光照不均条件下QR码的图像预处理

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QR码图像几何校正算法的研究

QR码图像几何校正算法的研究黄珂;薛月菊;陈瑶;陈汉鸣;李鸿生【摘要】When QR code images are filmed by the camera, the deviation of shooting angle will cause the collected QR code images generate geometric distortion and bring difficulties to QR code recognition. Local threshold method and mathe-matical morphology are used to binarize the collected QR code images which appears uneven illumination. Harris corner detection algorithm and convex hull algorithm are combined to find the outline of the QR code and the point on the out-line, using corner detection algorithm of this paper to find the corner of QR code. Finally, using perspective transformation algorithm to recover the distorted image, the results show that this method is effective to solve the problem of geometric distortion of the QR code.%用摄像机拍摄QR码图像时，由于拍摄角度的偏差，可能造成所采集到的QR码图像产生几何失真的情况，给QR码的识别带来了困难。

如何解决图像识别中的光照不均匀问题(六)

图像识别中的光照不均匀问题一直以来都是一个具有挑战性的难题。

不同光照条件下的图像可能会导致模型的性能下降，从而影响到实际应用中的准确性和稳定性。

那么，如何解决这个问题呢？一、光照不均匀问题的挑战光照不均匀问题指的是图像中不同区域出现的光照强度不同。

这种不均匀的光照条件会导致图像中的细节信息失真，从而影响到图像识别模型的准确性。

此外，不同区域的光照强度差异还会引入噪声，增加了模型对数据的难度和复杂度。

二、图像增强技术的应用图像增强技术可以有效地改善光照不均匀问题带来的影响。

通过对图像进行预处理，可以使得不同区域的亮度更加均匀，从而提高图像识别的准确性。

常用的图像增强技术包括直方图均衡化、CLAHE等。

直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，通过调整图像的亮度分布来改善图像的视觉效果。

该方法可以有效地增加图像的对比度，使得光照不均匀的图像更加清晰。

CLAHE（Contrast LimitedAdaptive Histogram Equalization）是直方图均衡化的一种改进方法，通过限制增强的对比度范围，避免了图像过度增强，从而保持了图像的自然感觉。

三、多光照条件的数据集为了解决图像识别中的光照不均匀问题，构建一个多光照条件的数据集是至关重要的。

该数据集可以包含不同光照条件下的图像样本，以及对应的标签信息。

通过使用多光照数据集进行训练，可以使得模型能够更好地适应不同光照条件下的图像。

在构建多光照条件的数据集时，需要注意以下几点。

首先，需要保证光照条件的变化是合理的，不会过于极端。

其次，数据集的样本数量要足够大，以覆盖各种光照条件下的图像。

最后，需要保证数据集的质量，即每个样本的标签都是准确的，避免噪声对模型训练的影响。

四、深度学习模型的优化除了使用图像增强技术和多光照条件的数据集之外，还可以通过优化深度学习模型来解决光照不均匀问题。

一种常用的方法是使用适应性参数化激活函数（Adaptive Parametric Activation Functions），通过学习光照不均匀数据集中的亮度分布特征，自适应地调整模型的激活函数。

光照不均QR码图像二值化研究

ｒａｍｅｔｅｒｓｗｅｒｅｃｈａｎｇｅｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｓｅｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｅｌｅｓｃｏｐｉｃｊｉｂｗｉｔｈｔｈｅｓａｍｅｓｅｃｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｏｆｓｅｖ—
ｅｒａｌｆａｃｔｏｒｓｏｎｔｈｅｂｏｏｍｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｆｏｒｃｅｓｕｎｄｅｒｄｉｆｅｒｅｎｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｂｅｓｔｓｅｃｔｉｏｎｓｈａｐｅｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｏｆｓｔｒｅｎｇｔｈａｎｄｓｔｉｆｎｅｓｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｅｃｔｉｏｎｓｕｎｄｅｒｔｈｅｓａｍｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｂｏｏｍｗａｓｒｅａｌｉｚｅｄ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｅｌｅｓｃｏｐｉｃｊｉｂ，ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ，ｓｅｒｉｅｓ；ｓｅｃｔｉｏｎｓｈａｐｅ，ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
第３３卷第５期
路阳，等：光照不均ＱＲ码图像二值化研究
３９７
图像二值化算法有很多，国内外也对二值化算法做了诸多改进，以求达到最佳的处理效果。本文所用的Ｏｓｔｕ算法是一种全局二值化算法，Ｂｅｒｎｓｅｎ算法是一种局部二值化算法，它是针对Ｏｓｔｕ算法的全局性所做的一种改进，Ｏｓｔｕ算法是将整幅图像最为处理对象，而Ｂｅｒｎｓｅｎ算法首先要将图像分割为多个子图像，分别选取各个子图像的阈值对图像进行二值化处理。国内的王廷杰、宋建中等人在二值化原理的基础上提出实时自适应二值化算法，但该算法需要统计图像的灰度直方图，而且该统计工作需要由硬件支持来完成，增加了算法实现的成本。正常状态下的ＱＲ码图像只要根据条码图像的特性选择合适的图像算法都能达到预期的效果，但是在图像采集和传输过程中，由于采集设备或者传输通道等方面的问题会使得采集到得ＱＲ条码图像受到污损，图像质量下降。比如在复杂的光照条件下得到的ＱＲ码图像会出现不均匀光照、光异常反射，ＱＲ条码所在商品（特别是金属类）出现高光现象等，这些都会掩盖一部分的条码信息，条码图像质量严重下降。如果二值化算法对这类特殊状态下的条码图像的处理不能令人满意，将影响进一步的处理效果。现有的图像二值化算法有很多，最大类间方差算法是最常用的图像二值化算法之一，但其对于低对比度和光照不均匀的图像效果不佳，抗噪声能力差，因而应用范围受到极大限制。针对算法的这一缺点，本文提出先用改进同态滤波算法消除不均匀光照对条码图像的影响，然后使用最大类间方差算法对光照不均的ＱＲ码图像进行二值化处理。

