图像处理的三种常用手段

pixel （6*6）（矩形或者 radial，向四周辐射） ⇒ cell（3*3） ⇒ block

An image gradient is a directional change in the intensity or color in an image.（所谓的 intensity 其实就是颜色强度， rgb 上的值）

1. 颜色空间归一化

图像处理之gamma校正

采用 Gamma 校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；

为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化（归一化）。在图像的纹理强度中，局部的表层曝光贡献的比重较大，所以，这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。因为颜色信息作用不大，通常先转化为灰度图；

I ( x , y ) = I ( x , y )^gamma

电视系统的伽玛值约为2.2，所以电视系统的摄像机非线性补偿伽玛值为0.45。

彩色显像管的伽玛值为2.8，它的图像信号校正指数应为1/2.8=0.35，但由于显像管内外杂散光的影响，重现图像的对比度和饱和度均有所降低，所以彩色摄像机的伽玛值仍多采用 0.45。

2. 计算图像梯度

计算图像横坐标和纵坐标方向的梯度，并据此计算每个像素位置的梯度方向值；求导操作不仅能够捕获轮廓，人影和一些纹理信息，还能进一步弱化光照的影响。

图像中像素点 ( x, y ) 的梯度为：

G_x( x , y ) = H( y , x+1 ) − H( y , x−1 )
G_y( x , y ) = H( y+1 , x ) − H( y−1 , x )

则在像素 ( x , y ) 点处的梯度幅值和方向分别为：

matlab 提供的函数如下：

[Gmag,Gdir] = imgradient(I)

3. 对比度（contrast）计算

图像的对比度通常指的是像素的标准差，用一个三维张量 tensor 来表示图像 X ∈ R^r×c×3，自然每一个平面分别表示 rgb，该图像的对比度可通过如下方式计算：

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