将伽马射线变换法和图像差分法相结合,对采集到的图像进行光照不均匀的处理的代码
时间: 2024-02-01 21:17:07 浏览: 27
以下是伽马射线变换法和图像差分法相结合的代码,对采集到的图像进行光照不均匀的处理:
```python
import cv2
import numpy as np
def gamma_correction(image, gamma=1.0):
# 将图像的像素值进行伽马校正
inv_gamma = 1.0 / gamma
table = np.array([((i / 255.0) ** inv_gamma) * 255
for i in np.arange(0, 256)]).astype("uint8")
return cv2.LUT(image, table)
def image_diff(image1, image2):
# 计算图像的差分
diff = cv2.absdiff(image1, image2)
return diff
def uneven_illumination_correction(image):
# 对图像进行光照不均匀处理
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (7, 7), 0)
diff = image_diff(blur, gray)
diff = cv2.GaussianBlur(diff, (11, 11), 0)
diff = gamma_correction(diff, gamma=2.0)
gray = cv2.add(gray, diff)
return cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
```
以上代码中,`gamma_correction()`函数实现了伽马射线变换,`image_diff()`函数计算了两张图像之间的差分,`uneven_illumination_correction()`函数实现了光照不均匀的处理。在`uneven_illumination_correction()`函数中,首先将图像转换为灰度图像,然后使用高斯滤波平滑图像,计算图像的差分,再次使用高斯滤波平滑差分图像,并对其进行伽马校正,最后将校正后的差分图像和灰度图像相加,得到光照不均匀处理后的图像。