司态滤波下光照不均QR图像校正研究

１．３基于照明一反射模型的同态滤波法
图像可以看作是物体对光的反射作用形成的。图像的灰度值ｆ（ｘ，）可以表示为人射分量ｉ（ｘ，）与反射分量ｒ（ｘ，）的乘积，即：
图１光照不均的ＱＲ码图像
之变为均匀分布的形式，从而增加灰度值的动态范围，达
到增强图像的目的；Ｒｅｔｉｎｅｘ图像增强方法的基本思想是将一幅图像分为亮度分量和反射分量，通过抑制亮度分量对反射分量的影响来达到增强图像的目的；Ｇａｍｍａ校正通过Ｇａｍｍａ值与灰度值之间的非线性关系，将图像的灰度值进行分段，对分段后的灰度值进行校正；基于照明一反射模型的同态滤波的基本方法就是把一幅图像看作入射分量和反射分量两部分，用某种方法来抑制入射分量、突出反射分量以达到增强图像的效果。本文主要研究了基于照明一反射模型的同态滤波法。
摘要：光照不均ＱＲ码图像的预处理效果不佳，直接影响到ＱＲ码的识别率。针对这一问题，研究了利用同态滤波
的方法消除不均匀光照对ＱＲ图像的影响，实验对比了高斯高通滤波、巴特沃斯高通滤波、指数滤波３种滤波器消除

opencv光照不均匀去除算法

opencv光照不均匀去除算法
光照不均匀是指图像中不同区域的亮度/色彩不同，这通常是由于摄像机的镜头形状、环境光线、相机感光度等因素导致的。

在计算机视觉中，光照不均匀的存在会影响图像的质量和特征提取效果，因此需要进行去除。

opencv中提供了一些光照不均匀去除的算法，其中比较常用的有以下两种：
1. 基于图像分割的方法
该方法将图像分成若干个区域，每个区域内的像素被认为拥有相似的亮度/色彩特征。

