图像去阴影

2020/12/08 10:06
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武汉大学提出ARGAN:注意力循环生成对抗模型用于检测、去除图像阴影 | ICCV 2019

https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/103211491

 

下面是传统的最大滤波,最小滤波方法:

python速度比较慢,一张图需要几秒钟,输出的图,opencv不能show,效果有一点点

源码:https://github.com/kavyamusty/Shading-removal-of-images

 

2.删除阴影时,有两件事要注意。由于图像是灰度图像,如果图像背景较浅且对象较暗,则必须先执行最大滤波,然后再执行最小滤波。如果图像背景较暗且物体较亮,我们可以先执行最小滤波,然后再进行最大滤波。

那么,最大过滤和最小过滤到底是什么?

 

3.最大滤波:让我们假设我们有一定大小的图像I。我们编写的算法应该逐个遍历I的像素,并且对于每个像素(x,y),它必须找到该像素周围的邻域(大小为N x N的窗口)中的最大灰度值,并进行写入A中相应像素位置(x,y)的最大灰度值。所得图像A称为输入图像I的最大滤波图像。现在让我们通过代码来实现这个概念。

  • max_filtering()函数接受输入图像和窗口大小N。

  • 它最初在输入数组周围创建一个“墙”(带有-1的填充),当我们遍历边缘像素时会有所帮助。

  • 然后,我们创建一个“ temp”变量,将计算出的最大值复制到其中。

  • 然后,我们遍历该数组并围绕大小为N x N的当前像素创建一个窗口。

  • 然后,我们使用“ amax()”函数在该窗口中计算最大值,并将该值写入temp数组。

  • 我们将该临时数组复制到主数组A中,并将其作为输出返回。

  • A是输入I的最大滤波图像。

def max_filtering(N, I_temp):    wall = np.full((I_temp.shape[0]+(N//2)*2, I_temp.shape[1]+(N//2)*2), -1)    wall[(N//2):wall.shape[0]-(N//2), (N//2):wall.shape[1]-(N//2)] = I_temp.copy()    temp = np.full((I_temp.shape[0]+(N//2)*2, I_temp.shape[1]+(N//2)*2), -1)    for y in range(0,wall.shape[0]):        for x in range(0,wall.shape[1]):            if wall[y,x]!=-1:                window = wall[y-(N//2):y+(N//2)+1,x-(N//2):x+(N//2)+1]                num = np.amax(window)                temp[y,x] = num    A = temp[(N//2):wall.shape[0]-(N//2), (N//2):wall.shape[1]-(N//2)].copy()    return A

 

4.最小滤波:此算法与最大滤波完全相同,但是我们没有找到附近的最大灰度值,而是在该像素周围的N x N邻域中找到了最小值,并将该最小灰度值写入B中的(x,y)。所得图像B称为图像I的经过最小滤波的图像,代码如下。

 

def min_filtering(N, A):    wall_min = np.full((A.shape[0]+(N//2)*2, A.shape[1]+(N//2)*2), 300)    wall_min[(N//2):wall_min.shape[0]-(N//2), (N//2):wall_min.shape[1]-(N//2)] = A.copy()    temp_min = np.full((A.shape[0]+(N//2)*2, A.shape[1]+(N//2)*2), 300)    for y in range(0,wall_min.shape[0]):        for x in range(0,wall_min.shape[1]):            if wall_min[y,x]!=300:                window_min = wall_min[y-(N//2):y+(N//2)+1,x-(N//2):x+(N//2)+1]                num_min = np.amin(window_min)                temp_min[y,x] = num_min    B = temp_min[(N//2):wall_min.shape[0]-(N//2), (N//2):wall_min.shape[1]-(N//2)].copy()    return B

 

5.因此,如果图像的背景较浅,我们要先执行最大过滤,这将为我们提供增强的背景,并将该最大过滤后的图像传递给最小过滤功能,该功能将负责实际的内容增强。

 

6.因此,执行最小-最大滤波后,我们获得的值不在0-255的范围内。因此,我们必须归一化使用背景减法获得的最终阵列,该方法是将原始图像减去最小-最大滤波图像,以获得去除阴影的最终图像。

 

#B is the filtered image and I is the original imagedef background_subtraction(I, B):    O = I - B    norm_img = cv2.normalize(O, None, 0,255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)    return norm_img

 

7.变量N(用于过滤的窗口大小)将根据图像中粒子或内容的大小进行更改。对于测试图像,选择大小N = 20。增强后的最终输出图像如下所示:

 

# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import os

#%%

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#%%

def max_filtering(N, I_temp):
    wall = np.full((I_temp.shape[0]+(N//2)*2, I_temp.shape[1]+(N//2)*2), -1)
    wall[(N//2):wall.shape[0]-(N//2), (N//2):wall.shape[1]-(N//2)] = I_temp.copy()
    temp = np.full((I_temp.shape[0]+(N//2)*2, I_temp.shape[1]+(N//2)*2), -1)
    for y in range(0,wall.shape[0]):
        for x in range(0,wall.shape[1]):
            if wall[y,x]!=-1:
                window = wall[y-(N//2):y+(N//2)+1,x-(N//2):x+(N//2)+1]
                num = np.amax(window)
                temp[y,x] = num
    A = temp[(N//2):wall.shape[0]-(N//2), (N//2):wall.shape[1]-(N//2)].copy()
    return A

def min_filtering(N, A):
    wall_min = np.full((A.shape[0]+(N//2)*2, A.shape[1]+(N//2)*2), 300)
    wall_min[(N//2):wall_min.shape[0]-(N//2), (N//2):wall_min.shape[1]-(N//2)] = A.copy()
    temp_min = np.full((A.shape[0]+(N//2)*2, A.shape[1]+(N//2)*2), 300)
    for y in range(0,wall_min.shape[0]):
        for x in range(0,wall_min.shape[1]):
            if wall_min[y,x]!=300:
                window_min = wall_min[y-(N//2):y+(N//2)+1,x-(N//2):x+(N//2)+1]
                num_min = np.amin(window_min)
                temp_min[y,x] = num_min
    B = temp_min[(N//2):wall_min.shape[0]-(N//2), (N//2):wall_min.shape[1]-(N//2)].copy()
    return B

def background_subtraction(I, B):
    O = I - B
    norm_img = cv2.normalize(O, None, 0,255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
    return norm_img

def min_max_filtering(M, N, I):
    if M == 0:
        #max_filtering
        A = max_filtering(N, I)
        #min_filtering
        B = min_filtering(N, A)
        #subtraction
        normalised_img = background_subtraction(I, B)
    elif M == 1:
        #min_filtering
        A = min_filtering(N, I)
        #max_filtering
        B = max_filtering(N, A)
        #subtraction
        normalised_img = background_subtraction(I, B)
    return normalised_img



P = cv2.imread('Test_image.jpg',0)
cv2.imshow("asdf",P)

O_P = min_max_filtering(M = 0, N = 20, I = P)

cv2.imshow("O_P",O_P)
cv2.waitKey()



 

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