Tehnici de ajustare pentru film de uniformitate

Tehnica de reglare a foii de lumină uniformă implică în principal omogenizarea iluminatului în procesarea imaginii pentru a reduce problema degradării calității imaginii cauzate de condiții de iluminare slabe . Următoarele sunt mai multe tehnici comune pentru reglarea plăcii de uniformitate:

Reglarea luminozității zonelor locale:
Reglarea luminozității zonei locale vizează în principal fenomenul de expunere inegalabil care are loc local în imaginea . Aceasta implică de obicei tehnici de îmbunătățire a contrastului local, cum ar fi egalizarea histogramei locale ., prin efectuarea independentă posibil .

Realocarea luminozității globale:
Redistribuirea luminozității globale se concentrează pe ajustarea luminozității întregii imagini . Această metodă poate obține uniformitatea luminozității imaginii prin schimbarea formei histogramei fără a modifica luminozitatea generală a imaginii .
Tehnologie de procesare multiplă:

Prin analizarea și procesarea imaginilor la diferite scări, este posibilă ajustarea eficientă a luminozității, păstrând detaliile imaginii . Această metodă combină avantajele procesării locale și procesarea globală și se poate adapta mai bine la condițiile complexe de iluminare .

Utilizarea software -ului profesional:
În funcționare practică, procesarea de egalizare a imaginilor este de obicei implementată folosind software . De exemplu, unele software de procesare a imaginilor, cum ar fi instrumentul Shadow/Highlight din Photoshop, este o metodă mai intuitivă de netezire a imaginilor . În plus, există unele software de procesare a imaginilor medicale profesionale, cum ar fi ImageJ, care oferă funcții de egalizare a imaginilor pentru utilizatorii pentru a efectua utilizatorii de procesare fină pe imagini medicale {{

Tehnologii bazate pe învățare profundă:
În ultimii ani, odată cu dezvoltarea rapidă a tehnologiei de învățare profundă, au fost făcute descoperiri în tehnologia de netezire a imaginilor bazate pe învățarea profundă . modele de învățare profundă, în special rețele neuronale convoluționale (CNN), pot descoperi și învăța automat cele mai bune strategii pentru netezirea imaginilor în condiții de iluminare diferite, învățând o cantitate mare de date de imagine etichetate, obținând astfel rezultate mai bune decât alungii tradiționali în ceea ce privește o cantitate mare de date specifice de imagine, {1

Tehnologia de mască:
În procesarea imaginilor, tehnologia de mascare este utilizată pe scară largă pentru prelucrarea locală, în special în procesul de ajustare a luminozității locale . mascare poate proteja anumite zone de influența reglării și ajustează doar luminozitatea unor zone specifice, controlând astfel efectul uniform de iluminare mai fin .