影像匀色算法原理、流程、类设计.pdf
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2023-02-22
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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
(1b)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
(1c)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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