然后对每个区域分别进行光照补偿，使得每个区域内的亮度/色彩分布更加均匀。

常用的分割算法有k-means聚类、区域生长等。

2. 基于图像灰度共生矩阵的方法
该方法通过灰度共生矩阵描述图像中不同灰度级之间的关系，然后利用统计学方法对灰度不均匀的区域进行补偿。

常用的统计学方法有平均值、中位数、高斯滤波等。

以上两种方法都有其适用的场景和优缺点，具体选择哪种方法需要根据实际情况进行判断。

使用计算机视觉技术解决光照不均匀问题的方法

使用计算机视觉技术解决光照不均匀问题的方法在计算机视觉领域，光照不均匀问题是一个常见的挑战。

光照不均匀指的是图像中不同区域的亮度不统一，这可能会影响图像分析和处理的准确性。

幸运的是，有许多方法可以使用计算机视觉技术解决光照不均匀的问题。

首先，一种常见的方法是基于图像增强的方法。

这些方法主要通过调整图像的亮度和对比度来改善光照不均匀的问题。

其中一个主要的技术是直方图均衡化，它可以通过重新分布图像像素的灰度级来增加图像的对比度。

这种方法对于一些场景下的光照不均匀问题有一定的效果，但也有一些限制。

例如，在存在阴影或高亮区域的图像中，直方图均衡化可能会导致图像的过度增强或失真。

因此，在使用这种方法时，需要根据具体情况进行参数调整和优化。

另一种常见的方法是基于图像拼接的方法。

这种方法通过将多幅图像拼接在一起，同时考虑光照变化，从而生成一幅具有均匀光照的图像。

这种方法分为两个主要步骤：图像对齐和图像融合。

图像对齐通过在拼接之前将图像进行校正，使得它们在同一视角下对应相同的物体。

图像融合则通过将图像中不同区域的像素进行加权融合，以平衡不同区域的亮度。

这种方法可以在一定程度上解决光照不均匀的问题，但也存在一些局限性。

例如，在存在大幅度光照变化的场景中，图像拼接可能会产生边缘不连续或伪影等问题。

此外，还有一些基于机器学习的方法可以用于解决光照不均匀的问题。

这些方法通常通过训练一个模型来学习光照变化与图像之间的关系，并通过模型预测和校正图像中的光照不均匀。

其中一个常用的方法是使用基于深度学习的图像去雾技术。

这种技术通过训练一个深度卷积神经网络来学习图像中的光照和雾霾之间的关系，并对图像进行去雾操作，从而达到提高图像质量和均匀化光照的效果。

这种方法在一些实验中取得了较好的效果，但也需要大量的标注数据和计算资源来进行训练和预测。

除了上述方法外，还有一些其他的方法可以用于解决光照不均匀的问题。

例如，基于物理模型的方法可以通过建立光照模型来估计图像中的光照分布，并根据估计结果对图像进行校正。

opencv 不均匀光照归一化

opencv 不均匀光照归一化在图像处理中，不均匀光照是指图像中不同区域的光照强度不一致。

为了解决这个问题，可以采用归一化方法对图像进行处理。

归一化光照是一种通过降低图像中不均匀的光照强度，使得整个图像拥有相似的光照分布的方法。

具体的步骤如下：1. 将彩色图像转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行高斯模糊处理，以平滑图像中的噪声和细节。

3. 计算图像的局部平均光照强度，可以通过均值滤波器或者盒子滤波器来实现。

滤波器的大小可以根据图像的大小和光照分布的差异来选择。

4. 计算图像的全局平均光照强度，可以通过对整个图像进行均值滤波操作来获得。

5. 通过将每个像素的局部平均光照强度除以全局平均光照强度，得到归一化后的图像。

6. 对归一化后的图像进行进一步的调整，可以使用对比度增强或者直方图均衡化等方法来改善图像的质量。

在OpenCV中，可以使用cv2模块中的函数来实现这一过程。

具体的代码实现如下：```import cv2import numpy as np# 读取原始图像img = cv2.imread("input.jpg", 0)# 高斯模糊处理blurred = cv2.GaussianBlur(img, (15, 15), 0)# 计算局部平均光照强度local_mean = cv2.boxFilter(blurred, -1, (51, 51))# 计算全局平均光照强度global_mean = np.mean(local_mean)# 归一化处理normalized = 255 * (local_mean / global_mean)# 对归一化后的图像进行处理（可以根据实际需求进行调整）# 显示处理后的图像cv2.imshow("Normalized Image", normalized)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```上述代码将读取原始图像并进行 GaussianBlur、boxFilter 和归一化处理，最后显示处理后的图像。

如何解决图像识别中的光照不均匀问题(四)

图像识别中的光照不均匀是一个常见的问题，它会影响到图像识别的准确性和可靠性。

为了解决这一问题，我们可以采取以下几种方法：1. 光照均衡化光照均衡化是一种常用的图像处理技术，它可以通过调整图像的亮度和对比度来达到光照均衡的效果。

这种方法可以使得图像的整体光照更加均匀，从而提高图像识别的准确性。

在实际应用中，可以采用直方图均衡化算法或者自适应均衡化算法来实现光照均衡化的效果。

2. 图像增强除了光照均衡化之外，还可以使用图像增强的方法来解决光照不均匀的问题。

图像增强可以通过调整图像的对比度、亮度和色彩等参数来改善图像的质量。

在图像识别中，可以使用直方图匹配、图像滤波等技术来进行图像增强，从而提高图像的可识别性。

3. 多模型集成为了进一步提高图像识别的准确性和鲁棒性，可以考虑采用多模型集成的方法。

多模型集成可以利用不同模型的优势，通过投票或者加权的方式来融合不同模型的结果。

对于光照不均匀的图像，可以使用不同的图像识别模型来进行识别，并将它们的结果进行集成，从而提高整体的识别准确性。

4. 数据增强在训练图像识别模型时，可以考虑使用数据增强的方法来解决光照不均匀的问题。

数据增强可以通过旋转、平移、缩放等操作来生成大量的训练数据，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。

在实际应用中，可以采用随机亮度变化、光照扰动等技术来进行数据增强，从而提高模型对光照不均匀图像的识别能力。

5. 引入先验知识除了上述方法之外，还可以考虑引入先验知识的方法来解决图像识别中的光照不均匀问题。

光照不均匀通常伴随着一些特定的场景或环境，这些先验知识可以帮助我们更好地理解和处理这些图像。

例如，针对室内照明不均匀的问题，可以利用室内平面布局信息来进行图像识别，从而提高识别的准确性。

综上所述，解决图像识别中的光照不均匀问题可以采取光照均衡化、图像增强、多模型集成、数据增强以及引入先验知识等多种方法。

这些方法可以单独使用或者组合使用，通过改进图像的质量、增加模型的鲁棒性和获取先验知识，从而提高图像识别的准确性和可靠性。

如何解决图像识别中的光照不均匀问题(八)

