Algorithmusprinzip
Diese drei Methoden sollten relativ einfache Farbausgleichsverarbeitungsalgorithmen sein.
Die Prinzipien der drei Algorithmen sind relativ einfach. Sie können Baidu für die spezifischen Prinzipien verwenden.
(1) Das Prinzip des Wallis-Farbausgleichs basiert hauptsächlich auf der Verwendung des Wallis-Filters, um den Mittelwert zu ermitteln Standardabweichung des Originalbilds im Einklang mit der Referenz. Bilder werden so angepasst, dass das Originalbild und das Referenzbild ähnliche Farbtöne aufweisen.
(2) Bei der Histogrammanpassung wird die kumulative Verteilungsfunktion verwendet, um das Histogramm des Originalbilds so zu ändern, dass es der Histogrammform des Referenzbilds ähnelt, wodurch der Zweck der Farbgleichmäßigkeit erreicht wird.
(3) Die Farbübertragung wurde ursprünglich im Lαβ-Farbraum durch Anpassen der mittleren Standardabweichung durchgeführt. Später schlugen einige Leute eine Farbübertragung in verwandten Farbräumen vor, insbesondere im häufig verwendeten RGB-Farbraum. Der Kern dieser Methode besteht in der Verwendung von Skalierung , Drehung und Verschieben, um die Datenpunkte des Originalbilds zu verschieben und sie an den Datenpunktcluster des Referenzbilds im RGB-Farbraum anzupassen (dieser Datenpunktcluster ist der dreidimensionale Datenpunktcluster im vorherigen Artikel). Persönlich denke ich, dass dies eine Entwicklung von zweidimensional (der Histogrammabgleich dient der Anpassung an die Form des Histogramms) zu dreidimensional (Abgleich von Datenpunktclustern im dreidimensionalen RGB-Farbraum) ist. Die unten erwähnte Farbübertragung ist alles die Form von Datenpunktclustern im RGB-Farbraum. Standortübereinstimmung.
Vergleich der wichtigsten Verarbeitungsergebnisse
(1) Schauen wir uns zunächst die normaleren an.
Bei dieser Art von Bodenobjekten, die weniger komplex und gleichmäßiger verteilt sind, können diese drei Methoden dazu führen, dass das Originalbild und das Referenzbild nahezu ähnliche Farbtöne aufweisen.
(2) Dieses Bild mit hervorgehobenen Gebäuden sieht so aus, als ob die Farbübertragungstechnologie näher am Referenzbild liegt, aber die Gebäude darin sind etwas heller.
(3) Der Hintergrund im Ref-Referenzbild ändert sich in Blau. Das Histogramm-Matching-Ergebnis ist verzerrt. Wallis sieht besser aus, aber es gibt immer noch eine Lücke mit Ref. Die Farbübertragung unterscheidet sich ebenfalls von Ref, ist aber im Vergleich viel besser .
Zusammenfassen
(1) Im Allgemeinen passt Wallis die mittlere Standardabweichung eines Bereichs an. Wenn es Merkmale mit einem großen mittleren Kontrast in dem Bereich gibt, ist der Wallis-Verarbeitungseffekt entsprechend schlechter (daher ist die Aussichtsrichtung in vielen Papieren mit einheitlicher Farbe nicht der Fall). Berücksichtigen Sie spezielle Bereiche wie die Schatten von Gebäuden in hervorgehobenen Gewässern. Diese Bereiche sollten zuerst identifiziert und dann separat verarbeitet werden. Dies spiegelt sich in Wu Dajiaos Software GeoDoging wider.) Global Wallis eignet sich für die Verarbeitung von Bildern mit relativ gleichmäßiger Verteilung von Bodenobjekten ( 2)
Bei der Histogrammanpassung wird im Allgemeinen die Form des Histogramms gedehnt. Obwohl einige den Graustufenbereich vergrößern, können die Zwischengraustufen leicht verloren gehen und zu Verzerrungen führen. (3
) Die auf dem RGB-bezogenen Farbraum basierende Farbübertragungsmethode ist im Allgemeinen effektiv, aber dort ist niemand. Die Methode ist universell (ein Referenzbild ist ein Wuhan-Stadtgebäudebild mit roten Gebäuden + Grünflächen. Das Originalbild weist eine Schicht schattenähnlicher Schatten auf. Der Farbübertragungsverarbeitungseffekt des Bildes mit geringerer Helligkeit ist nicht gut. Möglicherweise ist der Unterschied zwischen den beiden Bildern zu groß. Der Matching-Effekt des dreidimensionalen Streudiagramms ist nicht gut.)
