【白黒二値化】画像の照明ムラの補正

Question

やりたいこと

画像の照明のムラを均一化して白黒二値化処理を行いたいと考えています。
現在ムラを補正する処理がうまくいかず、困っています。

試したこと

下記のHPなどを参考にOpenCVで以下の方法を試してみました。
いくつかの画像に対してはうまく補正されるのですが、
全ての画像に対して十分な効果が得られませんでした（ムラがなくならない）。

①モルフォロジー演算リンク内容
②ヒストグラム平坦化（equalizehist, CLAHE）リンク内容

コード例１（モルフォロジー演算）

#画像をグレースケールで読み込む
img = cv2.imread('元画像のパス',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#カーネルを作成
Mat_element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(100,100))

#オープニングを実行して背景を取り出す
opening = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,Mat_element)

#元画像から背景を差し引いた画像を作成
sabun = cv2.absdiff(opening,img)

#二値化を実行
ret, BWI = cv2.threshold(sabun, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow("result",BWI)
cv2.imwrite('保存画像パス', sabun)
cv2.waitKey(0)

コード例２（CLAHE）

img = cv2.imread('元画像パス')
img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3, tileGridSize=(8,8))
img_yuv[:,:,0] = clahe.apply(img_yuv[:,:,0])

img = cv2.cvtColor(img_yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR)
cv2.imshow('CLAHE', img)
cv2.imwrite('保存画像パス', img)
cv2.waitKey(0)

聞きたいこと

モルフォロジー演算、ヒストグラム平坦化の他に画像の照明ムラを補正する
手法がありましたら（openCVに限らず）ご教示いただきたいです。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

画像例も無いので，照明ムラというのがどういう程度なのかわかりませんが，二値化するなら
adaptiveThreshold
とか使えばどうでしょう．

輝度変動があまり急激でないならば，blockSizeを適当に大きな値（例えば画像サイズの1/4とか1/3とかのレベルで）で試すと良いかもしれません．

Comments

[kurage]

Thershold自体にもムラを補正する方法があることを初めて知りました。
いろいろ検討した結果、画像は都合上お見せできませんがご教示いただいたadaptiveThresholdや、モルフォロジー演算のパラメータを適切に調整すればおおむね望み通りの二値化ができることがわかりました。引き続き勉強していきたいと思います。この度はありがとうございました。