Retinexアルゴリズムの実装
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20-12-2019 - |
質問
実装する必要があります シングルスケール Retinex およびマルチスケール Retinex アルゴリズム C#では、
少し検索しましたが、有用な実践プロジェクトやコードを含む記事が見つかりませんでした
私が正しく理解したように、次のようにする必要があります。
- RGB から YUV への変換
- ガウスぼかしフィルターを使用して画像をぼかします
- I'(x, y) = 255*log10( I(x, y)/G(x, y) ) + 127.5 を使用します。
I - 照明、G - ガウス カーネル、I' - 結果の画像 - YUV を RGB に変換し直す
このコードは正しく動作しません
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>();
}
解決
見て: http://www.fer.unizg.hr/ipg/resources/color_constancy
これらのアルゴリズムは、治具が彼らに面白い名前を与えたが、Retinexアルゴリズムの修正(スピード向上)の修正です:)
完全なソースコード(C ++が非常にきれいに書かれています)です。
他のヒント
ひどい投稿で申し訳ありませんが、手順のステップ 3 に間違いがあり、通りすがりの人に誤解を与える可能性があるようです。
補正を適用するには、ガウス カーネル自体ではなく、ソース イメージをガウス フィルター処理されたコピーで除算する必要があります。擬似コードではおおよそ次のようになります。
I_filtered(x,y) = G(x,y) * I(x,y)
I'(x,y) = log(I(x,y) / I_filtered(x,y))
そして、次のキャストを適用します。 I'(x,y)
必要な数値型 (uint8
, 、元の投稿から参照できるように)。
このトピックの詳細については、以下を参照してください。 この紙:
Ri(x, y) = log(Ii(x, y)) − log(Ii(x, y) ∗ F(x, y))
どこ
Ii
は i 番目のカラー チャネルの入力画像、Ri
i番目のチャネルのRetinex出力画像とF
は正規化されたサラウンド関数です。。
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