校正局部暗点/亮点的图像，均衡亮度/强度（局部位置，而不是暗/中/亮区域）

Question

所以我有一个有一些黑点的图像，它们看起来很简单，所以我想我可以创建一个亮度图，将其反转然后应用到我的图像中以消除黑点。然而，我所能找到的是两种均衡方法：均衡整个图像（使用直方图）或将图像分割成深色的meddium和light部分并均衡你想要的。第一种方法对我的问题没有帮助，第二种方法也使图像中的暗物体变亮。我确信有一个简单的方法可以做到这一点（很久以前我看到有人在演示中做过），虽然我还没能找到它或者想出来。

所以我的问题是：如何创建像这样的图像的“亮度图”：

所以我得到一张这样的地图：

我可以反向应用以获得更好的图像：

我知道我会在修正后的位置出现离散误差，但这比黑点更好。我希望有人能帮助我做到这一点，谢谢！

我主要使用Matlab并且有一些有限的python和mathematica知识，但Matlab示例对我来说最有用。我认为自己的一种方式是使用fft2并使低频率归零，但这会破坏所有对比度，而不仅仅是我想要的部分。

类似但不同的SO问题对我没有帮助：

Image equalisation

thresholding an image based on gradient

Histogram of image

Matlab - Local Histogram Equalization

How to find out light, medium and dark color?

Answer 1

您必须非常精确地模拟黑点的性质才能使此过程发挥作用。您能否描述暗梯度是线性，指数，功率，三角函数还是其他一些可预测的函数？它总是完全是圆形的吗？

在照片中使用直线元素会有所帮助，并且可能会提供样本来源来计算暗点的性质。如果你将三维（X，Y，亮度）中的暗点视为二次或三次函数，那么你可以根据一定数量的已知点来解决它。