Техники за прилагодување за филм за униформност

Техниката за прилагодување на униформниот светлосен лист главно вклучува хомогенизација на осветлувањето во обработката на сликата за да се намали проблемот со деградацијата на квалитетот на сликата предизвикана од лошите услови на осветлување. Следниве се неколку вообичаени техники за прилагодување на плочата за униформност:

Прилагодување на осветленоста на локалните области:
Прилагодувањето на осветленоста на локалното подрачје главно е насочена кон нерамномерниот феномен на изложеност што се јавува локално на сликата. Ова обично вклучува локални техники за подобрување на контрастот, како што е локална изедначување на хистограмот. Со независно извршување на изедначување на хистограмот на секој локален регион на сликата, контрастот на секој регион може да се подобри додека го одржува глобалниот контраст на целата слика што е можно непроменета.

Глобално прераспределување на осветленоста:
Редистрибуцијата на глобалната осветленост се фокусира на прилагодување на осветленоста на целата слика. Овој метод може да постигне униформност на осветленоста на сликата со промена на формата на хистограмот без да се промени целокупната осветленост на сликата.
Мулти -скала технологија за обработка:

Со анализирање и обработка на слики во различни размери, можно е ефикасно да се прилагоди осветленоста додека се зачувуваат деталите за сликата. Овој метод ги комбинира предностите на локалната обработка и глобалната обработка и може подобро да се прилагоди на сложените услови на осветлување.

Користење на професионален софтвер:
При практично работење, обработката на изедначување на сликата обично се спроведува со помош на софтвер. На пример, некој софтвер за обработка на слики, како што е алатката Shadow/Highlight во Photoshop, е поинтуитивен метод за измазнување на сликата. Покрај тоа, постојат некој професионален софтвер за обработка на медицински слики, како што е ImageJ, кој обезбедува богати функции за изедначување на сликата за корисниците да вршат добра обработка на медицински слики.

Технологии засновани на длабоко учење:
Во последниве години, со брзиот развој на технологијата за длабоко учење, направени се откритија во технологијата за мазнење на слики заснована на длабоко учење. Моделите за длабоко учење, особено конвулативните нервни мрежи (CNNS), можат автоматски да ја откријат и научат најдобрата стратегија за измазнување на сликата под различни услови на осветлување со учење на голема количина на етикетирани податоци за слики, со што ќе се постигнат подобри резултати од обработката од традиционалните алгоритми во некои специфични сценарија за апликации.

Технологија на маска:
Во обработката на сликата, технологијата за маскирање е широко користена за локална обработка, особено во процесот на локално прилагодување на осветленоста. Маскирањето може да заштити одредени области од влијанието на прилагодувањето и само да ја прилагоди осветленоста на специфичните области, а со тоа да го контролираат ефектот на униформа осветлување поносно.