matlab - 如何在 Matlab 中提高图像质量

Question

我正在构建一个“光学字符识别”系统。

到目前为止，该系统能够识别出质量良好且没有任何噪音的车牌。

在下一阶段，我想要的是能够识别由于不同原因导致的质量较差的车牌。

例如，让我们看下一个板 block :

如您所见，由于光返回或其他原因，数字看起来并不清晰。

对于我的问题:如何提高图像质量，以便当我转向二值图像时数字不会消失？

提前致谢。

Answer 1

我们可以尝试通过在图像强度上拟合一个线性平面来校正照明效果，这将近似于整个图像的平均水平。通过从原始图像中减去这个着色平面，我们可以尝试标准化整个图像的照明条件。

对于彩色 RGB 图像，只需分别在每个 channel 上重复该过程，甚至将其应用于不同的色彩空间(HSV、Lab* 等...)

这是一个示例实现:

function img = correctLighting(img, method)
    if nargin<2, method='rgb'; end
    switch lower(method)
        case 'rgb'
            %# process R,G,B channels separately
            for i=1:size(img,3)
                img(:,:,i) = LinearShading( img(:,:,i) );
            end
        case 'hsv'
            %# process intensity component of HSV, then convert back to RGB
            HSV = rgb2hsv(img);
            HSV(:,:,3) = LinearShading( HSV(:,:,3) );
            img = hsv2rgb(HSV);
        case 'lab'
            %# process luminosity layer of L*a*b*, then convert back to RGB
            LAB = applycform(img, makecform('srgb2lab'));
            LAB(:,:,1) = LinearShading( LAB(:,:,1) ./ 100 ) * 100;
            img = applycform(LAB, makecform('lab2srgb'));
    end
end

function I = LinearShading(I)
    %# create X-/Y-coordinate values for each pixel
    [h,w] = size(I);
    [X Y] = meshgrid(1:w,1:h);

    %# fit a linear plane over 3D points [X Y Z], Z is the pixel intensities
    coeff = [X(:) Y(:) ones(w*h,1)] \ I(:);

    %# compute shading plane
    shading = coeff(1).*X + coeff(2).*Y + coeff(3);

    %# subtract shading from image
    I = I - shading;

    %# normalize to the entire [0,1] range
    I = ( I - min(I(:)) ) ./ range(I(:));
end

现在让我们在给定的图像上测试它:

img = im2double( imread('http://i.stack.imgur.com/JmHKJ.jpg') );
subplot(411), imshow(img)
subplot(412), imshow( correctLighting(img,'rgb') )
subplot(413), imshow( correctLighting(img,'hsv') )
subplot(414), imshow( correctLighting(img,'lab') )

差异很小，但它可能会改善进一步图像处理和 OCR 任务的结果。

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编辑:这是我通过应用其他对比度增强技术获得的一些结果 IMADJUST , HISTEQ , ADAPTHISTEQ以与上述相同的方式在不同的色彩空间上:

请记住，您必须微调任何参数以适合您的图像...