图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用涵盖了人脸识别、目标检测、图像分类等众多领域。

然而，在实际应用中，图像识别面临着一个严峻的问题，即光照不均匀。

由于光照的不均匀分布，同一目标在不同光照条件下的图像可能会呈现出截然不同的特征，从而给图像识别带来困难。

本文将从数据预处理和模型设计两个方面，讨论如何解决图像识别中的光照不均匀问题。

数据预处理是图像识别的关键环节之一。

在光照不均匀的情况下，图像中的亮度、对比度等信息会发生变化，直接影响模型的性能。

因此，为了解决光照不均匀问题，需要对图像进行预处理。

一种常用的方法是直方图均衡化。

直方图均衡化是一种通过重新分配图像像素值的方法，使得图像亮度分布更加均匀的技术。

通过对图像进行直方图均衡化处理，可以提高图像全局对比度，使得不同光照条件下的图像更容易区分。

除此之外，还可以尝试其他预处理方法，如对比度拉伸、自适应直方图均衡化等。

这些方法都可以有效地减轻光照不均匀对图像识别的影响。

除了数据预处理，模型设计也是解决光照不均匀问题的重要一环。

传统的图像识别模型，如卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了很大的成功，但在光照不均匀的情况下，模型的性能会受到较大的影响。

因此，我们需要对模型进行进一步的改进。

一种常见的方法是引入光照不变性特征。

光照不变性特征是指在不同光照条件下保持不变的图像特征。

通过引入光照不变性特征，可以使得模型对光照变化更加鲁棒。

具体来说，可以采用经典的颜色矩特征或梯度方向直方图（HOG）特征来提取光照不变性特征。

除此之外，还可以利用图像增强技术来改善图像质量，提高模型的鲁棒性。

例如，使用去噪、锐化等技术可以增强图像的清晰度，减少光照不均匀对图像识别的干扰。

此外，在解决光照不均匀问题时，还可以利用多个光照条件下的图像进行训练。

通过收集不同光照条件下的图像，并在模型训练过程中引入这些数据，可以使得模型对光照变化具有更好的鲁棒性。

这种方法一般被称为数据增强。

如何解决图像识别中的光照不均匀问题(十)

在图像识别技术中，光照不均匀是一个常见的问题。

光照不均匀会导致图像中的目标物体出现明暗不一，影响了准确的图像识别和分析。

因此，解决图像识别中的光照不均匀问题是一个关键的任务。

一、了解光照不均匀问题的原因光照不均匀通常由环境中的自然光源不均匀分布、光线的反射和折射等多方面因素导致。

这些因素使得图像中的部分区域相对于其他区域变暗或变亮，进而影响了图像的质量和识别效果。

二、预处理算法对光照不均匀问题的应用在解决光照不均匀问题中，预处理算法是一种常用的方法。

通过对图像进行预处理，可以消除光照不均匀引起的负面影响，提高图像的质量和识别效果。

1. 直方图均衡化算法直方图均衡化算法是一种常用的预处理方法，它通过对图像的直方图进行变换，使得图像中的像素分布更加均匀。

这样可以提高整个图像的对比度，减少光照不均匀导致的明暗差异。

然而，直方图均衡化算法存在一些缺陷，例如对于光照变化较为剧烈的图像，可能会导致细节的丢失和图像的过曝。

2. 双边滤波算法双边滤波算法是一种非线性滤波方法，它不仅考虑相邻像素的空间距离，还考虑图像中像素的亮度差异。

通过保留边缘信息的同时，可以减少光照不均匀带来的影响。

双边滤波算法在处理光照不均匀问题时，能有效减少图像的噪声和增强细节。

三、深度学习在解决光照不均匀问题中的应用近年来，深度学习技术的快速发展为解决图像识别中的光照不均匀问题提供了新的思路和方法。

1. 卷积神经网络（CNN）算法卷积神经网络是一种适用于图像处理和分析的深度学习算法。

通过训练大量的图像数据，CNN能够自动提取和学习图像中的特征。

在解决光照不均匀问题中，CNN可以通过构建多层卷积和汇聚层来提取图像的特征，进而实现对光照不均匀的自适应调整。

2. 生成对抗网络（GAN）算法生成对抗网络是一种由生成器和判别器组成的模型，通过训练生成器和判别器的对抗过程，可以生成质量较高的图像。

在解决光照不均匀问题中，GAN可以通过生成与原始图像近似的新图像，来实现光照不均匀的纠正。

如何解决图像识别中的光照不均匀问题(五)

