Image processing 数据同化以校正图像

我试图纠正一些形象

该图像是在低于理想照明条件下采集的不同航空图像的合成，因此，当对其进行镶嵌时，它们之间存在明显差异，即暗条纹。为了解决这个问题，我模拟了图像的外观，但这只是一个模拟，所有有趣的信息仍然在原始图像中

（这不是最好的例子，但相信我，它需要纠正！）

我的问题是如何用模拟图像纠正原始图像？我认为数据同化技术可能是可行的，但在这方面几乎没有经验，例如使用2d集合卡尔曼滤波器

理想情况下，我能够在R或Python中实现这一点

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这是一个更大的场景，更清楚地突出了这个问题。我还没有生成这个区域的模拟

报纸

布朗，马修；使用不变特征的自动全景图像拼接。国际计算机视觉杂志，2007，74.1:59-73

第6节关于“增益补偿”，第7节关于“多波段混合”；也许它们可以应用于你的问题

以下是上述论文中的图5：

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OpenCV 3.1对和有一些支持。

我认为这是一个阴影校正问题。图像已被不均匀的光场“破坏”，应“展平”

但是你不知道光照场，你需要以某种方式重建它。基本上是通过对图像进行低通滤波（高斯、中值、双边…）来实现的

然后应用乘法校正。下面的图片说明了这个过程

源图像

平滑照明场

已更正

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请提供其他样品。这没有显示问题。直方图均衡化能帮你吗？@YvesDaoust我添加了一个更大的example@VC.One：均衡是一种全局操作，将在任何地方应用相同的效果。因此，强度上的差异将继续存在。你需要更具适应性的东西。我很好奇为什么你不区分马赛克的边缘；瓷砖通常是四边形的，因此您希望有斜边（或略微弯曲的边）。