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图像亮度均衡算法的作用是提升图像的对比度和细节#xff0c;使得图像的亮度分布更加均匀#xff0c;从而改善视觉效果。通过调整亮度值#xff0c;可以更好地揭示图像中的细节#xff0c;尤其在低光或高光条件下的图像处理。 常见的图像亮度均衡算法包括…图像亮度均衡算法
图像亮度均衡算法的作用是提升图像的对比度和细节使得图像的亮度分布更加均匀从而改善视觉效果。通过调整亮度值可以更好地揭示图像中的细节尤其在低光或高光条件下的图像处理。 常见的图像亮度均衡算法包括直方图均衡化、对比度限制直方图均衡化CLAHE、自适应直方图均衡化和伽马校正等。这些算法各自有不同的优点和适用场景例如CLAHE可以有效防止噪声放大而伽马校正则适用于非线性亮度调整。
各个算法的优缺点以及verilog实现难度
直方图均衡化
优点简单有效能显著提升对比度。 缺点可能导致细节丢失或伪影。 Verilog实现难度中等需要计算直方图并重映射像素。
对比度限制直方图均衡化CLAHE 优点防止噪声放大保持局部细节。 缺点计算复杂度高参数调整较多。 Verilog实现难度较高需要分块处理和插值计算。
自适应直方图均衡化 优点动态调整适应性强。 缺点处理时间长计算资源需求高。 Verilog实现难度高需要实现块处理和边界处理。
伽马校正 优点简单易实现非线性调整。 缺点可能无法完全平衡亮度。 Verilog实现难度低主要涉及简单的乘法和幂运算
因此本文主要提出一种新的适verilog实现的亮度均衡算法
实现方式
将整个图像的均值和图像的像素点进行比较判断像素点大于还是小于均值然后对像素点进行经验值比较。
如果像素点小于经验值说明像素点较小采用较小的gamma表映射提亮暗处。
如果像素点在经验值范围内做平滑过渡处理采用像素值与均值的平均值。
如果像素点大于经验值说明像素点较大采用较大的gamma表映射对像素值提亮但不能过于曝光。
