一般的光照补偿算法结合网上的资料发现比较多的去光照不均匀算法基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法本文发表于北京理工大学学报该算法流程如图：将图片投影到hsv域，对亮度v进行gamma校正，然后重新融合图片，得到校正后的图片。参考网上的matlab代码clc,close all;
tic;
im=imread('srcmpp.bmp');
%im=imread('qqq.jpg');
figure;
imshow(im);
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基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法相应论文：基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法http://journal.bit.edu.cn/zr/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=20160216&year_id=2016&quarter_id=2&falg=1该文的算法流程如下图所示：实现工具：matlab2013a.效果图：emmmm还原出来没有论文中效果那么好。。。。。。与其他传统方法相比gamma校正直方图均衡ret
1. 案例描述在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果。我们先看一个实例，下面图1和图3为做硬币面额识别拍摄的，可以看到，由于硬币表面的反光以及打光角度的原因，图片存在严重的光照不均现象。如果对两幅图像直接进行全局阈值可以得到图2和图4的结果，可以看到分割的效果很差，比如第一幅，右上角的光照要强一些，而且右上角的硬币存在一定的反光