如何用颜色实现自适应阈值滤波

Question

我正在寻找一种类似自适应阈值的算法，但这样可以保持颜色。我试着拍这样的照片：

让它看起来像这样：

如果重要，我在ios工作。

Answer 1

这是一个适用于样本图像的CIKernel

kernel vec4 coreImageKernel (sampler i)
{
    vec2 dc = destCoord();

    // center pixel color
    vec4 c = unpremultiply(sample(i, samplerTransform(i,dc+vec2(0.0,0.0))));

    // for a whiteboard, the max of a neighborhood is likely to be the color 
    // of the whiteboard
    vec4 cmax = c;
    cmax = max(unpremultiply(sample(i, samplerTransform(i,dc+vec2(10.0,0.0)))), cmax);
    cmax = max(unpremultiply(sample(i, samplerTransform(i,dc+vec2(-10.0,0.0)))), cmax);
    cmax = max(unpremultiply(sample(i, samplerTransform(i,dc+vec2(0.0,10.0)))), cmax);
    cmax = max(unpremultiply(sample(i, samplerTransform(i,dc+vec2(0.0,-10.0)))), cmax);

    // normalize the center color according to the whiteboard color
    vec4 r = c / cmax;
    return premultiply(r);
}

那么这是如何工作的？那么内核的第一部分，计算cmax的部分，就是计算白板的局部颜色。这是棘手的部分。基本上它确定（大约）白板在没有标记的情况下的颜色。为此，内核做出了三个关键假设：

1. 白板颜色本地变化不大
2. 标记从白板颜色中减去
3. 对于每个像素，它或附近的像素（10个像素N，S，E或W）不具有任何标记。实际上，内核假设标记的行比10个像素更薄，但可以调整该常量）

这里是cmax的输出结果：



一旦近似局部白板颜色，只需将当前像素除以局部背景即可。这类似于从图像中删除色偏的方式。

此算法类似于WWDC13 Core Image演示中的Haze Removal示例。在该示例中，减去局部最小值以产生更黑的黑色。在这种情况下，局部最大值被划分为更白的白色。

：

Answer 2

阈值处理总是产生二进制掩码，即低于（局部自适应）阈值的像素和高于该值的像素。如果你有这个面具，你当然可以保留原始图像的颜色信息。

因此，一种简单的方法将导致以下工作流程：

• 红色，绿色，蓝色值的图像
• 通过添加红色+绿色+蓝色
生成灰度图像
• 通过灰度图像上的局部自适应阈值创建灰度图像的掩模
• 使用红色，绿色，蓝色值将蒙版应用于原始图像

或者也许：

• 红色，绿色，蓝色值的图像
• 为图像创建三个蒙版，仅分别为红色（或绿色或蓝色）值
• 合并所有三个蒙版（逻辑和）以获得单个蒙版
• 使用红色，绿色，蓝色值将蒙版应用于原始图像

这两种方式可能并不理想，但可能已经适用于大量案例，包括问题中的例子。