图像识别在现代科技中扮演着至关重要的角色。

然而，图像中的光照不均匀问题一直以来都困扰着科技界。

本文将探讨这一问题，并提供一些解决方案。

## 引言随着人们对图像识别技术的需求与日俱增，对于图像质量的要求也不断提高。

然而，图像中的光照不均匀问题一直以来都限制着图像的质量与准确性，尤其是在各种环境条件下。

本文将探讨该问题的根源、后果以及可能的解决方案。

## 根源与后果光照不均匀问题可以追溯到现实世界中光源的本质。

在日常生活中，光源的亮度与距离成反比。

这意味着离光源较近的区域通常比远离光源的区域更亮。

当我们拍摄照片或者录制视频时，相机会捕捉到这种现象。

图像中的光照不均匀问题会导致以下后果之一。

首先，图像的细节可能被掩盖或者模糊，使得图像难以辨认。

其次，在某些应用中，如人脸识别或车牌识别，光照不均匀问题可能导致识别失败或错误。

最后，对于某些需要精确颜色信息的应用，如印刷、纹理分析等，光照不均匀问题可能导致色彩失真。

## 解决方案为了解决图像识别中的光照不均匀问题，科技界提出了一系列解决方案。

以下是一些可能的方法：1. 图像增强算法：图像增强算法是一种常用的方法，目的是通过调整图像的亮度和对比度来修复光照不均匀问题。

这些算法基于图像的直方图信息进行工作，通过增加暗区亮度和减少亮区亮度来提高图像的平均亮度，从而减少光照不均匀的影响。

2. 多图像融合技术：多图像融合技术是通过将多张光照条件不同的图像融合在一起来解决光照不均匀问题的方法。

这些方法可以通过选择最佳的像素值来减少图像中的光照不均匀情况，从而提高图像的质量。

3. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常见的图像处理技术，用于增强图像的对比度。

该方法通过调整图像的像素值分布来减少光照不均匀问题。

然而，直方图均衡化可能会导致细节丢失和过度增强的问题，因此需要谨慎使用。

4. 深度学习方法：近年来，深度学习方法已经在图像识别领域取得了巨大的成功。

通过训练神经网络，深度学习方法可以学习到图像中的特征，并提高对光照不均匀的鲁棒性。

QR码图像预处理技术研究

１ＱＲ码图像二值化
与Ｏｓ￣值化算法ｌ不同，本文提出的基于背景ｔｕ２Ｊ灰度扩展的二值化方法，是通过取适当的阈值使被阈
值分开的两组的方差的加权和达到最小，这样容易将ＱＲ中的弱目标合并到背景中去．码文献［］自适应亮３中度均衡化采用逐行扫描，这样虽然能达到比较好的效果，但容易引起失真，不能取得满意的结．
选取图像中适当大小的图形块，计算该区域内的
像素灰度均值和标准差（，以ｍｉ（ｘ－３－）－ｎｍａ，Ｉ０－）
作为该区域的背景灰度，中ｍａ其ｘ为该区域像素的最
大灰度值．
１对背景灰度矩阵进行扩展．２根据得到的背景灰度矩阵，将背景灰度矩阵扩展成和原始图像大小相同的矩阵，从而得到背景灰度扩
第３卷第６期１
Ｖｏｌ．ｏ６３１Ｎ
温州大学学报・然科学版自
ＪｕｒａｆＷｅｚｕＵｎｉｅｓｔ ’ ｔａｉｎｃｓｏｎｌｏｎｈｏｖｒｉｙＮａｕｒｌＳｃｅｅ
２１００年１２月
Ｄｅ．０１ｃ２０
— — ＿ — ＿ — ＿＿。’一
类是激光读取式，一类是图像读取式．激
光读取式因为受限于条码的制式，其发展空间变得越来越小．图像读取式因其二维信号的获取优势和可脱离专用识读器的特点，具有很大的发展空间．目前主要采用以下算法对二维条码图

如何解决图像识别中的光照不均匀问题(一)

图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向，它涉及将图像中的物体或场景进行分类、定位等任务。

然而，图像识别中常常会遇到一个困扰人的问题，那就是光照不均匀的影响。

光照不均匀可以导致图像中物体的颜色、形状等特征发生变化，从而对图像识别的准确性带来负面影响。

本文将讨论如何解决图像识别中的光照不均匀问题，并提供一些解决方案。

1. 反射光补偿光照不均匀问题的一个主要原因是物体表面的反射光不均匀。

为了解决这个问题，可以利用图像处理的技术进行反射光补偿。

通过在图像上进行局部自适应的亮度修正，可以将图像中亮度偏低的区域增强，从而使整个图像的亮度更加平衡。

2. 光照估计与矫正另一种处理光照不均匀问题的方法是进行光照估计与矫正。

该方法通过分析图像中的光照分布情况，对图像进行光照矫正，使得图像中的光照更加均匀。

例如，可以利用基于物体表面反射模型的算法，对图像进行光照估计，并在此基础上进行光照矫正。

3. 多尺度处理在进行图像识别时，通常会选择一定的图像尺寸进行处理。

然而，光照不均匀问题可能在不同尺度上有所不同。

为了获得更好的识别效果，可以考虑在多个尺度上进行图像处理和识别。

通过在不同尺度上对图像进行光照调整和特征提取，可以更好地处理光照不均匀问题。

4. 数据增强技术数据增强技术是解决图像识别中光照不均匀问题的有效手段之一。

通过对图像进行旋转、翻转、裁剪等操作，可以生成更多的训练样本，从而增加模型对光照变化的鲁棒性。

另外，通过对图像进行亮度、对比度等调整，也可以模拟出不同光照条件下的图像，提高模型的泛化能力。

5. 深度学习方法随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，它也被用于解决图像识别中的光照不均匀问题。

