非均匀光照图像的灰度校正与分割技术研究的中期报告.docx

非均匀光照图像的灰度校正与分割技术研究的中期报告 本文主要研究针对非均匀光照图像进行灰度校正与分割技术的中期报告。 首先介绍了非均匀光照图像的特点，包括暗角效应和明暗不均。暗角效应是指图像周围像素的亮度较低，而中心部分亮度较高；明暗不均是指图像不同区域的亮度不一致。这些特点会影响图像的视觉效果和后续分析处理。 针对这些问题，本文提出了一种基于灰度拉伸和均衡化的灰度校正方法。该方法先对图像进行灰度拉伸，使图像的灰度值分布均匀，然后进行灰度均衡化，使得各个灰度级之间的像素数量基本相同。实验结果表明，该方法能够有效地消除暗角效应和明暗不均，提高图像的亮度和对比度。 同时，本文也探讨了非均匀光照图像的分割问题。传统的图像分割方法，如阈值分割、边缘检测等，在处理非均匀光照图像时效果不理想。因此，本文提出了一种基于区域生长和分水岭算法的分割方法。该方法先利用区域生长算法将图像划分成多个区域，然后利用分水岭算法对区域进行进一步划分。实验结果表明，该方法能够有效地分割非均匀光照图像，并且对各个区域的边界细节保留较好。 综上所述，本文提出的灰度校正与分割方法能够有效地处理非均匀光照图像，具有一定的应用价值和研究意义。但是，本文的研究还有待进一步完善和实践。未来，我们将继续优化方法，提高处理效率和准确性，以适应更广泛的应用场景。