Retinex算法实现
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20-12-2019 - |
题
我需要实施 单尺度 retinex 和多尺度 retinex 算法 在 C# 中,
我搜索了一下,但找不到任何有用的实践项目和带有代码的文章
据我正确理解,我应该:
- 将 RGB 转换为 YUV
- 使用高斯模糊滤镜模糊图像
- 使用 I'(x, y) = 255*log10( I(x, y)/G(x, y) ) + 127.5
I - 是照明度,G - 高斯核,I' - 结果图像 - 将 YUV 转换回 RGB
此代码无法正常工作
public static Image<Bgr, byte> SingleScaleRetinex(this Image<Bgr, byte> img, int gaussianKernelSize, double sigma)
{
var radius = gaussianKernelSize / 2;
var kernelSize = 2 * radius + 1;
var ycc = img.Convert<Ycc, byte>();
var sum = 0f;
var gaussKernel = new float[kernelSize * kernelSize];
for (int i = -radius, k = 0; i <= radius; i++, k++)
{
for (int j = -radius; j <= radius; j++)
{
var val = (float)Math.Exp(-(i * i + j * j) / (sigma * sigma));
gaussKernel[k] = val;
sum += val;
}
}
for (int i = 0; i < gaussKernel.Length; i++)
gaussKernel[i] /= sum;
var gray = new Image<Gray, byte>(ycc.Size);
CvInvoke.cvSetImageCOI(ycc, 1);
CvInvoke.cvCopy(ycc, gray, IntPtr.Zero);
// Размеры изображения
var width = img.Width;
var height = img.Height;
var bmp = gray.Bitmap;
var bitmapData = bmp.LockBits(new Rectangle(Point.Empty, gray.Size), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format8bppIndexed);
unsafe
{
for (var y = 0; y < height; y++)
{
var row = (byte*)bitmapData.Scan0 + y * bitmapData.Stride;
for (var x = 0; x < width; x++)
{
var color = row + x;
float val = 0;
for (int i = -radius, k = 0; i <= radius; i++, k++)
{
var ii = y + i;
if (ii < 0) ii = 0; if (ii >= height) ii = height - 1;
var row2 = (byte*)bitmapData.Scan0 + ii * bitmapData.Stride;
for (int j = -radius; j <= radius; j++)
{
var jj = x + j;
if (jj < 0) jj = 0; if (jj >= width) jj = width - 1;
val += *(row2 + jj) * gaussKernel[k];
}
}
var newColor = 127.5 + 255 * Math.Log(*color / val);
if (newColor > 255)
newColor = 255;
else if (newColor < 0)
newColor = 0;
*color = (byte)newColor;
}
}
}
bmp.UnlockBits(bitmapData);
CvInvoke.cvCopy(gray, ycc, IntPtr.Zero);
CvInvoke.cvSetImageCOI(ycc, 0);
return ycc.Convert<Bgr, byte>();
}
解决方案
看: http://www.fer.unizg.hr/ipg/resources/color_constancy
这些算法是RetineX算法的修改(随着速度改进),尽管作者给了他们有趣的名称:)有一个完整的源代码(C ++,但它写得非常好)。
其他提示
很抱歉发了死尸帖子,但您的程序的第 3 步似乎有一个错误,可能会误导路过的人。
为了应用校正,您需要将源图像除以经过高斯滤波的副本,而不是高斯核本身。近似地,用伪代码表示:
I_filtered(x,y) = G(x,y) * I(x,y)
I'(x,y) = log(I(x,y) / I_filtered(x,y))
然后应用铸造 I'(x,y)
到所需的数字类型(uint8
, ,正如我可以从原始帖子中引用的那样)。
有关该主题的更多信息可以在 这张纸:
Ri(x, y) = log(Ii(x, y)) − log(Ii(x, y) ∗ F(x, y))
在哪里
Ii
是第 i 个颜色通道上的输入图像,Ri
是第i-th通道上的Etinex输出图像,F
是归一化环绕函数。。
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