深度学习模型具有强大的学习能力，在大规模训练数据上可以学习到光照不变的特征表示。

通过训练深度学习模型，可以使其对光照变化更加稳健，提高图像识别的准确性。

综上所述，解决图像识别中的光照不均匀问题是一个具有挑战性的任务。

通过反射光补偿、光照估计与矫正、多尺度处理、数据增强技术以及深度学习方法等手段，可以有效地改善图像识别在光照不均匀条件下的性能。

如何解决计算机视觉中的光照不均匀问题

如何解决计算机视觉中的光照不均匀问题引言：计算机视觉是一门研究如何使计算机系统能够自动获得、分析和理解图像和视频的学科。

然而，在实际应用中，由于环境光照条件的不均匀性，图像中的目标物体可能会被不同的光照强度影响，从而导致计算机视觉系统的性能下降。

因此，解决光照不均匀问题对于提高计算机视觉系统的准确性和鲁棒性非常重要。

本文将介绍如何解决计算机视觉中的光照不均匀问题。

一、光照不均匀问题的原因光照不均匀问题主要由以下几个因素引起：1. 光源位置和方向：光源位置和方向的差异会导致光照在场景中的分布不均匀。

2. 材料反射性质：不同材料的反射性质会导致光的反射程度不同，进而产生光照不均匀的现象。

3. 遮挡物体：遮挡物体会阻挡光线的传播，导致光照分布不均匀。

二、解决光照不均匀问题的方法为了解决计算机视觉中的光照不均匀问题，可以采用以下方法：1. 传统方法传统方法主要基于图像增强和图像校正技术。

其中，图像增强技术通过调整图像的亮度、对比度等参数来改善图像的视觉效果，从而减轻光照不均匀的影响。

图像校正技术则通过对图像进行几何变换来调整光照分布，以达到光照均匀的效果。

2. 统计方法统计方法是一种较为常用的解决光照不均匀问题的方法。

它通过对图像进行二维高斯分布建模，然后利用最大似然估计或EM算法对模型参数进行估计，得到图像的光照分布。

之后，可以通过对原始图像进行光照校正或补偿操作来改善图像的光照均匀性。

3. 特征匹配方法特征匹配方法通过提取图像的特征点或特征描述子，并根据特征点或特征描述子之间的相似性来对图像进行光照均匀化。

其中，常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和Harris角点检测等，而特征描述子匹配算法则包括ORB、BRIEF和AKAZE等。

4. 基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的方法在计算机视觉领域取得了巨大的进展。

对于光照不均匀问题，可以利用深度卷积神经网络（DCNN）进行图像去光照不均匀化。

matlab中采集图片的光照不均匀,Matlab图像光线不均的预处理

matlab中采集图⽚的光照不均匀,Matlab图像光线不均的预处理处理图像光线不均的⽅法有多种，下⾯是⾃⼰做的⼏个程序g1=histeq(I); %直⽅图均衡化直⽅图均衡化可以起到调整光线的作⽤，但是效果很不好，会出现“斑块”%同态滤波F=fftshift(fft2(log(I1)));[u,v]=dftuv(M,N);Rh=2;Rl=0.5;c=3.8;D0=0.05*N;n=3; %同态滤波参数Rh,Rl,c,D0,nD=sqrt(u.^2+v.^2);H=(Rh-Rl).*(1./(1+(D0./(c*D)).^(2*n)))+Rl; %改进的三阶巴特沃斯同态滤波函数H=fftshift(H);G=H.*F;g=im2uint8(mat2gray(exp(real(ifft2(ifftshift(G))))));subplot(221),imshow(I),title('原图像');subplot(222),imhist(I),title('原图像直⽅图');subplot(223),imshow(g),title('同态滤波后图像');subplot(224),imhist(g),title('同态滤波后图像直⽅图');同态滤波是常⽤的⽅法之⼀，滤波函数和参数可以⾃⼰选择%Gamma矫正function light_operation(I)% I=rgb2gray(I);% [M,N]=size(I);% imshow(I),title('原图像');% figure,imhist(I),title('原图像直⽅图')P=0:255; %像素值区间% O=zeros(size(P)); %⾓度值区间% gamma=zeros(size(P)); %gamma区间xm=255/2;O=pi.*P/(2*xm); %P到O的映射a=0.2;f1=a.*cos(O);gamma=f1+1; %O到gamma的映射，a为加权系数g=255*(P/255).^(1./gamma); %gamma矫正函数% plot(gamma),figure,plot(g)b=0.3;A=0.05; %A为K的振幅，b确定⾮线性修正f的最⼤变化范围w=atan(-b/xm); %w为K的偏转⾓度K=A.*sin(4.*pi.*P./255);f2=(K+b).*cos(w)+P.*sin(w);% figure,plot(K),figure,plot(f)c=0.3;R=c.*abs(P./xm-1);f3=R.*cos(3*pi.*P./255);G=f1+f2+f3;Gamma=1+G;g1=255*(P./255).^(1./Gamma);% g2=0:255; %⾼灰度区域不变% v=find(uint8(g1)==uint8(g2));% vm=v(1,uint8((1+end)/2));% g1(1,vm:end)=g2(1,vm:end);figure,plot(g1),title('灰度变换曲线');% I1=zeros(M,N); %灰度图⽚处理% for i=1:M% for j=1:N% n=I(i,j);% I1(i,j)=g1(1,n+1);% end% end[M,N,Q]=size(I);I1=zeros(size(I)); %彩⾊处理for i=1:Mfor j=1:Nfor q=1:Qn=I(i,j,q);I1(i,j,q)=g1(1,n+1);endendendI1=im2uint8(mat2gray(I1));figure,imshow(I1),title('Gamma矫正后图像');figure,imhist(rgb2gray(I1)),title('矫正后图像直⽅图');Gamma矫正是⽐较好的⾮线性⽅法之⼀，就是参数要⾃⼰设定，不同的参数会有不同的效果希望⼤家喜欢最后贴个gamma矫正的图[本帖最后由 mooni 于 2009-4-10 11:28 编辑]。

