利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量

资 源 简 介

利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量

详 情 说 明

在计算机视觉和图像处理领域，不均匀光照会严重影响后续的特征提取和目标识别效果。传统的光照校正方法往往难以自适应处理复杂的光照变化，而结合多尺度高斯函数与二维伽马函数的方法提供了一种更鲁棒的解决方案。

该方法的核心分为两个阶段：首先通过多尺度高斯函数分解图像，将原始图像分离为光照分量和反射分量。高斯函数的不同尺度能够捕捉从全局到局部的光照变化趋势，有效保留场景的结构信息同时剥离不均匀光照。

第二阶段创新性地设计了二维伽马函数，其参数会根据光照分量的空间分布动态调整：对于光照过强的区域，系统自动增加伽马值以抑制高光；在光照不足的区域，则减小伽马值来提升局部对比度。这种自适应的非线性变换避免了传统全局伽马校正导致的局部细节丢失问题，尤其适合处理存在强烈阴影或反光的场景。

该技术的优势在于完全数据驱动，无需预先设定光照模型，在医学影像、自动驾驶环境感知等需要精确光照补偿的场景中表现出色。后续优化方向包括引入深度学习加速光照分量估计，以及扩展至视频序列的实时校正应用。