机器视觉中的光照校正算法有哪些

机器视觉中的光照校正算法主要包括以下几种：

1. 直方图均衡化（Histogram Equalization）：这是一种简单而有效的光照补偿算法，通过重新分配图像像素的灰度级来增强图像的对比度，从而在一定程度上改善图像的亮度不均匀性。但需要注意的是，这种方法可能会导致细节的丢失和图像的过度增强。

2. 自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE）：与直方图均衡化相比，自适应直方图均衡化能够更好地处理图像的局部亮度变化，提高图像的细节表现。

3. Retinex算法：Retinex算法是另一种用于光照校正的有效方法，它基于人类视觉系统的特性，能够在不同光照条件下保持图像的色彩和亮度一致性。

4. CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法：CLAHE是自适应直方图均衡化的一种改进版本，它通过限制对比度来避免图像的过度增强，同时保持图像的细节和清晰度。

在实际应用中，可以根据具体的图像特点和光照条件选择合适的算法进行光照校正，以达到最佳的图像处理效果。