shading-correction matlab代码

以下是一个简单的 Matlab 代码示例，用于阴影校正：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算灰度图像的平均值和标准差
mean_val = mean(gray_img(:));
std_val = std(double(gray_img(:)));

% 对每个像素进行阴影校正
corr_img = (double(gray_img) - mean_val) / std_val * 64 + 128;
corr_img(corr_img<0) = 0;
corr_img(corr_img>255) = 255;

% 显示原始图像和校正后的图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(corr_img)), title('Shading-Corrected Image');

在上述代码中，我们首先读取一个彩色图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们计算灰度图像的平均值和标准差，并对每个像素进行阴影校正，以消除图像中的阴影。最后，我们显示原始图像和校正后的图像。请注意，此代码仅用于演示目的，实际应用中可能需要更复杂的阴影校正方法。

相关问题

opencv Lens Shading Correction c++代码

Opencv Lens Shading Correction（镜头阴影矫正）是一种校正图像因镜头阴影而引起的暗角现象的方法。下面是使用Opencv实现Lens Shading Correction的C++代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("input.jpg"); // 读取输入图像
    if (img.empty())
    {
        cout << "Failed to read image!" << endl;
        return -1;
    }

    Mat img_float;
    img.convertTo(img_float, CV_32FC3, 1.0 / 255.0); // 转为浮点型

    Mat gray;
    cvtColor(img_float, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 转为灰度图像

    Mat kernel = getGaussianKernel(101, 20); // 生成高斯核
    Mat kernel2d = kernel * kernel.t(); // 生成二维高斯核

    Mat shading;
    resize(kernel2d, shading, img_float.size()); // 对高斯核进行插值

    Mat corrected = img_float / shading; // 进行矫正

    imshow("Input", img);
    imshow("Corrected", corrected);
    waitKey();

    return 0;
}

在上述代码中，首先使用imread函数读取输入图像，然后将其转换为浮点型，再转换为灰度图像。接着，通过getGaussianKernel函数生成高斯核，并将其插值到与输入图像大小相同的大小。最后，将输入图像除以阴影图像进行矫正，得到纠正后的输出图像。

opencv彩色图片Lens Shading Correction c++代码

以下是使用OpenCV进行彩色图像Lens Shading Correction的C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    Mat img = imread("input_image.jpg");

    // 计算每个通道的均值
    Scalar bgrMean = mean(img);

    // 计算红、绿、蓝三个通道的均值
    double rMean = bgrMean[2];
    double gMean = bgrMean[1];
    double bMean = bgrMean[0];

    // 计算每个通道的均值差
    double rDiff = rMean / 255.0;
    double gDiff = gMean / 255.0;
    double bDiff = bMean / 255.0;

    // 计算校正系数
    Mat correction = Mat::zeros(img.size(), CV_32FC3);
    for (int i = 0; i < img.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < img.cols; j++) {
            float b = img.at<Vec3b>(i, j)[0];
            float g = img.at<Vec3b>(i, j)[1];
            float r = img.at<Vec3b>(i, j)[2];

            correction.at<Vec3f>(i, j)[0] = b / bMean * bDiff;
            correction.at<Vec3f>(i, j)[1] = g / gMean * gDiff;
            correction.at<Vec3f>(i, j)[2] = r / rMean * rDiff;
        }
    }

    // 应用校正系数
    Mat correctedImage;
    multiply(img, correction, correctedImage);

    // 显示结果
    imshow("input image", img);
    imshow("corrected image", correctedImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这个示例代码会进行彩色图像的校正，以减少图像的Lens Shading效应。