Python 图片去除光照阴影
引言
在数字图像处理领域，图像去除光照阴影是一个常见的问题。光照阴影是由于光线不均匀照射导致图像中出现明暗不一致的区域。这些阴影会干扰图像的色彩和细节，降低图像的质量和可识别性。
在本篇文章中，我们将介绍使用Python进行图像去除光照阴影的方法，并提供相应的代码示例。这些方法可以帮助我们改善图像的质量，并提升图像处理的效果。
方法介绍
1. 基于灰度图像的光照估计
首先，我们需要估计图像中的光照分布。一种常用的方法是基于灰度图像的光照估计。
- 将彩色图像转换为灰度图像。
import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- 对灰度图像进行高斯滤波，去除噪声。
blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)
- 计算图像的梯度。梯度表示图像中每个像素点的颜色变化情况。
gradient_x = cv2.Sobel(blurred_image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
gradient_y = cv2.Sobel(blurred_image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
- 计算图像的梯度幅度和梯度方向。
gradient_magnitude = cv2.magnitude(gradient_x, gradient_y)
gradient_angle = cv2.phase(gradient_x, gradient_y, angleInDegrees=True)
- 根据梯度幅度和方向，估计图像中的光照分布。
lighting_estimate = cv2.divide(gradient_magnitude, 255 - gradient_magnitude)
2. 光照补偿
在得到光照分布后，我们需要对图像进行光照补偿，以减少阴影的影响。
- 将光照分布进行归一化，使其取值范围在0到1之间。
normalized_lighting = cv2.normalize(lighting_estimate, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)
- 对原始图像进行光照补偿，根据光照分布进行像素值的调整。
compensated_image = cv2.divide(image, normalized_lighting, scale=255)
3. 结果展示
最后，我们将展示去除光照阴影后的图像，并与原始图像进行对比。
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Compensated Image', compensated_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
示例代码
下面是完整的示例代码：
import cv2
# 读取原始图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 将彩色图像转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行高斯滤波
blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)
# 计算图像的梯度
gradient_x = cv2.Sobel(blurred_image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
gradient_y = cv2.Sobel(blurred_image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
# 计算图像的梯度幅度和梯度方向
gradient_magnitude = cv2.magnitude(gradient_x, gradient_y)
gradient_angle = cv2.phase(gradient_x, gradient_y, angleInDegrees=True)
# 根据梯度幅度和方向，估计图像中的光照分布
lighting_estimate = cv2.divide(gradient_magnitude, 255 - gradient
