检测图像上相当亮的点
detect quite brighter spots on the image
我的图像有点嘈杂，背景不均匀。图像中有较亮的凸点，我需要检测它们。
我知道有很多圆形检测算法，但是环境和物体之间的差异太小了。
你有什么建议，如何分割亮点？或者有什么想法可以增加它们之间的强度差异？
更新：
OpenCV环境是C++。我尝试了具有许多参数的自适应阈值。
还不错，但图像包含很多其他黑点。而且有时斑点的面积和物体的面积差不多，这样我以后就分不清了。
要增加图像对比度，您可以看一下直方图均衡化 技术。
它会根据图像直方图重新分配图像的像素强度值，使低对比度区域可以获得更高的对比度。然后对图像执行强度阈值操作可能会产生更好的结果。供参考看看：
http://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_equalization
还有这个操作的OpenCV实现：
void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst)
通常，该技术是对图像进行模糊处理，使 small-scale 细节变得无关紧要，仅保留背景照明的 large-scale 差异。然后从原始图像中减去模糊图像以消除不均匀的照明，只留下可见的局部特征。
我比较喜欢的工具是ImageMagick，但是在OpenCV中原理是一样的。在这里，我克隆你的原始图像，将其模糊超过 8 个像素，然后从原始图像中减去模糊图像：
convert http://s8.postimg.org/to03oxzyd/example_image.png \( +clone -blur 0x8 \) -compose difference -composite -auto-level out.jpg
这里我模糊了超过 32 个像素，并从原始图像中减去模糊图像：
convert http://s8.postimg.org/to03oxzyd/example_image.png \( +clone -blur 0x32 \) -compose difference -composite -auto-level out32.jpg
关键字: 图像处理，模糊蒙版，不均匀照明。
我的图像有点嘈杂，背景不均匀。图像中有较亮的凸点，我需要检测它们。
我知道有很多圆形检测算法，但是环境和物体之间的差异太小了。 你有什么建议，如何分割亮点？或者有什么想法可以增加它们之间的强度差异？
更新：
OpenCV环境是C++。我尝试了具有许多参数的自适应阈值。
还不错，但图像包含很多其他黑点。而且有时斑点的面积和物体的面积差不多，这样我以后就分不清了。
要增加图像对比度，您可以看一下直方图均衡化 技术。
它会根据图像直方图重新分配图像的像素强度值，使低对比度区域可以获得更高的对比度。然后对图像执行强度阈值操作可能会产生更好的结果。供参考看看： http://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_equalization
还有这个操作的OpenCV实现：
void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst)
通常，该技术是对图像进行模糊处理，使 small-scale 细节变得无关紧要，仅保留背景照明的 large-scale 差异。然后从原始图像中减去模糊图像以消除不均匀的照明，只留下可见的局部特征。
我比较喜欢的工具是ImageMagick，但是在OpenCV中原理是一样的。在这里，我克隆你的原始图像，将其模糊超过 8 个像素，然后从原始图像中减去模糊图像：
convert http://s8.postimg.org/to03oxzyd/example_image.png \( +clone -blur 0x8 \) -compose difference -composite -auto-level out.jpg
这里我模糊了超过 32 个像素，并从原始图像中减去模糊图像：
convert http://s8.postimg.org/to03oxzyd/example_image.png \( +clone -blur 0x32 \) -compose difference -composite -auto-level out32.jpg
关键字: 图像处理，模糊蒙版，不均匀照明。