Image processing 如何实现彩色自适应阈值滤波器

我正在寻找一种类似自适应阈值的算法，但它可以保持颜色。我试着拍一张这样的照片：

让它看起来像这样：

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如果重要的话，我在ios中工作。

阈值化总是会产生一个二进制掩码，即低于（局部自适应）阈值的像素和高于阈值的像素。如果你有这个遮罩，你当然可以保留原始图像的颜色信息

因此，一种简单的方法将产生以下工作流程：

• 具有红色、绿色、蓝色值的图像
• 通过添加红+绿+蓝生成灰度图像
• 基于灰度图像的局部自适应树型生成灰度图像掩模
• 使用红色、绿色和蓝色值将遮罩应用于原始图像

或者：

• 具有红色、绿色、蓝色值的图像
• 为仅具有红色（或分别为绿色或蓝色）值的图像创建三个遮罩
• 组合所有三个掩码（逻辑和）以获得单个掩码
• 使用红色、绿色和蓝色值将遮罩应用于原始图像

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这两种方法可能并不理想，但可能已经适用于包括问题中的示例在内的大量情况。

这里有一个适用于示例图像的CIKernel

kernel vec4 coreImageKernel (sampler i)
{
    vec2 dc = destCoord();

    // center pixel color
    vec4 c = unpremultiply(sample(i, samplerTransform(i,dc+vec2(0.0,0.0))));

    // for a whiteboard, the max of a neighborhood is likely to be the color 
    // of the whiteboard
    vec4 cmax = c;
    cmax = max(unpremultiply(sample(i, samplerTransform(i,dc+vec2(10.0,0.0)))), cmax);
    cmax = max(unpremultiply(sample(i, samplerTransform(i,dc+vec2(-10.0,0.0)))), cmax);
    cmax = max(unpremultiply(sample(i, samplerTransform(i,dc+vec2(0.0,10.0)))), cmax);
    cmax = max(unpremultiply(sample(i, samplerTransform(i,dc+vec2(0.0,-10.0)))), cmax);

    // normalize the center color according to the whiteboard color
    vec4 r = c / cmax;
    return premultiply(r);
}

那么这是如何工作的呢？内核的第一部分，计算cmax的部分，是计算白板的局部颜色。这是棘手的部分。基本上，如果白板上没有标记，它决定（大约）白板的颜色。为此，内核做出三个关键假设：

白板颜色局部变化不大

标记从白板颜色和颜色中减去

对于每个像素，它或附近的像素（10个像素N、S、E或W）没有任何标记。实际上，内核假设标记线小于10像素，尽管该常数可以调整）

以下是cmax的输出结果：

一旦本地白板颜色接近，只需将当前像素除以本地背景即可。这类似于从图像中移除颜色投射的方式

该算法类似于WWDC13核心图像演示中的烟雾消除示例。在那个例子中，一个局部最小值被减去，使黑色变黑。在这种情况下，将划分一个局部最大值以生成更白的白色

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答案已经很好了，但我认为如果对给定的代码段进行更多的解释，对其他人来说也会更有用。基本上，它是如何实现的，它实现了什么？我同意@Trilarion。我很好奇你是怎么做到的。我不是iOS开发者，所以你上面写的对我来说毫无意义。我想知道你的算法的基本步骤是什么。不错，正是我想要的。问题：当我将你的代码复制粘贴到我的代码中时，我得到了这个错误代码，不确定它是什么意思：“[compile][CIColorKernel initWithString:]失败，因为字符串中的第一个内核“CoreMageKernel”不符合CIColorKernel的调用约定。”知道吗？这里的回调是什么？roi回调将是什么返回CGRectInset（rect，-10，-10）；"