simple_agc

a hpp file use c++ simple adaptive local gamma correction based on mean(or gaussian base Retinex) value adjustment

本文主要参考 博客 OpenCV图像处理专栏十二 |《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》 中的代码 同时也参考了原论文: 刘志成,王殿伟,刘颖,刘学杰.基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法[J].北京理工大学学报,2016,36(02):191-196+214.

做了以下定制化内容：

• 抑制高光（如日光，过曝）
• 全局过暗全局使用BGR颜色（太暗了，再使用HSV颜色，极易出现彩色噪音，虽然色彩保留较好，但是效果和直接使用HSV颜色模式下V直方图均衡差不多）
• 局部过暗使用HSV混合BGR（实验发现只使用HSV颜色，在过暗时容易出现彩色噪音，因为第亮度时，只改变V，会对HS产生较大变化，我猜的）
• 不再使用平均亮度作为gamma校正标准，而是使用给定亮度
• 不再使用3尺度加权高斯滤波求光照分量，而是使用一次均值滤波（追求速度，虽然不是基于Retinex 理论，但是发现效果差别不是很大）

优化部分：

• 使用并行多线程，速度提升一倍
• 更多基于opencv操作，在i5 mac 上8k图平均1.5s处理完
• 对过暗和过亮部分做了优化

对比实验

图1

过曝图 矫正

图2

曝光不足 校正

图3

图4

以上图片来自网络

结语

平均亮度太高客可以设低一些，内存占用过多，可将数据类型改为8位uchar 这个方法缺点：亮度过低容易出现噪声