影像匀色算法原理、流程、类设计.pdf资源-CSDN文库

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算法原理

Wallis 匀色方法将对一幅或多幅影像内的亮度、反差、色调、饱和度分布

不均匀现象进行校正，使影像各个位置的亮度、反差、色调、饱和度基本一

致。

Wallis

滤波器可将局部影像的灰度均值和方差映射到给定的灰度均值和方

差值。它是一种局部影像变换，它使影像不同位置处的灰度方差和灰度均值具

有近似相等的数值，即影像反差小的区域的反差增大，影像反差大的区域的反

差减小，使得影像中灰度的微小信息得到增强。

Wallis

滤波器可以表示为：

f (x, y) 





g(x, y)  m

g





cs

f

cs

g

 (1 c)s

f

 bm

f

 (1b)m

g

式中，

g



x, y



为原影像的灰度值；

f



x, y



为

Wallis

变换后结果影像的灰度

值；

m

g

为原影像的局部灰度均值；

s

g

为原影像的局部灰度标准偏差；

m

f

为结

果影像局部灰度均值的目标值；

s

f

为结果影像的局部灰度标准偏差的目标值；

c 



0,1



为影像方差的扩展常数；

b 



0,1



为影像的亮度系数，当

b  0

时影像

均值被强制到

m

f

，可表示为：

f (x, y)  g(x, y)r

1

 r

0

公式中，

r

1



cs

f

cs

g

 (1c)s

f

，

r

o

 bm

f

 (1 b  r

1

)m

g

，参数

r

1

，

r

0

分别为乘

性系数和加性系数，因此

Wallis

滤波器是一种线性变换。

典型的

Wallis

滤波器中

c 1

，

b 1

,

此时

Wallis

滤波公式变为

:

f (x, y) 





g(x, y)  m

g









s

f

s

g



 m

f

此时，

r

1



s

f

s

g

，

r

o

 m

f

 rm

1 g

。

Wallis

变换实际上是一种局部影像变换。当

m

f

、

s

f

为另一幅影像的同名影

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