简单的介绍================== nu_corrector 是一种用于校正图像强度不均匀伪影的工具。 此处，非均匀性是指渐晕和偏差（例如强度不均匀、照明等）的图像伪影。 该工具是我们基于图像梯度分布的稀疏性的基于单幅图​​像的渐晕或偏差校正系统的实现。 通过我使用普通计算机的实验，nu_corrector 可以对 750x580 大小的图像进行大约 0.7 秒的渐晕校正和大约 0.9 秒的偏差校正。 信息================== “渐晕和偏差的定义”： 渐晕是指远离图像中心的亮度衰减现象，是摄影中普遍存在的一种伪影。 通常假设渐晕是径向对称的。 图像偏差表示由数码相机拍摄的图像的照明变化、MRI 机器获得的 MR 图像的不均匀磁场或 CT 图像的非均匀 X 射线束引起的强度/颜色的空间变化用 CT 扫描仪获得。 偏差是任何格式的平滑场，可以用双多边形模型

该实现使用背景图像执行渐晕效果校正。 下划线逻辑很容易遵循，并且是纠正渐晕效果的直接技术。

图片校正matlab代码渐晕校正 代码根据论文实现。提供c++和Matlab源代码。 对于Matlab版本，我修改了作者郑元杰提供的部分代码。 对于 C++ 版本，由我的主管谢东海和我实现。 C++ 版本： 在编译源代码之前，请确保您已正确配置 OpenCV 开源库。 对于 C++ 版本，有 2 个项目。 渐晕项目用于为图像生成渐晕。 暗角校正项目用于校正图像上的暗角。 MATLAB 版本： 版权所有 (c) 2010，郑元杰保留所有权利。 对于 Matlab 版本，您可以运行demo_vignetting模块开始校正过程。 还有一个叫做Estimate 的模块，用于估计校正的性能。 有关详细信息，请参阅校正估计部分或纸质材料。 结果 莉娜 更正 海 更正 夫妻 更正 性能评估 我们从 2 个角度评估性能。 首先，由于我们可以通过C++项目Vignetting来产生渐晕函数，所以我们可以将自己定义的渐晕函数与我们通过校正过程计算出来的渐晕函数进行比较。 真实渐晕功能 估计函数 如果我们沿着上面 2 张图像的对角线拟合值，我们可以得到这样的结果。 合身 其次，根据论文，没有渐晕的图像的半

matlab渐晕仿真。渐晕是离轴越远的光线经过光学系统的有效孔径阑越小，所以越离轴的光线在离轴的像面上的光强度就越弱，而形成影像由中心轴向离轴晕开。简单来说，就是轴外光束被拦截的现象称为"渐晕"。