图像均匀校准通常使用灰度参考目标来实现，可以按照以下步骤来进行：
1. 读取待校准的图像，并将其转换为灰度图像。
2. 选取一张均匀亮度的灰度参考目标。可以是一张白板图片或者一张灰度均匀分布的图片。
3. 将参考目标和待校准图像都进行最大值归一化（max-normalize），将它们的最大值都设为1。
4. 计算参考目标的平均灰度值，记为mean_ref。
5. 计算待校准图像的平均灰度值，记为mean_img。
6. 对待校准图像中的每个像素，执行以下操作：new_value = old_value * (mean_ref / mean_img)。
下面是一个示例代码：
- % 读取待校准的图像
- img = imread('test.jpg');
- % 转换为灰度图像
- if size(img, 3) == 3
- img = rgb2gray(img);
- end
- % 读取灰度参考目标
- ref = imread('reference.jpg');
- % 转换为灰度图像
- if size(ref, 3) == 3
- ref = rgb2gray(ref);
- end
- % 最大值归一化
- img = double(img) / double(max(img(:)));
- ref = double(ref) / double(max(ref(:)));
- % 计算平均灰度值
- mean_ref = mean(ref(:));
- mean_img = mean(img(:));
- % 校准图像
- img_calibrated = img * (mean_ref / mean_img);
- % 显示结果
- figure;
- subplot(1, 2, 1); imshow(img); title('Original');
- subplot(1, 2, 2); imshow(img_calibrated); title('Calibrated');
需要注意的是，这个方法假设参考目标和待校准图像的亮度变化是线性的，如果存在非线性的亮度变化，效果可能不理想。
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