影像匀色算法原理、流程、类设计

算法原理Wallis匀色方法将对一幅或多幅影像内的亮度、反差、色调、饱和度分布不均匀现象进行校正，使影像各个位置的亮度、反差、色调、饱和度基本一致。Wallis滤波器可将局部影像的灰度均值和方差映射到给定的灰度均值和方差值。它是一种局部影像变换，它使影像不同位置处的灰度方差和灰度均值具有近似相等的数值，即影像反差小的区域的反差增大，影像反差大的区域的反差减小，使得影像中灰度的微小信息得到增强。Wallis滤波器可以表示为：式中，为原影像的灰度值；为Wallis变换后结果影像的灰度值；为原影像的局部灰度均值；为原影像的局部灰度标准偏差；为结果影像局部灰度均值的目标值；为结果影像的局部灰度标准偏差的目标值；为影像方差的扩展常数；为影像的亮度系数，当时影像均值被强制到，可表示为：公式中，，，参数，分别为乘性系数和加性系数，因此Wallis滤波器是一种线性变换。典型的Wallis滤波器中，,此时Wallis滤波公式变为:此时，，。Wallis变换实际上是一种局部影像变换。当fm、fs为另一幅影像的同名影(,)(,)(1)(1)fgfggfcsfxygxymbmbmcscs,gxy,fxygmgsfmfs0,1c0,1b0bfm10(,)(,)fxygxyrr1(1)fgfcsrcscs1(1)ofgrbmbrm1r0r1c1b(,)(,)gfgffxygxymssm1fgsrs1ofgrmrm像块的局部灰度均值和反差，Wallis滤波器就能用于影像拼接时的影像辐射校正。在本算法中，采用全局Wallis变换，fm、fs取标准影像的每波段均值和方差统计值，gm、gs取待处理影像的每波段均值和反差，于是可以不用考虑同名区域的限制，在影像没有经过几何校正而严格重叠，甚至是没有重叠的情况下，也可以通过这种方式来控制待处理影像的整体颜色表现。或者采用直接输入标准影像的fm、fs对图像进行变换，该方法具备的优点是可以减少计算量，同时对多幅影像进行统一的匀色处理。计算流程开始读取待匀光遥感影像读取标准遥感影像数据类型是否一致？波段数是否一致是否8/16位？是计算待匀光影像均值方差计算标准影像均值方差计算标准影像均值方差设置wallis参数Wallis匀光输出结束否类设计