Как сделать изображение более однородным без потери мелких деталей

Question

У меня есть реконструированный объект с накопленными эффектами освещения, как показано ниже, который выглядит довольно грязно:

Я хочу сделать тело объекта более равномерным (очиститель), сохраняя при этом мелкие детали букв, рисунков и т. д.

В настоящее время я занимаюсь размещением изображения в пространстве HSV, при этом уменьшая вес канала S и V (так что, надеюсь, один и тот же цвет с разной яркостью и насыщенностью принадлежит одному кластеру) с фиксированным числом компонентов GMM и использует среднее значение за каждый пиксель. В результате конечно теряются все мелкие детали:

Любая помощь будет принята с благодарностью!

Answer 1

Вы пробовали использовать CLAHE? Это версия локальной контрастной нормализации. Его локальная природа помогает сбалансировать контраст на изображении. Для цветных изображений это работает в пространстве HSV. Лучше всего он работает на естественных сценах, хотя для этого лучше всего подойдет двусторонний фильтр, упомянутый Крисом Луенго.

http://scikit -image.org / документы / DEV / API / skimage.exposure.html # skimage.exposure.equalize_adapthist

Answer 2

Смесь модель умная, но IMO излишне; он присваивает «наиболее вероятное» значение пикселя на основе модели, у которой очень мало хороших статистических свойств.

Я думаю, что традиционное компьютерное зрение - ваш друг здесь для повторяемости и простоты реализации: ранговые фильтры - одна из возможностей, и они хорошо зарекомендовали себя в стандартном научном стеке python (*)

• Вот фильтры ранга лыжного мага
• Для завершения, еще много фильтров лыжного мага, которые могут быть полезны

Например, на вашем изображении некоторые из наиболее распространенных фильтров с размером ядра 3 в верхнем ряду и 10 в нижнем ряду выглядят так:

Заголовки немного сложно прочитать, если вы не нажмете на изображение; то есть, слева направо, медиана , означает , двусторонний , контраст и процентиль .

Мой инстинкт был медианным фильтром, но у вас явно есть варианты