gamma校正—計算機視覺與演算法練習題*(2.7)
問題描述
學習總結和答案
gamma校正可以解決的問題
電壓和其產生的亮度的關係是gamma的數刻畫的(b=pow(v,γ)),為補償此效應作逆gamma重新對映y=pow(y,1/γ) 但這是針對模擬訊號,現在的數碼訊號已經沒有此效應.
雖然現在是數碼訊號時代,但訊號壓縮時仍需要量化,所以在感測資料上應用逆gamma.
在應用如光度測定學立體視覺的方法,或者使用精確的影象去模糊之類的運算,來精確確定表面法向,需要在亮度的線性空間中測定,所以要線撤銷gamma校正和傳感到彩色數值中對每張圖做彩色再平衡.
※注意載例如特徵檢測或在立體視覺和運動估計中的訊號匹配,這個線性化步驟是不必要的.
計算原理
１． 畫素值歸一化處理: nor_val=(val+0.5)/256
２． 預補償: cur_val= pow(nor_val,1/2.2) (1/2.2=0.454545)
３． 反歸一化: cur_val= cur_val*256-0.5
//但是對於影象中的每乙個點都這個計算,計算量太大導致處理速度慢
但是針對影象的灰度值一定屬於[0,255]這個區間,多以只要計算出[0,255]總計256個數的上述變換之後,製作成乙個查詢表,再這個查詢表尋找某個畫素點畫素值對用的變換後的值就可以.
針對兩張**度不同的,再拼接之前有沒有必要做gamma校正
回答: 有必要,拼接的時候為了消除拼接痕跡,需要讓兩張**的亮度是盡可能接近,
(問題, **度具體會影響到的什麼變數值) **只會影響hsb模型中的b亮度
(h huse色相 s saturation 飽和度 b brightness 亮度)
*(驗證實驗,對兩張不同的**做gamma校正,看看校正後的結果)
結果來看,經過gamma處理之後雖然還是有差距,所以這個問題有待繼續學習了解之後解決.
練習**(功能實現乙個影象的gamma校正)
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