Justeringstekniker för enhetlig film

Tekniken för att justera det enhetliga ljusarket involverar huvudsakligen homogenisering av belysning vid bildbehandling för att minska problemet med nedbrytning av bildkvalitet orsakade av dåliga belysningsförhållanden . Följande är flera vanliga tekniker för att justera enhetlighetsplattan:

Justering av ljusstyrka av lokala områden:
Local area brightness adjustment mainly targets the uneven exposure phenomenon that occurs locally in the image. This usually involves local contrast enhancement techniques, such as local histogram equalization. By independently performing histogram equalization on each local region in the image, the contrast of each region can be enhanced while maintaining the global contrast of the entire image as unchanged as Möjligt .

Global Brightness omfördelning:
Omfördelningen av global ljusstyrka fokuserar på att justera ljusstyrkan på hela bilden . Denna metod kan uppnå enhetlighet i bildens ljusstyrka genom att ändra histogramets form utan att förändra bildens övergripande ljusstyrka .}
Multi Scale Processing Technology:

Genom att analysera och bearbeta bilder på olika skalor är det möjligt att effektivt justera ljusstyrkan samtidigt som bilddetaljer bevaras . Denna metod kombinerar fördelarna med lokal bearbetning och global bearbetning och kan bättre anpassa sig till komplexa belysningsförhållanden .}

Använda professionell programvara:
In practical operation, image equalization processing is usually implemented using software. For example, some image processing software such as the shadow/highlight tool in Photoshop is a more intuitive method of image smoothing. In addition, there are some professional medical imaging processing software, such as ImageJ, which provides rich image equalization functions for users to perform fine processing on medical images.

Teknologier baserade på djup inlärning:
In recent years, with the rapid development of deep learning technology, breakthroughs have been made in image smoothing technology based on deep learning. Deep learning models, especially convolutional neural networks (CNNs), can automatically discover and learn the best strategy for image smoothing under different lighting conditions by learning a large amount of labeled image data, thus achieving better processing results than traditional algorithms in some specific application scenarios.

Maskteknik:
Vid bildbehandling används maskeringsteknologi i stor utsträckning för lokal bearbetning, särskilt i processen med lokal ljusstyrkajustering . Maskering kan skydda vissa områden från påverkan av justering och justera bara ljusstyrkan för specifika områden, vilket kontrollerar den enhetliga belysningseffekten mer fint .