基于图像预处理的二维码识别技术的研究

基于图像预处理的二维码识别技术的研究摘要：随着计算机科学技术的发展，自动识别技术得到了广泛的应用。

在众多自动识别的技术中，条码技术已经成为当今主要的计算机自动识别技术之一。

为解决条码信息容量有限的问题，九十年代以来出现一种新的条码——二维码。

二维码是指在平面二维方向上，使用某种特定的几何图形按一定规律分布的黑白相间的，用以记录信息的符号。

在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理：它具有条码技术的一些共性：每种码制有其特定的字符集；每个字符占有一定的宽度；具有一定的校验功能等。

同时还具有对不同行的信息自动识别功能、及处理图形旋转变化等特点。

二维码主要分为两大类：一是堆叠式是二维码，其主要代表是pdf417；二是矩阵式二维码，主要包括QR码和Data Matrix码。

在现代商业活动中，二维码以其低成本、快速识读、含有大量信息而广泛应用于各个行业，如：产品防伪/溯源、广告推送、网站链接、数据下载、商品交易、定位/导航、电子凭证、车辆管理、信息传递、名片交流、wifi共享等，人们通过手机二维码的扫描软件就可以轻松获得二维码中所储藏的信息。

对QR码进行识别需要使用采集设备采集的图像，但图像的采集过程中由于受到各种因素（如光照不均匀、拍摄角度、二维码有褶皱等）的影响，可能导致二维码图像背景有各种噪声，收到的图像可能存在几何畸变或者图像有阴影，从而导致识读设备很难识读，给解码带来相当大的困难。

因此，如何对收集到的图像进行适当的去噪和校正已成为二维码识别的关键问题[1]。

本文主要针对异常QR码以及Data Matrix码的识别进行描述，先表明二维码识别要解决的问题、任务和框架，并对现有方法进行阐述，最后讨论二维码识别技术仍需解决的问题，并展望看其未来研究方向。

1.二维码识别的概念框架随着二维码的广泛使用，二维码被广泛认知，当人们遇到二维码扫描失败的时候，对其产生的影响也是巨大的，人们会怀疑是不是产品是假的，或者是有诈骗信息，但其主要问题可能是：1)二维码的扫描不够精确；2)不是真的二维码图形；3)更新的条码种类未被录用到扫描软件中；4)二维码图案被破坏，或没有处于理想状态下；上述问题只是二维码不能识别的部分原因，就上述问题，还没有某一款软件或产品能够同时解决上面所有的问题，由此，二维码的识别过程中所要完成的主要任务，即在用二维码软件扫描二维码时，先对其图案进行图像的预处理，使其符合各二维码的种类规范，然后再对其进行读取。

基于OTSU处理不均匀光照图像改进算法研究

基于OTSU处理不均匀光照图像改进算法研究作者：刘明兴刘泽平李斌符朝兴孟含来源：《青岛大学学报（工程技术版）》2020年第03期摘要：为解决不均匀光照下图像二值化问题，提出一种基于最大类间方差法（OTSU算法）的改进二值化算法，将图片分为明亮区域和阴暗区域两部分，分别计算两部分最大类间方差对应的阈值，通过分析阴暗区域特征，判断每一像素点位于明亮区域还是阴暗区域，从而确定每一点的阈值。

实验结果表明，该算法可以解决OTSU算法处理光照不均匀图像丢失信息问题，可广泛应用于光照不均匀条件下的文本图像二值化处理，针对特殊情况较好，相对于其他算法适用性更强，本算法可通过提高OTSU算法的运算速度，缩减算法的运行时间。

该研究提取信息较为完整，可以作为字符识别及缺陷检测等工作的预处理方法，提高识别精度。

关键词：二值化; OTSU; 不均匀光照; 阈值分割; 最大类间方差; 全局阈值中图分类号： TP391.413文献标识码： A近年来，数字化图像技术在许多学科都得到了广泛应用[1]。

例如可以结合边缘检测对采煤沉陷、耕地作物绝产边界识别，结合快速行进方法完成风洞试验缺陷修复等[23]。

在对数字化图像进行二值化处理时，通过选取适当的阈值，将图像分为背景与目标，提取其中的特征和有效信息[45]。

作为图像处理的预处理手段，当背景光照均匀时，可以有效地过滤图像背景信息，不均匀光照的二值化算法可以有效提高自然光照下的文本识别和QR码识别等[67]工作的速度和准确度。

