基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法python实现

基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法是一种用于改善图像中光照不均匀问题的方法。下面是使用Python实现该算法的步骤：

1. 导入所需的Python库，例如numpy、OpenCV和matplotlib。

2. 读取待校正的图像到一个numpy数组中。

3. 将图像转换为灰度图像，以便于进行后续处理。

4. 对灰度图像进行平滑处理，可以使用高斯滤波器或均值滤波器。

5. 计算灰度图像的直方图，并将其归一化。

6. 对归一化的直方图进行伽马变换，以增强低亮度和低对比度区域。

7. 将伽马变换后的直方图进行反归一化，得到二维伽马函数。

8. 将二维伽马函数与原始灰度图像进行卷积操作，得到校正后的图像。

9. 对校正后的图像进行灰度范围调整，以便于显示和保存。

10. 显示校正前后的图像，并保存校正后的图像到本地。

以上就是基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法的Python实现步骤。可以根据需要适当调整参数和处理步骤，以获得更好的校正效果。