Image processing 噪声图像的特征检测

我已经建立了一个成像系统与网络摄像头和功能匹配，如我移动相机周围；我可以跟踪摄像机的运动。我正在做一些类似的事情，除了使用网络摄像头框架作为输入

它对“好”图像效果非常好，但在非常弱的光线下拍摄图像时会出现大量噪声（相机高增益），这会干扰特征检测和匹配。基本上，它检测不到任何好的特征，当它检测到时，它无法在帧之间正确地匹配它们

有人知道解决这个问题的好办法吗？还有哪些其他方法用于查找和匹配特征

以下是两个功能非常低的示例图像：

我想这将是你在这里的最佳选择。它旨在告诉您两幅图像之间的相移（即平移）。与特征检测相比，它对噪声的适应性更强（但并非免疫），因为它在频率空间中工作；然而，特征检测器在空间上工作。另一个好处是，与特征检测方法相比，它的速度非常快。我在OpenCV主干中提供了一个亚像素级的实现

但是，你的图片除了中间的折痕之外，几乎没有什么特色，所以即使相位相关也会有一些麻烦。把它想象成在暴风雪中检测翻译。如果你能看到的都是白色，你根本就说不出你已经翻译过了，所以这个词。在您的情况下，算法可能会出现“绿色化”：

您是否可以调整相机设置，使其在弱光条件下工作得更好。你把虹膜完全打开了吗？你能接受较低的帧率吗？设置更长的曝光时间将允许相机收集更多光线，从而以添加运动模糊为代价提供更多功能。或者，如果你的默认环境是微光，你可能需要为之设计的东西，比如红外相机，但这些东西可能很昂贵。除此之外，大镜头和长曝光是你的朋友：）

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可能对提高图像对比度感兴趣。但是，有时它只会增强噪音。OpenCV有一个名为的全局直方图均衡化函数。对于更本地化的实现，您需要了解对比度受限的自适应直方图均衡化（简称直方图均衡化）。这是一篇关于它的好文章。页面上有一些很好的例子和一些代码。

你能发布一张图片来显示我们在这里谈论的“光线有多暗”吗？添加了一些图片。对比度很低，我不明白，我们应该在你的图像中看到什么？它是同一个被翻译的图像，我需要一个很好的方法以编程的方式理解它们的翻译。功能匹配不起作用，因为没有足够的功能来匹配。实际上，我昨天正在下载OpenCV的最新SVN，只是为了你编写的功能。（谢谢！：）openCV的安装很好，但是要让它在x64体系结构上运行有很多障碍——其中大多数都是通过cMake查找和使用正确的文件。但是非常感谢！我会尽快试试这个。我想知道你是否能帮我。我正在使用你的相位相关代码在openCV中工作，我试图找到一种方法来获取矩阵C——我想看看C是什么样子。我已将此代码添加到您的方法中（_result现在是function param）：_result.create（C.size（），C.type（））；Mat result=_result.getMat（）；uchar*data=result.ptr（）；对于（int i=0；i