Técnicas de axuste para a película de uniformidade

A técnica de axustar a folla de luz uniforme implica principalmente a homoxeneización da iluminación no procesamento de imaxes para reducir o problema da degradación da calidade da imaxe causada por malas condicións de iluminación. A continuación móstranse varias técnicas comúns para axustar a placa de uniformidade:

Axuste de brillo das áreas locais:
O axuste de brillo da área local ten como obxectivo principalmente o fenómeno de exposición desigual que se produce localmente na imaxe. Normalmente implica técnicas de mellora do contraste local, como a ecualización do histogramas locais. Ao realizar a equiparación de histogramas de forma independente en cada rexión local na imaxe, pódese mellorar o contraste de cada rexión mantendo o contraste global de toda a imaxe o máis inalterado posible.

Reasignación de brillo global:
A redistribución do brillo global céntrase en axustar o brillo de toda a imaxe. Este método pode alcanzar a uniformidade do brillo da imaxe cambiando a forma do histograma sen alterar o brillo global da imaxe.
Tecnoloxía de procesamento a varias escala:

Analizando e procesando imaxes a diferentes escalas, é posible axustar de xeito eficaz o brillo mentres conserva os detalles da imaxe. Este método combina as vantaxes do procesamento local e do procesamento global e pode adaptarse mellor ás condicións de iluminación complexas.

Usando software profesional:
No funcionamento práctico, o procesamento de ecualización de imaxes adoita implementarse mediante software. Por exemplo, algún software de procesamento de imaxes como a Ferramenta de Shadow/Resalta en Photoshop é un método máis intuitivo de suavización de imaxes. Ademais, hai algún software profesional de procesamento de imaxes médicas, como ImageJ, que ofrece funcións de ecualización de imaxes ricas para que os usuarios realicen procesamento fino en imaxes médicas.

Tecnoloxías baseadas na aprendizaxe profunda:
Nos últimos anos, co rápido desenvolvemento da tecnoloxía de aprendizaxe profunda, realizáronse avances na tecnoloxía de suavización de imaxes baseada na aprendizaxe profunda. Os modelos de aprendizaxe profunda, especialmente as redes neuronais convolutivas (CNNs), poden descubrir e aprender automaticamente a mellor estratexia para o suavización de imaxes en diferentes condicións de iluminación aprendendo unha gran cantidade de datos de imaxe marcados, obtendo así mellores resultados de procesamento que os algoritmos tradicionais nalgúns escenarios específicos de aplicacións.

Tecnoloxía de máscaras:
No procesamento de imaxes, a tecnoloxía de enmascarado é amplamente utilizada para o procesamento local, especialmente no proceso de axuste de brillo local. O enmascarado pode protexer certas áreas da influencia do axuste e axustar só o brillo de áreas específicas, controlando así o efecto de iluminación uniforme máis finamente.