Wie entferne ich Blendung und Helligkeit in einem Bild (Bildvorverarbeitung)?

Ich habe ein Bild

Gibt es eine Möglichkeit, die hellen weißen Flecken zu entfernen? Bitte helfen Sie danke

Bearbeiten:

Nach dem Betrieb mit Gauß und der Anzeige mit Bildernc erhalten Sie die folgende Ausgabe, die die hellen roten Flecken deutlich zeigt. Wie entferne ich sie?

Roter Kanal:

Grüner Kanal:

Blauer Kanal:

Bearbeiten 2:

Fehlererkennung mittels Gabor-Filter

Sein Histogramm:

Wie berechnet man adaptiv die passende Schwelle?

Angenommen, Blendungsbereiche sind die einzigen gesättigten Bereiche im Bild. Die Erkennung kann durch Schwellwertbildung der Intensität erfolgen (Code in Mathematica):

saturated = Binarize[ColorConvert[img, "Grayscale"], .9]

Dann müssen wir nur die Teile des Bildes um die Sättigungsmaske herum ersetzen (die Vergrößerung der Maske erfolgt durch die morphologische Funktion Dilation). Das Inpainting mithilfe der Textur-Synthese (mithilfe der Funktion Inpaint) scheint in diesem Beispiel gut zu funktionieren, obwohl ich es nicht als Eingabe für Ihren Fehlererkennungsalgorithmus testen kann:

Inpaint[img, Dilation[saturated, DiskMatrix[20]]]

Dies mag eine etwas vereinfachende Antwort sein, aber könnten Sie nur eine Schwelle setzen? z.B:

img = imread('daRNS.png');
imflat = img; 
imflat(img>150) = 150; 
imagesc(imflat)

Ergebnisse in:

Es wäre natürlich besser, die Schwelle adaptiv zu wählen. Sie können sich beispielsweise das Bildhistogramm ansehen:

hist(double(img(:)),0:255)

und versuchen Sie, darauf basierend einen geeigneten Schwellenwert auszuwählen.

Ohne Lichtinformation ist es schwierig. Wenn jedoch die Form des Objekts im Bild bekannt ist, können Sie eine Formvorlage für den weißen Glanz (Gauß) einrichten und ein Schiebefenster ausführen, um einen möglichen Glanz zu erkennen (gefolgt von einer Farbüberblendung aus dem angrenzenden Bereich). Perzeptiv leiten wir die 3D-Form mithilfe von Schattierungen aus Bildern ab. Wenn die Form der Schattierung den Oberflächengradienten ergeben kann, können wir ein Schiebefenster erstellen und an jeder Stelle unsere Blendungsschablone überprüfen.

Nach der Erkennung einer scharfen Kante: -

Grundsätzlich ist die Überlappung (maximaler Überlappungsbereich) zwischen Bild Nr. 1 und Nr. 2 der Defekt.

Meiner Meinung nach handelt es sich hierbei um ein Bildverarbeitungsproblem, bei dem Sie die Beleuchtung steuern und eine gute Vorstellung von der maximalen Helligkeit eines blendfreien Pixels im Bild haben sollten. Die Fehlererkennung ist im Allgemeinen eher ein Bildverarbeitungsproblem als ein Bildverarbeitungsproblem.

Was wir als Ergebnis der Beleuchtung sehen, ist eine Hinzufügung von spiegelnden und diffusen Lichtreflexionen (plus einer gewissen Emission, die hier jedoch vernachlässigbar ist).

Die spiegelnde Komponente ist die Blendung, auf glänzender Oberfläche wie bei diesem Apfel ist es viel mehr als die diffuse Reflexion (> 10x)

Das bedeutet, wenn Sie zuvor Ihre Beleuchtung, Verstärkung und Belichtung auf einer diffusen Oberfläche einstellen, können Sie sicher sein, dass nichts auch nur annähernd gesättigt ist. Daher ist die Verwendung eines festen Schwellenwerts die bevorzugte Lösung, sofern Sie mit genügend Daten nachgewiesen haben, dass "keine nicht blendenden Pixel" über dem Schwellenwert liegen. Im Wesentlichen richten Sie die Beleuchtungsbedingungen und Kameraparameter so ein, dass die Klassifizierung eines Pixels trivial wird. In diesem Fall erfolgt die Klassifizierung durch einen einfachen Schwellenwert und nicht durch eine komplexere maschinell erlernte Funktion von Pixeln in der Umgebung.

Ich mag den Ansatz von "vini", keine Notwendigkeit, die RGB-Ebenen zu zeigen. Hier würde eigentlich nur eine einfache Graustufenschwelle funktionieren.

1- Sie bestimmen die Lichtverhältnisse, nicht die Umgebungsbedingungen

2- machen den Klassifizierungsjob extrem trivial (Schwellenwert)

3- Messen Sie die Funktion

4- Vergleiche mit Toleranz

Zuerst in den Laborfarbraum konvertieren, Mapminmax, dann den ersten Helligkeitskanal verwenden. Das reduziert die Farbprobleme. Verwenden Sie dann einen Schwellenwert für das oberste 80% hellste Pixel. Überprüfen und testen Sie, ob das Histogramm fehlerhaft ist. Der beste Schwellenwert befindet sich in der Nähe des Grunds des Fehlers. Wenn es in dieser Region kein lokales Minimum gibt, weist Ihr Bild wahrscheinlich minimale Reflexionen auf. Martin