosité globale de l'image .
Technologie de traitement à plusieurs échelles:

En analysant et en traitement des images à différentes échelles, il est possible d'ajuster efficacement la luminosité tout en préservant les détails de l'image . Cette méthode combine les avantages du traitement local et du traitement global, et peut mieux s'adapter aux conditions d'éclairage complexes .

Utilisation d'un logiciel professionnel:
Dans un fonctionnement pratique, le traitement de l'égalisation de l'image est généralement implémenté à l'aide du logiciel ., par exemple, certains logiciels de traitement d'image tels que l'outil Shadow / Highlight dans Photoshop sont une méthode plus intuitive de lissage d'image ., il existe un logiciel de traitement médical professionnel, tel que l'image, qui fournit des fonctions d'égalisation d'images riches pour effectuer un traitement fin sur les images médicales .

Technologies basées sur l'apprentissage en profondeur:
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.

Technologie du masque:
In image processing, masking technology is widely used for local processing, especially in the process of local brightness adjustment. Masking can protect certain areas from the influence of adjustment and only adjust the brightness of specific areas, thereby controlling the uniform lighting effect more finely.