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平场校正一般先用FPN(Fixed Pattern Noise)固定图像噪声校正,即暗场校正#xff1b;再用PRNU(Photo Response Non Uniformity)…参考文章1http://t.csdn.cn/h8TBy
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参考网址3opencv平场定标 - CSDN文库
平场校正一般先用FPN(Fixed Pattern Noise)固定图像噪声校正,即暗场校正再用PRNU(Photo Response Non Uniformity)图像非均匀性响应校正即明场校正进行图像或者相机的校正。
平场校正就是以整帧图像的均值或者中值为目标图像根据每个像素的特性不同以响应增益gain为系数K和偏置offset为系数B对每个像素进行校正从而使得整幅图像看起来很均匀平滑当然为了简化计算节省资源也可以使用多个相邻的像素使用同一组校准参数。
一.按照算法的理论步骤
校正时可以采用多段校正法将响应曲线分段校正而更多的是简单暴力的两点校正法也就是看成线性响应。首先相机对暗场进行一次曝光得到每个像元的偏移Offset接下来对均匀光照条件下的灰度均匀物体进行一次成像得到均匀场图像最好能够使图像中所有的点都接近最大的灰度值最后用均匀光场图像减去暗场图像用相对标定的方法对图像增益Gain进行校正。
在暗场校正中可以得到均值Vavgb像素值Vinb
在明场校正中可以得到均值Vavgr像素值Vinr
可以得到增益响应系数K(Vavgr-Vavgb)/(Vinr-Vinb)
偏置BVavgb-Vinb*K
将n个像素的每一个像素点的K[n]和B[n]写入一个ram表中当读取一帧图像时对每一个像素进行校正VoutVin*KB。必须首先做暗场再做明场计算PRNU因子时要用到FPN因子的值。FPN校正时像素值必须在1DN与127DN可理解为灰度值之间PRNU校正时像素值必须在128DN与254DN之间。
以上是针对相机或者图像偏数学算法原理的介绍。
上面这种方法感觉步骤不够具体个人能力对于很多参数计算及过程难以理解无法实现完整代码的撰写有能力者希望可以指点一二。
二.利用平场定标技术校正一组图像
下面是我在另外一个博主这里看到的另一种方法平场定标跟平场校正的功能比较像这是针对一组拍摄好的图像做处理我觉得很有启发
平场定标(Flat-field calibration)是指通过对图像进行校正消除由于光照不均匀或传感器噪声等因素引起的图像亮度和颜色的不均匀性。在OpenCV中可以使用平场定标技术来校正图像。具体步骤如下:
1.收集平场图像:在相机的工作环境中拍摄一系列完全均匀且没有目标物体的图像这些图像被称为平场图像。
⒉.计算平场图像的平均值:将所有平场图像叠加在一起并计算每个像素位置的平均值。这将得到一个平均平场图像。三中用到
3.计算平场图像的标准差:将所有平场图像与平均平场图像进行逐像素的差异计算并计算每个像素位置的标准差。这将得到一个标准差平场图像。
4.校正图像:对于要校正的图像将其与平均平场图像相减并除以标准差平场图像。这将消除图像中的亮度和颜色不均匀性。
这种方法写了代码但是最后得到的显示结果存疑这里就不贴出来了。
三.常见的平场校正流程两个输入图一个输出图
这个方法步骤是通过AI问答得到的也具备一定的可借鉴性。
读取平场图像和待校正图像。个人认为平场图像可以用上面二中的平均平场图像。
//个人根据现有资料理解所写不确保正确性
int main()
{//读入图片路径下的所有图像文件string imgdirpathD:\\flatimages\\;string imgpath imgdirpath *.bmp; // test_imagesvectorString filesVec;//遍历文件夹两个参数分别表示文件的路径和保存图像具体路径的Vector容器。glob(imgpath, filesVec);if (filesVec.size() 0){cout File is empty! endl;return -1;}//初始化平场图像利用一组亮度均匀符合要求的图像的平均图像做平场图像Mat flatsum Mat::zeros(height, width, CV_8UC3);int num 0;for (int i 0; i filesVec.size(); i){//叠加所有平场图像,并求平均值图像add(flatsum, ReadRaw10(filesVec[i].c_str()), flatsum);num;}Mat flatmean3 flatsum / num;//得到平均平场图像Mat inimgimread(D:\\imgtest\\01.bmp);//读取待处理的输入图像Mat img_flat flatfield2(inimg, flatmean3);//平场校正imshow(img_flat, img_flat);waitKey(0);
如果没有一张符合要求的平场图像需要利用一组图像计算平均图像用作平场图像。对平场图像和待校正图像进行预处理如图像增强、降噪等。计算平场图像和待校正图像的平均值。计算非均匀性模式将平场图像减去其平均值得到平场图像的差异图像。将待校正图像减去其平均值得到待校正图像的差异图像。将平场图像的差异图像除以待校正图像的差异图像得到非均匀性模式。校正待校正图像将待校正图像减去非均匀性模式得到校正后的图像。可选步骤根据需要进行其他的图像处理如对比度调整、增强等。输出校正后的图像。
以下是本人根据理解写的代码下方的图像监视(VS插件自行安装)得到的放大像素值截图(不是一一对应):
//(3)平场校正2。两个输入一个输出需要提前知道平场图像用平均值
Mat flatfield2(Mat inImg,Mat flatImg)
{Mat grayflatImg;Mat grayinImg;cvtColor(flatImg, grayflatImg, COLOR_BGR2GRAY);cvtColor(inImg, grayinImg, COLOR_BGR2GRAY);//计算非均匀性模式Mat nonUniformityPattern (grayflatImg - mean(grayflatImg))/ (grayinImg-mean(grayinImg));//待校正图像减去非均匀性模式得到校正后的图像Mat flatcorrected1 grayinImg - nonUniformityPattern;//转回彩色图像Mat flatcorrected3 Mat::zeros(height, width, CV_8UC3);//cvtColor(flatcorrected1, flatcorrected3, COLOR_GRAY2BGR);cvtColor(flatcorrected1, flatcorrected3, COLOR_BayerBG2RGB);return flatcorrected3;
}四.较为简单的步骤一个输入图像一个输出图像
还有另一种方法使用了OpenCV库来实现平场校正
首先将彩色图像转换为灰度图像然后计算图像的平均值来获取亮度分布图。
接下来将原始图像除以亮度分布图得到校正后的图像。
最后将校正后的图像转换回彩色图像并显示。
这种方法也写了代码但是最后得到的显示结果也存疑这里就不贴出来了。