对光照均匀的图片进行二值化处理时，使用全局阈值方法可以将图片中的信息提取出来，并取得较好的效果。

全局阈值方法主要有灰度平均值法、基于谷底最小值的阈值、迭代法、OTSU法等[89]。

其中，OTSU算法计算简单快速，受亮度和对比度影响较小，应用较为广泛。

例如基于OTSU算法和HU不变矩进行信号灯识别、生物组织损伤辨识等[1011]。

目前，改进OTSU算法多针对OTSU算法时间复杂度高、实时性差的问题，对OTSU算法运行速度进行改进，王玉银等人[1214]基于狼群优化或粒子群算法，提高了OTSU算法的运行效率。

如何解决图像识别中的光照不均匀问题(二)

解决图像识别中的光照不均匀问题导语：图像识别技术在计算机视觉领域中发挥着重要作用，但在实际应用中，光照不均匀问题常常影响识别的准确性和稳定性。

本文将针对光照不均匀问题，提出一些解决方案，帮助改善图像识别算法的表现。

一、光照不均匀问题的影响光照不均匀是指图像中不同区域的亮度存在明显差异，这种差异可能由于光源、阴影、反射等因素引起。

光照不均匀问题对图像识别的影响主要体现在两个方面：1. 特征提取困难：在光照不均匀的情况下，同一物体在不同光照条件下表现出的特征差异较大，使得图像特征提取的准确性和一致性降低。

2. 分类准确度下降：光照不均匀往往导致图像中某些区域细节不清晰，或者局部区域过曝或欠曝，从而使得分类器对不同类别的区分能力降低，导致分类准确度下降。

二、解决方案为了解决图像识别中的光照不均匀问题，可以采取以下策略：1. 预处理技术预处理技术是一种常用的光照不均匀问题解决方法。

通过对图像进行直方图均衡化、滤波和伽马校正等操作，可以调整图像亮度和对比度，降低光照不均匀性。

此外，还可以使用多个光照条件下的训练样本，通过数据增强的方式提高分类器的鲁棒性。

2. 多尺度特征提取光照不均匀问题往往导致图像中某些局部区域存在较大亮度差异，为了增强图像特征的一致性，可以采用多尺度特征提取方法。

通过在不同尺度上对图像进行特征提取，可以获取更全局、更稳定的特征表示，提升分类器的鲁棒性。

3. 深度学习方法深度学习在图像识别领域取得了重大突破，对于解决光照不均匀问题也有一定的效果。

通过使用深度神经网络进行特征学习和模式匹配，可以提取出更具有表征能力的特征，有效地减小光照不均匀的影响。

此外，深度学习还可以通过增加网络层数和引入更复杂的结构，进一步提高识别算法的性能。

4. 模型迁移学习模型迁移学习是一种将在其他任务上训练得到的模型应用于目标任务的技术，可有效解决光照不均匀问题。

通过使用在大规模数据集上训练得到的模型，可以利用其学到的特征表示能力，实现对光照不均匀图像的更准确分类和识别。

条码解析预处理

条码解析预处理的原理、方法与实践一、引言条码技术作为信息时代的产物，已广泛应用于各个领域，如商品流通、库存管理、物流跟踪等。

条码解析是条码应用的关键环节，而预处理则是提高解析准确率和效率的重要手段。

本文将深入探讨条码解析预处理的原理、方法与实践，以期为相关领域的从业者提供有益的参考。

二、条码解析预处理的原理条码解析预处理的原理在于通过一系列技术手段，对原始条码图像进行优化处理，以提高条码识别器的解码性能。

具体来说，预处理过程包括以下几个步骤：1. 图像获取：通过扫描设备获取条码图像，这是预处理的第一步。

图像的质量将直接影响后续的处理效果，因此需要确保图像的清晰度、对比度和亮度适中。

2. 图像定位：为了准确解析条码，需要对图像中的条码进行定位。

通过检测图像中的边缘、线条等特征，可以确定条码的位置和大小。

3. 图像二值化：将原始图像转换为黑白二值图像，可以简化后续处理过程。

通过设定合适的阈值，可以将条码条和空分别转换为黑白两种颜色。

4. 噪声去除：在二值化过程中，可能会引入一些噪声，如斑点、毛刺等。

这些噪声会影响条码的识别效果，因此需要采用滤波等方法进行去除。

5. 条码分割：将条码图像分割成若干个小块，便于后续的识别和解码。

分割方法可以基于条码的结构特点进行设计，如基于间距、宽度等特征进行分割。

三、条码解析预处理的方法根据条码类型和实际应用场景的不同，可以选择不同的预处理方法。

以下是几种常用的预处理方法：1. 直方图均衡化：通过调整图像的灰度分布，增强图像的对比度和清晰度。

这种方法适用于光照不均、对比度较低的条码图像。

2. 中值滤波：通过计算像素邻域内的中值，去除噪声和斑点。

这种方法对于去除椒盐噪声和脉冲噪声效果较好。

3. 高斯滤波：通过卷积运算对图像进行平滑处理，去除高频噪声。

这种方法适用于处理含有高斯白噪声的条码图像。

4. 形态学处理：通过膨胀、腐蚀等操作对二值化后的条码图像进行处理，去除毛刺、填充孔洞等。