基于场景的非均匀性校正.docx

基于场景的非均匀性校正
1.引言
在现实世界中，存在许多场景，如户外景区、城市街道、室内博物馆、地下车库等。这些场景具有不同的结构和光照条件，导致由此获得的图像存在非均匀性。具体而言，场景中不同区域的亮度和颜色可能存在差异，这种差异可能影响基于图像的应用，例如计算机视觉、图像处理和模式识别等。因此，在图像处理领域，对于场景的非均匀性校正具有重要意义。
2.场景的非均匀性
图像中的非均匀性主要是指灰度级或色彩分布在不同区域不同的问题。这种现象可能由多种因素引起，例如摄像机的感光器件本身是非线性的，图像与摄像机的运动，光照条件的不同和透镜形状的畸变等。因此，对场景的非均匀性校正研究是图像处理领域的一个重要方向。
3.现有的校正方法
现有的非均匀性校正方法基本分为两类：直方图均衡和图像增强。直方图均衡方法通过调整灰度级分布来减少图像中的非均匀性。这种处理通常能够增加图像的对比度并提高图像的视觉效果。然而，直方图均衡方法的主要局限性在于它不能像一些场景中的不同区域引起的差异进行区分，也不能对局部的照明或反光进行处理。此外，直方图均衡方法容易夸张噪声。
图像增强方法使用局部对比度算子（例如Laplacian变换，Sobel算子等）或非线性滤波器（例如小波），以增加存在图像中的细节，使图像更加清晰。尽管这种方法增强了图像的细节，但是对于非均匀性校正而言，它不能直接消除背景和物体的灰度差异。这两种方法均不能充分检测和校正图像中的非均匀性。
4.场景的非均匀性校正方法
在自然场景中，光源的影响是非常重要的因素。因此，许多基于光源的方法应运而生。这个方法基于光照条件的假设，对光照进行建模。
光线和物体之间的能量传递可以用一组二次非线性方程组描述。公共非常数k的三维空间下的场景反射辐射度L（w），如下所示：
其中w表示有限的光照方向，x表示场景表面上点的位置，ρ(x)是场景的反射率或表面属性，在理想情况下是常数，Amb（x）是环境光照（这个可以忽略不计，因为我们只考虑光源的影响）。ρ（x）是这个方程组的未知数，表面属性ρ（x）可以被认为是场景颜色信息。
为了将具体的场景与场景中的几何图形分离开来，假设场景中所有表面的反射率是完全一致的。可以将其表示为一个值1。将该值代入方程组中，得到以下方程组：
其中Al（x）=ρ（x）Dl（x）表示场景在光源l的光照条件下的反射率，Dl（x）是场景中该点的光源l的照度。由此可知，没有相应反射率的光线始终是不可见的。因此，可以通过求解这些方程组来估计场景表面属性的反射率。这也被称为反射率恢复过程。
然后我们可以使用所估计的反射率恢复图像，可以使用以下公式进行计算：
其中I（x）表示恢复的图像，Cl表示场景中某点的光源l的照度，Al（x）=ρ（x）Dl（x）表示场景在光源l的光照条件下的反射率，Dl（x）是场景中该点的光源l的照度。
其中ClSmα（x）表示场景的材质属性和光源的位置和方向产生的光照条件，S是一个把光源的映射到无线远处的操作。即所有的光源被映射到一个位置Smα（x），并且公共材料属性和光源位置和方向产生了更接近的光照条件。由此估计的反射率大大减弱了光照变化对图像感知的影响，来达到类似于“光照恒定”的效果。
5.实验结果与讨论
为了验证该方法的性能，我们使用不同类型的图像进行实验。结果表明，使用本方法相对于其他方法估计出的反射率更准确，恢复的图像更接近于真实图像。
在计算时间方面，本方法相对于基于直方图均衡和增强等方法更加耗时。这是由于在本方法中，需要在不同光线和物体之间的能量转移函数之间对场景进行反射率估计，以及操作S进行光源映射。
6.总结
本文提出了一种新型的场景非均匀性校正方法。使用该方法可以准确估计不同场景中每个图像像素的反射率，从而消除由于不均匀光照而导致的图像非均匀性。实验结果表明，基于光源的方法比基于直方图均衡和图像增强方法更准确，能够快速恢复图像的细节。本方法可用于图像处理中的许多应用，例如在计算机视觉和模