首页 > 代码库 > 光线补偿算法的实现
光线补偿算法的实现
最近扒拉了一些光线补偿算法的实现，可能是能力比较有限，看到的大多是是基于Face detection in color images是这篇论文的实现。
从效果上来看，的确起到了明亮、美白的效果。但是从代码本身来看，最终的结果只是分别对各通道进行一个有控制的伸展。只不过这个伸展的弹性是“自适应”的，这里我就疑问：这样就能够起到去除影音的效果了吗？还是所谓光线补偿并不是为了取得这样的一个效果。
#include "stdafx.h"#include <cv.h>#include <cxcore.h>#include <highgui.h>#include <stdio.h>#include <io.h>#include <iostream>#include <stdio.h>#include "GObeautifyhelper.h" //算法库#include "opencv2/contrib/contrib.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <math.h>#include <string>#include <time.h>using namespace cv;using namespace std;int main(){ Mat src = http://www.mamicode.com/imread("F:\\my\\head_src_2.jpg" ); imshow( "原始图片" ,src); Mat dst=src.clone(); ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// Face detection in color images //////////////////////////////////////////////////////////////////////////根据高光区域直方图计算进行光线补偿 const float thresholdco = 0.05; const int thresholdnum = 100; int histogram[256] = {0}; for(int i=0;i<dst.rows;i++) { for(int j=0;j<dst.cols;j++) { int b = dst.at<Vec3b>(i,j)[0]; int g = dst.at<Vec3b>(i,j)[1]; int r = dst.at<Vec3b>(i,j)[2]; //计算灰度值 int gray = (r*299+g*587+b*114)/1000; histogram[gray]++; } } int calnum =0; int total = dst.rows * dst.cols ; int num; //下面的循环得到满足系数thresholdco的临界灰度级 for(int i =0;i<256;i++) { if((float )calnum/total < thresholdco) //得到前5%的高亮像素。 { calnum+= histogram[255-i];//histogram保存的是某一灰度值的像素个数,calnum是边界灰度之上的像素数 num = i; } else break; } int averagegray = 0; calnum =0; //得到满足条件的象素总的灰度值 for(int i = 255;i>=255-num;i--) { averagegray += histogram[i]*i; //总的像素的个数*灰度值 calnum += histogram[i]; //总的像素数 } averagegray /=calnum; //得到光线补偿的系数 float co = 255.0/(float )averagegray; for(int i=0;i<dst.rows;i++) { for(int j=0;j<dst.cols;j++) { dst.at<Vec3b>(i,j)[0]= CLAMP0255(co*dst.at<Vec3b>(i,j)[0]+0.5); dst.at<Vec3b>(i,j)[1]=CLAMP0255(co*dst.at<Vec3b>(i,j)[1]+0.5); dst.at<Vec3b>(i,j)[2]=CLAMP0255(co*dst.at<Vec3b>(i,j)[2]+0.5); } } imshow( "Face detection in color images" ,dst); cv::waitKey(); return 0;}
在
中提到了这样一段
它的前半段看上去很像这种直方图的方法，但是后面一段非常NB地指出“模拟人视觉的视敏相应曲线”，并且给出了计算公式。所以这种方法最终也只是一种视网膜增强算法，当然它包含了将过大过小的区域进行压缩的部分。
光线补偿算法的实现
声明：以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任，若内容有误或涉及侵权可进行投诉： 投诉/举报 工作人员会在5个工作日内联系你，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。