python归一化改变图像大小_基于Python+PIL-Speed问题的图像强度归一化

我在业余时间处理一个小问题，包括分析通过显微镜获得的一些图像。它是一个到处都有东西的晶圆，最终我想做一个程序来检测某些材料何时出现。

不管怎样，第一步是将图像的强度标准化，因为镜头不会产生均匀的闪电。目前我使用的图像，没有任何东西，只有基板，作为背景，或参考，图像。我找到RGB的三个(强度)值中的最大值。from PIL import Image

from PIL import ImageDraw

rmax = 0;gmax = 0;bmax = 0;rmin = 300;gmin = 300;bmin = 300

im_old = Image.open("test_image.png")

im_back = Image.open("background.png")

maxx = im_old.size[0] #Import the size of the image

maxy = im_old.size[1]

im_new = Image.new("RGB", (maxx,maxy))

pixback = im_back.load()

for x in range(maxx):

for y in range(maxy):

if pixback[x,y][0] > rmax:

rmax = pixback[x,y][0]

if pixback[x,y][1] > gmax:

gmax = pixback[x,y][1]

if pixback[x,y][2] > bmax:

bmax = pixback[x,y][2]

pixnew = im_new.load()

pixold = im_old.load()

for x in range(maxx):

for y in range(maxy):

r = float(pixold[x,y][0]) / ( float(pixback[x,y][0])*rmax )

g = float(pixold[x,y][1]) / ( float(pixback[x,y][1])*gmax )

b = float(pixold[x,y][2]) / ( float(pixback[x,y][2])*bmax )

pixnew[x,y] = (r,g,b)

代码的第一部分确定了背景图像的红、绿、蓝通道的最大强度(逐像素)，但只需要一次。

第二部分获取“真实”图像(上面有东西)，并根据背景逐像素地对红、绿、蓝通道进行标准化。这需要一些时间，1280x960图像需要5-10秒，如果需要对多个图像执行此操作，则速度太慢。

如何提高速度？我想将所有图像移动到numpy数组中，但似乎找不到一种快速的方法来处理RGB图像。

我宁愿不离开Python，因为我的C++是相当低的，并且得到一个工作的FORTRAN代码可能要比我在速度方面节省的时间要长：P<

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