如何计算二维对数色度？

我的目标是去除图像中的阴影。我使用 C++ 和 OpenCV。当然，我缺乏足够的数学背景，而且不是以英语为母语，这让一切变得更难理解。

在阅读了消除阴影的不同方法后，我发现了应该对我有用的方法，但它依赖于他们所谓的“二维色度" and "二维对数色度空间但即使这个术语在不同的来源中似乎也不一致。关于该主题的论文很多，这里列出的很少：

http://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/LBMV09/Papers/finlayson-eccv-04.pdf http://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/LBMV09/Papers/finlayson-eccv-04.pdf http://www2.cmp.uea.ac.uk/Research/compvis/Papers/DrewFinHor_ICCV03.pdf http://www2.cmp.uea.ac.uk/Research/compvis/Papers/DrewFinHor_ICCV03.pdf http://www.cvc.uab.es/adas/publications/alvarez_2008.pdf http://www.cvc.uab.es/adas/publications/alvarez_2008.pdf http://ivrgwww.epfl.ch/alumni/fredemba/papers/FFICPR06.pdf http://ivrgwww.epfl.ch/alumni/fredemba/papers/FFICPR06.pdf

我通过搜索正确的单词和解释将谷歌撕成碎片。我发现最好的是光照不变图像 https://stackoverflow.com/questions/10922467/illumination-invariant-image这对我没有多大帮助。

我尝试重复公式log(G/R), log(B/R)第一篇论文第 3 页中描述了获得类似于 2b 的数字。

作为我使用的输入http://en.wikipedia.org/wiki/File:Gretag-Macbeth_ColorChecker.jpg http://en.wikipedia.org/wiki/File:Gretag-Macbeth_ColorChecker.jpg

Output I get is

我的源代码：

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

int main( int argc, char** argv ) {
  Mat src;

  src = imread( argv[1], 1 );

  if( !src.data )
    { return -1; }

  Mat image( 600, 600, CV_8UC3, Scalar(127,127,127) );

  int cn = src.channels();
  uint8_t* pixelPtr = (uint8_t*)src.data;

  for(int i=0 ; i< src.rows;i++) {
      for(int j=0 ; j< src.cols;j++) {
          Scalar_<uint8_t> bgrPixel;
          bgrPixel.val[0] = pixelPtr[i*src.cols*cn + j*cn + 0]; // B
          bgrPixel.val[1] = pixelPtr[i*src.cols*cn + j*cn + 1]; // G
          bgrPixel.val[2] = pixelPtr[i*src.cols*cn + j*cn + 2]; // R
          if(bgrPixel.val[2] !=0 ) { // avoid division by zero
              float a= image.cols/2+50*(log((float)bgrPixel.val[0] / (float)bgrPixel.val[2])) ;
              float b= image.rows/2+50*(log((float)bgrPixel.val[1] / (float)bgrPixel.val[2])) ;
              if(!isinf(a) && !isinf(b))
                  image.at<Vec3b>(a,b)=Vec3b(255,2,3);
          }
      }
  }

  imshow("log-chroma", image );
  imwrite("log-chroma.png", image );
  waitKey(0);

}

我缺少什么或误解了什么？

通过阅读论文通过光照不变性恢复无阴影的色度图像 http://www2.cmp.uea.ac.uk/Research/compvis/Papers/DrewFinHor_ICCV03.pdf您发布的内容和您的代码，我想问题是您的坐标系（X/Y 轴）是线性的，而在论文中坐标系是 log(R/G) by log(B/G)。