图像处理中怎么减少前后帧光照不一样带来的影响
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发布时间：2022-04-25 21:18
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时间：2022-04-27 22:45
1.进行最大(最小)值滤波初步得到光照图
2.进行均值(或高斯)滤波得到最终的光照分布图
3.原始图像减去光照图，得到前景目标
一个栗子
拿matlab中自带的rice.png图举例。我们希望能够把大米和背景区分开来，直观的做法是用阈值分割来做成二值图，再对联通区域进行标记，这样就能知道每个大米的大小和中心位置。
可是仔细观察大米图会发现摄像时光照不均匀，这样就很难用一个全局阈值去进行分割，如果直接分割的话会导致一部分背景被识别为目标(阈值偏小)或者丢失部分目标(阈值偏大)。如果把光照的不均匀去掉，再做二值化的结果如何呢？
代码
function newIm= DUCO_RemoveBackGround(im,w,isShow)
%im:原始图像;w 滤波窗体大小;isShow 是否显示中间过程
%
%
if isShow==1
figure
imshow(im,[])
end
bk=double(im);
%1.最小值滤波
bk=ordfilt2(bk,1,ones(w,w),'symmetric');
if isShow==1
figure
subplot(2,2,1)
imshow(bk,[]),title('最小值滤波之后的结果'); %显示滤波后的图象
end
%2.均值滤波
h=ones(w,w)/(w*w);
bk=imfilter(bk,h,'replicate');
if isShow==1
subplot(2,2,2)
imshow(bk,[]),title('均值滤波之后的结果'); %显示滤波后的图象
end
%3.减掉亮度不均的结果
newIm=imsubtract(double(im),bk);
if isShow==1
subplot(2,2,3)
imshow(newIm,[]);title('去背景图');
end
%4.二值化分割出目标
th=graythresh(newIm/255);
newIm=im2bw(newIm/255,th);
if isShow==1
subplot(2,2,4)
imshow(newIm),title('二值化的结果'); %显示滤波后的图象
end
end
