Tehnike prilagajanja filma o enakomernosti

Tehnika prilagajanja enotnega svetlobnega lista vključuje predvsem homogenizacijo osvetlitve pri obdelavi slik, da se zmanjša problem razgradnje kakovosti slike, ki jo povzročajo slabi svetlobni pogoji. Sledijo več skupnih tehnik za prilagajanje plošče Entiforms:

Prilagoditev svetlosti lokalnih območij:
Prilagoditev svetlosti v lokalnem območju je v glavnem usmerjena v neenakomerni pojav izpostavljenosti, ki se na sliki pojavi lokalno. To običajno vključuje lokalne tehnike izboljšanja kontrasta, kot je lokalno izenačenje histograma. Z neodvisno izvajanjem izravnave histograma na vsaki lokalni regiji na sliki lahko kontrast vsake regije izboljšamo, hkrati pa ohranimo globalni kontrast celotne slike čim bolj nespremenjeno.

Globalna prerazporeditev svetlosti:
Prerazporeditev globalne svetlosti se osredotoča na prilagajanje svetlosti celotne slike. Ta metoda lahko doseže enakomernost svetlosti slike s spreminjanjem oblike histograma, ne da bi spremenila splošno svetlost slike.
Tehnologija obdelave več lestvic:

Z analizo in obdelavo slik na različnih lestvicah je mogoče učinkovito prilagoditi svetlost in hkrati ohraniti podrobnosti slike. Ta metoda združuje prednosti lokalne obdelave in globalne obdelave ter se lahko bolje prilagodi zapletenim svetlobnim pogojem.

Uporaba profesionalne programske opreme:
Pri praktičnem delovanju se obdelava izenačevanja slik običajno izvaja s programsko opremo. Na primer, nekatera programska oprema za obdelavo slik, kot je orodje Shadow/Omeling v Photoshopu, je bolj intuitivna metoda glajenja slik. Poleg tega obstaja nekaj profesionalne programske opreme za obdelavo medicinskega slikanja, kot je ImageJ, ki uporabnikom zagotavlja bogate funkcije izravnave slike za izvajanje fine obdelave na medicinskih slikah.

Tehnologije, ki temeljijo na globokem učenju:
V zadnjih letih so bili s hitrim razvojem tehnologije globokega učenja narejeni v tehnologiji za glajenje slik, ki temelji na globokem učenju. Modeli globokega učenja, zlasti konvolucijske nevronske mreže (CNNS), lahko samodejno odkrijejo in se naučijo najboljše strategije za glajenje slik v različnih svetlobnih pogojih z učenjem velike količine označenih slik, s čimer dosežejo boljše rezultate obdelave kot tradicionalni algoritmi v določenih scenarijih aplikacij.

Tehnologija maske:
Pri obdelavi slik se tehnologija maskiranja široko uporablja za lokalno obdelavo, zlasti v procesu prilagoditve lokalne svetlosti. Maskiranje lahko zaščiti določena območja pred vplivom prilagajanja in samo prilagodi svetlost določenih območij, s čimer bolj natančno nadzira enoten svetlobni učinek.