我的图像有点嘈杂，背景不均匀。图像包含更明亮的凸点，我需要检测它们。 这是示例图像的链接：
我知道有很多圆检测算法，但是环境和物体的差别太小了。 你有什么建议，如何分割较亮的地方？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。结果如下：
还不错，但图像包含很多其他黑点。并且有时斑点区域与物体接近，所以我以后无法区分。
【问题讨论】：
标签： c++ opencv image-processing detection
一般来说，该技术是模糊图像，使小尺度细节变得无关紧要，只保留背景照明的大尺度差异。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。
我首选的工具是 ImageMagick，但原理在 OpenCV 中是一样的。在这里，我克隆了您的原始图像，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 32 个像素，并从原始图像中减去了模糊的图像：
convert http://s8.postimg.org/to03oxzyd/example_image.png \( +clone -blur 0x32 \) -compose difference -composite -auto-level out32.jpg
关键词：图像处理、模糊蒙版、不均匀照明。
【讨论】：
要增加图像对比度，您可以查看直方图均衡技术。
根据图像直方图，它将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
这个操作也有OpenCV实现：
void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst)
【讨论】：