Aanpassingstegnieke vir eenvormigheidsfilm

Die tegniek om die eenvormige ligplaat aan te pas, behels hoofsaaklik die homogenisering van beligting in beeldverwerking om die probleem van afbraak van beeldkwaliteit te verminder wat veroorsaak word deur swak beligtingstoestande . Die volgende is verskeie algemene tegnieke om die eenvormige plaat aan te pas:

Helderheidsaanpassing van plaaslike gebiede:
PLAASLIKE AREA GRIGHTNESS AANWYSING TEICK OP DIE ONGEVENE EKSTELLINGSVERHOUD wat plaaslik in die beeld voorkom . Dit behels gewoonlik plaaslike kontrasverbeteringstegnieke, soos plaaslike histogram -gelykstelling . deur onafhanklik histogram -gelykstelling op elke plaaslike streek in die beeld te doen, en die kontras van elke streek kan wees, terwyl die wêreldkontras van die hele beeld behou word. Moontlik .

Globale helderheidsverwydering:
Die herverdeling van globale helderheid fokus op die aanpassing van die helderheid van die hele beeld . Hierdie metode kan eenvormigheid van beeldhelderheid bereik deur die vorm van die histogram te verander sonder om die algehele helderheid van die beeld . te verander
Multi -skaalverwerkingstegnologie:

Deur beelde op verskillende skale te ontleed en te verwerk, is dit moontlik om die helderheid effektief aan te pas, terwyl die beeldbesonderhede . die voordele van plaaslike verwerking en globale verwerking kombineer, en kan dit beter aanpas by komplekse beligtingstoestande .

Gebruik professionele sagteware:
In die praktiese werking word die verwerking van beeldvergelyking gewoonlik geïmplementeer met behulp van sagteware . Byvoorbeeld, sommige beeldverwerkingsagteware soos die Shadow/Highlight Tool in Photoshop is 'n meer intuïtiewe metode om beeldvermoë . te maak, en daar is 'n paar professionele mediese beeldverwerkingsagteware, soos ImageJ, wat 'n ryk beeldvergelyking bied vir gebruikers om fyn verwerking op mediese prosessering uit te voer .}}

Tegnologieë gebaseer op diep leer:
In onlangse jare, met die vinnige ontwikkeling van diep leertegnologie, is deurbrake gemaak in beeldmaangtingstegnologie gebaseer op diep leer . diep leermodelle, veral omwentelingsneurale netwerke (CNN's), kan outomaties die beste strategie vir die gladde van die beligting van die beligting ontdek en leer, en sodoende 'n beter prosesseringsresultate kan leer as tradisionele algorithms in sommige spesifieke toepassings, in sommige spesifieke toepassings, en dit kan in sommige spesifieke toepassings geleer word. scenario's .

Maskertegnologie:
In beeldverwerking word maskeringstegnologie wyd gebruik vir plaaslike verwerking, veral in die proses van plaaslike helderheidsaanpassing . Maskering kan sekere gebiede beskerm teen die invloed van aanpassing en die helderheid van spesifieke gebiede slegs aanpas, en sodoende die eenvormige beligtingseffek fyner . beheer