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我试图在OpenCV中实现局部归一化算法,以减少图像中的照明差异.我找到了一个MATLAB函数,我在OpenCV中实现了它.但是,我得到的结果与MATLAB函数给出的结果不同.

这是我的代码:

Mat localNorm(Mat image, float sigma1, float sigma2)
{
    Mat floatGray, blurred1, blurred2, temp1, temp2, res;

    image.convertTo(floatGray, CV_32FC1);
    floatGray = floatGray/255.0;

    int blur1 = 2*ceil(-NormInv(0.05, 0, sigma1))+1;
    cv::GaussianBlur(floatGray, blurred1, cv::Size(blur1,blur1), sigma1);
    temp1 = floatGray-blurred1;

    cv::pow(temp1, 2.0, temp2);
    int blur2 = 2*ceil(-NormInv(0.05, 0, sigma2))+1;
    cv::GaussianBlur(temp2, blurred2, cv::Size(blur2,blur2), sigma2);
    cv::pow(blurred2, 0.5, temp2);

    floatGray = temp1/temp2;
    floatGray = 255.0*floatGray;
    floatGray.convertTo(res, CV_8UC1);

    return res;
}

该函数NormInv是Euan Dean在这篇文章中给出的C++实现.

以下显示了我得到的结果和理论结果,对于相同的值sigma1和sigma2(分别为2.0和20.0)

我一直在使用不同的值试过sigma1和sigma2,但他们都不工作.我也尝试过在高斯函数中做 …